2018口腔执业医师综合笔试知识点(一百九)(共4页).doc

精选优质文档-倾情为你奉上定量资料的统计推断一、均数的抽样误差在抽样研究中，若从同一总体中随机抽取样本含量相同的若干个样本，并计算出某种样本统计量（如样本均数），由于生物间的个体变异是客观存在的，抽样误差是不可避免的，这些样本统计量之间具有离散趋势。数理统计研究表明，抽样误差具有一定的规律性，可以用特定的指标来描述。这个指标称为标准误，标准误除了反映样本统计量之间的离散程度外，也反映样本统计量与相应总体参数之间的差异，即抽样误差大小。二、总体均数可信区间及其估计方法1.t分布2.总体均数可信区间及其估计方法（1）已知时，按Z分布的原理估计总体均数的可信区间。95%的总体均数可信区间99%的总体均数可信区间（2）未知，但n足够大时，t分布逼近Z分布，用Z分布原理估计可信区间。95%的总体均数可信区间99%的总体均数可信区间（3）未知，且n小时（n50）按t分布的原理估计总体均数的可信区间。95%的总体均数可信区间99%的总体均数可信区间三、假设检验的基本步骤1.建立检验假设，确定检验水准（1）0：即检验假设，常称无效假设或零/原假设。用H0表示。（2）0或0或0：即备择假设，常称对立假设。用H1表示。2.计算检验统计量3.确定P值，作出推断结论四、检验（u检验）和检验检验（u检验）检验适用范围样本均数与总体均数的比较（总体标准差已知）两独立样本均数的比较（大样本资料n50）样本均数与总体均数的比较（总体标准差未知）两独立样本均数的比较（小样本资料n50）配对设计资料的比较要求资料服从对称分布或正态分布资料服从正态分布两均数比较时还要求对应的总体方差齐同计算公式样本均数与总体均数的比较：u=两样本均数比较：u=样本均数与总体均数的比较：两样本均数比较：配对样本均数比较：五、假设检验的两类错误及注意事项假设检验时，根据检验结果作出的判断，即拒绝H0或不拒绝H0，并不是百分之百的正确，可能发生两种错误。下面以样本均数与总体均数比较的t检验为例说明。拒绝了实际上成立的H0，即样本原本来自=0的总体，由于抽样的偶然性得到了较大的t值，因tt0.05(v)按=0.05检验水准拒绝了H0，而接受了H1（0），这类错误为第一类错误。理论上犯第一类错误的概率为，若=0.05，那末，犯第一类错误的概率为0.05.不拒绝实际上不成立的H0，即样本原本来自0的总体，H0：=0实际上是不成立的，但由于抽样的偶然性，得到了较小的t值，因tt0.05(v),按=0.05检验水准不拒绝H0，这类错误称为第二类错误。犯第二类错误的概率为，值的大小很难确切地估计，但知道在样本含量不变的前提下，越小，越大；反之，越大，越小。同时减少和的唯一方法是增加样本含量，因为增加了样本的含量后，均数的抽样误差小，样本均数的代表性强，也就是样本均数较接近总体均数，因而可使犯第一类错误和第二类错误的概率减少。假设检验时应注意的事项1.要有严密的抽样研究设计；样本必须是从同质总体中随机抽取的；要保证组间的均衡性和资料的可比性。2.根据现有的资料的性质、设计类型、样本含量大小正确选用检验方法。3.对差别有无统计学意义的判断不能绝对化，因检验水准只是人为规定的界限，是相对的。差别有统计学意义时，是指无效假设H0被接受的可能性只有5%或不到5%，甚至不到1%，根据小概率事件一次不可能拒H0，但尚不能排除有5%或1%出现的可能，所以可能产生第一类错误；同样，若不拒绝H0，可能产生第二类错误。4.统计学上差别显著与否，与实际意义是有区别的。如应用某药治疗高血压，平均降低舒张压0.5kPa，并得出差别有高度统计学意义的结论。从统计学角度，说明该药有降压作用，但实际上，降低0.5kPa是无临床意义。因此要结合专业作出恰如其分的结论。来源：金樟教育集团医考事业部专心-专注-专业