《讲假设检验》PPT课件

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1、第四章假设检验（HypothesisTesting）样本2样本1总体A总体B样本3第一节假设检验的概念与原理何为假设检验?假设检验是指对于一个或多个总体的概率分布或参数的假设。所作假设可能是正确的，也可能是错误的。为判断所作的假设是否正确，从总体中抽取样本，根据样本的取值，按一定原则进行检验，然后作出接受或拒绝所作假设的决定。基本原理反证法思想：首先提出假设（未经检验是否成立，称无效假设），用适当的统计方法确定假设成立的可能性大小，若可能性小则称不成立，拒绝它，如果可能性大，还不能认为它不成立。小概率思想：是指小概率事件在一次随机试验中被认为基本不会发生。概率小于多少算小概率是相

2、对的，在进行统计分析时要事先规定，即检验水准α。检验目的：与0是否相同未知，只能比较样本均数与0，(－0)≠0有两种可能:1.与0相等，差异由抽样引起；2.与0本身不相等。假设检验的基本步骤一．建立检验假设，确定检验水准H0（无效假设）：μ=μ0,两总体均数相等，差异仅由抽样误差所致。H1（备择假设）：μ≠μ0（或μ>μ0或μ<μ0）其差异不仅仅是由抽样误差所致。假设检验是在H0成立的前提下，从样本数据中寻找证据来拒绝H0，“接受”H1。如果证据不足，则只能不拒绝H0，暂且认为H0正确。如法官判定一个人是否犯罪，首先是假定他“无罪”（H0），然后通过侦察寻找证据

3、，如果证据充分则拒绝“无罪”的假定（H0），判嫌疑人有罪；否则只能暂且认为“无罪”的假定（H0）成立。确定检验水准：α是预先给定的概率值，是判定两总体指标间差异有无统计学意义的概率水准α=0.05或0.01二．选择检验方法和计算统计量根据资料的类型和分析目的等确定相应的统计量。三．确定概率P值和作出统计推断P值是在H0成立前提下，获得现有统计量的概率。如果Pα，则拒绝H0，接受H1如果P>α，拒绝H0的样本证据不足，就不拒绝H0，暂且认为H0成立根据统计推断结果，结合相应的专业知识，给出一个专业的结论。统计结论和专业结论例4-1一．建立检验假设，确定检验水准H0：μ=μ0,常锻

4、炼学生的心率与一般学生相等。H1：μ<μ0，常锻炼学生的心率低于一般学生。α=0.05二．选择检验方法和计算统计量三．确定概率P值和作出统计推断本例P<0.05，则拒绝H0，接受H1，差异有统计学意义。可以认为常锻炼学生的心率低于一般学生。常年参加体育锻炼有助于增强中学男生的心脏功能。，P=3.67×10-511.对于H0只能说拒绝与不拒绝，而对H1只能说接受。2.P≤α，则拒绝H0，接受H1，差异有统计学意义，（有足够的证据）可认为……不同或不等。3.P>α，则不拒绝H0，差异无统计学意义（“阴性”结果），尚不能认为……不同或不等(或拒绝H0的证据尚不足)4.下统计检验结论只能

5、说有、无统计学意义，而不能说明专业上的差异大小。P值越小只能说明：作出拒绝H0，接受H1的统计学证据越充分，推论时犯错误的机会越小，与专业上

6、μ－μ0

7、差异的大小无直接关系。5.应事先确定α。选α＝0.05只是一种习惯，而不是绝对的标准。关于假设检验的几个观点第二节t检验一、单样本的t检验推断一个取自正态资料N(μ,σ2)，容量为n的样本所代表的未知总体均数μ与已知总体均数μ0是否相等。当样本量n足够大（n≥50）时，用Z检验。例4-2异源配对：将受试对象按某些混杂因素（如性别、年龄、窝别等）配成对子，然后将每对中的两个个体随机分配给两种处理（如处理组与对照组）同源配对：同一受试

8、对象作两次不同的处理，或一种处理的前后比较。优点：配对设计减少了比较对子间的个体差异。特点：资料成对，每对数据不可拆分。二、配对设计资料均数的t检验假设检验方法H0：μd＝0H1：μd≠0表4-115对孪生兄弟的出生体重(kg)先出生者体重后出生者体重编号12.792.690.1023.062.890.1732.342.240.1043.413.370.0453.483.50-0.0263.232.930.3072.272.240.0382.482.55-0.0793.032.820.21103.073.050.02113.613.580.03122.692.660.03133.

9、093.20-0.11142.982.920.06152.652.600.05例4-3的假设检验三、完全随机设计两总体均数的t检验实验设计：用完全随机设计(completelyrandomdesign)方法，把受试对象随机分为两组，分别给予不同处理，然后比较独立的两组样本均数。各组对象数不必严格相同。调查设计：从两组具有不同特征的人群中，分别随机抽取一定数量的样本，比较某一指标在不同特征人群中是否相等。使用条件：假定资料来自独立、随机的正态总体，且σ12=σ22两组完全随机设计资