計量資料假設檢驗的方法有哪些

⑴ 計量資料常用假設檢驗方法有哪些

z檢驗、t檢驗、F檢驗

⑵ 統計學檢驗方法有哪些

統計學 各種應用條件、校正條件

應用檢驗方法必須符合其適用條件，不同設計的數據應選用不同檢驗方法。 一、第五章 參數估計 P74 總體均數的置信區間 1.正態近似法：
總體標准差σ已知，或σ未知但n>50時 2. t分布法
總體標准差σ未知，且n≤50時
二、第六章 計量資料兩組均數t檢驗P93、P99 （一）t 檢驗的應用條件
適用於計量資料（單樣本、兩配對樣本、兩獨立樣本），並要求： 1. 樣本來自正態分布的總體。W檢驗（n≤50時），H0：樣本來自正態總體，P>0.05時尚不能認為兩組資料的分布非正態；
2. 兩獨立樣本均數比較時，兩總體方差齊性。Levene檢驗，H0：方差相等。P>0.05時尚不能認為兩組資料方差不齊。
（二）方差不齊或非正態時，兩計量資料均數的比較方法 方法1. 僅方差不齊時，可採用近似t檢驗，即 t′檢驗。 方法2. 變數變換：對數變換、平方根變換、倒數變換等
方法3. 非參數檢驗：Wilcoxon符號秩檢驗（兩相關樣本P142）；Wilcoxon秩和檢驗、Mann-Whiney-U檢驗（兩獨立樣本 P145）等

三、第七章 計量資料多組均數的比較-方差分析 （一）方差分析流程 P109
1、多個樣本均數比較。若P<0.05，均數不全相等，則進行第2步；
2、作多重比較：LSD-t檢驗、Dunnett-t檢驗（多個實驗組與一個對照組比較）、SNK-q檢驗（多個均數間全面比較）
（二）方差分析的應用條件 P114
1、各樣本相互獨立，服從正態分布；W檢驗 2、各樣本方差齊性。Levene檢驗
四、分類資料（計數資料）的比較-

⑶ 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

⑷ 假設檢驗的三種方法

您好。常用的假設檢驗方法有u—檢驗法、t檢驗法、χ2檢驗法(卡方檢驗)、F—檢驗法，秩和檢驗等。

⑸ 統計學假設檢驗有幾種方法具體是什麼

一兩句話說不完:
假設檢驗就是根據樣本，適當構造一個統計量，按照某種規則，決定是接受 H0( 拒絕H1 )還是拒絕 H0( 接受H1 )，所使用的統計量稱為檢驗統計量．
分雙邊檢驗與單邊檢驗.
參考
http://www.ncit.e.cn/yysx/ktz/shuxue/admin/upload/files/8.doc
http://dec3.jlu.e.cn/webcourse/t000133/esource/dzja/p08.ppt

