发生概率
人为设定 未知
1. ， 2. ， 3. ， 4. n ，
的影响因素
数据应来自设计科学的实验或调查
样本的代表性 可比性/均衡性：比较的基础
数据应该满足假设检验方法的前提条件 正确理解假设检验中概率值的含义
差异有统计学意义与差异大小的区别
结论不能绝对化 统计学意义和专业意义的区别
I 型错误(type I error)：假设检验P时，
拒绝了实际上成立的H0， 即“弃真”
II 型错误(type II error) ：假设检验P>时，
未拒绝实际上不成立的H0，即“存伪”
客观事实
假设检验
P与关系
结论
错误类型
H0成立
P
拒绝H0
I 型错误
H0不成立
P>
不拒绝H0 II 型错误
X ~ N(, 2) H0: =0=140g/L
X ~ N(, x2)
H0: =0=140g/L
X ~ N(140, x2)
未知
X-140 sx
=t ~ t(60-1)
n=25，x=155g/L，s=24g/L t = 155-1定检验方法，计算检验统计量 确定P值，作出统计推断
P(tt,)= P→t*t,
一个基本思想—小概率反证法 两个基本错误—I型错误和II型错误 三个基本步骤
建立检验假设，确定检验水准 选定检验方法，计算检验统计量 确定P值，作出统计推断
自学：第六节假设检验与区间估计的联系
思考：P和 的区别和联系
作业：第七章 假设检验 四、综合分析题 1题
X ~ N(140, x2)
●● ● ●
140g/L
> 140g/L
●● ● ●
1- 检验效能
●
●
1. ， 2. ，
●●
140g/L
3. X ，
X=
n
， ，
●●
>140g/L
假设检验 客观事实
P与关系 结论
错误类型
H0成立
P
拒绝H0 I 型错误
H0不成立 P> 不拒绝H0 II 型错误
根据分析目的和专业知识在进行假设检验前设 定
探索性研究—双侧检验 验证性研究—单侧检验
样本均数与已知总体均数0的比较中，单
侧检验和双侧检验假设的形式
检验形式 双侧检验
单侧检验
目的
是否0 是否>0 是否<0
H0
=0 =0 =0
H1
0 >0 <0
建立检验假设，确定检验水准
检验水准(significance level)，以表示
统计学结论：P>，按=0.05水准，不拒绝H0，
差异无统计学意义
专业结论：尚不能认为高原地区成年男子平均 Hb量高于一般人群
研究目的 样本信息
建立检验假设 ①
H0 H1 选定并计算检验统计量
②
和特定的分布相联系 直接计算发生概率 ③ 是否发生小概率事件
1.建立检验假设，确定检验水准
H0: =0=140g/L
小概率反证法
在一次研究或观察中，如果出现了假设成立情 况下的小概率事件，由于推理过程是严密的， 就只能认为假设不成立，应予拒绝或否定，并 接受它的对立面。
A 接受A
小概率 事件
② ①A
接受A
小概率 ③ 事件
建立检验假设，确定检验水准 选定检验方法，计算检验统计量 确定P值，作出统计推断
建立检验假设，确定检验水准
拒绝域
P(t≥t*)
• ●
●
t,
P(tt*)=P
P>→t*<t,
P：在H0所规定的总体中随机抽样，获得等 于及大于(或等于及小于)现有样本统计量的 概率
P=P(t≥t*)
X-
t = sx
= 155-140 =4.8412 24/ 60
=59
P =P(t 4.8412)<0.0005
●
●
1.6714.841
医学统计学第版假设检验
目的
高原
=?次/分
?
一般
0=140g/L
随机抽样
n=60
样本
x =155g/L s = 24g/L
统计推断
统计 描述
假设检验是统计推断的另一个重要方面：
首先对总体参数或分布形式做出某种假设； 利用样本信息判断假设是否成立。
根据假设的对象
参数检验—对总体参数提出假设 非参数检验—对总体分布提出假设
选定适当的检验方法，计算相应统计量。 依据：
分析目的 设计方法 变量类型 已知条件
本例：
分析目的：高原地区成年男子平均Hb量高于一
般人群，即 >0
设计方法：调查设计
变量类型：定量资料
已知条件： 0=140g/L；n=25，x=155g/L， s=24g/L；未知
在t分布下探讨是否发生小概率事件
X ~ N(, 2)
若P，表示在H0成立的条件下，出现等
于及大于现有统计量的概率是小概率，按
小概率事件原理现有样本信息不支持H0， 因而拒绝H0。
统计学结论：P，按=0.05水准，拒绝H0，
接受H1，差异有统计学意义 专业结论：可以认为高原地区成年男子平均Hb 量高于一般人群
若P>时，表示在H0成立的条件下，出现
等于及大于现有统计量的概率不是小概率， 现有样本信息还不足以拒绝H0
习惯上取 =0.05或0.01
是小概率事件在本次假设检验中发生的界值标 准 应在设计时根据专业知识和研究目的，在进行 假设检验前设定
建立检验假设，确定检验水准
H0: =0=140g/L，高原地区成年男子平均Hb
量与一般人群相等
H1: >0，高原地区成年男子平均Hb量高于
一般人群
单侧 =0.05
建立检验假设，确定检验水准 选定检验方法，计算检验统计量 确定P值，作出统计推断
H1: >0 单侧 =0.05
2.选定检验方法，计算检验统计量
X-
t = sx
= 155-140 =4.8412 24/ 60
=60-1=59
3.确定P值，作出统计推断
查附表3，得P<0.0005，按=0.05水准，拒绝
H0，接受H1，差异有统计学意义，可以认为高原 地区成年男子平均Hb量高于一般人群
假设有两种：
无效假设(null hypothesis)或称零假设(zero hypothesis) ，用H0表示 备择假设(alternative hypothesis)，用H1表示， 是当拒绝H0时，要接受的情况
H0和H1都是根据统计推断的目的提出的对 总体特征的假设，是相互对立的一对假设
单侧检验和双侧检验