教學(xué)目標(biāo)與要求

掌握：假設(shè)檢驗原理單樣本正態(tài)資料假設(shè)檢驗兩樣本正態(tài)資料假設(shè)檢驗二項分布與Poisson分布資料Z檢驗假設(shè)檢驗應(yīng)注意問題了解：置信區(qū)間與假設(shè)檢驗關(guān)系醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第1頁教學(xué)內(nèi)容提要

重點(diǎn)講解：假設(shè)檢驗原理單樣本正態(tài)資料假設(shè)檢驗兩樣本正態(tài)資料假設(shè)檢驗Z檢驗假設(shè)檢驗應(yīng)注意問題介紹：置信區(qū)間與假設(shè)檢驗關(guān)系醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第2頁假設(shè)檢驗基本任務(wù)：事先對總體分布或總體參數(shù)作出假設(shè)，利用樣本信息判斷原假設(shè)是否合理，從而決定是否拒絕或接收原假設(shè)。參數(shù)檢驗(parametrictest)：若總體分布類型已知，需要對總體未知參數(shù)進(jìn)行假設(shè)檢驗。非參數(shù)檢驗：若總體分布類型未知，需要對未知分布函數(shù)總體分布類型或其中一些未知參數(shù)進(jìn)行假設(shè)檢驗。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第3頁假設(shè)檢驗（hypothesistest）基本思想

亦稱顯著性檢驗（significancetest）是先對總體特征（如總體參數(shù)或分布、位置）提出某種假設(shè)，如假設(shè)總體均數(shù)（或總體率）為一定值、總體均數(shù)（或總體率）相等、總體服從某種分布、兩總體分布位置相同等等，然后依據(jù)隨機(jī)樣本提供信息，利用“小概率原理”推斷假設(shè)是否成立。

“概率很?。拷诹悖┦录谝淮纬闃又胁惶赡艹霈F(xiàn)，故能夠認(rèn)為小概率事件在一次隨機(jī)抽樣中是不會發(fā)生”。

醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第4頁“小概率原理”比如在粒中藥丸中只有一粒是蟲蛀過，現(xiàn)從中隨機(jī)取一粒，則取得“蟲蛀過藥丸”概率是1/，這個概率是很小，所以也能夠?qū)⑦@一事件看作在一次抽樣中是不會發(fā)生。若從中隨機(jī)抽取一粒，恰好是蟲蛀過，這種情況發(fā)生了，我們自然能夠認(rèn)為“假設(shè)”有問題，即蟲蛀率p不是1/，從而否定了假設(shè)。否定假設(shè)依據(jù)就是小概率事件原理。由此我們得到一個推理方法：假如在某假設(shè)（記為H0）成立條件下，事件A是一個小概率事件，現(xiàn)在只進(jìn)行一次試驗，事件A就發(fā)生了，我們就認(rèn)為原來假設(shè)（H0）是不成立。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第5頁比如，依據(jù)大量調(diào)查，已知正常成年男性平均脈搏數(shù)為72次/分，現(xiàn)隨機(jī)抽查了20名肝陽上亢成年男性病人，其平均脈搏為84次/分，標(biāo)準(zhǔn)差為6.4次/分。問肝陽上亢男病人平均脈搏數(shù)是否較正常人快？以上兩個均數(shù)不等有兩種可能：第一，因為抽樣誤差所致；第二，因為肝陽上亢影響。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第6頁例如已知正常成年男子脈搏平均為72次/分，現(xiàn)隨機(jī)檢驗20名慢性胃炎所致脾虛男病人，其脈搏均數(shù)為75次/分，標(biāo)準(zhǔn)差為6.4次/分，問這類脾虛男病人脈搏快于健康成年男子脈搏？

