2015/1/9 课程设置 恋石西子大学 课时：理论课：22学时 实习课：10学时 授课人：理论课 第六章抽样误差与假设检脸 联系方式：预防医学系卫生统计学教研室 Tel.:2057153 Email yfyxxzjy@126.com Baidu贴吧：yyxx(讨论、答凝) 领防医季卫生计季教研堂 大学一类课程网站一教学资源一（作业、PPt） 教学内容 计与区传计 第一节均教的灿样误差与标准误 第二节总体均教的估计 晚计新述 第三节假设检验的意义及步豫 来海小地乐快都床 小结 女：多体场最票 中：年本地接了 4 第一节样本均散的标准误 抽样试验 一、均数的抽样误差和标准误 从正态分有总体N(5.00.0.502)中，每次 随机抽取样本合量=5，并计第其均载与标 Example: 准差：重复抽取1000次，使得1000份样本： 己知健康成年男性服从总体均数为4.75×102几】 计算1000份样本的均数与标漫差，并对1000 标准差为038X102几的正态分布，从该慈体中随 份样本的均教作直方图。 机抽取140人，计算的样本均数为477X102几 接上述方法再做样本合量刀=10.样本令量 刀=30的抽样实脸，比较计算结果。 恶体均款≠样本均款的原是什么？ 1
2015/1/9 1 第六章 抽样误差与假设检验 （Sampling Error and Hypothesis Test） 预防医学系 卫生统计学教研室 2 课程设置 课时： 理论课： 22学时 实习课： 10学时 授 课 人：理论课 联系方式：预防医学系卫生统计学教研室 Tel.：2057153 Email：yfyxxzjy@126.com Baidu贴吧：yfyxx （讨论、答疑） http://tieba.baidu.com/f?kw=yfyxx# 大学一类课程网站→教学资源→（作业、ppt） http://eol.shzu.edu.cn/eol/jpk/course/layout/default/index.jsp?courseId=1204 教学内容 第一节 均数的抽样误差与标准误 第二节 总体均数的估计 第三节 假设检验的意义及步骤 小结 3 总体 样本 抽取部分观察单位 参 数 统计量 统计推断 统计推断 statistical inference 如：样本均数 样本标准差 S 样本率 P 如：总体均数 μ 总体标准差 σ 总体率 π X 内容：1、参数估计(estimation of parameters) 包括：点估计与区间估计 2、假设检验（test of hypothesis) 统计描述 4 Example: 已知健康成年男性服从总体均数为4.75×102 /L , 标准差为0.38×102 /L的正态分布，从该总体中随 机抽取140人，计算的样本均数为4.77×102 /L 问： 总体均数≠样本均数的原因是什么？ 第一节 样本均数的标准误 一、均数的抽样误差和标准误 5 抽样试验 从正态分布总体N（5.00,0.502）中，每次 随机抽取样本含量n＝5，并计算其均数与标 准差；重复抽取1000次，获得1000份样本； 计算1000份样本的均数与标准差，并对1000 份样本的均数作直方图。 按上述方法再做样本含量n＝10、样本含量 n＝30的抽样实验；比较计算结果。 6
2015/1/9 抽样试验n=5 柚样试验(n=10 抽样试验(n=30】 3个抽样实验结果图示 n=5,S=0.212 =10,S=0.158 1=30,5=0.092 1000份样本抽样计算结果 ·精样课差在精拆所充中不可遵免 的热样差(sampling error)): ”: 的款的能准姜 由于样本的随机性所造成的吾戴来自同一落 s/6 aln 体的将本均款之洞及样本均款与善体灼散间 7=55.000.50499 02212 02226 的是升。 n=105.00.50 5.00 0.1580 m30 5.00 0.50 5.00 8 ·抽拆条差的大小可以用样来均藏齿标准差” 0.0920 来城述G。=g/√n ,通将航计的标准貅标准(Standard 2
