计数资料的假设检验.ppt

计数资料的假设检验,实习七,一、目的要求,1.理解二项分布和Poisson分布大样本资料的 Z-检验方法。 2.理解影响功效的四要素及功效与四要素的定量关系。 3.掌握不同设计类型资料的2检验方法。,二、讨论内容,1.书上92页第4题： 用核素方法独立测定两份样品的放射 性，时间均为1分钟，X1=150，X2=120， 两总体均数是否相等？ 以一秒钟为观察单位，两总体的均数是 否相等？,当n1=n2=n时，公式4.35, 分子分母同乘以n，得 则得到公式4.31。因而对于观察单位相同的两个样本无论是用公式4.35或公式4.31，其结果是一样的。其前提为观察单位相同。而例4.11观察单位不同，因而只能用公式4.35。,2.书上106页第6题：,第5题中样本满意率之差似乎不小，但统计检验却不能拒绝总体满意率相对的假设。如果调查人数和满意人数扩大10倍，样本满意率不变，此时却能够拒绝总体满意率相等的假设。此事该如何解释？试从功效的角度给以解释。,二项分布的近似正态分布的情况下，其假设检验统计量为：,当两样本率相同，而样本量为现在的十倍，P1,P2不变时，P0因为分子分母同时扩大十倍，其结果不变，因而Z值计算公式中，分子不变，分母也只有 变为原来的十分之一，因而Z值也变为原来的 倍。使得原来不能超过界值的Z，变成可以超过界值。从功效的角度来说，检验的功效与样本量的关系为：样本量越大，功效越大，原有的差异越容易检验出。,3.关于检验功效的错误说法，有: （A）当两组间客观差异增加，则检验功效提高（B）适合于用参数检验的方法，采用非参数方法会降低功效 （C）个体间的变异越大，检验功效越大 （D）样本含量一定，则配对设计比完全随机设计具有较高的检验功效 （E）样本量增加，则功效得以提高,C,4.书上129页第1题 在2检验中，为什么只用2分布的右侧尾部面积?,根据检验的表达式（6.3）式，如果H0：样本来自理论分布成立，落入右侧尾部的可能性小，而落入左侧尾部的可能性较大， 2值的极端值只可能出现在右侧，所以只用右侧尾部面积。,5.书上130页第2题 一个工厂的保健医师打算研究5个车间的工人（n1=n2=n3=n4 =n5=120)发病率p1, p2, p3, p4 及p5。是否可以用2检验法对这5个车间的发病率作比较? 请解释。,可以用2检验来对这5个车间的发病率作比较。构建52列联表，计算某个车间的患病人数和非患病人数，可用计算公式计算。,6.书上130页第3题 ：,一粒骰子有6面，分别刻有1,2,3,4,5和6，共投掷60次，各数字出现的频数如下，试评价这粒骰子是否均匀。,用 的拟合优度检验。设H0：骰子出现数字i的概率=1/6（i=1，2，6）， =7.4，自由度为5，P=0.193，则可认为这粒骰子是均匀的。,7.用两种方法检查已确定的乳腺癌患者120名。甲法的检出率为60%，乙法检出率为50%，甲乙两法阳性一致的检出率为35%，问：（1）两种方法何者为优？（2）两种方法的检出结果是否有关系？,（1）H0：两种方法检出率相等；H1：两种方法检出率不相等；=0.05， P0.05，因而不能拒绝零假设，可以认为两种检测方法的阳性率相等。,=3， =3.84,（2）H0：两种方法相互独立；H1：两种方法不独立；=0.05 因而拒绝零假设，可以认为两种检测方法不独立。计算时还可用四格表的专用公式。,三、电脑实验 1. c：sassasdata d06sas01.sas 2. c：sassasdata ex06.sas,OPTIONS PS=300; DATA AAA; INPUT A B COUNT ; CARDS; 1 1 679 1 2 134 1 3 983 2 1 416 2 2 84 2 3 383 3 1 2625 3 2 570 3 3 2892 ;,/*指定每页300行*/,PROC FREQ DATA=AAA; TABLES A*B/CHISQ NOCOL,/*调用频数过程*/,/*TABLES定义列表的格式：行变量*列变量*/,/*CHISQ进行2检验*/,/*NOCOL表示不输出列百分比*/,CELLCHI2 NOPERCENT NOCUM;,/*CELLCHI2要求输出每个单元对总2统计量的贡献*/,/*NOPEPCENT不输出单元百分数、频数百分数和累积百分数*/,/*NOCUM不输出累积频数和累积百分数*/,WEIGHT COUNT; RUN;,/*为分析指定COUNT为频数*/,DATA A; input R C F1 F2 F3; cards; 1 1 81 1 172 1 2 83 14 8 2 1 19 10 12 2 2 32 18 68 ;,PROC print; PROC FREQ; weight F1; tables R*C/chisq; PROC FREQ; weight F2; tables R*C/chisq; PROC FREQ; weight F3; tables R*C/chisq; run;,两种属性分布间独立性检验,DATA B;,input f11 f12 f21 f22;,chisq=(ABS(f12-f21