如何判斷採用哪種檢驗方法

Ⅰ 如何確定假設檢驗的方法

統計學中假設檢驗的基本步驟：

1.建立假設，確定檢驗水準α

假設有零假設（H0）和備擇假設（H1）兩個，零假設又叫作無效假設或檢驗假設。H0和H1的關系是互相對立的，如果拒絕H0，就要接受H1，根據備擇假設不同，假設檢驗有單、雙側檢驗兩種。

檢驗水準用α表示，通常取0.05或0.10，檢驗水準說明了該檢驗犯第一類錯誤的概率。

2.根據研究目的和設計類型選擇適合的檢驗方法

這里的檢驗方法，是指參數檢驗方法，有u檢驗、t檢驗和方差分析三種，對應於不同的檢驗公式。對雙樣本資料，要注意區分成組設計和配對設計的資料類型。如果資料里有"配成對子"字樣，或者是對同一對象用兩種方法來處理，一般就可以判定是配對設計資料。

3.確定P值並作出統計結論

u檢驗得到的是u統計量或稱u值，t檢驗得到的是t統計量或稱t值。方差分析得到的是F統計量或稱F值。將求得的統計量絕對值與界值相比，可以確定P值。

當α＝0.05時，u值要和u界值1.96相比較，確定P值。如果u＜1.96，則P＞0.05.反之，如u＞1.96，則P＜0.05.t值要和某自由度的t界值相比較，確定P值。如果t值＜t界值，故P＞0.05.反之，如t＞t界值，則P＜0.05。

相同自由度的情況下，單側檢驗的t界值要小於雙側檢驗的t界值，因此有可能出現算得的t值大於單側t界值，而小於雙側t界值的情況，即單側檢驗顯著，雙側檢驗未必就顯著，反之，雙側檢驗顯著，單側檢驗必然會顯著。即單側檢驗更容易出現陽性結論。

當P＞0.05時，接受零假設，認為差異無統計學意義，或者說二者不存在質的區別。當P＜0.05時，拒絕零假設，接受備擇假設，認為差異有統計學意義，也可以理解為二者存在質的區別。但即使檢驗結果是P＜0.01甚至P＜0.001，都不說明差異相差很大，只表示更有把握認為二者存在差異。

Ⅱ .1.自相關的檢驗方法有哪些各種的檢驗思想與判斷規則是如何的

相關性檢驗方法共同思路是：採用普通最小二乘法估計模型，以求的隨機干擾項的「近似估計量」，然後通過這些「近似估計量」之間的相關性以表達判斷隨機干擾項是否具有序列相關的目的，主要相關性檢驗有四種：圖示法、回歸檢驗法、杜賓-瓦森檢驗法（D.W.）、拉格朗日檢驗（GB）。最好的檢驗方法應該是GB檢驗，適用於高階序列相關及模型中存在滯後變數的情形。D.W.檢驗中，存在一個不能確定的D.W.值區域，且僅能檢測一階自相關，對存在置後被解釋變數的模型無法檢驗。後兩個問題，因不懂什麼是自相關形式、自相關類型，故暫時無法回答！

Ⅲ 有一組平行測定所得的分析數據,要判斷其是否有可疑值,應採用哪種方法

Q檢驗法。Q檢驗法（又叫做舍棄商法）是一種由迪克森(W．J．Dixon)在1951年專為分析化學中少量觀測次數(n<10)提出的簡易判據式。

標定某准溶液時，測得以下5個數據：0.1014、0.1012、0.1019、0,1026、0.1016mol/L，其中數據0.1026可疑，用Q檢驗法確定該數據是否應舍棄？

解：按遞增序列排序：0.1012，0.1014，0.1016，0.1019，0,1026

求Q值：Q=X5-X4/X5-X1=0,1026-0.1019/0,1026-0.1012=0.5

查上表N=5時，Q90%=0.64。由Q〈Q90%，所以數據0.1026mol/L不應被捨去。

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《中華人民共和國進出口商品檢驗法實施條例》第四條出入境檢驗檢疫機構對列入目錄的進出口商品以及法律、行政法規規定須經出入境檢驗檢疫機構檢驗的其他進出口商品實施檢驗（以下稱法定檢驗）。