2015/1/9 2 抽样试验（n =5） 7 抽样试验（n =10） 8 抽样试验（n =30） 9 3个抽样实验结果图示 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 3.71 3.92 4.12 4.33 4.54 4.74 4.95 5.15 5.36 5.57 5.77 5.98 6.19 均数 频数 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 3.71 3.92 4.12 4.33 4.54 4.74 4.95 5.15 5.36 5.57 5.77 5.98 6.19 均数 频数 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 3.71 3.92 4.12 4.33 4.54 4.74 4.95 5.15 5.36 5.57 5.77 5.98 6.19 均数 频数 5; 0.2212 X n S 30; 0.0920 X n S 10; 0.1580 X n S 10 1000份样本抽样计算结果 总体均 数 总体标 准差s 均数的 均数 均数的标准差 n=5 5.00 0.50 4.99 0.2212 0.2236 n=10 5.00 0.50 5.00 0.1580 0.1581 n=30 5.00 0.50 5.00 0.0920 0.0913 S n n 11 • 抽样误差的大小可以用样本均数的标准差 来描述 • 通常将统计量的标准差称标准误（Standard Error) 又称样本均数的标准差 n X / • 抽样误差在抽样研究中不可避免 • 均数的抽样误差（sampling error) ： 由于样本的随机性所造成的导致来自同一总 体的样本均数之间及样本均数与总体均数间 的差异。 X X 12
2015/1/9 ■■ ·共际研党中口未知，以样来排准基S作为可的俗计值 二、样本均教的抽样分布特点 计算每准满： S=SIn P29 小布根有规律，圆烧是蒸体始教左右 4.1在 盖本对稀，也原从玉春分有 拆本均版的史界较原史量的史界大火嘴小 S2=S1n-0.38/W140-0.032 原发基 畜杯未舍量根火的情规下，无冷承输副量变量原从 标准误的用逢 什4分布，了的精将分布均近服正毒。 ”件分特6T44味 新拆分率 ■用于银视检验 ■标准是与标准误的区制和展条？ t分布 t分布 ,从正春膳体NM以，g)中随机精取抨本舍量为n 威机支重X 标准正毒分布 的拆本，酸得的拆本灼款的分布服从正春分有 MU.G2) u度换 N0,12) N,o)。 均藏天 ®-4 标准正春分布 ,同样可以对里正春分布的下进行皮换 N(u.o2/n) N0,12) w= x-4 X-u X-L v=n-1 Student 0 自南度：nl
2015/1/9 3 • 实际研究中σ未知，以样本标准差S作为σ的估计值 计算标准误： 例4.1 在某地随机抽查成年男子140人，测得红细胞 数均数为4.77×102 /L，标准差0.38 ×102 /L ，试计 算其抽样误差的大小： S S n X / S S / n 0.38/ 140 0.032 X P29 13 二、样本均数的抽样分布特点 各样本均数未必等于总体均数 样本均数之间存在差异 样本均数的分布很有规律，围绕着总体均数左右 基本对称，也服从正态分布 样本均数的变异较原变量的变异大大缩小 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 3.71 3.92 4.12 4.33 4.54 4.74 4.95 5.15 5.36 5.57 5.77 5.98 6.19 均数 频数 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 3.71 3.92 4.12 4.33 4.54 4.74 4.95 5.15 5.36 5.57 5.77 5.98 6.19 均数 频数 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 3.71 3.92 4.12 4.33 4.54 4.74 4.95 5.15 5.36 5.57 5.77 5.98 6.19 均数 频数 14 中心极限定理: 当样本含量很大的情况下，无论原始测量变量服从 什么分布， X 的抽样分布均近似正态。 抽样分布 抽样分布示意图 s 15 标准误的用途 衡量抽样误差的大小，标准误越小，样本均数与 总体均数越接近，样本均数的可信度越高 结合标准正态分布与t分布曲线下面积分布规律， 估计总体均数的可信区间 用于假设检验 标准差与标准误的区别和联系？ 16 从正态总体N( μ,σ2 )中随机抽取样本含量为n 的样本，获得的样本均数的分布服从正态分布 N(μ， ) 。 同样可以对呈正态分布的 进行u变换 2 x t 分布 x x x u 17 t分布 X u X 随机变量X N(μ,σ2 ) 标准正态分布 N（0，1 u变换 2） 均数 N(μ,σ2 /n) 标准正态分布 N（0，1 2） n X u , 1 v n S X S n X t X Student t分布 自由度：n-1 18
