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假nbsp设nbsp检验nb
第三节二项分布与poisson分布资料的z检验
一、二项分布资料的z检验
(一）一组样本资料的z检验
如果二项分布的π或1-π不太小，则当n足够大时，即阳性数与阴性数都大于等于5时，近似地有
例6-8某医院称治疗声带白斑的有效率为80%，今统计前来求医的此类患者60例，其中45例治疗有效。医院宣称的疗效是否客观？
(二）两组独立样本资料的z检验
它的应用条件为当所比较的两组阳性数与阴性数都大于等于5时
检验假设为：
当H0成立时，检验统计量为：
例6-9用硝苯吡啶治疗高血压急症患者75例，有效者57例，用硝苯吡啶+卡托普利治疗同类患者69例，66例有效。试问两疗法的有效率是否相同？
二、Poisson分布资料的z检验
当总体均数λ≥20时，Poisson分布近似正态分布。
(一）一组样本资料的z检验
例6-10某地十年前计划到年把孕产妇死亡率将到25/10万以下。年监测资料显示，该地区平均而言，每10万例活产儿孕产妇死亡31人。问该地区降低孕产妇死亡的目标是否达到？
(二）两组独立样本资料的z检验
当两总体均数都大于20时，可应用正态近似原理。
例6-12甲、乙两检验师分别观察15名正常人末梢血嗜碱性白细胞数量。每张血片均观察个视野。结果甲计数到嗜碱粒细胞26个，乙计数到29个。试问两位检验师检查结果是否一致？
应用泊松分布应注意的问题1、泊松分布的X虽然为样本计数，由于观察的单位（时间、面积、容积等）是固定的，可看成n为1，故有均数的含义，按泊松分布的特性，，而标准误，在n为1时，标准差与标准误相等。当观察单位不同时，标准误。2、要利用正态近似法，要满足条件 。如果想满足此条件，可利用泊松分布的可加性原理，把若干个小单位合并成一个大单位。3、两样本均数的比较时，要注意观察单位（时间、面积、容积、人囗基数等）是否相等，若不相等，须化成相同的观察单位后再作比较。
第四节假设检验与区间估计的关系
区间估计与假设检验是统计推断的两种方法。可信区间用于说明量的大小即推断总体均数的范围，而假设检验用于推断质的不同即判断两总体均数是否不同。每一种区间估计都可以对应一种假设检验方法。它们之间既相互联系，又有区别。
1、置信区间具有假设检验的主要功能
算得的可信区间若包含了H0，则按α水准，不拒绝H0；若不包含H0，则按α水准，拒绝H0，接受H1。
2）单侧检验
如例6-1的资料，H0：μ=μ0=14.1，H1：μ14.1，α=0.05，作μ的95%可信区间
3、假设检验提供，而置信区间不提供的信息
在统计推断结论为拒绝H0时，假设检验可以报告确切的P值，从而较为精确地说明检验结论的概率保证。置信区间只能在预先确定的置信度(1-α)%水平上进行推断。
在不能拒绝H0的场合，假设检验可以对检验的功效作出估计，从而可以评价是否在识别差异能力较强的情形下不拒绝H0的。而置信区间并不提供这方面的信息。
根据以上的结论，置信区间与相应的假设检验既能提供相互等价的信息，又有各自不同的功能。把置信区间与假设检验结合起来，可以提供更全面、完整的信息。因此，国际上规定，在报告假设检验结论的同时，必须报告相应的区间估计结果。
第五节假设检验的功效
一、假设检验的两类错误
第Ⅰ类错误：如果实际情况与H0一致，仅仅由于抽样的原因，使得统计量的观察值落到拒绝域，拒绝原本正确的H0，导致推断结论错误。这样的错误称为第Ⅰ类错误。犯第Ⅰ类错误的概率大小为α。
第Ⅱ类错误：如果实际情况与H0不一致，也仅仅由于抽样的原因，使得统计量的观察值落到接受域，不能拒绝原本错误的H0，导致了另一种推断错误。这样的错误称为第Ⅱ类错误。犯第Ⅱ类错误的概率为β。
当假设检验的结果根据P0.05作出无统计学意义的“阴性”结论时，研究者则面临着犯第Ⅱ类错误的可能性，应当考虑是否总体间的差异确实存在，有可能由于检验效能不足而未能把总体中确有的差异反映出来。近年来，许多国际会议对于假设检验中P0.05作出的“阴性”结论，应附有第Ⅱ类错误概率为据，因而有必要介绍其计算方法。
三、应用假设检验需要注意的问题
1.要有严密的研究设计在抽样研究中，研究设计、搜集数据和统计分析是一个整体。每一种假设检验方法都是与相应的研究设计相联系的。
2.应用检验方法必需符合其适用条件如一般t检验要求样本取自正态总体，而且各总体方差齐同。
3.适当选择检验水准α当样本量一定时，α越小，β越大；反之亦然。若想同时减少α和β，只有增大样本含量。
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