假设检验核心模块解析
本次直播课任老师将系统梳理五大核心模块的操作要点，助大家构建完整的统计思维框架。
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模块一：预设规则
零假设与备择假设的规范表述：
▪ 零假设（H₀）必须包含等号（如μ₁=μ₂）
▪ 备择假设（H₁）明确方向性（单侧/双侧）
检验类型的先验选择：
▪ 参数检验（t检验、ANOVA）需满足：
✓ 正态性（Shapiro-Wilk检验）
✓ 方差齐性（Levene检验）
✓ 独立性
▪ 非参数检验（Mann-Whitney U、Kruskal-Wallis）适用条件：
✓ 有序分类变量
✓ 严重偏态分布
✓ 小样本（n<30）
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模块二：检验方法决策树
按数据类型选择路径：
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模块三：显著性控制与检验效能
两类错误的本质控制：
▪ 第一类错误（α）：假阳性率，默认设0.05（双侧检验对应两端各2.5%）
▪ 第二类错误（β）：假阴性率，通常设≤0.2（即检验效能1-β≥80%）
单/双侧选择原则：
▪ 仅允许一个方向有临床意义时用单侧（如药物毒性检测）
▪ 双向可能性均存在时必用双侧（如疗效对比）
检验效能保障：
▪ 事前计算：通过G*Power确定最小样本量（β≤0.2，即效能≥80%）
▪ 事后报告：实际检验效能计算（尤其阴性结果时）
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模块四：统计量的规范报告
根据国际医学期刊编辑委员会（ICMJE）要求，统计量的规范报告需要包括：
▪ 完整标注检验方法（如"Welch校正t检验"）
▪ 精确统计量数值（t=2.13而非P<0.05）
▪ 自由度标注（df=58）
效应量必须报告：
▪ 连续变量：Cohen's d（小≥0.2，中≥0.5，大≥0.8）
▪ 分类变量：Cramer's V或Phi系数
▪ 生存分析：Hazard Ratio
▪ 置信区间标注（95%CI下限-上限）
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模块五：高级方法的应用
等效性/非劣效性检验：
▪ Δ界值需基于临床意义设定
▪ 置信区间法：CI上限<Δ（非劣效）
▪ 双单侧检验（TOST）
贝叶斯假设检验：
▪ 先验分布选择：无信息先验（Jeffreys prior）
▪ 贝叶斯因子（BF10）解读：
→BF10>3：支持H₁的证据
→BF10<1/3：支持H₀的证据
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