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常常有临床医生问我:为什么要做统计检验?比方说他发现100例病人的某个指标是0.5g/L,80例健康人该指标为0.005g/L,差异这么明显,为什么还要做统计学检验呢? 一个简单的例子就能解释下统计检验的思想精髓了。 例如:有两个班级A班和B班,分别有100名学生。我若想了解下A班和B班两个班级哪个班级学生的平均身高要高些。那么有两种方法: 一、我把两个班级所有学生的身高都测量下,假设得出A班平均身高为167.8cm,B班平均身高为168.5cm,这时我下的结论是B班学生平均身高要高于A班,那么可否需要假设检验? 二、另一种方法是我在A班和B班中分别抽取部分人,比如分别20人,测量其身高,得出平均身高,若A班20人得出的平均身高为167.2cm,B班20人平均身高为168.7cm,这时我下的结论还是B班学生平均身高要高于A班,那么可否需要假设检验? 显然第一种方法是不需要做检验的(结论肯定,小学生都知道);第二种方法因为做了抽样调查,反映总体(A班和B班总学生)之间有无差别,必须要做统计检验。 那么统计检验的思想精髓来了,就是当我们做了抽样,用了样本的结果去反映总体的信息时,由于抽样会存在误差,这时我们就要做检验了。所以,只要有抽样必须要检验。然而,大多数的案例不会直截了当告诉你是否抽样了,抽样如否,要靠我们自己分析判断的。 所以再结合临床医生的这个例子就很好理解了。如果全世界只有100例这个病例,全世界的健康人只有80例,那么就不需要做假设检验的。你们说可需要检验?
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