抽樣誤差？脾虛？醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第7頁假設(shè)檢驗：1、原因2、目標(biāo)3、原理4、過程（步驟）5、結(jié)果第一節(jié)假設(shè)檢驗原理某事發(fā)生了：是因為恰巧？還是因為必定原因？統(tǒng)計學(xué)家利用顯著性檢驗來處理這類問題。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第8頁1、假設(shè)檢驗原因因為總體不一樣或因個體差異存在，在研究中進(jìn)行隨機(jī)抽樣取得樣本均數(shù)，x1、x2、x3、x4…，不一樣。樣本均數(shù)不一樣有兩種（而且只有兩種）可能：（1）分別所代表總體均數(shù)相同，因為抽樣誤差造成了樣本均數(shù)差異。差異無顯著性（差異無統(tǒng)計學(xué)意義）（2）分別所代表總體均數(shù)不一樣。差異有顯著性（差異有統(tǒng)計學(xué)意義）2、假設(shè)檢驗?zāi)繕?biāo)

判斷是因為何種原因造成不一樣，以做出決議。

醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第9頁

反證法：當(dāng)一件事情發(fā)生只有兩種可能A和B，為了必定其中一個情況A，但又不能直接證實(shí)A，這時否定另一個可能B，則間接必定了A。概率論（小概率）

：假如一件事情發(fā)生概率很小，那么在進(jìn)行一次試驗時，我們說這個事件是“不會發(fā)生”。從普通常識可知，這句話在大多數(shù)情況下是正確，不過它一定有犯錯誤時候，因為概率再小也是有可能發(fā)生。3、假設(shè)檢驗原理醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第10頁4、假設(shè)檢驗步驟▲建立假設(shè)（反證法），確定顯著性水平（）▲計算統(tǒng)計量：u,t，2▲確定概率P值▲做出推論醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第11頁【例5-1】已知正常成年男子脈搏平均為72次/分，現(xiàn)隨機(jī)檢驗20名慢性胃炎所致脾虛男病人，其脈搏均數(shù)為75次/分，標(biāo)準(zhǔn)差為6.4次/分，推斷這類脾虛男病人脈搏是否不一樣于健康成年男子脈搏。

醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第12頁（1）建立假設(shè)，選定檢驗水準(zhǔn)：假設(shè)兩種：一個是檢驗假設(shè)，假設(shè)差異完全由抽樣誤差造成，常稱無效假設(shè)，用H0表示。另一個是和H0相對立備擇假設(shè)，用H1表示。假設(shè)檢驗是針對H0進(jìn)行。

確定雙側(cè)或單側(cè)檢驗：

H0：這類脾虛病對脈搏數(shù)無影響，H0：μ=72次/分H1：脾虛病人脈搏數(shù)不一樣于正常人，H1：μ≠72次/分選定檢驗水準(zhǔn)：

α=0.05

α是在統(tǒng)計推斷時，預(yù)先設(shè)定一個小概率值，是當(dāng)H0為真時，允許錯誤地拒絕H0概率。

醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第13頁醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第14頁雙側(cè)與單側(cè)檢驗界值比較

醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第15頁(2)選定適當(dāng)檢驗方法，計算檢驗統(tǒng)計量值

t檢驗Z檢驗設(shè)計類型資料類型和分布統(tǒng)計推斷目標(biāo)n大小如完全隨機(jī)設(shè)計試驗中，已知樣本均數(shù)與總體均數(shù)比較，n又不大，可用t檢驗，計算統(tǒng)計量t值。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第16頁(3)計算P值P值:是在H0成立時，取得大于或等于現(xiàn)有檢驗統(tǒng)計量值概率。

醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第17頁（3）計算概率值（P）

將計算得到Z值或t值與查表得到Z或t，ν,比較，得到P值大小。依據(jù)u分布和t分布我們知道，假如|Z|>Z或|t|>t

，則P<

；假如|Z|<Z或|t|<t

，則P>

。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第18頁當(dāng)P≤α?xí)r，統(tǒng)計學(xué)結(jié)論為按所取α檢驗水準(zhǔn)拒絕H0，接收H1，稱“差異有顯著性”（“差異有統(tǒng)計學(xué)意義”）。

當(dāng)P>α?xí)r，沒有理由懷疑H0真實(shí)性，統(tǒng)計學(xué)結(jié)論為按所取α檢驗水準(zhǔn)不拒絕H0，稱“差異無顯著性”（“差異無統(tǒng)計學(xué)意義”）。

(4)作出推斷結(jié)論醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第19頁醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第20頁α與P異同相同：

