文档介绍：第三章 总体均数的估计 与假设检验
第二军医大学卫生统计学教研室
张罗漫
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均数的抽样误差与标准误
t 分布
总体均数的估计
t 检验
假设检验的注意事项
正态性检验和两样本方差比较的F检验
讲课内容
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第一节
均数的抽样误差与标准误
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了解总体特征的最好方法是对总体的每一
个体进行观察、试验,但这在医学研究实
际中往往不可行。
对无限总体不可能对所有个体逐一观察,
对有限总体限于人力、财力、物力、时间
或个体过多等原因,不可能也没必要对所
有个体逐一研究(如对一批罐头质量检查)。
借助抽样研究。
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欲了解某地18岁男生身高值的平均水平,
随机抽取该地10名男生身高值作为样本。
由于个体变异与抽样的影响,抽得的样本
均数不太可能等于总体均数,造成样本统
计量与总体参数间的差异(表现为来自同一
总体的若干样本统计量间的差异),称为抽
样误差。
抽样误差是不可避免的。
抽样误差是有规律的。
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1999年某市18岁男生身高值
Xi~N(μ, σ2)
μ=
σ=
样本号
1
2
3
· · ·
· · ·
· · ·
99
100
ni = 10
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样本均数抽样分布具有如下特点:
各样本均数未必等于总体均数
各样本均数间存在差异
样本均数围绕=
样本均数变异度( )较原总体个
体值变异度(σ= )大大缩小
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中心极限定理(central limit theorem)
从均数为、标准差为的总体中独立随机抽样,当样本含量n较大时,
样本均数的分布将趋于正态分布
此分布的均数为
标准差为
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中心极限定理(central limit theorem)
若 X i 服从正态分布 
则服从正态分布
若 X i 不服从正态分布 
n大(n>60):则近似服从正态分布
n小(n<60):则为非正态分布
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