出入境檢驗檢疫機構對法定檢驗以外的進出口商品，根據國家規定實施抽查檢驗。

第五條進出口葯品的質量檢驗、計量器具的量值檢定、鍋爐壓力容器的安全監督檢驗、船舶（包括海上平台、主要船用設備及材料）和集裝箱的規范檢驗、飛機（包括飛機發動機、機載設備）的適航檢驗以及核承壓設備的安全檢驗等項目，由有關法律、行政法規規定的機構實施檢驗。

第六條進出境的樣品、禮品、暫時進出境的貨物以及其他非貿易性物品，免予檢驗。但是，法律、行政法規另有規定的除外。

列入目錄的進出口商品符合國家規定的免予檢驗條件的，由收貨人、發貨人或者生產企業申請，經國家質檢總局審查批准，出入境檢驗檢疫機構免予檢驗。

免予檢驗的具體辦法，由國家質檢總局商有關部門制定。

Ⅳ 什麼是統計檢驗怎麼選擇統計檢驗方法

統計檢驗亦稱「假設檢驗」。根據抽樣結果，在一定可靠性程度上對一個或多個總體分布的原假設作出拒絕還是不拒絕（予以接受）結論的程序。決定常取決於樣本統計量的數值與所假設的總體參數是否有顯著差異。這時稱差異顯著性檢驗。檢驗的推理邏輯為具有概率性質的反證法。

選擇

顯著性水平和否定域

有了與問題相關的抽樣分布，我們便可以把所有可能的結果分成兩類：一類是不大可能的結果；另一類人們預料這些結果很可能發生。既然如此，如果我們在一次實際抽樣中得到的結果恰好屬於第一類，我們就有理由對概率分布的前提假設產生懷疑。

在統計檢驗中，這些不大可能的結果稱為否定域。如果這類結果真的發生了，我們將否定假設；反之就不否定假設。概率分布的具體形式是由假設決定的，假設肯定不止一個。在統計檢驗中，通常把被檢驗的那個假設稱為零假設(或稱原假設，用符號H0表示)，並用它和其他備擇假設(用符號H1表示)相對比。

值得注意的是，假設只能被檢驗，從來不能加以證明。統計檢驗可以幫助我們否定一個假設，卻不能幫助我們肯定一個假設。為了使檢驗更嚴格、更科學，還需要更多的東西。首先，我們必須確定冒犯第一類和第二類錯誤的風險的程度；其次，要確定否定域是否要包含抽樣分布的兩端。

第一類錯誤是，零假設H0實際上是正確的，卻被否定了。第二類錯誤則是，H0實際上是錯的，卻沒有被否定。第二類錯誤是，零假設H0實際上是錯誤的，卻沒有被否定。遺憾的是，不管我們如何選擇否定域，都不可能完全避免第一類錯誤和第二類錯誤，也不可能同時把犯兩類錯誤的危險壓縮到最小。

對任何一個給定的檢驗而言，第一類錯誤的危險越小，第二類錯誤的概率就越大；反之亦然。一般來講，不可能具體估計出第二類錯誤的概率值。第一類錯誤則不然，犯第一類錯誤的概率是否定域內各種結果的概率之和。

由於犯第一類錯誤的危險和犯第二類錯誤的危險呈相背趨向，所以統計檢驗時，我們必須事先在冒多大第一類錯誤的風險和多大第二類錯誤的風險之間作出權衡。被我們事先選定的可以犯第一類錯誤的概率，叫做檢驗的顯著性水平(用α表示)，它決定了否定域的大小。

如果抽樣分布是連續的，否定域可以建立在想要建立的任何水平上，否定域的大小可以和顯著性水平的要求一致起來（後面的正態檢驗就如此）。如果抽樣分布是非連續的，就要用累計概率的方法找出一組構成否定域的結果。

即在已知概率分布表上，從兩端可能性最小的概率開始向中心累計，直至概率之和略小於選定的顯著性水平為止。在許多場合，我們能預測偏差的方向，或只對一個方向的偏差感興趣。每當方向能被預測的時候，在同樣顯著性水平的條件下，單側檢驗比雙側檢驗更合適。