⑹ 兩組計量資料t，u檢驗。

醫學論文中常用統計分析方法的合理選擇目前，不少醫學論文中的統計分析存在較多的問題。有報道,經兩位專家審稿認為可以發表的稿件中,其統計學誤用率為90%-95%。為幫助廣大醫務工作者提高統計分析水平，本文將介紹醫學論文中常用統計分析方法的選擇原則及應用過程中的注意事項。 1.t 檢驗 t檢驗是英國統計學家W.S.Gosset 1908年根據t分布原理建立起來的一種假設檢驗方法，常用於計量資料中兩個小樣本均數的比較。理論上，t檢驗的應用條件是要求樣本來自正態分布的總體，兩樣本均數比較時，還要求兩總體方差相等。但在實際工作中，與上述條件略有偏離，只要其分布為單峰且近似正態分布，也可應用[2]。常用的t檢驗有如下三類：①單個樣本t檢驗：用於推斷樣本均數代表的總體均數和已知總體均數有無顯著性差別。當樣本例數較少（n＜60）且總體標准差未知時，選用t檢驗；反之當樣本例數較多或樣本例數較少、總體標准差已知時，則可選用u檢驗 [3]。②配對樣本t檢驗：適用於配對設計的兩樣本均數的比較，在選用時應注意兩樣本是否為配對設計資料。常用的配對設計資料主要有如下三種情況：兩種同質受試對象分別接受兩種不同的處理；同一受試對象或同一樣本的兩個部分，分別接受不同的處理；同一受試對象處理前後的結果比較。③兩獨立樣本t檢驗：又稱成組t檢驗，適用於完全隨機設計的兩樣本均數的比較。與配對t檢驗不同的是，在進行兩獨立樣本t檢驗之前，還必須對兩組資料進行方差齊性檢驗。若為小樣本且方差齊，則選用t檢驗；反之若方差不齊，則選用校正t檢驗（t』檢驗），或採用數據變換的方法（如取對數、開方、倒數等）使兩組資料具有方差齊性後再進行t檢驗，或採用非參數檢驗[4]。此外，當兩組樣本例數較多（n1、n2均＞50）時，這時應用t檢驗的計算比較繁瑣，可選用u檢驗[5]。 2.方差分析方差分析適用於兩組以上計量資料均數的比較，其應用條件是各組資料取自正態分布的總體且各組資料具有方差齊性。因此，在應用方差分析之前，同樣和成組t檢驗一樣需要對各組資料進行正態性檢驗、方差齊性檢驗。常用的方差分析有如下幾類：①完全隨機設計的方差分析：主要用於推斷完全隨機設計的多個樣本均數所代表的總體均數之間有無顯著性差別。完全隨機設計是將觀察對象隨機分為兩組或多組，每組接受一種處理，形成兩個或多個樣本。②隨機區組設計的方差分析：隨機區組設計首先是將全部受試對象按某種或某些特性分為若干區組，然後區組內的每個研究對象接受不同的處理，通過這種設計，既可以推斷處理因素又可以推斷區組因素是否對試驗效應產生作用。此外，由於這種設計還使每個區組內研究對象的水平盡可能地相近，減少了個體間差異對研究結果的影響，比成組設計更容易檢驗出處理因素間的差別。③析因設計的方差分析：將兩個或兩個以上處理因素的各種濃度水平進行排列組合、交叉分組的試驗設計。它不僅可以檢驗每個因素各水平之間是否有差異，還可以檢驗各因素之間是否有交互作用，同時還可以找到處理因素的各種濃度水平之間的最佳組合。此外，還有正交設計、拉丁方設計等多種方差分析法，實驗者在應用時可以參考相關的統計學著作。目前，某些醫學論文中有這樣的情況，就是用t 檢驗代替方差分析對實驗數據進行統計學處理，這是不可取的。t 檢驗只適用於推斷兩個小樣本均數之間有無顯著性差別，而採用t 檢驗對多組均數進行兩兩比較，會增加犯I 型錯誤的概率，即可能把本來無差別的兩個總體均數判為有差別，使結論的可信度降低[6]。對多個樣本均數進行比較時，正確的方法是先進行方差分析，若檢驗統計量有顯著性意義時，再進行多個樣本均數的兩兩（多重）比較。 3.卡方檢驗（χ2檢驗） χ2檢驗是一種用途比較廣泛的假設檢驗方法，但是在醫學論文中常用於分類計數資料的假設檢驗，即用於兩個樣本率、多個樣本率、樣本內部構成情況的比較，樣本率與總體率的比較，某現象的實際分布與其理論分布的比較。但是當樣本滿足正態近似條件時，如樣本例數n與樣本率p滿足條件np與n（1— p）均大於5，則可以計算假設檢驗統計量u值來進行判斷。常用的χ2 檢驗分為如下幾類：①2×2表χ2 檢驗：適用於兩個樣本率或構成比的比較，在應用時，當整個試驗的樣本例數n≥40且某個理論頻數1≤T＜5時，需對χ2 值進行連續性校正。因為T值太小，會導致χ2 值增大，易出現假陽性結論。此外，若樣本例數n＜40，或有某個T值＜1，此時即使採用校正公式計算的χ2 值也有偏差，需要用2×2表χ2 檢驗的確切概率檢驗法（Fisher確切檢驗法）。