假设检验的一般步骤Word格式文档下载.docx
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3、关键词途径;
4、分类主题途径9文献按载体类型划分可分为哪些?
印刷型文献、缩微型文献、视听型文献、机读型文献。
10实验性研究的特点有哪些?
干预、设对照组、随机取样和随机分组11简述变量的分类。
自变量、依变量、外变量12选择指标时应注意哪些问题?
1、客观性2、合理性3、灵敏性4、关联性5、稳定性和准确性13简述概率抽样的类型。
单纯随机抽样、等距抽样、分层抽样、整群抽样14简述非概率抽样的类型。
配额抽样、主观抽样、网络抽样、方便抽样15简述选择性偏倚的种类。
1、诊断性偏倚2、入院率偏倚3、无应答偏倚4、分组偏倚16简述衡量性偏倚的种类。
1、回忆偏倚2、诊断怀疑偏倚3、调查者偏倚4、被调查者偏倚17简述偏倚的控制方法。
1、选择设计方案2、制定严格的纳入标准3、使用盲法4、配对和分层分析18改善依从性的方法有哪些?
1、注意加强卫生和医学教育2、家庭与社会的有力支持3、送医送药上门4、在防治措施、实验检查项目方面应力求简化、方便、有效19信度的特征有哪些?
稳定性、内在一致性、等同性20效度的类型有哪些?
表面效度、内容效度、效标关联效度、结构效度21信度的类型有哪些?
重测信度、复本信度、折半信度、评定者间信度22科研资料的类型有哪些?
计数资料、计量资料与等级资料23论文正文有哪几部分构成?
标题、作者、摘要、关键词、前言、文献综述、材料与方法、研究设计、结果、讨论与分析、结论、参考文献和致谢24摘要有哪几部分组成?
目的、方法、结果、结论25名词解释护理研究:
就是从工作实践中发现需要解决的护理问题,然后通过系统的方法研究和评价护理问题,得出结果用以指导护理实践的过程。
科学研究:
是一种有系统的探索和解决问题的活动,并能重中获得客观规律和产生新知识,进而阐明实践与理论间的关系非实验型研究:
指研究设计内容对研究对象不施加任何干预和处理的研究。
回顾性研究:
是运用临床现有的资料如病历进行分析和总结的一种方法。
变量:
是指研究工作中所遇到的各种因素自变量:
指能够影响研究目的的主要因素,它不受结果的影响,却可以导致结果的产生或影响结果。
依变量:
指研究目的,它随自变量改变的影响而改变,也可受其他因素的影响。
外变量:
指某些能干扰研究结果的因素,在研究设计中应尽量排除。
设立对照组能达到排除外变量的作用。
观察指标:
又称观察项目,是在研究中用来反映或说明研究目的的一种现象标志。
信度:
是指使用某研究工具所获得结果的一致程度或准确程度。
效度:
是指某一研究工具能真正反映它所期望研究的概念的程度。
随机:
就是按机遇原则来进行分组,使每个受试者都有同等机会被抽取进入实验组,目的是排除干扰因素,是所抽取样本能够代表总体。
假设检验:
就是应用统计学的原理由样本之间的差别去推断样本所代表的总体之间是否有差别的一个重要推断方法。
抽样误差:
样本指标与总体指标的相差。
变异:
同质的事物各个体之间的差异。
样本:
从总体中随机抽取的部分观察单位,是实际测量值的集合。
重测信度:
表示研究工具的稳定性大小,即指用同一工具两次或多次测定同一研究对象,所得结果的一致程度。
预实验:
也称实验研究,即在正式开始研究工作前先做的一些小规模的试验,目的为检查课题设计中有无需要修改的地方,同时熟悉和摸清研究条件。
参考文献:
实论文写作是言之有据的,同时也表示了对他人研究结果的尊重,也是论文科学性的表现。
是论文最后必须介绍的部分,也是论文的一个重要组成部分,可以证实论文写作是言之有据的,同时也表示了对他人研究结果的尊重,也是论文科学性的表现。
护理文献综述:
是指通过对护理文献资料的综合评述,加上作者的观点写成的学术论文,其文章内容多来自请文献。
关键词:
是一种检索语言,它是反映文章主要内容的单词、词组或短语,目的为便于读者了解论文的主题,起到帮助人们再检索中能通过此词组迅速查到文献的作用。
基础研究:
是以研究自然现象、探索自然规律为目的,旨在增加技术知识、发展新的探索领域的创造性活动。
应用研究:
是指为满足社会或生产技术发展的实际需要,利用有关的科学知识达到特定应用目的的创造性活动。
文献检索:
是以科学的方法,利用专门的工具迅速、准确完整地查找所需文献的过程。
文献:
是记录有知识或信息的一切载体。
信息:
是事物存在和运动状态及其特征的反映。
量性研究:
多先规定收集资料的方法,通过数字研究现象的因果关系。
霍桑效应:
如果研究对象意识到他们正在参与研究,则可能或多或少地改变自己的行为和反应状态。
概率:
描述随机事件发生可能性大小的一个度量,用P表示,大小从0~1质性研究:
是针对某现象或个案在特定情况下的特征、方式、内涵进行观察,尽量完整的记录,并分析和解释正在进行研究的事物的过程。
7-1假设检验的一般理论第一节假设检验一、假设检验的基本原理二、假设检验的相关概念三、假设检验的一般步骤四、典型例题五、小结一、假设检验的基本原理在总体的分布函数完全未知或只知其形式、但不知其参数的情况下,为了推断总体的某些性质,提出某些关于总体的假设.例如,提出总体服从泊松分布的假设;
又如,对于正态总体提出数学期望等于0的假设等.假设检验就是根据样本对所提出的假设作出判断:
是接受,还是拒绝.假设检验问题是统计推断的另一类重要问题.如何利用样本值对一个具体的假设进行检验?