因為否定域被集中到抽樣分布更合適的一側，可以得到一個比較大的尾端。這樣做，可以在犯第一類錯誤的危險不變的情況下，減少了犯第二類錯誤的危險。

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選擇統計檢驗程序的方法時需考慮以下條件：

1、看總體分布是否已知。如果已知，看是不是正態分布。如果已知樣本分布為常態分布就可以選擇參數檢驗法，如果總體分布未知就用非參數檢驗法。

2、在參數檢驗中，如果總體分布為正態，總體方差已知，兩樣本獨立或相關都可以採用Z檢驗；如果總體方差未知，根據樣本方差，採取不同的t檢驗。如果總體分布非正態，總體方差已知，根據樣本獨立或相關採取Z』檢驗；如果總體方差未知，根據獨立和相關採取不同的Z『檢驗。

3、根據題目考慮用單側還是雙側檢驗。

4、在非參數檢驗中，按照兩個樣本相關和不相關、精度與容量等，可以採用符號檢驗、秩和檢驗等方法。

Ⅳ 醫學論文中怎樣根據統計資料的類型選擇一種或幾種檢驗方法

剛在那個什麼 創新醫學網 上看見過 醫學論文 寫作輔導的文章 這個知道是不是 你要的答案
統計資料的顯著性檢驗(significant test)方法的選擇是醫學論文中常常遇見的問題，退稿原因中常有顯著性檢驗方法選擇不當。如t檢驗、u檢驗、χ2檢驗等，雖然各有其應用范圍和要求，但也其共同之處。作者可根據統計資料的類型，選擇一種或幾種檢驗方法。但當作者在獲得一組、兩組或兩組以上的數據資料時，選擇何種顯著性檢驗，是至關重要的問題。不同的資料類型其統計指標、統計檢驗的方法是不同的，見表1。
醫學生物研究中，許多指標都是服從正態分布(u分布)的，而隨著樣本含量加大或自由度增大，t分布、χ2分布、F分布都趨向於正態分布見圖1、圖2。
在《中華創傷雜志》第12卷1～6期和增刊中文章所涉及的統計方法(表2)，表明了正態分布的廣泛性、常見性。
故當作者獲得數據資料後，首先應進行正態性檢眩�范ㄊ欠為標准正態分布(或近似正態分布)或不屬於正態分布。筆者首先推薦概率單位法。
當統計資料屬於正態分布或近似正態分布時，差異顯著性檢驗方法的選裕�詵合其應用條件下，一般可按表3進行選擇。
顯著性檢驗應用時的主要注意事項：(1)率值或均值在進行顯著性檢驗前，應注意樣本的代表性和可比性。(2)檢驗結果接近顯著性界限時：要多方面考慮，是否確實不存在差異；或是觀察例數不夠，而需加大樣本例剩換是檢驗公式運用不當，可用其他檢驗印證。(3)多個樣本比例數的χ2檢驗，差異顯著性，只能說明多組比例數不同或不完全相同，而不能確定哪個比例數不同，要進一步進行顯著性檢驗才能了解兩個樣本比例數是否構成相同。

表1 一般情況下不同資料的統計指標與檢驗方法的關系

資料類型 統計指標 統計檢驗方法
計量資料 均數、標准差 t檢驗、F檢驗等
計數資料 率、構成比 χ2檢驗等
半定量資料 率、構成比 秩和檢驗、Ridit分析

表2 《中華創傷雜志》第12卷1～6期、
增刊顯著性檢驗方法使用頻數

檢驗方法 應用次數 檢驗方法 應用次數
t檢驗 27 直線相關與回歸分析 5
χ2檢驗 16 擬合線性回歸 1
F檢驗 24 相關分析 6
Q檢驗 2 非參數統計 4
u檢驗 1 未註明方法 6

表3 常用顯著性檢驗方法的選擇

統計資料比較類型 顯著性檢驗
小樣本均數與總體均數相比較 t檢驗
小樣本均數相比較 t檢驗、F檢驗
兩個或多個大樣本均數與
總體均數相比較 u檢驗、t檢驗
大樣本均數相比較 u檢驗、t檢驗
配對計量資料 配對t檢驗
兩個率的比較 u檢驗、χ2檢驗
多個樣本率的的比較 χ2檢驗
配對計數資料兩種屬性的
相關分析及其差別的比較 χ2檢驗

