医学论文中的专有名词怎么理解？
2021-11-01
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医学论文中的专有名词怎么理解？医学论文是一个科研性特别强的一种论文，当中很多名词对我们来说相信都是第一次接触，那么我们应该怎么样去理解医学论文的名词呢?请跟随乐虎平台网站首页登录官网 小编继续看下去。
统计检验亦称“假设检验”。根据抽样结果，在一定可靠性程度上对一个或多个总体分布的原假设作出拒绝还是不拒绝(予以接受)结论的程序。作出的决定常取决于样本统计量的数值与所假设的总体参数是否有显著差异。这时称差异显著性检验。检验的推理逻辑为具有概率性质的反证法。
统计检验用于假设检验，它们的主要作用有：
1、确定预测变量是否与结果变量有统计上的显著关系。
2、估计两组或更多组数据之间的差异程度。
在进行统计检验前，一般会假设变量和结果之间、数据组之间没有关系或没有差异的零假设H0，然后通过统计检验，确定观察到的数据是否超出了由零假设预测的值的范围。
比如对比甲乙两个小组的小白鼠的呼吸速度，甲乙两组的小白鼠处于相互独立的环境，而组内的小白鼠处于相同的环境。那么为了证明两种不同的环境对小白鼠的呼吸有影响，研究者可以设计反驳结论的零假设H0：甲组的均值=乙组的均值，而支持结论的备择假设Ha：甲组的均值≠乙组的均值。
统计检验需要确定两组小白鼠呼吸速度均值相同的概率有多大呢?如果研究的统计检验过程中将该试验重复100次，那么将可能会有5次机会得到均值相同的结果。于是，这个均值不相同的概率零假设H0的可能性就是0.05，没错，这个0.05就是大名鼎鼎的P值(P-value)阈值。按惯例，事件发生的概率等于小于0.05，就应该属于小概率事件，因此两组小白鼠呼吸速度的均值相同即零假设H0可能性不大，从而通过反证支持了统计检验想要得到的研究结果Ha。
用统计检验方法拒绝了零假设就是支持了备择假设，也就是支持了研究结果以及结论。
而这种统计检验也是目前在科研过程中最常用“假设检验”方法。
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