第二节 分类变量资料的统计推断
• 一、率的抽样误差与标准误 • 由随机抽样造成的样本率和总体率的差异,以及各样本率 之间的差异称为率的抽样误差。 • 率的抽样误差可用率的标准误来表示 • 率的标准误的计算
• σp为率的标准率,π为总体率,n为样本含量
第二节 分类变量资料的统计推断
• 二、总体率的可信区间估计 • 方法:查表法、正态近似法 • 1.查表法 • 当样本含量较小(如n≤50),特别是p接近于0或1时,可根 据样本含量n和阳性数x,查相关统计学教材“百分率的可信区间” 表,求得总体率可信区间。
第三节 卡方检验(X2检验)
• 一、四格表资料的X2检验 • 2.假设检验步骤 • (1)建立检验假设,确定检验水准 • H0:π1=π2,即试验组与对照组的总体有效率相等。 • H1:π1≠π2,即试验组与对照组的总体有效率不等 • α=0.05(双侧检验) • (2)计算检验统计量
• A为实际频数 • T为理论频数
第三节 卡方检验(X2检验)
• 三、行✖列表资料的X2检验 • 例:某医院用3种方案治疗急性无黄疸型病毒性肝炎 254例, 观察结果见下表,问3种疗法的有效率是否不等。
• 检验假设具体步骤: • H0:3种治疗方案的有效率相等
第三节 卡方检验(X2检验)
• 三、行✖列表资料的X2检验 • 检验假设具体步骤: • H1:3种治疗方案的有效率不全等,α=0.05
第二节 分类变量资料的统计推断
• 四、率的u检验 • 2.计算检验统计量 • (2)两样本率比较的u检验
• 其中P1和P2为两样本率,Sp1-p2为两样本率之差的标准误, P含c量为两样本合并率,Pc=(X1+X2)/(n1+n2),n1和n2分别为两样本