拒绝h0，卫生统计学中P005拒绝H0为什么会犯第一类错误
1，卫生统计学中p005拒绝h0为什么会犯第一类错误2，医学统计学什么情况下拒绝h0接受h13，医学统计学拒绝h0接受h1的理解差异统计学意义的意思不理解4，统计中hypothesis testing是什么意思这种方法是如何操作的5，假设检验中算出的p005怎么办1，卫生统计学中p005拒绝h0为什么会犯第一类错误
只要拒绝原假设的时候就有犯第一类错误的可能性；不拒绝原假设（接受原假设）的时候就有犯第二类错误的可能性！而p值是说根据样本信息，得出的原假设或不利于现在情况的可能性，也是一个概率值！
2，医学统计学什么情况下拒绝h0接受h1 一般是p＜αh0与h1是固定的套路 h0是两组数据无差异h1是两组数据有差异那么拒绝h0接受h1就是拒绝无差异 接受有差异 即两组数据有差异阿尔法 是统计水准 一般取小于0.05 表示95%以上的概率 两组数据有差异需配套使用界值表 找 0.05水平下对应的值
3，医学统计学拒绝h0接受h1的理解差异统计学意义的意思不理解 h0与h1是固定的套路 h0是两组数据无差异h1是两组数据有差异那么拒绝h0接受h1就是拒绝无差异 接受有差异 即两组数据有差异阿尔法 是统计水准 一般取小于0.05 表示95%以上的概率 两组数据有差异需配套使用界值表 找 0.05水平下对应的值一般是p＜α
4，统计中hypothesis testing是什么意思这种方法是如何操作的 问题问的有点广。基本上来说，hypothesis testing是通过样本去验证总体的方法。一般情况下会分为null hypothesis (h0)和alternative hypothesis (ha或者h1). h0和h1是相对立的。h0是我们验证的主要对象，是通过验证是否拒绝h0来判定h1的正确与否。方法就是通过p值，p值可以理解为有多大概率h0是真的。如果p值很小，小于我们设定的显著性水平（α，一般会设定为0.05），我们就可以拒绝h0,意味着我们有足够证据证明ha是真的。如果大于显著性水平，就是我们没有足够证据证明ha是真的。这里要强调一点，我们从不接受h0，只是拒绝或不拒绝，因为拒绝了h0并不意味着h0是错误的。这是因为在验证h0的时候我们会犯两类错误。type i error （第一类错误）：h0为真时，我们错误的拒绝了它。type ii error （第二类错误）：h0为假时，我们错误的接受了它。出现这两类错误的原因都是因为我们设定显著性水平α时出了问题。当α设定过低时，就容易犯第一类错误，当α设定过高时，就会犯第二类错误。但同时，我们为避免第一类错误时，势必会提高犯第二类错误的风险，所以显著性水平的设定需要小心。当然，如果你只是在学校学习的话，我们一般会把α直接理解为0.05。不明白啊 = =！ 5，假设检验中算出的p005怎么办 p<=a，拒绝h0,接受h1p值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的p值，一般以pf，也可写成pr(>f)，p=p{f0.05>f}或p=p{f0.01>f}。下面的内容列出了p值计算方法。(1)p值是：1)一种概率，一种在原假设为真的前提下出现观察样本以及更极端情况的概率。2)拒绝原假设的最小显著性水平。3)观察到的(实例的)显著性水平。4)表示对原假设的支持程度，是用于确定是否应该拒绝原假设的另一种方法。(2)p值的计算：一般地，用x表示检验的统计量，当h0为真时，可由样本数据计算出该统计量的值c，根据检验统计量x的具体分布，可求出p值。具体地说:左侧检验的p值为检验统计量x小于样本统计值c的概率，即=p{xc}双侧检验的p值为检验统计量x落在样本统计值c为端点的尾部区域内的概率的2倍:p=2p{x>c}(当c位于分布曲线的右端时)或p=2p{xc}。计算出p值后，将给定的显著性水平α与p值比较，就可作出检验的结论:如果α>p值，则在显著性水平α下拒绝原假设。如果α≤p值，则在显著性水平α下接受原假设。在实践中，当α=p值时，也即统计量的值c刚好等于临界值，为慎重起见，可增加样本容量，重新进行抽样检验。整理自：樊冬梅，假设检验中的p值.