卫生统计学知识点总结(4)
的基本公式是: =2 i 1k Ai Ti 2Ti,v=k-1-s,s是用样本估计量代替总体参数的个数。若假设成立,则各
格子的实际频数与理论频数相差不应该很大,因而算出的X值也不会很大,即出现较大 值的概率P很小。22
若P≤α,则认为A与T的差别已超出了抽样误差允许的范围,拒绝H0。若P>α,不拒绝H0。
4独立样本2×2列联表资料的 检验:
H0:两总体率相等;H1:两总体率不等。
① n≥40且Tmin≥5, =22 A T 2
T
22 ad bc n2, =a bc da cb d,v=1; ② n≥40且1≤T<5,校正公式: = A T 0.5
T2, =a bc da cb d,v=1; 2 ad bc n/2 n2
③ n<40或T<1,或P≈α时,Fisher精确概率法。
5独立样本R×C列联表资料的 检验:(多个独立样本率、独立样本频率分布的比较)
H0:多个总体率相等;H1:多个总体率不等。
2 ARC (C-1) =n 1 nm ,v=(R-1)
RC 22
要求:理论频数不宜太小,一般不宜有1/5以上的格子的理论频数小于5,或不宜有一个理论频数小于1,否则可能会产生偏性。如果不满足此要求,处理方法有:①增加样本含量(首选);②结合专业知识考虑是
否可以将该格所在行或列与别的行和列合并,要根据样本特性来确定,但会损失信息;③改用R×C表Fisher精确概率法,可以用计算机软件实现。
R×C列联表的分割:
k 次独立的四①多个实验组间的两两比较:分析目的为k个实验组间,任两个率均进行比较时,须进行 2
k 格表 2检验,再加上总的行×列表资料的 2检验,共 1次检验假设。故检验水准 用下式估计: 2 '
'= 1k
2α,!,k为样本率的个数。②实验组与同一个对照组的比较:分析目的为各实验 =2!(kk 2)!k2''组与同一个对照组的比较,而各实验组间不须比较。其检验水准 用下式估计: =
6配对设计资料的X检验:
2⑴配对2×2列联表资料的X检验(两种处理方法阳性率的比较):
H0:两总体阳性率相等;H1:两总体阳性率不等。 2α。 (2k-1)
22 A T b c 2 b c 1① 当b+c≥40时, 2= =,v=1;②当b+c<40时,校正公式 2=,v=1。 Tb cb c
⑵配对R×R列联表资料的 2检验:
H0:两变量的概率分布相同;H1:两变量的概率分布不相同。 k 1k ni mi T=,v=k-1。 ki 1ni mi 2Aii2
基于秩次的非参数检验
1假设检验的方法有:参数检验和非参数检验。
①参数检验:是以特定的总体分布为前提,对未知的总体参数做推断的假设检验方法统称为~,如t检验和 方差分析。
②非参数检验:不以特定的总体分布为前提,也不针对决定总体分布的几个参数做推断,进行的是分布之间的检验。一般不直接用样本观察值做分析,统计量的计算基于原数据在整个样本中按大小所占位次。由于丢弃了观察值的具体数据,只保留了大小次序的信息,凡适合参数检验的资料,应首选参数检验。 2非参数检验适用于:①有序变量资料;②总体分布类型不明的资料;③分布不对称且无法转化为正态分布资料;④对比组间方差不齐,有无适当变换方法达到方差齐性的资料;⑤一端或两端观察值不确切的资料;⑥等级资料。
3wilcoxon符号秩(和)检验:
⑴目的:可用于推断总体中位数是否等于某个指定值,还可以推断配对样本差值的总体中位数是否为0。①单样本资料的符号秩检验常用于不满足t检验条件的单样本定量变量资料的比较。②配对设计资料的符号秩和检验:由检验配对样本的差值是否来自中位数为0的总体,来推断两个总体中位数是否相等,即两种处理效应是否相同。wilcoxon配对符号秩和检验基本思想:在配对样本中,假定两种处理效果相同,则差值的总体分布为对称分布,并且差值的总体中位数为0。若假设成立,样本差值的正秩和与负秩和应相差不大,均接近n(n+1)/4;当正负秩和相差悬殊,超出抽样误差可解释的范围时,则有理由怀疑该假设,从而拒绝H0。
