假设检验-t检验

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①单样本t检验

例子 据大量调查得知，健康成年男子脉搏的均数为72次/分，某医生在山区随机调查了25名健康成年男子，其脉搏均数为74.2次/分，标准差为6.0次/分，能否认为该山区成年男子的脉搏高于一般人群？

②U检验-Z检验-大样本标准正态分布

③配对t检验

配对样本（paired sample）：指两个样本中的观察对象由于存在某种联系或具有某些相近的重要特征而结成对子（matching），每对中的两个个体随机分配接受两种不同的处理。

为什么配对

1.异体配对

• 例1

• 例2

2.自体配对：同一个体，两种处理因素

3.同一个体，处理因素前后

④两独立样本t检验

• 例2

⑤t'检验

当方差不齐时

⑥两独立样本资料的方差齐性检验

例 某口腔医院选择所在市40-50岁慢性牙周炎患者36例，测得:吸烟组（18人）菌斑指数均值为84.71，标准差为8.14；非吸烟组（18人）菌斑指数的均值为82.20，标准差为6.18，试检验两总体方差是否相等？

⑦正态性检验

t 检验的应用条件

• 随机样本
• 来自正态分布的总体
• 均数比较时，要求两总体方差相等（方差齐性）

t 检验中的注意事项

1. 假设检验结论正确的前提：作假设检验用的样本资料，必须能代表相应的总体，同时各对比组具有良好的组间均衡性,才能得出有意义的统计结论和有价值的专业结论。这要求有严密的实验设计和抽样设计,如样本是从同质总体中抽取的一个随机样本,试验单位在干预前随机分组,有足够的样本量等。
2. 检验方法的选用及其适用条件,应根据分析目的、研究设计、资料类型、样本量大小等选用适当的检验方法。
   t 检验是以正态分布为基础的，资料的正态性可用正态性检验方法检验予以判断。若资料为非正态分布，可采用数据变换的方法，尝试将资料变换成正态分布资料后进行分析。
3. 双侧检验与单侧检验的选择 需根据研究目的和专业知识予以选择。单侧检验和双侧检验中的t值计算过程相同，只是t界值不同，对同一资料作单侧检验更容易获得显著的结果。单双侧检验的选择，应在统计分析工作开始之前就决定，若缺乏这方面的依据，一般应选用双侧检验。
4. 假设检验的结论不能绝对化 假设检验统计结论的正确性是以概率作保证的，作统计结论时不能绝对化。在报告结论时，最好列出概率 P 的确切数值或给出P值的范围，如写成0.02<P<0.05，同时应注明采用的是单侧检验还是双侧检验，以便读者与同类研究进行比较。当 P 接近临界值时，下结论应慎重。
5. 正确理解P值的统计意义 P 是指在无效假设 H0 的总体中进行随机抽样,所观察到的等于或大于现有统计量值的概率。其推断的基础是小概率事件的原理,即概率很小的事件在一次抽样研究中几乎是不可能发生的，如发生则拒绝H0。
6. 假设检验和可信区间的关系 假设检验用以推断总体均数间是否相同，而可信区间则用于估计总体均数所在的范围，两者既有联系又有区别。