2015/1/9 t分布曲线 t分布曲线下面积（附表2） 制6o2,=2.262 t分有者下性项 89 123 325 密 侧0，9=28 侧60s2,=1.96 ■平制65，。 单侧：t。,v 平时60s.==164 双侧：ta/2v 在估计惑休的教的可信区间财： ▣估计餐的： d 点传计：山拆本能计量又、S、P 的计 直格估计燕体来敏体示容 95%(C):99%(C) a<u<b 可信区间的两个要素 慈体均数的可信区间的估计 1.0已和，正杰★藏下者95%的u值在土196闲， ■1.准喷度(accuracy):反映在可信度的大 -196≤u≤+1.96 小，即可行区同包舍燕体均的瓶来大小 -1.96s-≤+1.9% -1.96o,Su+1.96o, ■2.言度(precision).:反映在区同的长度， ■雄始95%-1.96g.,下+1.96g 区间光度越小，着雷度燕高 。两显，99%可信区间务： -2.58a x+2.58 4
2015/1/9 4 t分布曲线 0.0 0.1 0.1 0.2 0.2 0.3 0.3 0.4 0.4 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 t f( t) 自由度为1的t分布 自由度为9的t分布 标准正态分布 t 分布有如下性质： ①单峰分布，曲线在t＝0 处 最高，并以t＝0为中心左右 对称 ②与正态分布相比，曲线最 高处较矮，两尾部翘得高（ 见绿线） ③ 随自由度增大，曲线逐渐 接近正态分布；分布的极限 为标准正态分布。 19 t分布曲线下面积（附表2） 双侧t0.05/2，9＝2.262 ＝单侧t0.025，9 单侧t0.05，9＝1.833 双侧t0.01/2，9＝3.250 ＝单侧t0.005，9 单侧t0.01，9＝2.821 双侧t0.05/2，∞＝1.96 ＝单侧t0.025，∞ 单侧t0.05，∞ ＝1.64 20 单侧：tα， v 双侧：tα/2，v 四 总体均数的估计 总体均数的点估计（point estimation） 与区间估计（interval estimation） 参数的估计 点估计:由样本统计量 直接估计 总体参数 区间估计:在一定置信度（Confidence level） 下，估计未知总体均数的可能范围 a b 、、 X、S、p 21 在估计总体均数的可信区间时： 估计错误的概率：α 估计正确的概率：1-α ，也称为可信度，常用 95％或99％ 可信区间：根据一定概率估计得到的区间 95%（CI） ； 99%（CI） 22 可信区间的两个要素 1.准确度（accuracy）：反映在可信度的大 小，即可行区间包含总体均数的概率大小 2.精密度（precision）：反映在区间的长度， 区间宽度越小，精密度越高 23 总体均数的可信区间的估计 1、σ已知， 正态曲线下有95％的u值在±1.96间， 总体均数95％可信区间为： 同理，99％可信区间为： x x x x x x u 1.96 1.96 1.96 1.96 1.96 1.96 x x x 96 x 1.96 , 1. x x x 58 x 2.58 , 2. 24
2015/1/9 g来知 2、口来知热t分市原理， 可用共估计值S代善，但（区-四S/列 者95%的t值在士uw:之间 巴不再原从标准正杰分南， -taw:sis+ieae 而是服从t会有。 移项：京-lnS,≤H≤+hS, 善体均畿」的99%可信区周为： -,+tanvz'Ss ■ 侧42￥医生测得25名动床高将吸化嘉者血巢纤单 创4.3试计算制4.1中诚地或年男子红如驰卷 蛋命承香量的6散为3.32/几，每准差为0.57/八， 体均95%可信间。 浅计算诚种痛人血莱纤维套和原金量岳体的款的 95%可信区闻， 下展：元-=2-20x0571店-309g 上展：下+n,S-332+2064x0571压-3.56(e 可体医闲的福义 严、其热宋 从中作，保100热，个来可一个可 传计餐满的机率大(0.05) 小o.01
