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自然成组资料 自然成组资料 什么是成组设计？ 将受试对象随机分配成两个处理组，每一组接受一种处理。 从两个群体中分别随机抽取一定数量的观察对象，测量某项指标进行比较。 某医生研究野木瓜用于手术后的镇痛疗效，将58名病人随机分成两组，一组采用野木瓜，另一组采用哌替啶作为对照，观察两药的镇痛时间(h)，问野木瓜与派替啶的术后平均镇痛时间是否不同？ 58名病人 随机分组 野木瓜组 30人 派替啶组 28人 例 某医生研究血清白介素-6(IL-6)与银屑病的关系，收集了12例处于进行期的银屑病患者及12例正常人的血清标本进行IL-6检测，得到表8.2结果，问银屑病患者与正常人的IL-6是否不同？ ？ 未知总体 (银屑病患者) 样本2 未知总体 (正常人) 样本1 　　　　分别表示两样本均数，　为合并方差 方差齐的t检验 (1) 建立假设检验，确定检验水准 H0:?1=?2 , 即两总体均数相等 H1:?1??2 , 即两总体均数不相等 ?=0.05 两独立样本均数的比较 (2) 计算统计量 ， (3) 确定P值,作出统计推断 查附表3 , t界值表, 0.002P0.005，按?=0.05水准拒绝H0，接受H1，差异有统计学意义，可认为银屑病患者与正常人的IL-6不同，银屑病患者高于正常人。 ①样本来自正态总体或近似正态总体 ② 两样本均数比较时，还要求两总体方差相等，即具有方差齐性 t 检验的适用条件 t 检验的适用条件 单样本t检验：样本所来自的总体分布为正态分布 配对t检验：差值的总体分布为正态分布 成组t检验：两样本所来自的总体均为正态分布，且方差齐性。 正态性检验 正态性检验(test of normality) 即判定资料是否服从正态分布 检验方法 图示法 P-P图法和Q-Q图法 统计检验法 W检验和矩法检验 当资料不服从正态分布，不能直接进行 t检验 变量转换 秩和检验 方差齐性检验 总体方差不等时处理方式 近似t检验? t’检验 变量变换 秩和检验 检验 在进行两小样本均数比较时，若两总体方差 与 不相等，可使用 检验 变量变换 即是将原始数据作某种函数变换 目的 使资料转换为正态分布 使资料达到方差齐性 使曲线直线化 两样本均数比较的z检验 该检验也称为独立样本z检验(independent sample z-test)，适用于两样本含量较大（如n150且n250）时，z值可按下式计算： 测得某地20～24岁健康女子100人收缩压均数为15.27kPa，标准差为1.16kPa；又测得该地20～24岁健康男子100人收缩压均数为16.11kPa，标准差为1.41kPa。问该地20～24岁健康女子和男子之间收缩压均数有无差别？ 实 例 （1)建立检验假设，确定检验水准 H0 : μ1＝μ2 ，即该地20～24岁健康女子和男子之间收缩压均数相同； H1: μ1≠μ2 ，即该地20～24岁健康女子和男子之间收缩压均数不同。 ? ＝0.05（双侧） （2）计算z值 本例 n1=100, 均数1=15.27, S1=1.16 n2=100，均数2=16.11，S2=1.41 （3）确定P值，作出推断结论 查z界值表（附表2，t界值表中为∞一行），得z0.05/2=1.96，现z z0.05/2=1.96，故P0.05。按水准? =0.05，拒绝H0，接受H1，差异有统计学意义。 结论：可认为该地20～24岁健康人的收缩压均数男性高于女性。 主要内容 假设检验基本思想 假设检验基本步骤 单侧检验与双侧检验 两型错误与检验效能 假设检验需要注意的问题 假设检验与区间估计的联系 t检验 如果要研究大三年级男生的身高，根据目前所学内容可以做哪些分析？ 动动脑筋： 如果要研究大三年级男生的身高，根据目前所学内容可以做哪些分析？ 统计描述：频数表、频数图、 均数 ±标准差、 计算95%医学参考值范围 统计推断： 大三年级男生的平均身高是多少？ 男生和女生的平均身高有无不同？ 男生的身高与全国成年男性身高的平均水平169cm有无不同？ A方法和B方法的测定结果有无不同？ 样本均数与已知总体均数比较的t检验时，P值越小说明（ ） A．样本均数与已知总体均数差别越小 B．样本均数与已知总体均数差别越大 C．越有理由认为样本均数与已知总体均数不同 D．样本所对应的总体均数