循证医学3-4周回顾
假设检验 检验的对象：抽样样本的均值，均值分布满足正态分布、抽样所得样本不一定满足正态分布 从正态分布——u分布——t分布(方差未知时用，大部分时候) 可信区间的计算(CI)：依赖于标准正态分布$\mathcal{N}(0,1)$ ,双边检验和单边检验的区分变换方法：$$\begin{aligned}X \sim \mathcal{N}(\mu, \sigma^2)\\X-\mu \sim \mathcal{N}(0, \sigma^2)\\\frac{X-\mu}{\sigma} \sim \mathcal{N}(0, 1)\end{aligned}$$ 两组均数比较的参数检验单样本t检验和已知的均值比较。假设我检测的样本均值为$\bar{X} \sim \mathcal{N}(\mu_{1}, \frac{\sigma_{1}^2}{n})$，总体均值为常数$\mu_{2}$，然后我们对这两个作差得到:$$\bar{X}-\mu_{2}\sim \mathcal{N}(\mu_{1}-\mu_{2},...
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循证医学1-2周回顾
第一周的主要内容其实就是意识到概率论和数理统计之间的关系 统计学中的基本概念PPT-1基本概念总体——参数——$\mu, \sigma$样本——统计量——$\bar{X}, \bar{Y}$同质性与异质性抽样误差(sampling error) 计量资料——有序计数资料——有序等级资料——无序 因果与联系：金字塔顶端RCT研究，RCT是揭示事物因果关系最重要的方法，但是由于价格原因，大部分时间只能使用他的替代方案。 抽样误差的有趣知识SE为什么要有SE？如下图所示，美国为了研究班级人数的多少和班级平均分的关系，他们发现分数高的是那些班级人数较少的班级，但事实上，只是因为班级人数过少导致SE增大带来的错误因果！ PPT-2不同均数的适应情况，及为什么适应： 算术均数算术均数适用于正态分布，因为算术均数其实是正态分布的通过极大似然估计得到的均值$$P(x)=\frac{1}{\sqrt{ 2\pi...
