統計學裡的假設檢驗是什麼?

2020-11-29 騰訊網

一周一期

輕鬆學會統計學

hello，小夥伴們，時隔幾個月

《統計從未如此性感》又和大家見面了

要問統計學有多重要？

臨床研究需要、報告分析需要

學術指南也需要……

就連這次新冠戰「疫」

統計學也作了不少貢獻

快來看看本期又有什麼新知識吧

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什麼是假設檢驗

簡單來說，假設檢驗就是在不確定的情況下作出某種假設，然後通過驗證，來判斷某一假設的真假。

假設檢驗基本步驟

第一步 提出假設

首先是提出假設，即提出兩個互為相反的假設，原假設（null hypothesis）H0 和備擇假設（alternative hypothesis）H1。

原假設 H0：P（Y=生存 | A=靶向治療）不會提高。

備擇假設 H1：P（Y=生存 | A=靶向治療）≥ P（Y=生存 | A=化療），代表給予靶向治療後患者生存率會提高。

第二步 基於數據對假設驗證

假如在既往臨床中有 80 例類似患者，使用靶向治療和化學治療的各佔 40 例。

一年後，如果使用靶向治療的生存下來 32 例，使用化學治療的生存下來 30 例，32/40 > 30/40，臨床數據否定了 H0，肯定了 H1，我們以後對這類患者會進行靶向治療。

但如果使用靶向治療的僅生存下來 29 例，29/40

但我們所面臨的世界是不確定的，以上結果若是由隨機性導致的呢？我們的決策是否會存在某些錯誤？歡迎大家關注下期的進一步解密哦！

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