通常借助于直观分析和理论分析相结合的做法,其基本原理就是人们在实际问题中经常采用的所谓实际推断原理:
一个小概率事件在一次试验中几乎是不可能发生的.下面结合实例来说明假设检验的基本思想.实例某车间用一台包装机包装葡萄糖,包得的袋装糖重是一个随机变量,它服从正态分布.当机器正常时,其均值为0.5千克,标准差为0.015千克.某日开工后为检验包装机是否正常,随机地抽取它所包装的糖9袋,称得净重为(千克):
0.4970.5060.5180.5240.4980.5110.5200.5150.512,问机器是否正常?
分析:
用和分别表示这一天袋装糖重总体X的均值和标准差,由长期实践可知,标准差较稳定,设0.015,则X~N(,0.0152),其中未知.问题:
根据样本值判断0.5还是0.5.提出两个对立假设H0:
00.5和H1:
0.再利用已知样本作出判断是接受假设H0(拒绝假设H1),还是拒绝假设H0(接受假设H1).如果作出的判断是接受H0,则0,即认为机器工作是正常的,否则,认为是不正常的.由于要检验的假设设计总体均值,故可借助于样本均值来判断.因为X是的无偏估计量,所以若H0为真,则|x0|不应太大,X0当H0为真时,~N(0,1),/n|x0|衡量|x0|的大小可归结为衡量的大小,/n于是可以选定一个适当的正数k,x0当观察值x满足k时,拒绝假设H0,/nx0反之,当观察值x满足k时,接受假设H0./nX0因为当H0为真时Z~N(0,1),/n由标准正态分布分位点的定义得kz/2,x0x0当z/2时,拒绝H0,z/2时,接受H0./n/n假设检验过程如下:
在实例中若取定0.05,则kz/2z0.0251.96,又已知n9,0.015,x0由样本算得x0.511,即有2.21.96,/n于是拒绝假设H0,认为包装机工作不正常.以上所采取的检验法是符合实际推断原理的.由于通常总是取得很小,一般取0.01,0.05,X0因而当H0为真,即0时,z/2是一个/n小概率事件,根据实际推断原理,就可以认为如果H0为真,由一次试验得到满足不等式的观察值x,几乎是不会发生的.x0/nz/2x0在一次试验中,得到了满足不等式z/2/n的观察值x,则我们有理由怀疑原来的假设H0的正确性,因而拒绝H0.x0若出现观察值x满足不等式z/2,则/n没有理由拒绝假设H0,因而只能接受H0.二、假设检验的相关概念1.显著性水平当样本容量固定时,选定后,数k就可以确x0定,然后按照统计量Z的观察值的绝对/n值大于等于k还是小于k来作决定.x0如果zk,则称x与0的差异是显著的,/n则我们拒绝H0,x0反之,如果zk,则称x与0的差异是/n不显著的,则我们接受H0,数称为显著性水平.上述关于x与0有无显著差异的判断是在显著性水平之下作出的.2.检验统计量X0统计量Z称为检验统计量./n3.原假设与备择假设假设检验问题通常叙述为:
在显著性水平下,检验假设H0:
0,H1:
0.或称为在显著性水平下,针对H1检验H0.H0称为原假设或零假设H1称为备择假设.,4.拒绝域与临界点当检验统计量取某个区域C中的值时,我们拒绝原假设H0,则称区域C为拒绝域,拒绝域的边界点称为临界点.如在前面实例中,拒绝域为|z|z/2,临界点为zz/2,zz/2.5.两类错误及记号假设检验的依据是:
小概率事件在一次试验中很难发生,但很难发生不等于不发生,因而假设检验所作出的结论有可能是错误的.这种错误有两类:
(1)当原假设H0为真,观察值却落入拒绝域,而作出了拒绝H0的判断,称做第一类错误,又叫弃真错误,这类错误是以真为假.犯第一类错误的概率是显著性水平.
