统计推断概述

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　　總体:亦稱母体，是研究對象的全体。 　　 　　
　　個体:組成總体的每一個單位。個体可以是一件產品、一道工序或一項產品的包裝單位。
　　樣本:從總体中抽取的部分個体稱為樣本，組成樣本的每一個体稱為樣品，樣本中包含樣品的數量稱樣本容量或樣本大小。 　　

　　一、总体均数估计

　　1. 关于抽样研究
　　
　　（1）为何要进行抽样研究：
　　
　　 抽样研究对无限总体来讲是唯一可行的方法，对有限总体的也可节省人力和材料，增加研究工作的可行性。
　　
　　（2）抽样研究的目的：
　　
　　 抽样研究是企望通过样本提供的信息来推断总体特征，其主要内容是参数估计和假设检验。
　　
　　2. 均数的抽样误差
　　
　　 由于个体差异的存在，使得抽样研究中样本均数与总体均数间，样本均数与样本均数间始终存在着差异，这种差异是由抽样误差造成的，抽样误差的大小可用标准误来衡量。
　　
　　 这里的标准误是准差除以样本含量算术平方根的商。标准差和标准误有如下区别：
　　
　　指标 标准差 标准误
　　  
　　意义 描述观察值的变异程度，即离散趋势 || 描述样本均数的变异程度，说明抽样误差的大小
　　  
　　用途 描述资料的频数分布状况， 可用于制定医学参考值范围 || 用于总体均数的区间估计和两个均数之间的假设检验等 　　  
　　
　　3. 总体均数估计：
　　
　　（1）点值估计：即直接用样本均数作为总体均数的估计值。
　　
　　（2）区间估计：根据样本均数符合t分布的特点，利用t分布曲线下的面积规律估计出总体均数可能落在的区间和范围。当样本含量较大时，可用u分布代替t分布。总体均数95%可信区间的涵义为由样本均数确定的总体均数所在范围包含总体均数的可能性为95%。
　　
　　二、假设检验概述

　　假设检验是用来判断样本与样本，样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。
　　
　　1.假设检验的基本思想
　　
　　假设检验的基本思想是小概率反证法思想。小概率思想是指小概率事件（P<0.01或P<0.05）在一次试验中基本上不会发生。反证法思想是先提出假设(检验假设H0)，再用适当的统计方法确定假设成立的可能性大小，如可能性小,则认为假设不成立，若可能性大，则还不能认为假设不成立。
　　
　　2、假设检验的基本步骤
　　
　　第一步：提出检验假设（又称无效假设）和备择假设。
　　
　　H0：样本与总体或样本与样本间的差异是由抽样误差引起的。
　　
　　H1：样本与总体或样本与样本间存在本质差异。
　　
　　预先设定的检验水准为0.05。
　　
　　第二步：选定统计方法，计算出统计量的大小。根据资料的类型和特点，可分别选用t检验，u检验，秩和检验和卡 方检验等。
　　
　　第三步：根据统计量的大小及其分布确定检验假设成立的可能性P的大小并判断结果。若P值小于预先设定的检验水准，则H0成立的可能性小，即拒绝H0，若P值不小于预先设定的检验水准，则H0成立的可能性还不小，还不能拒绝H0。P值的大小一般可通过查阅相应的界值表得到。
　　
　　3、进行假设检验应注意的问题
　　
　　（1）做假设检验之前，应注意资料本身是否有可比性。
　　
　　（2）当差别有统计学意义时应注意这样的差别在实际应用中有无意义。
　　
　　（3）根据资料类型和特点选用正确的假设检验方法。
　　
　　（4）根据专业及经验确定是选用单侧检验还是双侧检验。
　　
　　（5）当检验结果为拒绝无效假设时，应注意有发生I类错误的可能性，即错误地拒绝了本身成立的H0，发生这种错误的可能性预先是知道的，即检验水准那么大；当检验结果为不拒绝无效假设时，应注意有发生II类错误的可能性，即仍有可能错误地接受了本身就不成立的H0，发生这种错误的可能性预先是不知道的，但与样本含量和I类错误的大小有关系。
　　
　　（6）判断结论时不能绝对化，应注意无论接受或拒绝检验假设，都有判断错误的可能性。
　　
　　（7）报告结论时是应注意说明所用的统计量，检验的单双侧及P值的确切范围。