课件：医学统计推断.ppt

第三章 计量资料的统计推断 statistical inference of measurement data,讲解内容,一、预备知识 二、总体均数的可信区间估计（confidence interval estimation） 三、假设检验（hypothesis test）,预备知识： 均数抽样误差(sampling error of mean)及应用,抽样误差的概念 误差产生的原因 误差的表现形式（标准误） 标准误的描述(理论值、估计值） 标准误的应用 描述样本均数的可靠性(抽样误差） 总体均数的估计 假设检验,标准误计算,理论值 估计值,预备知识：t分布(t-distribution),t分布 概念 特点 t界值表 t值 t界值表 t值与P值的关系,t分布的概念,英国数理统计师 W.S.Gosset（1876-1937），于1908年以笔名student在Biometrika杂志上发表了著名的t分布（Students t-distribution）。 1924年英国统计学家Ronald Aylmer Fisher（1890-1962）对此加以完善。 t分布的发现，开始了小样本研究的新纪元。,n1= n2 = = nk,t1,t2,tk,t 分布概念,按式 计算 t 值，这些 t 值服从=n-1的t分布。,t 分布的特点,对称于 0 的单峰对称曲线； 曲线的中间比正态分布低，两侧翘得比标准正态分布略高； t 分布曲线的形状与自由度()有关,9,1,标准正态曲线,参数估计（parameter estimation) 点值估计（point estimation) 区间估计（internal estimation) 95%总体均数可信区间 99%总体均数可信区间 区间估计的两个要素 准确度(accuracy) 精密度(precision),第一节 总体均数的估计,第一节 总体均数的估计,点值估计 区间估计 大样本资料 大、小样本,95%总体均数可信区间 99%总体均数可信区间,标准差 变量值围绕样本均数的离散程度 频数分布估计（医学参考值范围估计） 联系：,标准误 样本均数围绕总体均数的离散程度 总体均数估计（样本推论总体）,标准差与标准误的异同与联系,相同：均为变异指标,第二节 假设检验 ( hypothesis test),假设检验的概念 假设检验的步骤 两均数比较的t检验 两大样本均数比较的U 检验 使用t检验的注意事项 两类错误,问题： 什么情况下需做假设检验？ 为什么要做假设检验？（基本思想） 什么是假设检验？ 定义： 根据研究目的对样本所属的总体参数或总体分布提出假设，然后根据样本资料所提供的信息，对该假设做出拒绝与否的结论-假设检验,资料,日本人长高了 国家体育总局透露：我国40岁以上男子比同龄日本男子高1.2cm，39岁以下的男子比同龄日本男子平均低0.68cm。 5059 中国高日本1.52cm 4049 中国低日本0.03cm 3039 中国低日本0.69cm 1829 中国低日本1.04cm 50年代末60年代初出生的男性身高开始低于日本。 山东考生状告教育部：与北京考生相比接受高等教育的机会不平等。 南方有媒体报道：取消强制性婚检造成婴儿缺陷率上升。 初中生比大学生好找工作。,比较分析,指血与耳血的血液检验结果有无差别？ RBC与WBC有无性别差异？ BP有无性别以及年龄上的差异？ 两种药物治疗某种疾病疗效有无差别？,两样本来自于同一个总体，差异由抽样误差引起,两样本来自不同总体，差异由本质不同所引起,一、假设检验的基本思想,二、假设检验的步骤,建立假设与确定检验水准 无效假设 H0（检验假设） 备择假设 H1 检验水准 选择检验方法并计算统计量 根据资料类型及分布选择合适方法 3、确定P值 P值指由抽样误差引起的可能性，即H0 成立的概率 根据统计量查相应的统计表 判断结果（统计判断、专业判断） 统计判断是根据P值的大小，按所确定的水准作出判断,三、两均数比较的t检验, 应用条件 两组计量资料差异比较 当n较小时，要求样本取自正态总体 作两样本均数比较时，要求两个总体方差相等(方差齐性） 常用t检验 样本均数与总体均数比较（单个样本）的t检验 配对计量资料比较的t检验 两独立样本均数比较的t检验,单个样本均数的t 检验 (one sample t test),例：已知正常人乙酰胆碱酯酶的平均值为1.44u，现测得13例慢性支气管炎患者的乙酰胆碱酯酶分别是： 1.50，2.19，2.32，2.41，2.11，2.54，2.20，2.36，1.42，2.17，1.84，1.96，2.39 该资料属计量资料 经正态性检验，该资料服从正态分布 已知条件,单个样本均数的t 检验 (one sample t test),1. 