Ⅵ 生化儀器通過什麼方法來判斷用哪一種方法檢測樣本

常見的全自動生化分析儀檢測方法有：終點法、動力學法、免疫比濁法、固定時間法、雙試劑法等，具體是什麼意思呢？下面我們來做簡單介紹，不求深入研究，只求有所了解和區別。
終點法：在反應到達終點，即在時間-吸光度曲線上吸光度不再改變時，選擇一個終點吸光度值，用於計算結果。結果計算公式：待測物濃度CU=（待測吸光度AU－試劑空白吸光度AB）×K。 K為校準系數。

動力學法（即連續監測法，速率法）
：又稱速率法，是在測定酶活性或用酶法測定代謝產物時，連續選取時間-吸光度曲線中線性期（各兩點間吸光度差值相等）的吸光度值，並以此線性期的單位吸光度變化值計算結果。
免疫比濁法：當光線通過一個渾濁介質溶液時，由於溶液中存在混濁顆粒，光線被吸收一部分，吸收的多少與混濁顆粒的量成正比，這種測定光吸收量的方法稱為透射比濁法。
固定時間法（兩點法）：指在時間-吸光度曲線上選擇兩個測光點，此兩點既非反應初始吸光度亦非終點吸光度，這兩點的吸光度差值用於結果計算，有時也稱此法為兩點法。
計算公式為：CU=(A2-A1)×K。
雙試劑法：

液體單試劑：將某種生化檢驗項目所用到的試劑科學地混合在一起，組合成一種試劑。應用時只需將檢測標本和試劑按照一定比例混合，即可進行相應的生化反應，然後再採用適當方法檢測結果。
液體雙試劑：將某些生化檢測項目所用到的試劑，按照用途科學地分成兩類，分別配成兩種試劑。通常第一種試劑加入後，可起到全部或部分消除某些內源干擾的作用。第二試劑為啟動被檢測物質反應的試劑。兩種試劑混合後才共同完成被檢測項目的生化反應，然後用適當方法檢測結果。
單試劑存在抗干擾能力差的特點，會帶來分析誤差。而雙試劑准確性較高，消除了樣品的內源性干擾，在終點法測試中，能消除樣品空白(脂濁、溶血、黃疸等干擾物質)、比色杯等因素的影響，提高了測定的准確性，並且試劑穩定：試劑1(R1)、試劑2(R2)分開保存，提高了試劑的穩定性。

