•α=0.05
• 与可信区间结论相同
•二、两均数比较的u检验
➢ 完全随机设计中两组计量资料的比较
➢ 观察性研究中分别从两个总体中随机抽取两个计
量资料样本进行比较，且两组的样本含量n1和n2要求
等于•或大于30
• 基本原理：在H0成立的条件下，即两样本是从
•
同一• 总体随机抽取的，其均数之差可以大于0，或小
于0，围绕0分布。
•本例•：
• 则拒•绝H0 ，接受H1，差异有统计学意义（统计结论） • 可以认为矿区新生儿的头围均数与一般新生儿不同，矿 区新生儿的头围小于一般新生儿（专业结论）。
•第三节 大样本均数的假设检 •均数比较u检验：主要适用验条件：
•1. 单样本数据，每组例数等于或大于60例；两样本数据
，两组例数的合计等于或大于60例，而且基本均等。
• 检验•水准（level of a test）：α=0.05(双侧)
• H0是假设检验计算检验统计量和P值的依据 • 建立H• 0要注意专业上的逻辑性，保证拒绝H0和接受H1的合理 性
•H0：
（该矿区新生儿头围与当地一般新生儿头围均数相同）
•H1：
（该矿区新生儿头围与当地一般新生儿头围均数不同）
•二、选择适当的假设检验方法，计算相应的检验统计量
• 不同的假设检验方法，用不同的检验统计
量，如u统计量、t统计量、F统计量、 统计量
等，通过这些统计量得到P值，将P值与检验水
准进行比较。
•本例 ：
，在拒绝域内
第二节 假设检验的步骤
•1．建立假设，确定检验水准（α）
• H0: μ1＝μ2 无效假设（null hypothesis） • H1: μ1≠μ2 备择假设（alternative hypothesis）
假设检验的基本概念课 程知识介绍
2020年4月25日星期六
•小概率思想:
• P<0.05（或P<0.01）是小概率事件。在一次 试验中基本上不会发生。 P≤α(0.05) 样本差别 有统计学意义；P >α(0.05) 样本差别无统计学 意义
•第一节 假设检验与P值
•例8–1 :
•差异来源 ：①只是抽样误差，差异无统计学意义
•差值
服从均数为
，标准差（两均数
差的标准误）为
的正态分布
•统计量
•
•两均数差的标准误
•
•
•例 8-3
•72名流行性乙型脑炎患者随机分为试验组和对照 组，两组的例数、均数、标准差分别为：
•
1.建立假设、确定检验水准α。
•
•
•H0：
（试验组和对照组退热天数的总体均数相等）

•H1：
（试验组和对照组退热天数的总体均数不相等）
• 3．确定P值，下结论。检验界值u0.05/2 = 1.96，u0.01/2
=•2.58，u >u0.01/2, 得P<0.01，按α=0.05水准，拒绝
H0，接受H1，2003年当地20岁应征男青年与1995年
•
相• 比，差别有统计学意义。可认为2003年当地20岁
应征男青年的身高有变化，比1995年增高了。
•备择假设 ：H1 ：
•即：样本信息不支持无效假设H0 ，进一步推论证明样本均数与总体 均数的差异不能用抽样误差解释
•在H0成立的条件下计算检验统计量
•如果原始观察数据X服从于正态分布 •样本均数服从于正态分布 •u统计量 ：
•多数落在0左右，偶尔会偏离0较远。 •本例：
•利用抽样分布确定P值，决定是否拒绝H0
•若H0为真，u值有较大概率落在u=0的附近区域， 较小概率落在偏离u=0的两端区域
•接受域；拒绝域
•检验水准：接受域和拒绝域的划分界线，常以曲 线下两侧尾部面积（概率）来表示，又称显著性水 平
• ：预先人为确定的，表示拒绝了实际上成立的 H0的概率大小，也可表示为在拒绝H0做出“有差别” 结论时可能犯错误的最大概率。
本所代• 表的未知总体均数记作μ；检验的目的是推断μ与μ0
是否有差别
•
•例8–2
1. 建立假设、确定检验水准α。
2. 的• 身高没有变化） （与1995年相比，2003年当地20岁应征男青年
3.
（与1995年相比，2003年当地20岁应征男青年
•
的• 身高有变化）
4. 2. 计算检验统计量u值。
•例8–2
• 根据资料类型、试验设计方法、分析目的和各种假设 检验方法的应用条件选择恰当的检验方法。如两组小样 本比较用t检验、大样本比较u检验、方差齐性检验用F检
验等。•
• 选•定检验方法后，在H0成立的条件下可计算相应的检 验统计量 • •本例：
•三、确定P值，下结论
• 根据计算出的检验统计量，查相应的界值表获得P值 • P≤α(0.05) 样本差别有统计学意义； • P >α(0.05) 样本差别无统计学意义。
• 将P•值与事先规定的检验水准α 进行比较
•
•
则拒绝H0，接受H1，下“有差别”的结论
•
不拒绝H0 ，但不能下“无差别”的结论，只能说
根据目前试验结果，尚不能认为有差别。
•统计结论：根据P值大小，决定差异有无统计学意义 •专业结论：根据统计结论对实际问题中的总体均数是否 不同以及差异的方向做出推断
•大小可根据研究目的确定，一般取 0.05或 0.01。
•拒绝域
•α/2=0.025
•接受域
•拒绝 域
•P值：指在H0规定的总体中进行随机抽样，得 到等于及大于（或等于及小于）现有样本统计 量（如本例|u|=2.27）的概率，或者是比现有试 验结果更“极端”的样本统计量出现的概率。P值 越小，越“不利于”接受H0。
•2. 样•本数据不要求一定服从正态分布总体。
•2. 两•总体方差相等（方差齐性，即
）。
•3. 理论上要求：单样本是从总体中随机抽取，两样本为
随机分组资料；观察性资料要求组间具有可比性，保证因
果推论的合理性。
•一、单样本均数的u检验
• 样本均数与总体均数比较，总体均数指已知的理论值
、标准值或经过大量观察所得到的稳定值，记作 ；样
•
②不仅仅是抽样误差，样本代表的总体与一般
•
总体的均数不同，差异有统计学意义
•针对第一种假设做检验
•检验假设 ：无效假设， H0 ：
•即：55名新生儿头围的样本均数与一般新生儿头围的总体均数的差异 是由抽样误差所致，也可以说矿区新生儿与一般新生儿都属于同一总体 ；
•如果在进一步的推论中H0不被拒绝，就意味着样本信息没有提供充分 的证据拒绝H0；否则