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預(yù)防醫(yī)學(xué)

計(jì)量數(shù)據(jù)分析(二) 均數(shù)的抽樣誤差和總體均數(shù)的估計(jì) 假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟 u檢驗(yàn)和t檢驗(yàn) 方差分析 假設(shè)檢驗(yàn)中的兩類錯(cuò)誤及注意事項(xiàng)

預(yù)防醫(yī)學(xué)目錄

一、第一類錯(cuò)誤與第二類錯(cuò)誤

假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)，根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果作出的判斷，即拒絕H₀或不拒絕H₀，并不是百分之百的正確，可能發(fā)生兩種錯(cuò)誤。下面以樣本均數(shù)與總體均數(shù)比較的t檢驗(yàn)為例說明。①拒絕了實(shí)際上成立的H₀，即樣本原本來自μ=μ₀的總體，由于抽樣的偶然性得到了較大的t值，因t≥t_0.05(v)按α=0.05檢驗(yàn)水準(zhǔn)拒絕了H₀，而接受了H₁（μ≠μ₀），這類錯(cuò)誤為第一類錯(cuò)誤（或I型錯(cuò)誤，type Ierror），如圖19-3B。理論上犯第一類錯(cuò)誤的概率為α，若α=0.05，那末，犯第一類錯(cuò)誤的概率為0.05.②不拒絕實(shí)際上不成立的H₀，即樣本原本來自μ≠μ₀的總體，H₀：μ=μ₀實(shí)際上是不成立的，但由于抽樣的偶然性，得到了較小的t值，因t＜t_0.05(v),按α=0.05檢驗(yàn)水準(zhǔn)不拒絕H₀，這類錯(cuò)誤稱為第二類錯(cuò)誤（或Ⅱ型錯(cuò)誤，type Ⅱ error），如圖19-3C。犯第二類錯(cuò)誤的概率為β，β值的大小很難確切地估計(jì)，但知道在樣本含量不變的前提下，α越小，β越大；反之，α越大，β越小。同時(shí)減少α和β的唯一方法是增加樣本含量，因?yàn)樵黾恿藰颖镜暮亢?，均?shù)的抽樣誤差小，樣本均數(shù)的代表性強(qiáng)，也就是樣本均數(shù)較接近總體均數(shù)，因而可使犯第一類錯(cuò)誤和第二類錯(cuò)誤的概率減少。

圖19-3 Ⅰ型錯(cuò)誤與Ⅱ型錯(cuò)誤的關(guān)系

二、假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)應(yīng)注意的事項(xiàng)

（一）要有嚴(yán)密的抽樣研究設(shè)計(jì)；樣本必須是從同質(zhì)總體中隨機(jī)抽取的；要保證組間的均衡性和資料的可比性。

（二）根據(jù)現(xiàn)有的資料的性質(zhì)、設(shè)計(jì)類型、樣本含量大小正確選用檢驗(yàn)方法。

（三）對(duì)差別有無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的判斷不能絕對(duì)化，因檢驗(yàn)水準(zhǔn)只是人為規(guī)定的界限，是相對(duì)的。差別有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義時(shí)，是指無效假設(shè)H₀被接受的可能性只有5%或不到5%，甚至不到1%，根據(jù)小概率事件一次不可能拒H₀，但尚不能排除有5%或1%出現(xiàn)的可能，所以可能產(chǎn)生第一類錯(cuò)誤；同樣，若不拒絕H₀，可能產(chǎn)生第二類錯(cuò)誤。

（四）統(tǒng)計(jì)學(xué)上差別顯著與否，與實(shí)際意義是有區(qū)別的。如應(yīng)用某藥治療高血壓，平均降低舒張壓0.5kPa，并得出差別有高度統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的結(jié)論。從統(tǒng)計(jì)學(xué)角度，說明該藥有降壓作用，但實(shí)際上，降低0.5kPa是無臨床意義。因此要結(jié)合專業(yè)作出恰如其分的結(jié)論。

方差分析 | 計(jì)數(shù)資料分析

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