α與P都是用檢驗統(tǒng)計量分布尾部面積大小表示。不一樣：α是在統(tǒng)計推斷時，預(yù)先設(shè)定一個小概率值，是當(dāng)H0為真時，允許錯誤地拒絕H0概率，是檢驗水準(zhǔn)。P值是由實(shí)際樣本決定，是指從由H0所要求總體中隨機(jī)抽樣，取得大于及等于（或小于）現(xiàn)有樣本檢驗統(tǒng)計量值概率。

醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第21頁5、兩類錯誤（I型錯誤與Ⅱ型錯誤

）統(tǒng)計推斷可能出現(xiàn)4種結(jié)果

拒絕H0，接收H1不拒絕H0H0為真

H0為假I型錯誤（α）推斷正確（1－α）推斷正確（1－β）Ⅱ型錯誤（β）（假陽性錯誤）（假陰性錯誤）

（檢驗效能、把握度）

（可信度）無效假設(shè)（H0

）備擇假設(shè)（H1）醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第22頁兩類錯誤(Ⅰ型錯誤與Ⅱ型錯誤)：Ⅰ型錯誤：H0原本是正確拒絕H0

棄真假陽性錯誤誤診用α表示

Ⅱ型錯誤：H0原本是錯誤不拒絕H0

存?zhèn)渭訇幮藻e誤漏診用β表示

醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第23頁兩均數(shù)假設(shè)檢驗樣本均數(shù)與總體均數(shù)比較

成對資料均數(shù)t檢驗

成組資料兩樣本均數(shù)比較

方差不齊時兩小樣本均數(shù)比較

醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第24頁第二節(jié)單樣本正態(tài)資料假設(shè)檢驗

不滿足

不滿足

滿足

滿足

σ已知

正態(tài)性

非參數(shù)檢驗

變量替換

結(jié)論

不滿足

大樣本

u檢驗

t檢驗

滿足

z思緒一、正態(tài)總體均數(shù)假設(shè)檢驗

醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第25頁方法醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第26頁1、大樣本【例5-2】普通女性平均身高160.1cm。某大學(xué)隨機(jī)抽取100名女大學(xué)生，測量其身高，身高均數(shù)是163.74cm，標(biāo)準(zhǔn)差是3.80cm。請問某大學(xué)18歲女大學(xué)生身高是否與普通女性不一樣。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第27頁▲目標(biāo)：比較樣本均數(shù)所代表未知總體均數(shù)與已知總體均數(shù)有沒有差異▲計算公式：z

統(tǒng)計量=

▲適用條件：(1)

已知一個總體均數(shù)；(2)可得到一個樣本均數(shù)；(3)可得到該樣本標(biāo)準(zhǔn)誤；(4)樣本量大于100。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第28頁假設(shè)檢驗：▲建立假設(shè)，確定顯著性水平（）：檢驗假設(shè)：某校女大學(xué)生身高均數(shù)與普通女子身高均數(shù)相同，H0：μ=μ0；

備擇假設(shè)：某校女大學(xué)生身高均數(shù)與普通女子身高均數(shù)不一樣，H1：μ≠μ0

=0.05醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第29頁▲做出推論:Z=9.58>

1.96,p

<0.05

=

,小概率事件發(fā)生了，原H0假設(shè)不成立；拒絕H0,接收H1，

可認(rèn)為：某校女大學(xué)生身高均數(shù)與普通女子身高均數(shù)不一樣；某校女大學(xué)生身高均數(shù)與普通女子身高均數(shù)差異有顯著性?！嬎憬y(tǒng)計量：Z

統(tǒng)計量：

Z=▲確定概率值：

|Z|=9.58Z

=1.96|Z|＞

Z

p<

=0.05;醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第30頁2、小樣本【例5-3】已知中學(xué)普通男生心率平均為74次/分鐘。為了研究常參加體育鍛煉中學(xué)生心臟功效是否與普通中學(xué)生相同，在某地域中學(xué)生中隨機(jī)抽取常年參加體育鍛煉男生16名，測量他們心率，結(jié)果均數(shù)為65.63次/分，標(biāo)準(zhǔn)差為7.2次/分。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第31頁▲目標(biāo)：比較一個小樣本均數(shù)所代表未知總體均數(shù)與已知總體均數(shù)有沒有差異?！嬎愎剑?/p>

t統(tǒng)計量：t=

自由度：=n-1▲適用條件：(1)已知一個總體均數(shù)；(2)可得到一個樣本均數(shù)及該樣本標(biāo)準(zhǔn)誤；(3)樣本量小于100；(4)樣原來自正態(tài)或近似正態(tài)總體。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第32頁假設(shè)檢驗：▲建立假設(shè)，確定顯著性水平（）：

