3. 2.1独立性检验的基本思想及其初步应用
教学目标
(1)通过对典型案例的探究, 了解独立性检验(只要求2?2列联表)的基本思想、方
法及初步应用;
(2)经历由实际问题建立数学模型的过程, 体会其基本方法。 教学重点:独立性检验的基本方法 教学难点:基本思想的领会及方法应用 教学过程 一、问题情境
5月31日是世界无烟日。有关医学研究表明, 许多疾病, 例如:心脏病、癌症、脑血管病、慢性阻塞性肺病等都与吸烟有关, 吸烟已成为继高血压之后的第二号全球杀手。这些疾病与吸烟有关的结论是怎样得出的呢?我们看一下问题:
某医疗机构为了了解肺癌与吸烟是否有关, 进行了一次抽样调查, 共调查了9965个人, 其中吸烟者2148人, 不吸烟者7817人。调查结果是:吸烟的2148人中有49人患肺癌, 2099人未患肺癌;不吸烟的7817人中有42人患肺癌, 7775人未患肺癌。
问题:根据这些数据能否断定“患肺癌与吸烟有关”? 二、学生活动
(1)引导学生将上述数据用下表(一)来表示:(即列联表)
不吸烟 吸烟 总计 不患肺癌 7775 2099 9874 患肺癌 42 49 91 总计 7817 2148 9965 (2)估计吸烟者与不吸烟者患肺癌的可能性差异: 42
在不吸烟者中, 有 ≈0.54%的人患肺癌;
7817在吸烟的人中, 有
49
≈2.28%的人患肺癌。 2148
问题:由上述结论能否得出患肺癌与吸烟有关?把握有多大? 三、建构数学
1、从问题“吸烟是否与患肺癌有关系”引出独立性检验的问题, 借助样本数据的列联表, 柱形图和条形图的展示, 使学生直观感觉到吸烟和患肺癌可能会有关系。但这种结论能否推广到总体呢?要回答这个问题, 就必须借助于统计理论来分析。 2、独立性检验:
(1)假设H0:患肺癌与吸烟没有关系。即:“吸烟与患肺癌相互独立”。用A表示不吸烟, B表示不患肺癌, 则有P(AB)=P(A)P(B)
若将表中“观测值”用字母代替, 则得下表(二):
患肺癌 未患肺癌 合计
吸烟 不吸烟 合计 a c b d b?d a?b c?d a?b?c?d a?c 学生活动:让学生利用上述字母来表示对应概率, 并化简整理。 思考交流:|ad?bc|越小, 说明患肺癌与吸烟之间的关系越 (强、弱)?
n(ad?bc)2(2)构造随机变量K?(其中n?a?b?c?d)
(a?b)(c?d)(a?c)(b?d)2由此若H0成立, 即患肺癌与吸烟没有关系, 则K的值应该很小。把表中的数据代入计算得
2
K的观测值k约为56.632, 统计学中有明确的结论, 在H0成立的情况下, 随机事件P(K
2
2
≥6.635)≈0.01。由此, 我们有99%的把握认为H0不成立, 即有99%的把握认为“患肺癌与吸烟有关系”。
上面这种利用随机变量K来确定是否能以一定把握认为“两个分类变量有关系”的方法, 称为两个分类变量的独立性检验。
说明:估计吸烟者与不吸烟者患肺癌的可能性差异是用频率估计概率, 利用K进行独立性检验, 可以对推断的正确性的概率作出估计, 观测数据a,b,c,d取值越大, 效果越好。在实际应用中, 当a,b,c,d均不小于5, 近似的效果才可接受。
(2)这里所说的“患肺癌与吸烟有关系”是一种统计关系, 这种关系是指“抽烟的人患肺癌的可能性(风险)更大”, 而不是说“抽烟的人一定患肺癌”。
(3)在假设H0成立的情况下, 统计量K应该很小, 如果由观测数据计算得到K的观测值
2
22
2
很大, 则在一定程度上说明假设不合理(即统计量K越大, “两个分类变量有关系”的可能性就越大)。
3、对于两个分类变量A和B, 推断“A和B有关系”的方法和步骤为:
①利用三维柱形图和二维条形图; ②独立性检验的一般步骤:
第一步, 提出假设H0:两个分类变量A和B没有关系; 第二步, 根据2×2列联表和公式计算K统计量; 第三步, 查对课本中临界值表, 作出判断。 4、独立性检验与反证法:
反证法原理:在一个已知假设下, 如果推出一个矛盾, 就证明了这个假设不成立; 独立性检验原理:在一个已知假设下, 如果一个与该假设矛盾的小概率事件发生, 就
推断这个假设不成立。
四、数学运用
例1 在某医院, 因为患心脏病而住院的665名男性病人中, 有214人秃顶;而另外772名不是因为患心脏病而住院的男性病人中有175名秃顶. 分别利用图形和独立性检验方法判断秃顶与患心脏病是否有关系?你所得的结论在什么范围内有效?
