定量资料组间比较.pptVIP

连续型数据的组间比较 Good answers come from good questions not from esoteric analysis. -- Schoolman et al., 1968 方法的选择 组数单样本、两样本、多样本 组间是独立的还是依存的？两独立样本、前后样本或匹配样本 数据的类型 数据的分布正态、方差齐 t 分布 小样本并且总体方差未知时 自由度样本大小－统计量的个数标准差的估计 基于t分布构建总体均数的可信区间或进行假设检验 方差分析（analysis of variance, ANOVA）与F分布 单样本分析One sample analysis 单样本t检验（t test） 符号检验Sign test 如果样本观测值与参考值在平均上没有差别的话，那么小于参考值和大于参考值的观测数应大致相等，即：任一观测值在参考值左边或右边的概率相等，均为1/2 符号秩和检验Wilcoxon signed rank sum test 比符号检验进一步，考虑了量的大小。 计算观测值与参考值的差； 无视正负号对差从小到大排序； 对所有正（或负）的顺位求和。 非参数方法的检验效力不如参数方法。所以如果可以用参数方法就避免用非参数方法。 配对资料的分析 两独立样本的比较 两样本均数之差的标准误 两样本比较的例子 非参数方法 – Mann-Whitney U test 混合编秩，分组计算秩和 T统计量 U统计量 方差不齐时 F分布 方差齐性检验 Welch检验 偏态数据的分析 t检验的适用条件正态、方差齐 偏态数据的对数转换除偏、使方差齐逆转换可能 例：何杰金氏病的淋巴细胞数数据特点：标准差均数的1/2?提示偏态 较大的均数伴随较大的标准差?提示对数转换有效 多组间比较 参数方法 – 单因素方差分析 方差与离均差平方和 SS总=SS组间+SS组内 v总=v组间+v组内 MS组间=SS组间/v组间 MS组内=SS组内/v组内 F=MS组间/ MS组内 非参数方法 – Kruskal-Wallis检验 多重比较问题k次比较，至少出现一次I型错误的概率为：1-(1-?)k? Bonferroni法：?/k 连续型数据的组间比较（小结） 参数法 利用正态分布或近似正态分布 利用t分布 方差分析 方差齐性检验 非参数法 符号检验 符号秩和检验 秩和检验 其他 偏态数据的分析 * * 1142.1 SD 6753.6 Mean 8770 11 8230 10 7515 9 7515 8 6805 7 6515 6 6390 5 6180 4 5640 3 5470 2 5260 1 日均能量摄入(kJ) 编号 11名健康妇女10天日均能量摄入（kJ） 求： 均数及标准差 标准误 95%可信区间 与参考值的差 差的均数及标准差 差的均数的标准误 95%可信区间 日均能量摄入参考值 7725kJ 366.7 1216.8 1142.1 SD 1320.5 5433.2 6753.6 Mean 1435 7335 8770 11 1330 6900 8230 10 725 6790 7515 9 1540 5975 7515 8 1540 5265 6805 7 1835 4680 6515 6 745 5645 6390 5 1020 5160 6180 4 1755 3885 5640 3 1250 4220 5470 2 1350 3910 5260 1 差 闭经后 闭经前 编号 问：闭经前 后，日均能 量的摄入是 否有变化？ 1.398 1.238 SD 10.298 8.066 Mean 10.88 10.15 8.4 8.11 12.79 8.09 11.85 8.08 11.51 7.9 9.97 7.58 9.69 7.53 9.68 7.48 9.21 7.48 9.19 7.05 8.79 6.13 肥胖型 (n=9) 消瘦型 （n=13） 24小时能量消耗(MJ/天) 1,2 1,3 1,4 1,5 1,6 1,7 2,3 2,4 2,5 2,6 2,7 3,4 3,5 3,6 3,7 4,5 4,6 4,7 5,6 5,7 6,7 3 4 5 6 7 8 5 6 7 8 9 7 8 9