统计学检验幻灯片.pptVIP

第一节 单样本均数的t检验(小样本) 例：正常人血清无机磷总体均数为4mg/dl，某地随机抽取16个成人慢性肾炎患者，检查得血清无机磷均数为5mg/dl，标准差为1.6mg/dl。问该地成人慢性肾炎患者的血清无机磷是否与正常人有区别？ 样本均数与总体均数比较（小样本） 课堂练习 例：用假设检验判断第一章例1(见excel1,)中该市8岁健康女童的平均身高是否与全国平均水平相等。 写出完整的假设检验步骤 ⑴建立假设，确定检验水准。 ：该市8岁女童的身高与全国8岁女童的身高相等，即： 该市8岁女童的身高与全国8岁女童的身高不等，即 ⑵选择并计算统计量 ⑶确定值和做出统计推断结论 查界值表得，即0.01P0.02，因此，按水准，拒绝H0，接受H1，可认为该市8岁女童的身高与全国8岁女童的身高不等。 演示 应用SPSS 作单样本t检验 ①进入SPSS数据编辑器，选择打开文件导入EXEL表格、导入数据，或输入各观察值； ②单击主菜单分析→比较均值→单样本t检验； ③在对话框中双击“身高”或单击箭头按钮将“检验变量”设为“身高”，“检验值”附值为119.7；点击确定后即得到检验结果，t=2.531,P=0.013。 若抽查某品牌鲜奶，A批次12个样品,结果见表1，这批奶是否合格？(我国鲜牛奶的国家标准100毫升 天然优质乳蛋白含量 ≧2.90) 第二节 配对样本均数的t检验 医学研究中常见的配对样本： ①配成对子的两个个体分别给予两种不同的处理（如把同窝、同性别和体重相近的动物配成一对；把同性别、同病情和年龄相近的病人配成一对等）； ②同一个体同时分别接受两种不同处理（如同一动物的左右两侧神经、同一份标本分成两部分）； ③同一个体自身前后的比较（如高血压患者治疗前后的舒张压比较、肝炎患者治疗前后的转氨酶比较等）。 配对资料的t检验1 计算得：d = -6.3 Sd = 16.76 应用SPSS 作配对小样本t检验 课堂练习 某药物治疗高血压疗效的分析，见表1 例2：将大白鼠按照同窝、同性别和体重接近的的原则配成8对，每对中两只大白鼠随机确定一只进食正常饲料，另一只进食缺乏维生素E饲料，一段时间以后，测量两组大白鼠的肝中维生素A的含量如表9-6，问食物中维生素E的缺乏能否影响大白鼠肝中维生素A的含量？ 课堂练习 例3，应用SPSS分析例5-2资料 思考练习 第三节 两独立样本均数的t检验 两样本的完全随机分组设计，即将受试对象（试验单位）完全随机地分为两组，分别接受两种不同的处理。 两独立小样本均数的t检验，除要求两组数据均应服从正态分布外，还要求两组数据相应的两总体方差相等，即方差齐性。 检验假设为 例5-3-1 P38 SPSS演示 例5-3-3 某研究者采用两种配方，对妊娠大鼠观察14天，观察体重（g）的变化，问两组配方对妊娠大鼠体重的影响有无不同。 利用SPSS分析如下: 1.建立例5-3-3.sav数据文件（组1表示配方I，组2表示配方II）后，点击主菜单分析→比较均数→独立样本的t检验； 2.将“检验变量”设置为体重，“分组变量”设置为“组别”； 3.点击“定义组”，分别输入1、2后点击继续、确定。本例结果t=3.028,v=37,p=0.004(按双侧检验)。 假设检验基本步骤如下： 两组配方对妊娠大鼠体重的影响相同， H1：两组配方对妊娠大鼠体重的影响不同，即 本例结果t=3.028,v=37,p=0.004(按双侧检验)。 按水准，拒绝H0，接受H1，可认为配方I和配方II对对妊娠大鼠体重的影响不同，配方I的效果比配方II好。 第四节 两样本方差不齐时均数比较的t’检验* 当两样本方差不齐时，就不能用上述检验方法来进行两样本均数差别的比较，此时可以使用校正t检验- t’检验来代替。 SPSS应用演示 第六章--单因素方差分析 完全随机设计 只考虑一个处理因素 例6-1 对20例不同期肺结核患者和12名健康人用酶联免疫法检测血清纤维结合蛋白Fn（mg/L），结果见表9-6，问各组间差别有无显著性？ 假设检验步骤如下： ：三组总体均数相同，：三组总体均数不同或不全相同 本例是完全随即设计的资料，其方差分析也称为单因素方差分析（One Way ANOV）,运用SPSS软件包方法如下（演示） 1.建立数据文件9-12.sav（组1表示肺结核进展期，组2表示肺结核稳定期，组3表示健康人）; 2.菜单中电击分析 →比较均数 →One Way ANOV， 3.把“血清纤维结合蛋白值”调入“因变量列表”下的矩形框，把“分组”调入“因素”下的矩形框； 4.点击“选项”，在对话框中选择“显示描述统计”和“方差同质性检验”，点击继续、确定，即可得到结果，F=182.93