几道医学统计选择题,急用 ( )6. 下面关于假设检验的说法,正确的是A.若P值大于检验水准时,我们可以接受H0；B.在
假设检验的基本概念与常见误区
假设检验是医学统计中用于推断总体参数或分布的核心方法。其基本思想是：先对总体提出某种假设（如两种疗法疗效无差异），然后利用样本数据判断是否有足够证据拒绝该假设。一个完整的假设检验包括建立原假设（H0）与备择假设（H1）、选择检验统计量、确定显著性水平（α，通常为0.05）、计算P值并做出统计推断。值得注意的是，假设检验的结论是概率性的，即“拒绝H0”或“不拒绝H0”，而非绝对证明。常见的误解是认为P值代表原假设为真的概率，实际上P值是在原假设成立的前提下，观察到当前样本或更极端情况的概率。
正确理解与运用假设检验的关键点
要正确运用假设检验，必须把握几个关键。首先，显著性水平α是事先设定的犯第一类错误（假阳性）的概率阈值，P值小于α时才拒绝H0。其次，“不拒绝H0”并不等于“接受H0”，可能只是证据不足，尤其是当样本量较小时。第三，统计显著性与实际意义需区分，一个极小的P值可能仅代表差异具有统计学意义，但临床或实际意义可能不大。第四，假设检验的结果严重依赖于研究设计、数据质量和检验方法的前提假设（如正态性、方差齐性），误用检验会导致错误结论。
在医学研究中，常需结合置信区间来报告结果，它能提供效应大小的估计及其精度，信息量常优于单一的P值。此外，在进行多重检验时（如比较多组均值），需考虑校正α以控制总体错误率。总之，假设检验是强有力的工具，但必须建立在严谨的设计和正确的理解之上，避免将其结论绝对化，并应结合专业知识和效应量进行综合判断。
