spss统计分析第4章均值比较与t检验.ppt

练习题 某克山病区测得11例急性克山病患者与13名健康人的血磷值如下: 患者:2.60, 3.24, 3.73, 3.73, 4.32, 5.18, 4.73, 5.58, 5.78, 6.40, 6.53 健康人:1.67, 1.98, 1.98, 2.33, 2.34, 2.50, 3.60,3.73, 4.14, 4.17, 4.57, 4.82,5.78 问该地区急性克山病患者与健康人的血鳞值是否不同? 三、配对样本T检验 配对样本T检验（Paired Sample T test）用于检验两个相关的样本是否来自具有相同均值的总体。这种相关的或配对的样本常常来自这样的实验结果，在实验中被观测对象在实验前后均被观测。两个变量可以是before after，配对分析的测度也不是必须来自同一个观测对象。一对可以两者组合而成。 进行配对样本的T检验要求被比较的两个样本有配对关系。要求两个样本均来自正态总体。而且均值是对于检验有意义的描述统计量。均值的配对比较是比较常见（见以下几个例子）。 同一窝实验用白鼠按性别、体重相同的配对,再随机分到实验组和对照组，分别喂加入海藻的饲料和普通饲料，三个月后，分别将每对白鼠置于水中，测量其到溺死前的游泳时间。比较两组白鼠游泳时间均值，从而比较两种饲料对抗疲劳的作用。 同一组高血压病人在进行体育疗法前后，测量其血压。每个病人在体育疗法前后的血压测量值构成观测量对。可以求这组病人体育疗法前后血压平均值。进行配对T检验，分析体育疗法对降血压的疗效。 在研究人体各部位体温是否有差别，一个人的两个部位的温度构成一对数据。测量若干人的同样两个部位的温度数据，可以比较这两个部位平均温度是否有显著性差异。使用配对t检验。 配对样本T检验实际上是先求出每对测量值之差值，对差值求均值。检验配对变量均值之间差异是否显著。其实质检验的假设实际上是差值的均值与零均值之间差异的显著性。如果差值均值与O均值无显著性差异说明配对变量均值之间无显著性差异。 配对样本T检验与独立样本T检验均使用T-TEST过程，但调用该过程的菜单不同，对数据文件结构的要求不同和所使用的命令语句也有区别。进行配对样本T检验的数据文件中一对数据必须作为同一个观测量中两个变量值。 例题一 现以体育疗法治疗高血压的数据，pretreat:治疗前舒张压（mmHg）,posttreat: 治疗后舒张压（mmHg）。要求判断体育疗法对降低血压是否有疗效。 (data11-03) 治疗前后舒张压的单变量描述统计量 变量名标签：列出配对变量的变量标签，对数为1； 均值：分别给出治疗前后的舒张压均值；119.50，102.50 观察量数目 标准差：10.069，11.1118 标准误：3.184，3.516 配对变量之间的相关性 Correlation：相关系数，0.599； Sig：为不相关的概率，0.067；相对于治疗前后舒张压的相关系数为0的假设成立概率为0.067大于0.05，可以得出结论治疗前后舒张压没有明显的线性关系 T检验结果 Mean：均值之间的差值，17.00； Std. Deviation：差值的标准误，9.534； 95％的置信区间：10.18～23.82； T值：5.639； df ：自由度； Sig：显著性概率，0。 例题二 12名排球运动员用新训练方法进行训练，训练前后分别测试6项技术指标。试分析新训练方法对6项技术的提高是否有效。 (data11--04) ①手形控制训练前后变量对：bhand--ahand ②睁眼力量控制训练前后变量对：bcfc1--acfc1 ③闭眼力量控制训练前后变量对：bcfc2--acfc2 ④准确性训练前后变量对：bacur--aacur ⑤左手用力感训练前后变量对：bfoc1--afoc1 ⑥右手用力感训练前后变量对：bfocr--afocr 练习题 10例矽肺患者经治疗前后的血红蛋白量见下表，问治疗对血红蛋白量有无作用？ 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 第四章 均值比较与T检验 统计分析常常采取抽样研究的方法。即从总体中随机抽取一定数量的样本进行研究来推论总体的特性。由于总体中的每个个体间均存在差异，即使严格遵守随机抽样原则也会由于多抽到一些数值较大或较小的个体致使样本统计量与总体参数之间有所不同。 由此可以得出这样的认识：均值不相等的两个样本不一定来自均值不同的总体。 能否用样本均数估计总体均数，两个变量均数接近的样本是否来自均值相同的总体？换句话说，两个样本某变量均值不同，其差