檢驗假設(shè)：常參加體育鍛煉中學(xué)男生心率與普通中學(xué)生相等；H0：μ=μ0；

備擇假設(shè)

：常參加體育鍛煉中學(xué)男生心率與普通中學(xué)生不一樣；H1：μ≠μ0

=0.05醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第33頁▲計算統(tǒng)計量：

t==4.65▲確定概率值：

n=16,自由度=n–1=15,t0.05(15)=2.131t>t0.05(15),p<0.05▲做出推論:

p

<0.05

<

,小概率事件發(fā)生了，原假設(shè)不成立；拒絕H0,接收H1，可認(rèn)為：常參加體育鍛煉中學(xué)男生心率與普通中學(xué)生不一樣；常參加體育鍛煉中學(xué)男生心率比普通中學(xué)生心率慢；常參加體育鍛煉中學(xué)男生心率與普通中學(xué)生差異有顯著性。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第34頁二、正態(tài)總體方差假設(shè)檢驗

正態(tài)總體方差2檢驗，如表5-3所表示：醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第35頁【例5-4】

某藥含碳量服從正態(tài)分布，生產(chǎn)時允許方差在0.0482（mg2）內(nèi)?，F(xiàn)任取5件，測得含碳量（mg）為：1.32、1.55、1.36、1.40、1.44，依據(jù)＝0.05判斷該藥生產(chǎn)是否穩(wěn)定。

H0：＝0.0482，H1：>0.0482。＝0.05n＝5，＝1.414，S＝0.0882，df＝n－1＝4，查統(tǒng)計用表6得單側(cè)概率P<0.01。以＝0.01水準(zhǔn)單側(cè)檢驗拒絕H0，接收H1。檢驗有統(tǒng)計學(xué)意義，可認(rèn)為該藥生產(chǎn)不穩(wěn)定。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第36頁第三節(jié)兩樣本正態(tài)資料假設(shè)檢驗

1.配對樣本資料（或稱為相關(guān)資料）假設(shè)檢驗2.兩組獨(dú)立樣本（成組）資料方差齊性檢驗3.兩組獨(dú)立樣本比較t檢驗醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第37頁一、配對樣本資料t檢驗什么是配對設(shè)計資料？

將可能影響指標(biāo)一些特征相同或近似兩個個體配成一對，然后按照隨機(jī)化方法將每個對子內(nèi)兩個個體用不一樣兩種方法進(jìn)行處理。對處理結(jié)果進(jìn)行分析。有哪幾個形式？醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第38頁配對比較主要有四種情況：同一對象處理前后數(shù)據(jù)同一對象兩個部位數(shù)據(jù)同一對象分別接收兩種不一樣處理數(shù)據(jù)兩個同質(zhì)對象分別接收兩種處理后數(shù)據(jù)醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第39頁

1．目標(biāo)：經(jīng)過對兩組配對資料比較，判斷不一樣處理效果是否有差異，或某種治療方法是否起作用。2.

基本原理：假設(shè)兩種處理方法效果相同，μ1＝μ2，即μ1－μ2＝0。計算出兩組資料各正確差值d，這時，檢驗兩個總體均值是否相等，轉(zhuǎn)化為檢驗差值d總體均值是否為零，即檢驗假設(shè)H0：μd＝0。

3．公式：t==

自由度:ν

=對子數(shù)-1

4.適用條件：配對資料，對子差值滿足正態(tài)性

醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第40頁【例5-5】為考查一個新型透析療法效果，隨機(jī)抽取了10名病人測量透析前后血中尿素氮含量以下表，請依據(jù)本試驗資料對此療法進(jìn)行評價。病人序號透析前透析后

131.618.2

220.7

7.3

336.426.5

433.123.7

529.522.6

620.710.7

750.325.1

831.220.9

936.623.71028.116.5d13.413.49.99.46.910.025.210.312.911.6醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第41頁①H0：μd=0H1：μd