0：慢支患者的平均乙酰胆碱酯酶与正常人相同 1：慢支患者的平均乙酰胆碱酯酶与正常人不相同 2. 计算t 值,3. 查t 界值表确定概率P值 自由度= n-1 = 13-1 = 12，查t 界值表得：,4. 结论：因为t = 7.004.318 ，所以 0.001，结论:拒绝H0，接受H1，差异有统计学意义。,配对资料的t 检验 matched t-test for dependent samples,某医院用中药治疗9名再生障碍性贫血患者，治疗前后血红蛋白含量（g/L）如下，问中药治疗前后血红蛋白含量是否有改变？ 已知条件,配对资料的t 检验,0：假设该药不影响血红蛋白的变化，即治疗前后差数为0。 1：假设该药 影响血红蛋白的变化，即治疗前后差数不为0 计算值：,配对资料的t 检验,3计算自由度，查t 界值表 = 9-1 = 8 t 0.002,(8)4.501 4结论 因为t = 4.787t 0.002(8)， 所以 0.002，结论：拒绝H0，接受H1，差别有统计学意义。,两独立样本均数比较的 检验 (two independent samples t-test),例：分别测定10名正常人和10名病毒性肝炎患者的血清转铁蛋白（g/L）含量，结果如下： 正常人：2.65 2.72 2.85 2.91 2.55 2.76 2.82 2.69 2.64 2.73 患 者：2.36 2.15 2.52 2.25 2.28 2.31 2.53 2.19 2.34 2.31 分析两组均数差异是否统计学意义 该资料已满足以下条件： 1、两组资料均呈正态分布 2、两组方差齐性,两独立样本均数比较的 检验 (two independent samples t-test),首先要做方差齐性检验（F检验） 方差齐t检验 方差不齐 数据转换， 方差齐可继续做t检验 方差不齐t检验，或可作非参数分析 不进行数据转换，直接选用t检验或非参数分析,特别强调两独立（小）样本均数比较的 检验,两独立样本均数比较的 检验 two independent samples t-test,方差齐性检验 两独立样本均数比较的t 检验，当样本含量较小时要求相应的两总体方差相等，即方差具有齐性。但是，实际上，即使两总体方差相等，其两样本的方差，由于抽样误差的影响，也不一定相等。为此，我们要对两样本的方差作统计学检验,检验两样本方差的不同是由于抽样误差引起的还是原来的两总体方差不同所造成的？,两独立样本均数比较的 检验 two independent samples t-test,方差齐性的检验用 检验，统计量 值的计算公式为：,求得值后，其自由度分别为： 1 =n11; 2 =n21 查F界值表，作方差齐性检验，若 0.05，方差齐，则用t检验。 0.05 ，方差不齐， 则用检验或非参数分析。,四、两大样本均数的比较u检验,例:某地抽查了2529岁正常人群的红细胞数，其中: 男性156人，得均数为4.65(1012/L), 标准差为0.55(1012/L)；女性104人，得均数为4.22(1012/L), 标准差为0.44(1012/L)。问该人群男、女红细胞数有无差别？,两大样本均数的比较u检验,1、H0 : 1= 2 H1 : 12 =0.05 2、选择u检验方法，计算u值 3、确定P值 U2.58；P0.01 4、结论： 拒绝H0 ，接受H1 差别有统计学意义。,检验应用中注意事项,一、所观察的样本必须具备代表性，随机性和可靠性。如果是两个样本比较，一定要注意两个样本间的齐同均衡性，即可比性。 二、根据实验设计的不同，选择不同假设检验方法。 三、有统计学意义，一般选 值为0.05作为界限，但这种选择不是绝对的，应当根据所研究事物的性质，在实验设计时加以选定，不能在得出计算结果后再决定。一般无特殊要求的条件下，可采用默认的界限。,使用 检验的注意事项,四、统计分析不能代替专业分析。假设检验结果“有”或“无”统 计学意义，主要说明抽样误差的可能性大小。在分析资料时还必须结合临床医疗，预防医学特点加以分析。 五、某药物的疗效观察经统计学检验认为无统计学意