公衛助理執業醫師《衛生統計學》基礎知識精選2016

2016公衛助理醫師考試就要開始了,因此,yjbys小編爲考生們帶來了《衛生統計學》基礎知識——方差分析、t檢驗和u檢驗,希望對大家有所幫助!

公衛助理執業醫師《衛生統計學》基礎知識精選2016

  【方差分析(F檢驗)】

一、方差分析的用途及應用條件

(一)用途

1、檢驗兩個或多個樣本均數間的差異有無統計學意義;

2、迴歸方程的線性假設檢驗;

3、檢驗兩個或多個因素間有無交互作用。

(二)應用條件

1、各個樣本是相互獨立的隨機樣本;

2、各個樣本來自正態總體;

3、各個處理組(樣本)的總體方差方差相等,即方差齊。

二、 方差分析的基本思想

(一)方差分析中變異的分解

此資料的變異,可以分出三種:

1、總變異:表現爲所有數據大小不等,用總的離均差平方和表示,記爲SS總。

2、組間變異:組間變異表現爲各組均數大小不等,描述其大小指標。

(1)用各組均數與總均數X的離均差平方和表示,記爲SS組間。

SS組間的大小與處理因素的作 用、隨機誤差(測量誤差和個體差異)和組間自由度有關。

(2)用SS組間 除於組間自由度表示,稱組間均方。

組間均方反映處理因素和隨機誤差的作用。

3、組內變異:組內變異表現爲各組內部各個觀察值大小不等。

描述其大小指標:

(1)用各組內部每個觀察值與組均數X的離均差平方和表示,記爲SS組內。

SS組內的.大小與隨機誤差(測量誤差和個體差異)和組內自由度有關。

(2)用SS組內除於組內自由度表示,稱組內均方

組內均方只反映觀察值的隨機誤差(個體差異及隨機測量誤差)。

三種變異的關係:SS總=SS組內+SS組間。

(二)方差分析思想

1、如果兩個或多個樣本來自同一個總體,或者處理因素的效應一樣(沒有差異),則組間和組內的變異相等,即:

MS組間 =MS組內

或兩者相差不大,它們的比值用F表示。

2、若兩個樣本或多個樣本來自不同總體,或者處理因素的效應不一樣,則組間變異大於組內變異,即:

MS組間>MS組內

則F值明顯大於1。

要大到多大程度纔有統計學意義? 由F值確定P值,按P值大小作出推斷。

方差分析基本思想:在方差分析時,根據資料的設計類型不同,將總的離均差平方和及自由度分解爲兩個或多個部分,除隨機誤差外,其餘部分的變異反映處理因素的作用,通過比較不同來源的均方,藉助F分佈原理作出統計推斷,從而瞭解處理因素對觀測指標有無影響。

三、單因素方差分析

(一)計算方法

四、分析步驟

1、建立假設和確定檢驗水準;

2、計算檢驗統計量F值

3、確定P值和推斷結論

五、 多個樣本均數的兩兩比較-q檢驗

多個樣本均數比較經F檢驗後,若得出有統計學意義的結論後,要進一步推斷哪些組之間有差別,哪些組之間沒有差別,還是所有各組之間都有差別,要解決這些問題,就要進一步做均數間的兩兩比較了。

多個樣本均數間的兩兩比較又稱多重比較,由於涉及的對比組數大於2,就不能應用前面介紹的t檢驗,只能使用下面介紹的方法。 若仍用前述前述的t檢驗方法,對每兩個對比組作比較,會使犯第一類錯誤(拒絕了實際上成立的H0所犯的錯誤)的概率α增大,即可能把本來無差別的兩個總體均數判爲有差別。

(一)檢驗統計量q的計算公式

1、建立假設

2、選擇檢驗方法,計算統計量q

3、確定P值,判斷結果

  【t檢驗和u檢驗】

一、t檢驗和u檢驗用途

1、樣本均數與總體均數的比較;

2、配對計量資料的比較;

3、兩樣本均數的比較;

二、t檢驗和u檢驗應用條件

1、t檢驗應用條件:

(1)樣本來自正態總體;

(2)兩小樣本均數比較,還要求樣本的總體方差相等。

2、u檢驗應用條件:

樣本例數n較大(n>100),或n雖小而總體標準差已知(少見)。

三、單樣本t檢驗(樣本均數與總體均數比較t檢驗)

1、目的:檢驗樣本均數

(1)理論值;

(2)標準值;

(3)經大量調查得到的穩定值。

2、檢驗公式

四、配對t檢驗

1、配對設計含義: 將受試對象按一定條件配成對子,再隨機分配每對的兩個受試對象到不同的處理組。

2、配對設計形式

① 同對的兩個受試對象分別給予兩種處理;

② 同一受試對象分別給予兩種處理(如同一個樣品用

兩種方法檢測,或同一受試對象不同部位某指標的值)

③ 同一受試對象處理前後比較

3、檢驗公式:

五、兩樣本均數比較

(一)兩大樣本均數的u檢驗

1、適用條件

兩個樣本含量均足夠大(n1>50和n2>50)

2、檢驗公式:

(二)兩小樣本均數的比較—t檢驗

1、應用條件

(1)樣本來自正態總體;

(2)兩樣本所來自的總體方差相等。

2、檢驗公式

六、假設檢驗應注意的問題

(一)要有嚴密的抽樣研究設計,考慮到被比較的樣本的可比性,這是假設檢驗的前提。

(二)選用的假設檢驗方法應符合其應用條件。

(三)當所比較的差異無實際意義時,不必進行假設檢驗。

(四)正確理解差別有無顯著性的統計意義。

(五)結論不能絕對化。

是否拒絕H0,取決於:

1、被研究的事物有無本質的差異

2、抽樣誤差大小:

(1)個體差異大小

(2)樣本例數多少

3、檢驗水準α的高低

(六)報告結論時最好寫出較確切的P值, 並且單側檢驗需作註明(習慣上採用雙側檢驗不需作註明)