医学统计学课件-第三章总体均数的估计与假设检验

Ppt医学统计学课件-第三章总体均数的估计与假设检验单击添加副标题汇报人PPT目录01单击添加目录项标题02总体均数的估计03假设检验的基本概念04t检验05方差分析06非参数检验07回归分析01添加章节标题02总体均数的估计样本均数和总体均数的关系关系样本均数是总体均数的估计值总体均数总体中所有元素样本均数的分布服从正态的均值分布，其均值为总体均数，方差为总体方差除以样本量样本均数从总体中抽取的样本均数的作用用于估计样本的均值总体均数，进行假设检验和参数估计总体均数的点估计总体均数的概念总体均数的点估样本均值的计算样本均值的性质计方法样本均无偏性、有效性、描述总体特征的公式值、样本中位数、一致性、稳定性统计量x1+x2+...+xn样本众数等等/n总体均数的区间估计l总体均数的区间估计根据样本数据，估计总体均数的范围l区间估计的步骤选择样本、计算样本均数、计算标准误差、确定置信水平、计算置信区间l置信区间表示总体均数可能落在某个范围内的概率l置信水平表示估计的准确性，通常选择95%作为置信水平03假设检验的基本概念假设检验的原理假设检验是一种统计推断方法，用于检验样本数据是否符合总体分布假设检验的基本思想是，根据样本数据，提出一个关于总体参数的假设，然后使用统计方法检验这个假设是否成立假设检验通常包括两个步骤建立假设和检验假设假设检验的结果通常以p值表示，p值表示在假设成立的情况下，观察到当前样本数据的概率如果p值小于某个显著性水平（如

0.05），则拒绝原假设，否则接受原假设假设检验的步骤添加标题添加标题添加标题添加标题确定研究问题和假选择合适的统计方收集数据计算检验统计量设法添加标题添加标题添加标题确定显著性水平比较检验统计量与得出结论并解释结临界值果假设检验的意义检验假设通过比较样本统计量与总体参数，检验假设是否成立确定差异确定样本统计量与总体参数之间的差异是否具有统计学意义决策依据为科学研究、临床实践等提供决策依据检验假设检验假设是否成立，为科学研究、临床实践等提供决策依据04检验t单样本检验t目的检验样本均数是否等于总体均数假设H0样本均数等于总体均数，H1样本均数不等于总体均数检验方法t检验适用条件样本服从正态分布，且总体方差未知配对样本检验t配对样本t检验配对样本t检验配对样本t检验配对样本t检验的定义用于比的假设H0的步骤选择合的应用用于医较两个相关样本两个样本的均值适的检验方法，学、心理学、教的均值是否相等相等，H1两计算t值，确定P育学等领域的研个样本的均值不值，得出结论究相等两独立样本检验t原理比较两个独立样本的总假设H0两个总体均数相等，体均数是否相等H1两个总体均数不相等检验方法t检验应用场景医学、生物学、社会科学等领域05方差分析方差分析的原理方差分析是一种统计方法，用于如果组间方差大于组内方差，说比较两组或多组数据的平均值是明不同组之间的差异显著，反之否存在显著差异则不显著添加标题添加标题添加标题添加标题方差分析的基本思想是，将数据方差分析的假设检验包括F检验和t检验，其中F检验用于检验组间的总方差分解为组间方差和组内方差是否大于组内方差，t检验用方差，然后比较这两部分方差的于检验两组数据的平均值是否存大小在显著差异方差分析的应用条件研究设计随机区组设计、完全随机设计、配对设计等样本量每组样本量应足够大，以保证统计检验的准确性变量类型定量变量，如身高、体重、血压等方差齐性各组间的方差应相等或近似相等，否则需要进行方差齐性检验方差分析的步骤l确定研究目的和假设l选择合适的方差分析方法l收集数据并进行预处理l计算方差分析统计量l确定显著性水平和P值l解释结果并撰写报告方差分析的实例分析实例背景某医院对三种不同药物治疗高血压的方差分析使用方差分析方法对数据进行处理，效果进行比较比较三种药物的治疗效果实验设计随机选取100名高血压患者，分为结果解释根据方差分析结果，得出三种药物治三组，每组30人，分别使用三种药物进行治疗疗高血压的效果存在显著性差异结论根据方差分析结果，选择最有效的药物进数据收集记录每个患者的血压变化情况行推广使用06非参数检验非参数检验的概念和特点l非参数检验是一种统计方法，用于检验总体分布是否相同l非参数检验不需要假设总体分布的具体形式，因此适用于各种类型的数据l非参数检验的检验效能通常低于参数检验，但在某些情况下，非参数检验可能是唯一可行的选择l非参数检验的适用范围包括样本量较小、数据分布未知、数据不服从正态分布等情况非参数检验的常用方法卡方检验秩和检验符号检验方差分析相关分析回归分析用于比较两用于比较两用于比较两用于比较两用于分析两用于分析一个或多个样个或多个样个样本的符个或多个样个变量之间个变量对另本的频率分本的中位数号是否相同本的方差是的相关性一个变量的布是否相同或秩和是否否相同影响程度相同非参数检验的应用范围和注意事项应用范围适用于总体分布未知的情况，如小样本、分布不均匀、数据缺失等注意事项选择合适的检验方法，如卡方检验、秩和检验等注意事项正确理解检验假设，如检验总体均值、总体比例等注意事项正确解读检验结果，如P值、置信区间等非参数检验的实例分析非参数检验方法Mann-假设检验两组数据来自同Whitney U检验一总体实例比较两组数据的均值结论如果P值小于显著性是否相等水平，则拒绝原假设，认为两组数据均值不相等07回归分析回归分析的概念和特点回归分析是一种统计分回归分析可以分为线性回归分析的特点包括回归分析的应用领域包析方法，用于研究变量回归和非线性回归括经济学、社会学、可以处理多个自变量，之间的关系医学、生物学等可以处理非线性关系，可以处理缺失数据，可以处理异常值回归分析的常用方法负二项回归线性回归多元回归逻辑回归生存分析泊松回归研究因变量研究自变量研究多个自研究因变量研究生存时研究因变量为计数数据与因变量之变量与因变为二分类或间的回归问为计数数据的回归问题，间的关系量之间的关多分类的回题的回归问题适用于数据系归问题分布为负二项分布的情况回归分析的应用范围和注意事项应用范围回归分析广泛应用于社会科学、经济学、医学等领域，用于研究变量之间的关系和预测注意事项在进行回归分析时，需要注意数据的质量、数据的分布、模型的选择和参数的估计等问题应用实例在医学研究中，回归分析可以用于研究疾病的危险因素、药物的疗效和副作用等回归分析的局限性回归分析只能揭示变量之间的关系，不能解释因果关系回归分析的实例分析实例研究吸烟与肺癌的关系结果吸烟量与肺癌发生率呈正相关变量吸烟量、肺癌发生率结论吸烟是肺癌发生的危险因素应用公共卫生政策制定，健康教育方法线性回归分析宣传感谢观看汇报人PPT。