＞0（單側(cè)檢驗）確定顯著性水平

=0.05②計算統(tǒng)計量:t=7.826③

確定概率:ν=10-1=9。查表t

0.05(9)=1.833

t=7.826>t0.05(9)

p<0.05④

判斷結(jié)果：因為p<0.05,故拒絕檢驗假設(shè)H0，10名病人透析前后血中尿素氮含量差異有顯著性,即透析能夠降低血中尿素氮含量。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第42頁【例5-6】為研究三棱莪術(shù)液抑瘤效果，將20只小白鼠配成10對，將每對中兩只小白鼠隨機(jī)分到試驗組和對照組中，兩組都接種腫瘤，試驗組在接種腫瘤三天后注射30%三棱莪術(shù)液0.5mL，對照組則注射蒸餾水0.5mL。結(jié)果見表5-4。比較兩組瘤體大小是否相同。

醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第43頁醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第44頁單側(cè)檢驗醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第45頁二、成組資料兩樣本均數(shù)比較方差齊性？成組t檢驗非參數(shù)檢驗不滿足正態(tài)性？變量變換滿足滿足不滿足變量變換t′檢驗結(jié)論思緒小樣本：大樣本：先進(jìn)行F檢驗，再作Z檢驗醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第46頁1、成組資料方差齊性檢驗成組t檢驗前提條件是兩總體方差齊。兩總體方差相等稱為方差齊性，兩總體方差不等稱為方差不齊。檢驗兩組資料方差是否齊性，以決定采取適宜檢驗統(tǒng)計量。方差齊性檢驗假設(shè)：查F界值表（附表8）確定P大小，作推論醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第47頁【例5-9】

研究功效性子宮出血癥實(shí)熱組與虛寒組免疫功效，測定淋巴細(xì)胞轉(zhuǎn)化值如表5-5所表示。設(shè)兩組淋巴細(xì)胞轉(zhuǎn)化值都服從正態(tài)分布，判斷兩組總體方差是否不等。

醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第48頁醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第49頁2、成組資料t檢驗醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第50頁【例5-11】

干燥蕪菁葉含鈣量服從正態(tài)分布，用兩種方法各10次測定含鈣量（g/100g），測定值均數(shù)分別為＝2.2150（g/100g）、＝2.2651（g/100g），標(biāo)準(zhǔn)差分別為S1＝0.1284（g/100g）、S2＝0.0611（g/100g）。第1種方法測定含鈣量是否低于第2種方法？醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第51頁醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第52頁【例5-12】

某地檢驗正常成年人血液紅細(xì)胞數(shù)，樣本容量、均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差分別為：男子組156名、465.13萬/mm3、54.80萬/mm3，女子組74名、422.16萬/mm3、49.20萬/mm3。若該地正常成年男女血液紅細(xì)胞數(shù)均服從正態(tài)分布，判斷其紅細(xì)胞平均數(shù)是否與性別相關(guān)。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第53頁醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第54頁第四節(jié)二項分布與Poisson分布資料Z檢驗一、二項分布資料Z檢驗

1.單組資料Z檢驗2.成組資料Z檢驗醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第55頁1．單組資料Z檢驗假如二項分布π或（1－π）均不太小，則當(dāng)n足夠大時，二項分布靠近正態(tài)分布，故二項分布資料樣本率與總體率比較可用z檢驗：

Z＝(X–nπ0)/

（5-6）式中X為陽性頻數(shù)；π0為已知總體率；n為樣本含量。若不用絕對數(shù)表示，改用率表示時，將上式分子、分母同時除以n：

Z＝(p–π0)/

（5-7）n不大時，用連續(xù)性校正式：

Z＝(|p－π0|－0.5/n)/

（5-8）醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第56頁【例5-13】依據(jù)以往經(jīng)驗，普通胃潰瘍病患者有20%發(fā)生胃出血癥狀?，F(xiàn)觀察65歲以上胃潰瘍病人304例，有96例發(fā)生胃出血癥狀。推斷老年胃潰瘍患者是否比較輕易出血。H0：π＝20%，即老年患者胃出血率與普通患者相同；H1：π＞20%。樣本出血率＝96/304＝31.58%，按公式（5-7）Z＝(0.3158－0.20)/＝5.0471Z＞單側(cè)界值Z0.01＝2.33，P＜0.01。按α＝0.01水準(zhǔn)拒絕H0，接收H1，可認(rèn)為老年胃潰瘍病患者較普通患者輕易發(fā)生胃出血。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第57頁2．成組資料Z檢驗n1與n2均大于50時，兩樣本率p1＝X1/n1,p2＝X2/n2比較Z=（p1－p2）/