Ⅶ 質量檢驗的形式有哪些

質量檢驗的方式可以按不同的特徵進行分類.
一、按檢驗數量劃分
1、全數檢驗
全數檢驗使指對一批待檢產品進行檢驗.這種方式,一般來說比較可靠.同時能夠提供較全面的質量信息.如果希望檢查得到百分之百的合格品,唯一可行的辦法就是進行全檢,甚至一次以上的全檢.但是還要考慮漏檢和錯檢的可能.全數檢驗有它固有的缺點：
第一,檢驗的工作量大；
第二,檢驗周期長；
第三,檢驗成本高；
第四,要求檢驗人員和檢驗設備較多；
第五,較大的漏檢率和錯檢率；
由於檢驗人員長期重復檢驗的疲勞,工作枯燥,檢驗人員技術檢驗水平的限制,檢驗工具的迅速磨損,可能導致較大的漏檢率和錯檢率.具國外統計,這種漏檢率和錯檢率有時可能會達到10％到15％.
第六,全檢不適合破壞性的檢驗項目.
通常全檢適用於以下幾種場合：
第一,精度要求高的產品和零部件；
第二,對下道或後續工序影響較大的尺寸部位；
第三,手工操作比重大,質量不穩定的工序；
第四,一些批量不大,質量方面無可靠保證的產品（包括零部件）和工序
第五,採用挑選型抽樣方案時,對於不合格的交驗批,要進行100％的重檢和篩選.
2、抽樣檢驗
抽樣檢驗是指根據數理統計原理所預先制定的抽樣方案.從交驗的一批產品中,隨機抽取部分樣品進行檢驗,根據檢驗結果,按照規定的判斷准則,判定整批產品是否合格,並決定是接收還是拒收該批產品,或採取其它吃力方式.
抽樣檢驗的主要優點是,明顯節約了檢驗工作量和檢驗費用,縮短了檢驗周期,減少了檢驗人員和設備.特別是屬於破壞性檢驗時,只能採取抽樣檢驗的方式.抽樣檢驗的主要缺點,是有一定的錯判風險.例如將合格判為不合格,或把不合格錯判為合格.雖然運用數理統計理論,在一定程度上減少了風險,提高了可靠性,但只要使用抽檢方式,這種風險就不可能絕對避免的.
抽樣檢驗適用於一下幾種場合：
第一,生產批量大,自動化程度高,產品質量比較穩定的產品或工序；
第二,帶有破壞性檢驗的產品和工序；
第三,外協件、外購件成批的驗收檢驗；
第四,某些生產效率高,檢驗時間長的產品和工序；
第五,檢驗成本太高的產品和工序；
第六,產品漏檢少量不合格不會引起重大損失的產品.
二、按質量特性值劃分
1、計數檢驗
計數檢驗包括檢查和計點檢查,只記錄不合格數（或點）,不記錄檢測後的具體測量數值,特別是有些質量特性本身很難用數值表示,如產品的外形是否美觀,食物的味道是否可口等等,它們只能通過感官判斷是否合格,還有一類質量特點,如產品的尺寸等雖然可以用數值表示,也可以進行測量,但在大批量生產中,為了提高效率、節約人力和費用,常常只用「過端」和「不過端」的卡規檢查是否在上下公差范圍以內,也就是只區分合格與不合格品,而不測量實際的尺寸大小.
2、計量檢驗
計量檢驗就是測量和記錄質量特性的數值,並根據數值與表准對比,判斷是否合格.這種檢驗在工業生產中是大量而廣泛存在的.
三、按檢驗性質劃分
1、理化檢驗
理化檢驗是藉助物理、化學的方法,使用某種測量工具或儀器設備,如千分尺、游標卡尺、顯微鏡等等所進行檢驗,理化檢驗的特點通常都是能夠得到具體的數值,人為誤差小因而有條件時,要盡可能的採用理化檢驗.
2、官能檢驗
管能檢驗時靠人的感覺器官來對產品的質量進行評價和判斷的.如對產品的形狀、顏色、味道、氣味、傷痕、老化程度等,通常時依靠人的視覺、聽覺、觸覺和嗅覺等感覺器官進行檢查的,並判斷質量的好壞或是否合格.官能檢驗又可以分為兩類：
第一類、嗜好形官能檢驗,如美不美、香不香,這類由人的感覺本身作為判斷對象的檢驗,這種檢驗往往因人而異,因為每個人的嗜好可能不同,如每個人都有不同的審美觀,對同一事物,其判斷的結果可能由所不同.也就是說,這類檢驗往往由較強的主觀意願.
第二類、分析型官能檢驗,通過人的感覺器官進而分析判斷被檢測對象的特性.如要檢測某一設備運轉後主軸的發熱的程度,如過沒有適用的溫度計,就要通過檢驗人員用手撫摸的觸覺來判斷大致的溫.這就不是憑人的嗜好,而是憑人的經驗來做出的判斷.
四、按檢驗後檢驗對象的完整性劃分
1、破壞性檢驗
