公卫助理执业医师《卫生统计学》基础知识精选2016

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2016公卫助理医师考试就要开始了,因此,yjbys小编为考生们带来了《卫生统计学》基础知识——方差分析、t检验和u检验,希望对大家有所帮助!

公卫助理执业医师《卫生统计学》基础知识精选2016

  【方差分析(F检验)】

一、方差分析的用途及应用条件

(一)用途

1、检验两个或多个样本均数间的差异有无统计学意义;

2、回归方程的线性假设检验;

3、检验两个或多个因素间有无交互作用。

(二)应用条件

1、各个样本是相互独立的随机样本;

2、各个样本来自正态总体;

3、各个处理组(样本)的总体方差方差相等,即方差齐。

二、 方差分析的基本思想

(一)方差分析中变异的分解

此资料的变异,可以分出三种:

1、总变异:表现为所有数据大小不等,用总的离均差平方和表示,记为SS总。

2、组间变异:组间变异表现为各组均数大小不等,描述其大小指标。

(1)用各组均数与总均数X的离均差平方和表示,记为SS组间。

SS组间的大小与处理因素的作 用、随机误差(测量误差和个体差异)和组间自由度有关。

(2)用SS组间 除于组间自由度表示,称组间均方。

组间均方反映处理因素和随机误差的作用。

3、组内变异:组内变异表现为各组内部各个观察值大小不等。

描述其大小指标:

(1)用各组内部每个观察值与组均数X的离均差平方和表示,记为SS组内。

SS组内的.大小与随机误差(测量误差和个体差异)和组内自由度有关。

(2)用SS组内除于组内自由度表示,称组内均方

组内均方只反映观察值的随机误差(个体差异及随机测量误差)。

三种变异的关系:SS总=SS组内+SS组间。

(二)方差分析思想

1、如果两个或多个样本来自同一个总体,或者处理因素的效应一样(没有差异),则组间和组内的变异相等,即:

MS组间 =MS组内

或两者相差不大,它们的比值用F表示。

2、若两个样本或多个样本来自不同总体,或者处理因素的效应不一样,则组间变异大于组内变异,即:

MS组间>MS组内

则F值明显大于1。

要大到多大程度才有统计学意义? 由F值确定P值,按P值大小作出推断。

方差分析基本思想:在方差分析时,根据资料的设计类型不同,将总的离均差平方和及自由度分解为两个或多个部分,除随机误差外,其余部分的变异反映处理因素的作用,通过比较不同来源的均方,借助F分布原理作出统计推断,从而了解处理因素对观测指标有无影响。

三、单因素方差分析

(一)计算方法

四、分析步骤

1、建立假设和确定检验水准;

2、计算检验统计量F值

3、确定P值和推断结论

五、 多个样本均数的两两比较-q检验

多个样本均数比较经F检验后,若得出有统计学意义的结论后,要进一步推断哪些组之间有差别,哪些组之间没有差别,还是所有各组之间都有差别,要解决这些问题,就要进一步做均数间的两两比较了。

多个样本均数间的两两比较又称多重比较,由于涉及的对比组数大于2,就不能应用前面介绍的t检验,只能使用下面介绍的方法。 若仍用前述前述的t检验方法,对每两个对比组作比较,会使犯第一类错误(拒绝了实际上成立的H0所犯的错误)的概率α增大,即可能把本来无差别的两个总体均数判为有差别。

(一)检验统计量q的计算公式

1、建立假设

2、选择检验方法,计算统计量q

3、确定P值,判断结果

  【t检验和u检验】

一、t检验和u检验用途

1、样本均数与总体均数的比较;

2、配对计量资料的比较;

3、两样本均数的比较;

二、t检验和u检验应用条件

1、t检验应用条件:

(1)样本来自正态总体;

(2)两小样本均数比较,还要求样本的总体方差相等。

2、u检验应用条件:

样本例数n较大(n>100),或n虽小而总体标准差已知(少见)。

三、单样本t检验(样本均数与总体均数比较t检验)

1、目的:检验样本均数

(1)理论值;

(2)标准值;

(3)经大量调查得到的稳定值。

2、检验公式

四、配对t检验

1、配对设计含义: 将受试对象按一定条件配成对子,再随机分配每对的两个受试对象到不同的处理组。

2、配对设计形式

① 同对的两个受试对象分别给予两种处理;

② 同一受试对象分别给予两种处理(如同一个样品用

两种方法检测,或同一受试对象不同部位某指标的值)

③ 同一受试对象处理前后比较

3、检验公式:

五、两样本均数比较

(一)两大样本均数的u检验

1、适用条件

两个样本含量均足够大(n1>50和n2>50)

2、检验公式:

(二)两小样本均数的比较—t检验

1、应用条件

(1)样本来自正态总体;

(2)两样本所来自的总体方差相等。

2、检验公式

六、假设检验应注意的问题

(一)要有严密的抽样研究设计,考虑到被比较的样本的可比性,这是假设检验的前提。

(二)选用的假设检验方法应符合其应用条件。

(三)当所比较的差异无实际意义时,不必进行假设检验。

(四)正确理解差别有无显著性的统计意义。

(五)结论不能绝对化。

是否拒绝H0,取决于:

1、被研究的事物有无本质的差异

2、抽样误差大小:

(1)个体差异大小

(2)样本例数多少

3、检验水准α的高低

(六)报告结论时最好写出较确切的P值, 并且单侧检验需作注明(习惯上采用双侧检验不需作注明)