②配對資料χ2檢驗：適用於配對設計的兩個樣本率或構成比的比較，即通過單一樣本的數據推斷兩種處理結果有無顯著性差別。在應用時，如果甲處理結果為陽性而乙處理結果為陰性的樣本例數n1與甲處理結果為陰性而乙處理結果為陽性的樣本例數n2之和＜40，需要對計算的χ2 值進行校正。③R×C表χ2 檢驗：適用於多個樣本率或構成比的比較。在R×C表χ2檢驗中，若檢驗統計量有顯著性意義時，還需要對多個樣本率或構成比進行兩兩比較，即分割R×C表，使之成為非獨立的四格表，並對每兩個率之間有無顯著性差別作出結論。 2×2表資料在應用時可分為如下幾種類型：橫斷面研究設計的2×2表資料、隊列研究設計的2×2表資料、病例-對照研究設計的2×2表資料、配對研究設計的2×2表資料。研究者應注意不同類型的2×2表資料的統計分析方法略有差別，比如在分析隊列研究設計的2×2表資料時，如果用χ2公式計算得到P＜0.05，研究者則應再計算相對危險度（RR）並檢驗總體RR與1之間的差異是否具有統計學意義。此外，在進行R×C表χ2檢驗時，還有如下兩個主要的注意事項：首先，T值最好不要＜5，若有1/5的T值＜5，χ2檢驗結論是不可靠的，解決的辦法有三種：增大樣本量；刪去T值太小的行和列；將T值太小的行或列與性質相近的鄰行或鄰列的實際頻數合並。其次，不同類型的R×C表資料選擇的統計分析方法是不一樣。①雙向無序的R×C表資料：可以選用一般的χ2公式計算。②單向有序的R×C表資料：如果是原因變數為有序變數的單向有序R×C表資料，可以將其視為雙向無序的R×C表資料而選用一般的χ2檢驗公式計算，但如果是結果變數為有序變數的單向有序R×C表資料，選用的統計分析方法有秩和檢驗、Radit分析和有序變數的logistic回歸分析等。③雙向有序且屬性不同的R×C表資料：對於這類資料採用的統計分析方法不能一概而論，應根據研究者的分析目而合理選擇。如果研究者只關心原因變數與結果變數之間的差異是否具有統計學意義時，此時，原因變數的有序性就顯得無關緊要了，可將其視為結果變數為有序變數的單向有序R×C表資料進行分析。如果研究者希望考察原因變數與結果變數之間是否存在線性相關關系，此時需要選用處理定性資料的相關分析方法如Spearman秩相關分析方法等。如果兩個有序變數之間的相關關系具有統計學意義，研究者希望進一步了解這兩個有序變數之間的線性關系，此時宜選用線性趨勢檢驗。如果研究者希望考察列聯表中各行上的頻數分布是否相同，此時宜選用一般的χ 因此，對於適用參數檢驗的資料，最好還是用參數檢驗。秩和檢驗是最常用的非參數檢驗，它包括如下幾類：①配對資料的符號秩和檢驗（Wilcoxon配對法）：是配對設計的非參數檢驗。當n≤25時，可通過秩和檢驗對實驗資料進行分析；當n＞25時，樣本例數超出T界值表的范圍，可按近似正態分布用u檢驗對實驗資料進行分析。②兩樣本比較的秩和檢驗（Wilcoxon Mann-Whitney檢驗）：適用於比較兩樣本分別代表的總體分布位置有無差異。如果樣本甲的例數為n1，樣本乙的例數為n2，且n1＜n2；當n1≤10、n2—n1≤10時，可通過兩樣本比較的秩和檢驗對實驗資料進行分析；當n1、n2超出T界值表的范圍時，同樣可按近似正態分布用u檢驗對實驗資料進行分析。③多個樣本比較的秩和檢驗（Wilcoxon Kruskal-Wallis檢驗）：適用於比較各樣本分別代表的總體的位置有無差別，它相當於單因素方差分析的非參數檢驗，計算方法主要有直接法和頻數表法等。此外，在進行上述3類秩和檢驗（前兩類秩和檢驗實際上已經被u檢驗替代）時，如果相同秩次較多，則需要對計算的檢驗統計量進行校正。公式計算。④雙向有序且屬性相同的R×C表資料：這類資料實際上就是配對設計2×2表資料的延伸，在分析這類資料時，實驗者的目的主要是研究兩種處理方法檢測結果之間是否具有一致性，因此常用的統計分析方法為一致性檢驗或Kappa檢驗。 4. 非參數檢驗非參數檢驗可不考慮總體的參數、分布而對總體的分布或分布位置進行檢驗。它通常適用於下述資料[2]：①總體分布為偏態或分布形式未知的計量資料(尤其樣本例數n＜30時)；②等級資料；③個別數據偏大或數據的某一端無確定的數值；④各組離散程度相差懸殊，即各總體方差不齊。該方法具有適應性強等優點，但同時也損失了部分信息，使得檢驗效率降低。即當資料服從正態分布時，選用非參數檢驗法代替參數檢驗法會增大犯Ⅱ類錯誤的概率。