郑州经济管理干部学院学报，2002，韩志霞,张玲，p值检验和假设检验。边疆经济与文化，2006中国航天工业医药,1999p值是怎么来的从某总体中抽⑴、这一样本是由该总体抽出，其差别是由抽样误差所致；⑵、这一样本不是从该总体抽出，所以有所不同。如何判断是那种原因呢？统计学中用显著性检验赖判断。其步骤是：⑴、建立检验假设（又称无效假设，符号为h0）：如要比较a药和b药的疗效是否相等，则假设两组样本来自同一总体，即a药的总体疗效和b药相等，差别仅由抽样误差引起的碰巧出现的。⑵、选择适当的统计方法计算h0成立的可能性即概率有多大，概率用p值表示。⑶、根据选定的显著性水平（0.05或0.01），决定接受还是拒绝h0。如果p＞0.05，不能否定“差别由抽样误差引起”，则接受h0；如果p＜0.05或p＜0.01，可以认为差别不由抽样误差引起，可以拒绝h0，则可以接受令一种可能性的假设（又称备选假设，符号为h1），即两样本来自不同的总体，所以两药疗效有差别。统计学上规定的p值意义见下表p值碰巧的概率对无效假设统计意义p＞0.05碰巧出现的可能性大于5%不能否定无效假设两组差别无显著意义p＜0.05碰巧出现的可能性小于5%可以否定无效假设两组差别有显著意义p＜0.01碰巧出现的可能性小于1%可以否定无效假设两者差别有非常显著意义理解p值，下述几点必须注意：⑴p的意义不表示两组差别的大小，p反映两组差别有无统计学意义，并不表示差别大小。因此，与对照组相比，c药取得p＜0.05，d药取得p＜0.01并不表示d的药效比c强。⑵p＞0.05时，差异无显著意义，根据统计学原理可知，不能否认无效假设，但并不认为无效假设肯定成立。在药效统计分析中，更不表示两药等效。哪种将“两组差别无显著意义”与“两组基本等效”相同的做法是缺乏统计学依据的。⑶统计学主要用上述三种p值表示，也可以计算出确切的p值，有人用p＜0.001，无此必要。⑷显著性检验只是统计结论。判断差别还要根据专业知识。样所得的样本，其统计量会与总体参数有所不同，这可能是由于两种原因[ts]kokofu于2010-3-2522:12补充以下内容[/ts]实际上生物统计原理基于此……呵呵。查看原帖>>假设为真。p值是显著性差异值，p＜0.05代表有差异，也就是说与假设不一致，假设不成立；反之亦然。
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2，医学统计学什么情况下拒绝h0接受h1 一般是p＜αh0与h1是固定的套路 h0是两组数据无差异h1是两组数据有差异那么拒绝h0接受h1就是拒绝无差异 接受有差异 即两组数据有差异阿尔法 是统计水准 一般取小于0.05 表示95%以上的概率 两组数据有差异需配套使用界值表 找 0.05水平下对应的值
3，医学统计学拒绝h0接受h1的理解差异统计学意义的意思不理解 h0与h1是固定的套路 h0是两组数据无差异h1是两组数据有差异那么拒绝h0接受h1就是拒绝无差异 接受有差异 即两组数据有差异阿尔法 是统计水准 一般取小于0.05 表示95%以上的概率 两组数据有差异需配套使用界值表 找 0.05水平下对应的值一般是p＜α
4，统计中hypothesis testing是什么意思这种方法是如何操作的 问题问的有点广。基本上来说，hypothesis testing是通过样本去验证总体的方法。一般情况下会分为null hypothesis (h0)和alternative hypothesis (ha或者h1). h0和h1是相对立的。h0是我们验证的主要对象，是通过验证是否拒绝h0来判定h1的正确与否。方法就是通过p值，p值可以理解为有多大概率h0是真的。如果p值很小，小于我们设定的显著性水平（α，一般会设定为0.05），我们就可以拒绝h0,意味着我们有足够证据证明ha是真的。如果大于显著性水平，就是我们没有足够证据证明ha是真的。这里要强调一点，我们从不接受h0，只是拒绝或不拒绝，因为拒绝了h0并不意味着h0是错误的。这是因为在验证h0的时候我们会犯两类错误。type i error （第一类错误）：h0为真时，我们错误的拒绝了它。type ii error （第二类错误）：h0为假时，我们错误的接受了它。