⑵方法要点:①按差值绝对值从小到大编秩,差值为正的秩和以T+表示,为负的秩和以T-表示,任取T+(或T-)作为检验统计量T,查T界值表确定P值;②正态近似法:随着n的增大,T分布逼近均数为n(n+1)
/4,方差为n(n+1)(2n+1)/24的正态分布。当n>50,用Z检验。
⑶注意事项:①编秩时遇差值为0舍去,n随之减小;遇有差值的绝对值相等,符号相同,仍按顺序编秩;符号不同,取其平均秩次;②T++T-=n(n+1)/2
4wilcoxon秩和检验:
⑴目的是推断连续型变量资料或有序变量资料的两个独立样本代表的两个总体分布是否有差别。 ⑵方法要点:①将两组数据由小到大同一编秩,以样本列数小者为n1,其秩和为T,查T界值表确定P值;②正态近似法:当n1>10或n2- n1>10时,T分布接近均数为n1(N+1)/2,方差为n1 n2(N+1)/2的正态分布,可用Z检验。
⑶注意事项:①编秩中若有相同的数据在同一组则依次编秩;若相同数值在不同组内,求平均秩次;②当相持出现较多时(超过25%),需使用校正公式。
⑷基本思想:假设含量为n1与n2的两个样本(且n1≤n2),来自同一总体或分布相同的两个总体,则n1样本的秩和T1与其理论秩和n1(N+1)/2相差不大,即[T- n1(N+1)/2]仅为抽样误差所致。当二者相差悬殊,超出抽样误差可解释的范围时,则有理由怀疑该假设,从而拒绝H0。
5Kruskal-Wallis H检验:
⑴目的:用于推断定量变量或有序分类变量的多个总体分布有无差别。
⑵方法要点:①先将k组数据由小到大同一编秩,求出各组秩和Ri,计算检验统计量H;②当组数k=3,且各组例数ni≤5时,查H界值表确定P值;若k≥3或最小样本例数大于5,则H统计量近似服从v=k-1的 2分布。
⑶注意事项:①编秩中若有相同的数据在同一组则依次编秩;若相同数值在不同组内,求平均秩次;②当相持出现较多时(超过25%),需使用校正公式;③当结论为拒绝H0,认为多组处理效应不全相同时,常需进一步作多个样本的两两比较的秩和检验。
两变量关联性分析
1相关系数的意义及计算:
相关系数=X和Y的协方差
X的方差Y的方差。
①总体相关系数ρ,若ρ≠0,称X和Y线性相关;若ρ=0,则简称X和Y不相关。样本协方差是离均差乘积在样本中的平均,离均差在总体中的平均就是总体协方差。
②样本相关系数r X Y X Y 22 lXYXXlYY,是两个随机变量之间线性相关强度和方向的
统计量,没有单位,取值范围为-1<r<1。r的正负值表示两变量间线性相关的方向,r>0为正相关,r<0为负相关,r=0为零相关。r的绝对值大小表示两变量之间线性相关的密切程度,r越接近于1,密切程度越高,越接近于0,密切程度越低。
2相关系数的统计推断:
建立建设:H0:ρ=0;H1:ρ≠0,并假定X和Y服从二元正态分布。
方法:①直接查相关系数临界值表,根据自由度v=n-2,差临界值表,比较r与临界值,统计量越大,概率P越小;统计量越小,概率P越大。②t检验:统计量为tr=r 0,Sr为样本相关系数r的标准误,Sr
r2
Sr=,H0成立时,tr服从自由度为v=n-2的t分布。以上两种方法的决策规则相同:若P>0.05,n 2
不拒绝零假设,即认为两个变量间无相关性;若P<0.05,拒绝零假设,接受备择假设,即认为两变量间相关性有统计学意义。
3相关分析应注意的问题:①进行相关分析前,应先绘制散点图。只有散点有线性趋势 …… 此处隐藏:3003字,全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……
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