有些產品的檢驗帶有破壞性,就是產品檢驗後本身不復存在或是被破壞的不能再使用了.如炮彈等軍工用品、熱處理後零件的性能、電子管或其它元件的壽命試驗、布匹的材料的強度試驗等等,都是屬於破壞性檢驗.破壞性檢驗只能採用抽檢的形式,其主要矛盾是如何實現可靠性和經濟性的統一,也就是尋求一定可靠又使檢驗數量最少的抽檢方案.
2、非破壞性檢驗
顧名思義,非破壞性檢驗就是檢查對象被檢查後仍然完整無缺,絲毫不影響其使用性能,如機械零件的尺寸等大多數檢驗,都屬於非破壞性檢驗.現在由於無損檢查的發展,非破壞性檢驗的范圍在擴大.
五、按檢驗的地點劃分
1、固定檢驗
所謂的固定檢驗,在生產車間內設立固定的檢驗站.這種檢驗站可以是車間公共的檢驗站,個工段、小組或工作地上的產品加工後,都依次送到檢驗站進行檢驗,也可以設立流動或自動線的工序之間或「線」或線的終端.這種檢驗站屬則屬於專門的,並構成生產線的有機組成部分,只固定某種專門的檢驗.
在車間內設立固定的檢驗站又有點也有缺點.固定的檢驗,適用於某些不便搬動或精密的儀器,有利於建立較好的工作環境,有利於檢驗工具或設備的使用和管理,但固定的檢驗站,從心裡學的觀點看,容易造成檢驗人員與生產工人之間的對立情緒,生產工人把產品送去檢驗看成「過關」.同時檢驗站內,容易造成待檢和待檢、待檢和完檢、完檢和完檢零件的存放混亂,佔用較大的空間.所以採用固定檢驗,要根據具體的情況處理.
2、流動檢驗
流動檢驗也是臨床檢查,就是由檢驗人員到工作地區檢查.流動檢查有以下優點：
（1）：有利於搞好檢驗人員與生產工人之間的關系.因為檢驗人員到工作地區檢查,如果態度好,並指出工作操作中的問題,減少不合格的產生,生產工人體會到檢驗人員不只是檢查自己的工作,而是為自己服務,體現了同志式的合作關系,並減少了出現廢品而造成自己的經濟損失；
（2）：有預防作用,檢驗人員按加工時間順序到工作地上區檢查,容易及時發現生產過程中的變化,預防成批廢品的出現；
（3）：可以節省被檢零件的搬運和取送,防止磕碰、劃傷等損壞現象的發生；
（4）：可以提高生產效率,節省操作者在檢驗站的排隊待檢的時間；
（5）：檢驗人員當著生產工人的面進行檢查,操作者容易了解出現的質量問題,並容易相信和接受檢驗人員的檢查結果,減少相互之間的矛盾和不信任感.
六、時間的目的劃分
1、驗收性質的檢驗
驗收性質的檢驗是為了判斷產品是否合格,從而決定是否接收該批或該件產品.驗收檢查是廣泛存在的形式,如原材料、外協件、外購件的的進廠檢驗,半成品入庫前的檢驗,產成品出廠前檢驗,都是屬於驗收檢驗.
2、監督性質的檢驗
監督性質的檢查的目的不是為了判定產品是否合格,從而是接受還是拒收該批產品.而是為了控制生產過程的狀態,也就是檢定生產過程是否處於穩定的狀態.所以,這種檢查也稱為過程檢查,以預防大批不合格的產生.如生產過程中的巡迴檢驗,使用控制圖時的定時檢驗,都屬於這類檢驗.其抽查的結果只是作為一個監控和反映生產過程狀態的信號,以便決定是繼續生產還是要對生產過程採取糾正調整的措施.

Ⅷ 統計學！假設檢驗問題 單側檢驗和雙側檢驗

單側檢驗，是指當要檢驗的是樣本所取自的總體的參數值大於或小於某個特定值時，所採用的一種單方面的統計檢驗方法。

單側檢驗包括左單側檢驗和右單側檢驗兩種。如果所要檢驗的是樣本所取自的總體的參數值是否大於某個特定值時，則採用右單側檢驗；反之，若所要檢驗的是樣本所取自的總體的參數值是否小於某個特定值時，則採用左單側檢驗。

雙側檢驗，就是指當統計分析的目的是要檢驗樣本平均數和總體平均數，或樣本成數有沒有顯著差異，而不問差異的方向是否是正差還是負差時，所採用的一種統計檢驗方法。

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假設檢驗根據原資料作出一個總體指標是否等於某一個數值，某一隨機變數是否服從某種概率分布的假設，然後利用樣本資料採用一定的統計方法計算出有關檢驗的統計量，依據一定的概率原則，以較小的風險來判斷估計數值與總體數值是否存在顯著差異，是否應當接受原假設選擇的一種檢驗方法。