(2)当原假设H0不真,而观察值却落入接受域,而作出了接受H0的判断,称做第二类错误,又叫取伪错误,这类错误是以假为真.犯第二类错误的概率记为P{当H0不真接受H0}或PH1{接受H0}.当样本容量n一定时,若减少犯第一类错误的概率,则犯第二类错误的概率往往增大.若要使犯两类错误的概率都减小,除非增加样本容量.6.显著性检验只对犯第一类错误的概率加以控制,而不考虑犯第二类错误的概率的检验,称为显著性检验.7.双边备择假设与双边假设检验在H0:
0和H1:
0中,备择假设H1表示可能大于0,也可能小于0,称为双边备择假设,形如H0:
0的假设检验称为双边假设检验.8.右边检验与左边检验形如H0:
0,H1:
0的假设检验称为右边检验.形如H0:
0的假设检验称为左边检验.右边检验与左边检验统称为单边检验.9.单边检验的拒绝域设总体X~N(,),为已知,X1,X2,,Xn2是来自总体X的样本,给定显著性水平,则右边检验的拒绝域为左边检验的拒绝域为x0zz,/nx0zz./n证明
(1)右边检验H0:
0,X0取检验统计量Z,/n因H0中的全部都比H1中的要小,当H1为真时,观察值x往往偏大,因此拒绝域的形式为xk,k为待定正常数,由P{H0为真拒绝H0}PH0XkX0k0P0/n/nXk0P0/n/n上式不等号成立的原因:
因为0,XX0所以,/n/nX0k0Xk0事件./n/n/n/n要控制P{H0为真拒绝H0},Xk0只需令P0./n/nX因为~N(0,1),/nk0所以z,/nk0nz,故右边检验的拒绝域为x0nz,x0即zz./n证明
(2)左边检验H0:
0,x0拒绝域的形式为zk,k待定,/nx0由P{H0为真拒绝H0}P0k,/n得kz,x0故左边检验的拒绝域为zz./n三、假设检验的一般步骤1.根据实际问题的要求,提出原假设H0及备择假设H1;
2.给定显著性水平以及样本容量n;
3.确定检验统计量以及拒绝域形式;
4.按P{H0为真拒绝H0}求出拒绝域;
5.取样,根据样本观察值确定接受还是拒绝H0.四、典型例题例1某工厂生产的固体燃料推进器的燃烧率服从正态分布N(,2),40cm/s,2cm/s.现用新方法生产了一批推进器,随机取n25只,测得燃烧率的样本均值为x41.25cm/s.设在新方法下总体均方差仍为2cm/s,问用新方法生产的推进器的燃烧率是否较以往生产的推进器的燃烧率有显著的提高?
取显著水平0.05.解根据题意需要检验假设H0:
040(即假设新方法没有提高燃烧率),H1:
0(即假设新方法提高了燃烧率),这是右边检验问题,x0拒绝域为zz0.051.645./nx0因为z3.1251.645,z值落在拒绝域中,/n故在显著性水平0.05下拒绝H0.即认为这批推进器的燃烧率较以往有显著提高.例2设(X1,X2,,Xn)是来自正态总体N(,100)的一个样本,要检验H0:
0(H1:
0),在下列两种情况下,分别确定常数d,使得以W1为拒绝域的检验犯第一类错误的概率为0.05.