2015/1/9 5 v v 5 v 1 ft() 标准正态分布 σ 未知 可用其估计值S 代替，但 已不再服从标准正态分布， 而是服从 t 分布。 (X )/(S / n) 不同自由度的 t 分布图 25 2、σ未知 按t分布原理， 有95％的t值在± 之间 总体均数μ 的95％可信区间为： 总体均数μ 的99％可信区间为： 0.05/ 2 t 0.05/2 0.05/2 0.05/2 0.05/2 0.05/2 0.05/2 , x x x t t t x t t S x t S x t S 移项 ： x Sx x t S x t 0.05/ 2 0.05/ 2 , x Sx x t S x t 0.01/ 2 0.01/ 2 , 26 例4.2 某医生测得25名动脉粥样硬化患者血浆纤维 蛋白原含量的均数为3.32 g/L，标准差为0.57 g/L， 试计算该种病人血浆纤维蛋白原含量总体均数的 95%可信区间。 下限： 上限： . 3.32 2.064 0.57/ 25 3.09 (g/L) / 2( ) X X－t S . 3.32 2.064 0.57/ 25 3.56 (g/L) / 2( ) X X t S 27 例4.3 试计算例4.1中该地成年男子红细胞总 体均数的95%可信区间。 本例属于大样本，可采用正态近似的方法计 算可信区间。因为 ， 则95%可信区间为： 4.77， 0.38，n 140 . 4.77 1.96 0.38/ 140 4.71( 10 /L) 12 / 2 X X－u S . 4.77 1.96 0.38/ 140 4.83( 10 /L) 12 / 2 X X u S 下限： 上限： 28 可信区间的涵义 总体均数95％可信区间：该区间包含总体均数的概率为95％。 从总体中作随机抽样，作100次抽样，每个样本可算得一个可 信区间，得100个可信区间，平均有95个可信区间包括μ(估 计正确)，只有5个可信区间不包括μ(估计错误)。 95％可信区间 99％可信区间 公式 区间范围 窄 宽 估计错误的概率 大（0.05） 小（0.01） X X X t0.01/ 2,S , X t0.01/ 2,S X SX X t S X t 0.05/ 2, 0.05/ 2, , 29 μ * * * * * * 三、模拟实验 模拟抽样成年男子红细胞数。设定: μ=4.75，σ=0.39，n=140 产生100个随机样本，分别计算其95%的可信区间，结果用图 示的方法表示。从图可以看出：绝大多数可信区间包含总体 参数μ=4.75，只有6个可信区间没有包含总体参数（用星号标 记）。 30
2015/1/9 第三节假烫检脸的意义和步感 (Hypothesis Test) 晚计推断的另一个重要内表，日的是通过 第三节 料本戴指比状恶体水散之间者无是副。 假设检验的意义和步骤 一、假设检脸的基本悬想 小反证法 制44使用黑加合袖款狼食随守高雪血应，30名高酯血 ①物坪溪差造成的： 是春者的疗香唇么清普油三喻检时地暴的差值为 138士0.76g/),问施守岳血清世油三暗是香者所政 47 差值不为零的原因是什么？ ①抽样诉姜边咸的) 海卉首 治后 ⑦本质是异造成的。 此是断差副是由哪 ②本质差平造成的： 差值=1.38 ①热都满业速高的：出 0经 队前>L后 海首 海疗前 H0:来自同一总体，海疗前后没有差刮 H:来自不同总体，治疗前后有差别： ca=0.05 1=-4a-0」 130.139-995t0s.w=2.045 S 6
2015/1/9 6 第三节 假设检验的意义和步骤 第三节 假设检验的意义和步骤 (Hypothesis Test) 统计推断的另一个重要内容，目的是通过 样本数据比较总体参数之间有无差别。 一、假设检验的基本思想 小概率反证法 32 例4.4 使用黑加仑油软胶囊治疗高脂血症，30名高脂血 症患者治疗前后血清甘油三酯检测结果的差值为 1.38±0.76 (g/L)，问治疗后血清甘油三酯是否有所改 善？ 差值不为零的原因是什么？ 假设检验的目的——就是判断差别是由哪 种原因造成的。 ① 抽样误差造成的； ② 本质差异造成的。 33 ① 抽样误差造成的： 治疗后 d= 1.38 μd = 0 治疗前 34 ② 本质差异造成的： 差值=1.38 μ前>μ后 治疗前 治疗后 35 ① 抽样误差造成的：H0 治疗后 d= 1.38,μd = 0 治疗前 ② 本质差异造成的：H1 μ前>μ后,差值=1.38 治疗前 治疗后 H0:来自同一总体，治疗前后没有差别； H1: 来自不同总体，治疗前后有差别； α=0.05 n S d S d S d t d d d d 0 =1.38/0.139=9.95 t (0.05，29) = 2.045 36
