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區間估計和假設檢驗-資料下載頁

2026-07-09 13:49本頁面

　　

【正文】 t界值表， P ? 拒絕 H0，接受 H1，可認為該山區成年健康男性的脈搏均數高于城市成年健康男性。 32 單側 t檢驗 ? H0:?=?0 H1:??1 ??= ?計算 t檢驗統計量 ?查 t檢驗的單側界值，如果檢驗統計量 ?則拒絕 H0，反之不能拒絕 H0。 ?單側的 P值 =t分布中大于 t的右側尾部面積 nSXt/0???, 1nt ? ?33 兩類錯誤 H 0 是真的 H 1 是真的拒絕 H 0 的概率 ? ( 稱為 I 類錯誤 ) 1 － ? 接受 H 0 的概率 1 － ? ? ( 稱為 II 類錯誤 ) 34 兩類錯誤示意圖 35 檢驗效能 H1是真的，實際拒絕 H0的概率 = 1? 稱為 Power, 又稱為檢驗效能 36 進行假設檢驗應注意的問題 ?做假設檢驗之前，應注意資料本身是否有可比性。 ?當差別有統計學意義時應注意這樣的差別在實際應用中有無意義。 ?根據資料類型和特點選用正確的假設檢驗方法。 ?根據專業及經驗確定是選用單側檢驗還是雙側檢驗。 37 進行假設檢驗應注意的問題 ?當檢驗結果為拒絕無效假設時，應注意有發生 I類錯誤的可能性，即錯誤地拒絕了本身成立的 H0，發生這種錯誤的概率預先是知道的，即檢驗水準那么大； ?當檢驗結果為不拒絕無效假設時，應注意有發生 II類錯誤的可能性，即仍有可能錯誤地接受了本身就不成立的 H0，發生這種錯誤的可能性預先是不知道的，但與樣本含量和 I類錯誤的大小有關系。 ?當第一類錯誤 ?增大時，第二類錯誤減小。 38 進行假設檢驗應注意的問題 ?判斷結論時不能絕對化，應注意無論接受或拒絕檢驗假設，都有判斷錯誤的可能性。 ?報告結論時是應注意說明所用的統計量，檢驗的單雙側及 P值的確切范圍。 39 進行假設檢驗應注意的問題 ?t檢驗和 u檢驗就是統計量為 t， u的假設檢驗，兩者均是常見的假設檢驗方法。 ? 當樣本含量 n較大時，樣本均數符合正態分布，故可用 u檢驗進行分析。 ? 當樣本含量 n小時，若觀察值 x符合正態分布，則用t檢驗（因此時樣本均數符合 t分布） ? 當 x為未知分布時應采用秩和檢驗。 40 可信區間與假設檢驗的關系 ?不同：可信區間 —— 量的問題假設檢驗 —— 質的問題可信區間亦可用于回答假設檢驗的問題可信區間比假設檢驗提供更多的信息可以回答有無統計學意義，還可回答有無實際意義 41 可信區間與假設檢驗的關系 42 STATA命令 ?正態分布總體均數的 95％可信區間命令為： cii 樣本量樣本均數樣本標準差例 cii 12 ?90％可信區間例 cii 110 ,level(90) level 括號中的數字表示可信度

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