统计推断：样ben信息、总体信息

统计推断

• 用样本信息推断总体信息:

1. 总体参数估计
2. 假设检验(显著性检验)----核心

假设检验的基本原理

统计假设(简称假设):指推断的总体特征

• 参数检验:t检验,z检验,方差分析
• 非参数假设检验:秩和检验

假设检验的基本步骤:

1.建立检验假设,设定检验水平

推断样本所代表的总体是否相同.

• 1)无效假设,或称零假设,记作H0,总体参数相同
• 2)备择假设,记作H1,总体参数不同 

检验水准,即显著性水准,用a表示,通常取0.05或0.01

• 含义:指无效假设H0实际上成立,但样本信息不支持H0.事先确认的I类错误的概率.

2.选定检验方法,计算检验统计量

• 根据推断的目的,研究设计类型,资料的分布,样本量大小,公式的适用条件计算应的统计量.

 t值:两个样本比较,用数值变量

F值 :三个以上样本比较, 用方差分析

χ2值 :分类构成比的比较,用分类变量(卡方检验)

3.确定概率(P值),作出统计推断.

用算得的统计量与相应的界值作比较确定P值

P值:从H0所规定的总体进行随机抽样,获得现有样本统计量的概率.

根据P值大小,做出拒绝或不拒绝H0的统计推断.

• 当P＞a时,不拒绝H0,差异无统计学意义,不能认为两总体均数不相等.,(属于大概率事件),
• 当P ≤a时,拒绝H0,接受H1,差异有统计学意义,两总体均数不相等.(属于小概率事件)

假设检验的基本思想

1. 总体假设成立
2. 计算样本统计量 

• 判断抽样的可能性是否为小概率事件
• 若为小概率事件,则拒绝H0;      否则,不拒绝H0

计量资料的检验方法

1.参数检验:

• t检验:两个独立样本均数的比较,推断的是两个样本代表的总体是否相同.
• F分析:多个独立样本均数的比较,推断的是多个样本代表的总体的均数是否相同.
• 配对设计t检验:配对设计资料
• 随机区组设计的方差分析:随机区组的资料

2.非参数检验(偏态分布资料):

• 计量资料不符合参数检验条件的
• 秩和检验

案例:

进品药组比传统药组降压幅度只提高了1mmHg.

• 样本量大,差异有统计学意义
• 作用不明显,无临床意义.         (舒张压10mmHg; 或者收缩压20mmHg,才有临床意义 )

统计推断：用样本信息推断的总体信息

统计假设：参数检验/非参数假设检验

秩和检验属于非参数假设检验