2015/1/9 ■日 >假设检险基本思想及步康 问题尖质： 额设隆隆过★淼置着姓险。老是利周小、规率反 希望通过样本统计量与总体参数的差别 正债意海，从闷题的对立面H出发间禁州新染解演 的问片表成立。然在气成主首条件下计第 或样本统计量之间的差别，来推断总体 参数是否不同。 脸能计量，录唇板棒P健与在之用的兴泰来创断银设 是香成业。 这种识别的过租，此是本章介鬼的服设 检验hypothesis test)。 假设检险的步康 假设检脸的步康 (闭片的内本直热反映丁检脸平/级制 (2)春将板最又稀对立假战，品为H。 若片中只是>%或山<%：时此检脸为平制检脸， 老不仅考母曹无是开，而且还考虑是界的为向。 对于检脸饭设，须性意： 清片找a7 种方能器 46 ■ 检脸水准a(值◆束佳0.05,0.01 2.计算检脸统计量 预先舰定的概车值（拒绝城）： 际正喷H所犯满的概来（其）， 根将史量和资料真型、设计方套、统计推断的 日的、是香满足种定泰件等（如款梅的分布类 P值是指在比成立首提下，妆脸能计量火于或苦 型】选拆湘应的检脸晚计量 于实际见侧值的枫中。 (仰会道的就计方法)。 471m=2045 130.1399.9
2015/1/9 7 假设检验过去称显著性检验。它是利用小概率反 证法思想，从问题的对立面H0出发间接判断要解决 的问题H1是否成立。然后在H0成立的条件下计算检 验统计量，最后根据P值与α之间的关系来判断假设 是否成立。 假设检验基本思想及步骤 37 问题实质： 希望通过样本统计量与总体参数的差别， 或样本统计量之间的差别，来推断总体 参数是否不同。 这种识别的过程，就是本章介绍的假设 检验(hypothesis test)。 38 假设检验的步骤 1.建立检验假设，确定检验水准（选用单侧或双侧检验） （1）无效假设又称零假设，记为H0； （2）备择假设又称对立假设，记为H1。 对于检验假设，须注意： （1）检验假设是针对总体而言，而不是针对样本； （2）H0和H1是相互联系、相互对立的假设，后面的结 论是根据H0和H1做出的，因此两者缺一不可； （3）应先判断H0 ,因为计算统计量是在H0成立的前提下 进行的。 39 (4) H1的内容直接反映了检验单/双侧 若H1中只是 0 或 <0，则此检验为单侧检验。 它不仅考虑有无差异，而且还考虑差异的方向。 (5) 单双侧检验的确定 首先根据专业知识，其次根据 所要解决的问题来确定。若从专业上看一种方法结果不 可能低于或高于另一种方法结果，此时应该用单侧检验 。一般认为双侧检验较保守和稳妥。 40 假设检验的步骤 检验水准 (通常取值0.05，0.01) 预先规定的概率值(拒绝域)； 拒绝实际正确H0所犯错误的概率（弃真）； P值是指在H0成立前提下，检验统计量大于或等 于实际观测值的概率。 41 根据变量和资料类型、设计方案、统计推断的 目的、是否满足特定条件等（如数据的分布类 型）选择相应的检验统计量 (即合适的统计方法)。 2. 计算检验统计量 n S d S d S d t d d d d 0 =1.38/0.139=9.95 t (0.05，29) = 2.045 42
2015/1/9 3.确定P值，下结论 9952045 P的舍义是指从H所规定的善体(Ho成 P年10.05) 险水准，不报H。, 同或不等（◆业地论） ◆ 检验水准与两美错误 1型错误和川型错误 (其值普于检脸水准) 从的对 (其值来知) 极n一定财，a婚火，B则戒少。 8
