两样本计量资料统计检验.docVIP

两组计量资料平均水平的统计检验 一、配对设计的均数检验 统计方法选择原则： A.如果配对的差值服从近似正态分布(小样本)或大样本，则用配对t检验 B.小样本的情况下，配对差值呈明显偏态分布，则用配对秩符号检验(matched-pairs signed-ranks test)。 （一）配对t检验 配对t检验首先计算每对结果之差值，再将差值均数与0作比较。如果两种处理的效应相同，则差值与0的差别无统计学意义。 检验假设H0：两种处理的效应相同，或总体差值均数为0 Stata用于配对样本t检验的命令是： ttest 变量1=变量2 例1：男性矽肺患者经克矽平治疗，其血红蛋白（g/dL） 表 10例男性矽肺患者血红蛋白值（g/dL） 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 治疗前 11.3 15.0 15.0 13.5 12.8 10.0 11.0 12.0 13.0 12.3 治疗后 14.0 13.8 14.0 13.5 13.5 12.0 14.7 11.4 13.8 12.0 问：治疗前后的血红蛋白的平均水平有没有改变 Stata数据输入结构 X1 X2 11.3 14 15 13.8 15 14 13.5 13.5 12.8 13.5 10 12 11 14.7 12 11.4 13 13.8 12.3 12 操作如下： gen d=x1-x2 /*产生配对差值的变量d 正态性检验 sktest d /*正态性检验 Sdtest x,by(group)方差齐性检验 sktest x if group==0 正态性检验stata结果如下： Skewness/Kurtosis tests for Normality ------- joint ------ Variable | Pr(Skewness) Pr(Kurtosis) adj chi2(2) Probchi2 -------------+------------------------------------------------------- d | 0.279 0.774 1.43 0.4885 正态性检验的无效假设H0：资料正态分布 备选假设H!：资料非正态分布 ?=0.05，由于正态性检验的P值=0.4885?，故可以认为资料近似服从正态分布。 （2）配对T检验 ttest d=0 /*配对t检验: H0:?d=0 ，H1:?d?0，?=0.05 结果如下： One-sample t test ------------------------------------------------------------------------------ Variable | Obs Mean Std. Err. Std. Dev. [95% Conf. Interval] ---------+-------------------------------------------------------------------- d | 10 -.6799999 .5204272 1.645735 -1.857288 .4972881 ------------------------------------------------------------------------------ Degrees of freedom: 9 Ho: mean(d) = 0 Ha: mean 0 Ha: mean ~= 0 Ha: mean 0 t = -1.3066 t = -1.3066 t = -1.3066 P t = 0.1119 P |t| = 0.2237 P t = 0.8881 P值=0.2237?，故认为治疗前后的血红蛋白的平均数差异没有统计学意义。即：没有足够的证据可以认为治疗前后的血红蛋白的总体平均数不同。 （二）配对符号秩和检验 如果对于