3.1独立性检验（1）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22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、难点：独立性检验的基本方法是重点．基本思想的领会及方法应用是难点．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：1．某医疗机构为了了解呼吸道疾病与吸烟是否有关，进行了一次抽样调查，共调查了515个成年人，其中吸烟者220人，不吸烟者295人．调查结果是：吸烟的220人中有37人患呼吸道疾病（简称患病），183人未患呼吸道疾病（简称未患病）；不吸烟的295人中有21人患病，274人未患病．问题：根据这些数据能否断定“患呼吸道疾病与吸烟有关”？二．学生活动为了研究这个问题，（1）引导学生将上述数据用下表来表示：患病未患病合计吸烟37183220不吸烟21274295合计58457515（2）估计吸烟者与不吸烟者患病的可能性差异：在吸烟的人中，有3716.82%220的人患病，在不吸烟的人中，有217.12%295的人患病．问题：由上述结论能否得出患病与吸烟有关？把握有多大？三．建构数学1．独立性检验：（1）假设0H：患病与吸烟没有关系．若将表中“观测值”用字母表示，则得下表：患病未患病合计吸烟abba不吸烟cddc合计cadbdcba（近似的判断方法：设nabcd，如果0H成立，则在吸烟的人中患病的比例与不吸烟的人中患病的比例应差不多，由此可得acabcd，即()()0acdcabadbc，因此，||adbc越小，患病与吸烟之间的关系越弱，否则，关系越强．）设nabcd，用心爱心专心1在假设0H成立的条件下，可以通过求“吸烟且患病”、“吸烟但未患病”、“不吸烟但患病”、“不吸烟且未患病”的概率（观测频率），将各种人群的估计人数用,,,,abcdn表示出来．例如：“吸烟且患病”的估计人数为()abacnPABnnn；“吸烟但未患病”的估计人数为()abbdnPABnnn；“不吸烟但患病”的估计人数为()cdacnPABnnn；“不吸烟且未患病”的估计人数为()cdbdnPABnnn．如果实际观测值与假设求得的估计值相差不大，就可以认为所给数据（观测值）不能否定假设0H．否则，应认为假设0H不能接受，即可作出与假设0H相反的结论．（2）卡方统计量：为了消除样本对上式的影响，通常用卡方统计量（χ22()观测值预期值预期值）来进行估计．卡方χ2统计量公式：χ222abacabbdanbnnnnnabacabbdnnnnnn22cdaccdbdcndnnnnncdaccdbdnnnnnn2nadbcabcdacbd（其中nabcd）由此若0H成立，即患病与吸烟没有关系，则χ2的值应该很小．把37,183,21,274abcd代入计算得χ211.8634，统计学中有明确的结论，在0H成立的情况下，随机事件“26.635”发生的概率约为0.01，即2(6.635)0.01P，也就是说，在0H成立的情况下，对统计量χ2进行多次观测，观测值超过6.635的频率约为0.01．由此，我们有99%的把握认为0H不成立，即有99%的把握认为“患病与吸烟有关系”．象以上这种用2统计量研究吸烟与患呼吸道疾病是否有关等问题的方法称为独立性检验．说明：用心爱心专心2（1）估计吸烟者与不吸烟者患病的可能性差异是用频率估计概率，利用χ2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,,,abcd取值越大，效果越好．在实际应用中，当,,,abcd均不小于5，近似的效果才可接受．（2）这里所说的“呼吸道疾病与吸烟有关系”是一种统计关系，这种关系是指“抽烟的人患呼吸道疾病的可能性（风险）更大”，而不是说“抽烟的人一定患呼吸道疾病”．（3）在假设0H下统计量χ2应该很小，如果由观测数据计算得到χ2的观测值很大，则在一定程度上说明假设不合理（即统...