⑺ 統計學的假設檢驗方法

統計學假設檢驗主要有T檢驗、Z檢驗兩種方法，具體內容是：
1、T檢驗，亦稱student t檢驗（Student's t test），主要用於樣本含量較小（例如n<30），總體標准差σ未知的正態分布資料。
2、z檢驗（U檢驗），是一般用於大樣本(即樣本容量大於30)平均值差異性檢驗的方法。它是用標准正態分布的理論來推斷差異發生的概率，從而比較兩個平均數的差異是否顯著。
除以上兩種主要方法外，還有F檢驗和卡方檢驗。

⑻ 假設檢驗的基本步驟是什麼

什麼是假設檢驗：假設檢驗(Hypothesis Testing)是數理統計學中根據一定假設條件由樣本推斷總體的一種方法。具體作法是：根據問題的需要對所研究的總體作某種假設，記作H0；選取合適的統計量，這個統計量的選取要使得在假設H0成立時，其分布為已知；由實測的樣本，計算出統計量的值，並根據預先給定的顯著性水平進行檢驗，作出拒絕或接受假設H0的判斷。常用的假設檢驗方法有u—檢驗法、t檢驗法、χ2檢驗法(卡方檢驗)、F—檢驗法，秩和檢驗等。

假設檢驗的基本步驟如下：
1、提出檢驗假設又稱無效假設，符號是H0；備擇假設的符號是H1。
H0：樣本與總體或樣本與樣本間的差異是由抽樣誤差引起的；
H1：樣本與總體或樣本與樣本間存在本質差異；
預先設定的檢驗水準為0.05；當檢驗假設為真，但被錯誤地拒絕的概率，記作α，通常取α=0.05或α=0.01。

2、選定統計方法，由樣本觀察值按相應的公式計算出統計量的大小，如X2值、t值等。根據資料的類型和特點，可分別選用Z檢驗，T檢驗，秩和檢驗和卡方檢驗等。

3、根據統計量的大小及其分布確定檢驗假設成立的可能性P的大小並判斷結果。若P>α，結論為按α所取水準不顯著，不拒絕H0，即認為差別很可能是由於抽樣誤差造成的，在統計上不成立；如果P≤α，結論為按所取α水準顯著，拒絕H0，接受H1，則認為此差別不大可能僅由抽樣誤差所致，很可能是實驗因素不同造成的，故在統計上成立。P值的大小一般可通過查閱相應的界值表得到。

教學中的做法:
1.根據實際情況提出原假設和備擇假設；
2.根據假設的特徵，選擇合適的檢驗統計量；
3.根據樣本觀察值，計算檢驗統計量的觀察值(obs)；
4.選擇許容顯著性水平，並根據相應的統計量的統計分布表查出相應的臨界值(ctrit)；
5.根據檢驗統計量觀察值的位置決定原假設取捨。

⑼ 假設檢驗的步驟有以下哪些

什麼是假設檢驗：假設檢驗(Hypothesis Testing)是數理統計學中根據一定假設條件由樣本推斷總體的一種方法。具體作法是：根據問題的需要對所研究的總體作某種假設，記作H0；選取合適的統計量，這個統計量的選取要使得在假設H0成立時，其分布為已知；由實測的樣本，計算出統計量的值，並根據預先給定的顯著性水平進行檢驗，作出拒絕或接受假設H0的判斷。常用的假設檢驗方法有u—檢驗法、t檢驗法、χ2檢驗法(卡方檢驗)、F—檢驗法，秩和檢驗等。

假設檢驗的基本步驟如下：1、提出檢驗假設又稱無效假設，符號是H0；備擇假設的符號是H1。H0：樣本與總體或樣本與樣本間的差異是由抽樣誤差引起的；H1：樣本與總體或樣本與樣本間存在本質差異；預先設定的檢驗水準為0.05；當檢驗假設為真，但被錯誤地拒絕的概率，記作α，通常取α=0.05或α=0.01。

