04第4章方差(87页)说课.ppt

第1章绪论 C.CHENG 医 学 统 计 学 泰山医学院预防医学教研室 ccta0509@ The teaching planfor medical students Dept. of Preventive Medicine Taishan Medical College 程琮教授简介 医学统计学教授，硕士生导师。男，1959年6月出生。汉族，无党派。1982年12月，山东医学院公共卫生专业五年本科毕业，获医学学士学位。1994年7月，上海医科大学公共卫生学院研究生毕业，获医学硕士学位。2003年12月晋升教授。现任预防医学教研室副主任。主要从事《医学统计学》、《预防医学》，《医学人口统计学》等课程的教学及科研工作，每年听课学生600-1000人。自2000年起连续10年，为硕士研究生开设《医学统计学》、《SPSS统计分析教程》、《卫生经济学》等课程，同时指导研究生的科研设计、开题报告及科研资料的统计处理与分析。发表医学统计学及预防医学的科研论文50多篇。代表作有“锌对乳癌细胞生长、增殖与基因表达的影响”，，“行列相关的测度” 等。主编、副主编各类教材及专著10部，代表作有《医学统计学》、《SPSS统计分析教程》。获得院级科研论文及科技进步奖8项，院第四届教学能手比赛二等奖一项，院教学评建先进工作者一项。获2004年泰山医学院首届十大教学名师奖。《医学统计学》为校级和省级精品课程。 《医学统计学》目录 第1章 绪论 第2章 定量资料的统计描述 第3章 总体均数的区间估计和假设检验 第4章 方差分析 第5章 定性资料的统计描述 第6章 总体率的区间估计和假设检验 第7章 二项分布与Poisson分布 第8章 秩和检验 第9章 直线相关与回归 第10章 实验设计 第11章 调查设计 第12章 统计表与统计图 第4章 方差分析 目录 第4章 方差分析 学习要求 掌握方差分析的基本思想； 掌握单因素、双因素方差分析的应用条件、意义及计算方法； 熟悉多个均数间两两比较的意义及方法； 了解方差齐性检验和t’检验的意义及方法； 熟悉变量变换的意义和方法。 第一节 方差分析的基本思想 方差分析（analysis of variance，缩写为ANOVA）也称为变异数分析 。是常用的统计分析方法之一。其应用广泛，分析效率高,节省样本含量。 由英国统计学家Fisher在1920年代提出。故也称为F检验。 主要原理：将各组数据的总变异按设计及研究目的分为若干部分，再计算各部分的均方，两均方之比为F值。F值与F临界值比较，决定P值大小，并根据P值大小推断结论。 （二）主要用途及应用条件有： 进行两个或两个以上样本均数的比较； 可以同时分析一个、两个或多个因素对试验结果的作用和影响； 分析多个因素的独立作用及多个因素之间的交互作用； 进行两个或多个样本的方差齐性检验等。 应用条件：方差分析对分析数据的要求及条件比较严格，即要求各样本为随机样本，各样本来自正态总体，各样本所代表的总体方差齐性或相等。 处理因素可分为若干个等级或不同类型，通常称为水平。在不同的水平下进行若干次试验并取得多个数据，可以将在每个水平下取得的这些数据看作一个样本。若某个因素有四个水平，每个水平的数据代表一个样本，则获得四个样本的数据。 设有k个相互独立的样本，分别来自k个正态总体X1，X2，…Xk，且方差相等。 假设的意义为：在某处理因素的不同水平下，各样本的总体均数相等。这就意味着处理因素不起作用。 设某因素有多个水平，即试验数据产生多个样本。由多个样本的全部数据可以计算出总变异，称为总的离均差平方和。即SS总。 数理统计证明，SS总可以由几个部分构成。单因素方差分析中， SS总由组间变异和组内变异构成。SS总＝SS组间＋SS组内。 组间变异主要受到处理因素和个体误差两方面影响，组内变异主要受个体误差的影响。当H0 为真时，由于处理因素不起作用，组间变异只受个体误差的影响。此时，组间变异与组内变异相差不能太大。两部分的均方（方差）也相差不大。其比值F值接近1。 如果比值远远大于1 ，如大于3-5倍时，则处理因素就产生作用，影响了数据的结果。 单因素方差分析模式表 各种变异除以相应的自由度，称为均方，用MS表示，也就是方差。当H0为真时，组间均方与组内均方相差不大，两者比值F值约接近于1。 即 F＝组间均方／组内均方≈1。 当H0不成立时，处理因素产生了作用，使得组间均方增大，此时，F＞＞1，当大于等于F临界值时，则P≤0.05。可认为H0不成立，各样本均数不全相等。 单因素方差分析（one-way