(1)n1,W1{x1|x1|d};
125
(2)n25,W1{(x1,,x25)|x|d},其中xxi.25i1X1~N(0,1),解
(1)n1时,若H0成立,则10PX1W1PX1dX1dddP10101010d0.05,2110d0.975,10d1.96,10d19.6;
X
(2)n25时,若H0成立,则25~N(0,1),10PX1,X25W1PXdXdddP2222d0.05,212d0.975,2d1.96,2d3.92.例3设(X1,X2,,Xn)是来自正态总体N(,9)的一个样本,其中为未知参数,检验H0:
0
(1)确定常数C,使显著性水平为0.05;
(H1:
0),拒绝域W1{x1,,xn|x0|C},
(2)在固定样本容量n25的情况下,分析犯两类错误的概率和之间的关系.解n(X0)~N(0,1),
(1)若H0成立,则3P((X1,Xn)W1)P(X0C)nX0nCnC21P0.05,333nC0.975,3nC1.96,35.88C;
n
(2)n25时,若H0成立,P((X1,Xn)W1)nC5C2121.33若H0不成立,不妨假设10,P((X1,Xn)W1)P(X0C)P(C0XC0)555P(C0)(X)(C0)33355(C01)(C01),33当C较小时,较大,较小;
当C较大时,较小,较大.由于是任取的,所以对所有0上面的关系成立.五、小结假设检验的基本原理、相关概念和一般步骤.假设检验的两类错误真实情况(未知)H0为真H0不真所接受H0正确作决策拒绝H0犯第I类错误正确犯第II类错误数据库设计一般步骤数据库设计一般步骤来源:
ChinaUnix博客日期:
2008.03.0121:
04(共有条评论)我要评论数据库系统设计1数据库设计概述数据库设计是指对于一个给定的应用环境,构造最优的数据库模式,建立数据库及其应用系统,使之能够有效地存储数据。
数据库设计的基本步骤:
需求分析概念结构设计逻辑结构设计物理结构设计数据库的建立和测试数据库运行和维护。
数据库各阶段设计描述2概念结构设计在早期的数据库设计,在需求分析阶段后,就直接进行逻辑结构设计。
由于此时既要考虑现实世界信息的联系与特征,又要满足特定的数据库系统的约束要求,因而对于客观世界的描述受到一定的限制。
同时,由于设计时要同时考虑多方面的问题,也使设计工作变得十分复杂。
1976年P.P.S.Chen提出在逻辑结构设计之前先设计一个概念模型,并提出了数据库设计的实体--联系方法(Entity--RelationshipApproach)。
这种方法不包括深的理论,但提供了一个简便、有效的方法,目前成为数据库设计中通用的工具。
有许多商业软件支持E-R模型,如Sybase公司的PowerDesignerDataArchitect(最新版本v9.5.1forWindows)、微软公司MicrosoftnfoModeler(VisioModeler)等。
图S-designerDataArchitect5.1设计的E-R模型使用E-R模型来进行概念模型的设计通常分两步进行,首先是建立局部概念模型,然后综合局部概念模型,成为全局概念模型。
2.1E-R模型基本符号实体的表示:
用长方形联系的表示:
用菱形,1:
1、1:
n(m:
1)、(m:
n)属性的表示:
用椭圆形E-R图具有以下几个特性:
一个联系集合可以定义在两个或两个以上的实体集合上,例如老师--学生--课程的联系集合S-T-C,就是定义在三个实体上。
一个联系集合也可以定义在一个实体集合上,例如零件下又分有子零件,每个零件又可由m个子零件组成,每个子零件又可组合成n个零件。
对于给定的实体集合,可以定义一个以上的联系集合,例如工程项目--工人可以定义两个联系集合,其中一个表示工程项目和工人的联系,另一个表示工程项目和工人中的工程项目负责人的联系。
前者是n:
m的联系,后者是1:
1的联系。
实体联系图可以表示一个实体类型对另一个实体类型的存在的依赖性,例如工人这一实体下反映其被抚养者的关系,就是依赖关系,这种联系用箭头表示,说明抚养者这个实体的存在取决于工人中的相应的那个实体。
2.2初步E-R图设计在数据分析的基础上,就可以着手设计概念结构。
设计初步E-R图的步骤:
先设计局部E-R图,也称用户视图综合各局部E-R图,形成总的E-R图,即用户视图的集成。
在设计初步E-R图时,要尽量能充分地把组织中各部门对信息的要求集中起来,而不需要考虑数据的冗余问题。
局部概念模型设计是从用户的观点出发,设计符合用户需求的概念结构。
局部概念模型设计的就是组织、分类收集到的数据项,确定哪些数据项作为实体,哪些数据项作为属性,哪些数据项是同一实体的属性等。
确定实体与属性的原则:
能作为属性的尽量作为属性而不要划为实体;
作为属性的数据元素与所描述的实体之间的联系只能是1:
n的联系;
作为属性的数据项不能再用其他属性加以描述,也不能与其他实体或属性发生联系。
例1:
一个机械制造厂的简单管理系统。
首先按工厂技术部门和工厂供应部门设计两个局部E-R图。
工厂技术部门关心的是产品的性能参数,及由哪些零件组成,零件的材料和耗用量等;
工厂供应部门关心的是产品的价格,使用材料的价格及库存量等。
例1图局部E-R图综合这两个分E-R图,得到初步E-R图。
例1图初步E-R图初步E-R图是现实世界的纯粹表示,可能存在冗余的数据和实体间冗余的联系。
所谓冗余的数据是指可由基本数据导出的数据,冗余的联系是指可由基本联系导出的联系。
2.3基本E-R图设计初步E-R图由于存在冗余的信息,会破坏数据库的完整性,给数据库的管理带来麻烦,以至引起数据不一致的错误。