2、選定統計方法，由樣本觀察值按相應的公式計算出統計量的大小，如X2值、t值等。根據資料的類型和特點，可分別選用Z檢驗，T檢驗，秩和檢驗和卡方檢驗等。

3、根據統計量的大小及其分布確定檢驗假設成立的可能性P的大小並判斷結果。若P>α，結論為按α所取水準不顯著，不拒絕H0，即認為差別很可能是由於抽樣誤差造成的，在統計上不成立；如果P≤α，結論為按所取α水準顯著，拒絕H0，接受H1，則認為此差別不大可能僅由抽樣誤差所致，很可能是實驗因素不同造成的，故在統計上成立。P值的大小一般可通過查閱相應的界值表得到。

教學中的做法:1.根據實際情況提出原假設和備擇假設；2.根據假設的特徵，選擇合適的檢驗統計量；3.根據樣本觀察值，計算檢驗統計量的觀察值(obs)；4.選擇許容顯著性水平，並根據相應的統計量的統計分布表查出相應的臨界值(ctrit)；5.根據檢驗統計量觀察值的位置決定原假設取捨。

⑽ 什麼是假設檢驗，假設檢驗的基本步驟

假設檢驗是推論統計中用於檢驗統計假設的一種方法。而「統計假設」是可通過觀察一組隨機變數的模型進行檢驗的科學假說。一旦能估計未知參數，就會希望根據結果對未知的真正參數值做出適當的推論。

假設檢驗基本步驟：

1、提出檢驗假設又稱無效假設，符號是H0；備擇假設的符號是H1。

H0：樣本與總體或樣本與樣本間的差異是由抽樣誤差引起的；

H1：樣本與總體或樣本與樣本間存在本質差異；

預先設定的檢驗水準為0.05；當檢驗假設為真，但被錯誤地拒絕的概率，記作α，通常取α=0.05或α=0.01。

2、選定統計方法，由樣本觀察值按相應的公式計算出統計量的大小，如X2值、t值等。根據資料的類型和特點，可分別選用Z檢驗，T檢驗，秩和檢驗和卡方檢驗等。

3、根據統計量的大小及其分布確定檢驗假設成立的可能性P的大小並判斷結果。若P>α，結論為按α所取水準不顯著，不拒絕H0，即認為差別很可能是由於抽樣誤差造成的，在統計上不成立。

如果P≤α，結論為按所取α水準顯著，拒絕H0，接受H1，則認為此差別不大可能僅由抽樣誤差所致，很可能是實驗因素不同造成的，故在統計上成立。P值的大小一般可通過查閱相應的界值表得到。

教學中的做法:

1.根據實際情況提出原假設和備擇假設；

2.根據假設的特徵，選擇合適的檢驗統計量；

3.根據樣本觀察值，計算檢驗統計量的觀察值(obs)；

4.選擇許容顯著性水平，並根據相應的統計量的統計分布表查出相應的臨界值(ctrit)；

5.根據檢驗統計量觀察值的位置決定原假設取捨。

(10)計量資料假設檢驗的方法有哪些擴展閱讀：

假設檢驗注意的問題：

1、做假設檢驗之前，應注意資料本身是否有可比性。

2、當差別有統計學意義時應注意這樣的差別在實際應用中有無意義。

3、根據資料類型和特點選用正確的假設檢驗方法。

4、根據專業及經驗確定是選用單側檢驗還是雙側檢驗。

5、當檢驗結果為拒絕無效假設時，應注意有發生I類錯誤的可能性，即錯誤地拒絕了本身成立的H0，發生這種錯誤的可能性預先是知道的，即檢驗水準那麼大。

當檢驗結果為不拒絕無效假設時，應注意有發生II類錯誤的可能性，即仍有可能錯誤地接受了本身就不成立的H0，發生這種錯誤的可能性預先是不知道的，但與樣本含量和I類錯誤的大小有關系。

6、判斷結論時不能絕對化，應注意無論接受或拒絕檢驗假設，都有判斷錯誤的可能性。

7、報告結論時是應注意說明所用的統計量，檢驗的單雙側及P值的確切范圍。