医学统计学基本概念资料.doc

均数可信区间和参考值范围区分区分可信区间参考值范围意义未知参数可能范围正常值波动范围公式已知或未知，但n足够大（x±u/2,sx）或（x±u/2,x）（x±u/2,sx）未知（x±t,sx）用途估量总体均数判断正异常小结：均数可信区间：均数界值×标准误个体允许区间(参考值范围):均数界值×标准差可信区间与允许区间区分：见P44假设检验基本思想：提出一个假设(H0)；验证这个假设。假如假设成立，会得到现在结果吗？两种可能情况：（1）得到现在结果可能性很小(小概率)→拒绝H0（2）有可能得到现在结果(不是小概率)→没有理由拒绝H0假设检验步骤：（1）建立检验假设；（2）确定检验水准α；（3）计算检验统计量并求P值；（5）界定P值并作结论。I型错误和II型错误实际情况假设检验结果拒绝H0不拒绝H0H0成立I型错误()H0不成立把握度(1-)II型错误()差异检验和优度检验：差异检验之意义在于是否能够确认H1成立，故希望所得P值很小，因为P值越小，表示手头样本从H0总体随机取得之概率越小，即否定H0而确认H1成立把握越大。优度检验之意义在于是否能够确认H0成立，故希望所得P值较大，因为P值越大，表示手头样本从H0总体随机取得之概率越大。可信区间与假设检验区分和联络：可信区间说明量大小即推断总体均数范围，假设检验推断质不一样即判断两总体均数是否不等；可信区间可回答假设检验问题，可信区间若包含了H0，按水准，不拒绝H0；若不包含H0，按水准，拒绝H0，接收H1；可信区间不但能回答差异有没有统计学意义，还能提醒差异有没有实际专业意义；可信区间不能够完全代替假设检验。可信区间只能在预先要求概率前提下进行计算，假设检验能取得一较为确切P值。以下说法正确吗？P是H0成立概率。（错）P是I型误差概率。（错）P是H0成立时，取得现有差异概率。（错）P是H0成立时，取得现有差异以及更大差异概率。（对）统计推断时风险。（错）拒绝H0时所冒风险。（对）16.t检验应用条件:(1)独立性：各观察个体间是相互独立，不能相互影响，亦不能一方影响另一方；（2）正态性：两组均数比较时，要求两组数据服从正态分布；配对设计时，要求差值服从正态分布。（3）方差齐性：两样本所对应正态总体之方差相等。总体方差不相等t检验：(1)数据变换后进行t检验；（2）秩转换非参数检验；（3）近似t检验t'检验。两样本均数比较方法选择方差齐方差不齐小样本t检验t‘检验大样本u检验u检验19.方差分析基本思想：方差分析（analysisofvariance)又称为变异数分析，采取F检验统计量，也称F检验。这种方法基本思想是对变异进行分解和分析，把全部观察值之间变异—总变异，按照设计和需要分为两个或多个组成部分，再作分析，从而达成统计推断之目标。总变异=组内变异+组间变异；组内变异：抽样（随机）误差（个体差异和测量误差）；组间变异：组间本质差异＋抽样（随机）误差；假如组间无本质差异，则组间变异＝组内变异MS或F＝Between1MSWithin20.方差分析优点：（1）不受比较组数限制；（2）可同时分析多个原因作用；（3）可分析原因间交互作用。方差分析意义：是按照试验设计把总变异分成若干部分，划分得越细，各部分涵义越明确，对结论亦较易解释；同时，残余变异即误差部分越小，因而能够提升检验灵敏度和结论准确性。F分布是方差比分布，惯用于方差齐性检验，方差分析等。F分布特征：(1)F分布为一簇单峰正偏态分布曲线，与两个自由度关于。(2)若F服从自由度为(1,2)F分布，则其倒数1/F服从自由度为(2,1)F分布。自由度为(1,2)F分布，其均数为2/(2-2)，与第一自由度无关。第一自由度1＝1时，F分布实际上是t分布之平方；第二自由度2＝∞时，F分布实际上等于2分布。每一对自由度下F分布曲线下面积分布规律，见方差分析用F界值表，表中横标目为第一自由度，纵标目为第二自由度，表中分别给出了右侧尾部概率为0.05和0.01时F界值。23.方差分析表变异起源SSvMSFP组间SS组间k-1SS组间/v组间MS组间/MS组内组内SS组内N-kSS组内/v组内总SS总N-124.方差分析与t检验关系当比较两个均数时，从同一资料算得之F值与t值有以下关系：F=t2可见在两组均数比较时，方差分析与t检验效果是完全一样。25.方差分析后两两比较(多重比较)几个方法:一、SNK－q检验（多个均数间全方面比较）二、LSD－t检验（有专业意义均数间比较）三、Dunnett检验（多个试验组与对照组比较）还有TUKEY、DUNCAN、SCHEFFE、WALLER、BON等比较方法各组间比较用SNK法；各试验组与某一对照组间比较用Dunnet法。方差分析应用条件:①各样