① 第一步:教师引导学生作出列联表, 并分析列联表, 引导学生得出“秃顶与患心脏病有
2
2
关”的结论;
第二步:教师演示三维柱形图和二维条形图, 进一步向学生解释所得到的统计结果; 第三步:由学生计算出K2的值; 第四步:解释结果的含义.
② 通过第2个问题, 向学生强调“样本只能代表相应总体”, 这里的数据来自于医院的住院病人, 因此题目中的结论能够很好地适用于住院的病人群体, 而把这个结论推广到其他群体则可能会出现错误, 除非有其它的证据表明可以进行这种推广. 变式练习:课本P97练习
【板书设计】:
【作业布置】:课本P97习题3.2第1题
3.2.1独立性检验的基本思想及其初步应用
课前预习
阅读教材P91-P95, 了解相关概念, 如:分类变量、列联表、独立性检验。 学习目标
(1)通过对典型案例的探究, 了解独立性检验(只要求2?2列联
表)的基本思想、方法及初步应用;
(2)经历由实际问题建立数学模型的过程, 体会其基本方法。 学习重点:独立性检验的基本方法 学习难点:基本思想的领会 学习过程 一、情境引入
5月31日是世界无烟日。有关医学研究表明, 许多疾病, 例如:心脏病、癌症、脑血管病、慢性阻塞性肺病等都与吸烟有关, 吸烟已成为继高血压之后的第二号全球杀手。这些疾病与吸烟有关的结论是怎样得出的呢?我们看一下问题:
某医疗机构为了了解肺癌与吸烟是否有关, 进行了一次抽样调查, 共调查了9965个人, 其中吸烟者2148人, 不吸烟者7817人。调查结果是:吸烟的2148人中有49人患肺癌, 2099人未患肺癌;不吸烟的7817人中有42人患肺癌, 7775人未患肺癌。
问题:根据这些数据能否断定“患肺癌与吸烟有关”? 二、学生活动 【自主学习】
(1)将上述数据用下表(一)来表示:
不吸烟 吸烟 总计 不患肺癌 患肺癌 总计 (2)估计吸烟者与不吸烟者患肺癌的可能性差异: 在不吸烟者中患肺癌的人约占多大比例? ;
在吸烟的人中患肺癌的人约占多大比例? 。 问题:由上述结论能否得出患肺癌与吸烟有关?把握有多大? 【合作探究】
1、观察、分析样本数据的列联表和柱形图、条形图, 你能得出什么结论?
2、该结论能否推广到总体呢?
3、假设H0:患肺癌与吸烟没有关系。则两事件发生的概率有何关系?
不吸烟 吸烟 总计 何结论?
n(ad?bc)24、构造随机变量K?(其中n?a?b?c?d), 结
(a?b)(c?d)(a?c)(b?d)2不患肺癌 a c a+c 患肺癌 b d b+d 总计 a+b c+d a+b+c+d 试用上表(二)中字母表示两概率及其关系, 并化简该式。你能得到合3中结论, 若H0成立, 则K2应该很 (大、小)
根据表(一)中的数据, 利用4中公式, 计算出K2的观测值, 该值说明什么?(统计学中有明确的结论, 在H0成立的情况下, P(K2≥6.635)≈0.01。)
5、结合表(二)和三维柱形图、二维条形图如何判断两个分类变量是否有关系?利用独立性检验呢?二者谁更精确? 【当堂检测】
在某医院, 因为患心脏病而住院的665名男性病人中, 有214人秃顶;而另外772名不是因为患心脏病而住院的男性病人中有175名秃顶. 分别利用图形和独立性检验方法判断秃顶与患心脏病是否有关系?
学校:二中 学科:数学 编写人: 游恒涛 审稿人:马英济
3.2.2独立性检验的基本思想及其初步应用
教学目标
3.2.1独立性检验的基本思想及其初步应用
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