2015/1/9 8 P的含义是指从H0所规定的总体(H0成 立的前提下)随机抽样，其检验统计量等 于及大于（或/和等于及小于）现有样本 获得的检验统计量值的概率。 3. 确定P值，下结论 43 / 2, t / 2, t t P 1 2 t = 9.95 t (0.05，29) = 2.045 Pα(0.05) 按α检验水准，不拒绝H0，差别 无统计学意义（统计结论），还不能认为……不 同或不等（专业结论） 45 46 若 P≤α ： 按所取检验水准α，拒绝H0，接受H1，下“差别 有统计学意义”的结论。 其统计学依据是 在假设H0成立的条件下，通过计算得到拒绝实际成立 的H0犯错误的概率P≤α； 因为是小概率事件，因此拒绝H0认为H1 正确。 I型错误和II型错误 假设检验是利用小概率反证法思想，从问题的对 立面(H0)出发间接判断要解决的问题(H1)是否成立， 然后在假定H0成立的条件下计算检验统计量，最 后根据P值判断结果，此推断结论具有概率性，因 而无论拒绝还是不拒绝H0，都可能犯错误。 检验水准与两类错误 47 I 型错误：“实际无差别，但下了有差别的 结论”，假阳性错误。犯这种错误的概率是 （其值等于检验水准） II型错误：“实际有差别，但下了不拒绝H0的 结论”，假阴性错误。犯这种错误的概率是 （其值未知） 。 但 n 一定时， 增大， 则减少 。 48
2015/1/9 可能发生的两类错误 客观宜实 由样本推断的结果 假设检验的结果 拒绝从 不拒绝从 客观实际 以成立】型错误 推断正确(1一a) 拒绝H 接受” %不成立推断正确(1一)Ⅱ型错误阝 成立 1型错误(a) 推断正确(-a) H不成立 推断正确1-A) Ⅱ型错误) 即H成立 (g)的冒会旅。a为壶绝%对可急发生0裤随航率. 。 (1-)即起度（检 单侧检验与双侧检脸 减少川型情祸的主妻方清：展设检脸财设走ǎ值 少型婚的主头方法：高检脸故能。 双侧检验的检验水准 提高检脸放能的录有故方债：增加样本量。 如何选将金的样本量：脸设计。 ■ ■ 假设检验的统计意义与实际意义 可信区问与假设检脸各自不同的作用， 1有严的所究设计，尤是暴地论 业轴合使用。 2不同的養料点法用不同格脸方盖。 可信区闲可司基根凝桥隆的何题： 3.正晴理解“里着位”一词的合义（用“差开 可信区同若色香于以6，换a水准，不框地片6) 者/无晚计争意义”善代)。 4.结冷不能绝对化，提偶使用情确P值。 5.注老能计学意义与格床意义的区副 9
2015/1/9 9 假设检验的结果 客观实际 拒 绝 H0 “接受”H0 H0 成 立 I 型错误() 推断正确(1) H0 不成立 即 H1 成 立 推断正确(1) II 型错误( ) 可能发生的两类错误 49 两类错误 I型错误 ：拒绝实际正确的H0， I型错误的概率记为α。 （1－a）即可信度:重复抽样时，样本区间包含总体参数 （μ）的百分数。α为拒绝H0时可能发生错误的概率. II型错误 : 不拒绝实际不正确的H0， II型错误的概率记为 β。（1－β）即把握度（检验效能）:两总体确有差别， 被检出有差别的能力. 为不拒绝H0时可能发生错误的概率. 50 减少I型错误的主要方法：假设检验时设定 值 减少II型错误的主要方法：提高检验效能。 提高检验效能的最有效方法：增加样本量。 如何选择合适的样本量：实验设计。 51 双侧u检验的检验水准α 单侧u检验的检验水准α 单侧检验与双侧检验 52 1.要有严密的研究设计，尤其是因果结论。 2.不同的资料应选用不同检验方法。 3.正确理解“显著性”一词的含义(用“差异 有/无统计学意义”替代)。 4.结论不能绝对化,提倡使用精确P值。 5.注意统计学意义与临床意义的区别 假设检验的统计意义与实际意义 53 可信区间与假设检验各自不同的作用， 要结合使用。 可信区间可回答假设检验的问题； 可信区间若包含了H0，按水准，不拒绝H0； 若不包含H0，按水准，拒绝H0，接受H1。 54
2015/1/9 可信区间在计推断上提供的信 更量化的信息； 可信区间只能在须先机定始机来“脸水准的首提下 好计养，检脸色得的机来P。 做密品袋 小熊 拿根：物诉锅差、恶体焰散可信区同的舰合及传计女 丁导：抽坪试融 10
2015/1/9 10 可信区间不但能回答差别有、无统计学意义，而且还能 更量化的信息； 可信区间不可完全代替假设检验。 可信区间只能在预先规定的概率 检验水准的前提下 进行计算，假设检验能获得更确切的概率P值。 55 有实际专业 意义的值 H0 (2) (3) (4) (5) (1) 有实际 可能有实际 无实际 样本例数 可接受 专业意义 专业意义 专业意义 太少 H0 有统计学意义 无统计学意义 可信区间在统计推断上提供的信息 56 小 结 掌握：抽样误差、总体均数可信区间的概念及估计方 法；假设检验的原理 理解：假设检验的意义和步骤 了解：抽样试验 57