（5-11）兩樣本率合并標(biāo)準(zhǔn)誤為＝（5-10）合并樣本率pc計算公式為：pc=（5-9）若兩個樣本率都有p與（1－p）大于1%，且np與n(1－p)均大于5，則兩樣本率比較亦可用Z檢驗。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第58頁【例5-14】用某中草藥治療慢性支氣管炎患者，其中吸煙組治療86人，顯效35人，不吸煙組治療107人，顯效82人，推斷吸煙與不吸煙組顯效率是否相同。H0：π1=π2；H1：π1≠π2。α=0.05p1=X1/n1=35/86=0.4070，p2=X2/n2＝82/107=0.7664pc=0.6062，＝0.0717Z=(0.4070－0.7664)/0.0717=－5.0119因∣Z|＞2.58，P＜0.01，按α=0.05水準(zhǔn)拒絕H0，接收H1?？烧J(rèn)為用該中藥治療慢性氣管炎不吸煙組顯效率高于吸煙組。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第59頁二、Poisson分布資料Z檢驗

單組資料Z檢驗成組資料Z檢驗醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第60頁1．單組資料Z檢驗當(dāng)Poisson分布均數(shù)λ≥20時，Poisson分布近似正態(tài)分布，樣本陽性頻數(shù)X與已知總體平均數(shù)λ0比較可用正態(tài)近似Z檢驗，檢驗統(tǒng)計量為Z＝(X–λ0)/（5-12）【例5-15】

普通認(rèn)為全國食管癌死亡率為28/10萬，某省1990年死亡回顧調(diào)查10萬人，食管癌死亡人數(shù)22人，該地食管癌死亡率水平是否與全國相同？醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第61頁2．成組資料Z檢驗當(dāng)兩總體均數(shù)預(yù)計值均大于20時，可用正態(tài)近似作兩樣本均數(shù)比較Z檢驗。依據(jù)兩樣本觀察單位數(shù)是否相等，分為兩種情況計算：⑴當(dāng)兩樣本n1＝n2時，Z值計算公式為Z＝(ΣX1－ΣX2)/（5-13）⑵當(dāng)兩樣本n1≠n2時，由樣本均數(shù)計算Z值Z=(1－2)/（5-14）醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第62頁例題【例5-15】

用艾葉蒼術(shù)煙霧對室內(nèi)空氣進(jìn)行消毒，在室內(nèi)設(shè)6個地點(diǎn)，每點(diǎn)消毒前后各放置一平皿（時間及空間相同）。培養(yǎng)葡萄球菌個數(shù)消毒前分別為22，27，23，29，20，23；消毒后分別為12，8，15，19，10，12。比較消毒前后效果有沒有差異？【例5-17】某制藥車間在改革工藝前，測取3次，每升空氣中分別有38、29、36顆粉塵。改進(jìn)工藝后，測取2次，分別有25、18顆粉塵。推斷工藝改革前后粉塵數(shù)有沒有差異？醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第63頁1、正確了解假設(shè)檢驗結(jié)論（概率性）假設(shè)檢驗結(jié)論是依據(jù)概率推斷，所以不是絕對正確：當(dāng)p<,拒絕H0,接收H1，按接收H1下結(jié)論，可能犯錯誤；(2)當(dāng)p>,不能拒絕H0,不能接收H1，按不能接收H1下結(jié)論，也可能犯錯誤；第五節(jié)假設(shè)檢驗應(yīng)注意問題醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗專家講座第64頁(1)當(dāng)拒絕H0時,可能犯錯誤，可能拒絕了實(shí)際上成立H0，稱為?

類錯誤（“棄真”錯誤），其概率大小用α

表示。

(2）當(dāng)不