出现这两类错误的原因都是因为我们设定显著性水平α时出了问题。当α设定过低时，就容易犯第一类错误，当α设定过高时，就会犯第二类错误。但同时，我们为避免第一类错误时，势必会提高犯第二类错误的风险，所以显著性水平的设定需要小心。当然，如果你只是在学校学习的话，我们一般会把α直接理解为0.05。不明白啊 = =！ 5，假设检验中算出的p005怎么办 p<=a，拒绝h0,接受h1p值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的p值，一般以pf，也可写成pr(>f)，p=p{f0.05>f}或p=p{f0.01>f}。下面的内容列出了p值计算方法。(1)p值是：1)一种概率，一种在原假设为真的前提下出现观察样本以及更极端情况的概率。2)拒绝原假设的最小显著性水平。3)观察到的(实例的)显著性水平。4)表示对原假设的支持程度，是用于确定是否应该拒绝原假设的另一种方法。(2)p值的计算：一般地，用x表示检验的统计量，当h0为真时，可由样本数据计算出该统计量的值c，根据检验统计量x的具体分布，可求出p值。具体地说:左侧检验的p值为检验统计量x小于样本统计值c的概率，即=p{xc}双侧检验的p值为检验统计量x落在样本统计值c为端点的尾部区域内的概率的2倍:p=2p{x>c}(当c位于分布曲线的右端时)或p=2p{xc}。计算出p值后，将给定的显著性水平α与p值比较，就可作出检验的结论:如果α>p值，则在显著性水平α下拒绝原假设。如果α≤p值，则在显著性水平α下接受原假设。在实践中，当α=p值时，也即统计量的值c刚好等于临界值，为慎重起见，可增加样本容量，重新进行抽样检验。整理自：樊冬梅，假设检验中的p值.郑州经济管理干部学院学报，2002，韩志霞,张玲，p值检验和假设检验。边疆经济与文化，2006中国航天工业医药,1999p值是怎么来的从某总体中抽⑴、这一样本是由该总体抽出，其差别是由抽样误差所致；⑵、这一样本不是从该总体抽出，所以有所不同。如何判断是那种原因呢？统计学中用显著性检验赖判断。其步骤是：⑴、建立检验假设（又称无效假设，符号为h0）：如要比较a药和b药的疗效是否相等，则假设两组样本来自同一总体，即a药的总体疗效和b药相等，差别仅由抽样误差引起的碰巧出现的。⑵、选择适当的统计方法计算h0成立的可能性即概率有多大，概率用p值表示。⑶、根据选定的显著性水平（0.05或0.01），决定接受还是拒绝h0。如果p＞0.05，不能否定“差别由抽样误差引起”，则接受h0；如果p＜0.05或p＜0.01，可以认为差别不由抽样误差引起，可以拒绝h0，则可以接受令一种可能性的假设（又称备选假设，符号为h1），即两样本来自不同的总体，所以两药疗效有差别。统计学上规定的p值意义见下表p值碰巧的概率对无效假设统计意义p＞0.05碰巧出现的可能性大于5%不能否定无效假设两组差别无显著意义p＜0.05碰巧出现的可能性小于5%可以否定无效假设两组差别有显著意义p＜0.01碰巧出现的可能性小于1%可以否定无效假设两者差别有非常显著意义理解p值，下述几点必须注意：⑴p的意义不表示两组差别的大小，p反映两组差别有无统计学意义，并不表示差别大小。因此，与对照组相比，c药取得p＜0.05，d药取得p＜0.01并不表示d的药效比c强。⑵p＞0.05时，差异无显著意义，根据统计学原理可知，不能否认无效假设，但并不认为无效假设肯定成立。在药效统计分析中，更不表示两药等效。哪种将“两组差别无显著意义”与“两组基本等效”相同的做法是缺乏统计学依据的。⑶统计学主要用上述三种p值表示，也可以计算出确切的p值，有人用p＜0.001，无此必要。⑷显著性检验只是统计结论。判断差别还要根据专业知识。样所得的样本，其统计量会与总体参数有所不同，这可能是由于两种原因[ts]kokofu于2010-3-2522:12补充以下内容[/ts]实际上生物统计原理基于此……呵呵。查看原帖>>假设为真。p值是显著性差异值，p＜0.05代表有差异，也就是说与假设不一致，假设不成立；反之亦然。
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