医学统计学课件-计量资料的统计推断-新.pptVIP

C）方差不齐时两小样本均数比较 1.）两样本方差的齐性检验 用t检验进行完全随机设计两总体均数比较时，要求两总体的方差相等。因此在做两总体样本均数比较的t检验前，首先应对两总体的方差是否相等进行检验。方差相等称为方差齐性，方差检验的适用条件是两样本均来自正态分布的总体 为了方便，通常是用较大方差比较较小方差，因此构造了统计量F， ? t’检验 （t’检验—近似t检验） 近似t检验有３种方法可供选择，包括ＣochranCox法、Ｓatterthwaite法和Ｗelch法。其中第１，２种方法较为常用。 现选择ＣochranCox法（1950）该法是对临界值校正，其检验统计量t’ 为 D）成组设计的两样本几何均数的比较 成组设计的两样本几何均数的比较的目的是推断两样本几何均数各自代表的总体几何均数有无差别。适宜于用几何均数表示其平均水平的资料（如等比级数资料和对数正态分布资料）。此种情况下，应先把观察值X进行对数变换（即lgX），用变换后的数据代入式（3.8）计算统计量t值。 例3.9 为比较两种狂犬病疫苗的效果，将120名患者随机分为两组，分别注册精制苗和PVRV，测定45天两组的狂犬病毒抗体滴度，结果见表3.4，问两种狂犬病疫苗的效果有无差别？ 表3.4 2种疫苗狂犬病毒抗体滴度的比较 疫苗 血清滴度 人数 类型 50 100 200 400 800 1600 3200 6400 12800 精制苗 60 1 3 3 7 4 6 26 7 3 PVRV 60 1 3 14 10 5 3 15 9 0 （1）?????? 建立检验假设，确定检验水准 H o：两种疫苗的总体几何均数对数值相等 H 1 ：两种疫苗的总体几何均数对数值不等 （2）计算统计量 将两组数据分别取对数，记做X1，X2。 用变换后的数据计算，S1，。S2。 =3.2292，S1=0.5714， =2.9482。S2=0.6217 代入式（3.8） （3）?确定P值，作出统计推断 查附表2，t 界值表，得0.01P0.02，按α=0.05水准拒绝Ho，接受H1，差异有统计学意义，可认为两种疫苗的平均抗体滴度不同，精制苗高于PVRV。 ? 小 结一、均数的抽样误差 在抽样研究中，由于存在个体差异，在样本均数与总体均数、样本均数与样本均数之间不可避免的存在着差异，这种差异就叫做抽样误差 1 ) 标准误 描述样本均数的变异程度的指标，表示抽样误差的大小。可应用于估计总体均数的可信区间和进行均数间差异的假设检验 2).标准差和标准误有何区别和联系 (1)区别 标准差与标准误的区别 标准差（α或s） 标准误（ ） 意义上 描述一组变量值之间的离散 描述样本均数间的离散趋势趋势 应用上 ① s 越小，表示变量值围绕 ① 越小，表示样本均数与 均值分布越密集，说明均数 总体均数越接近，说明样本 的代表性越好。 均数推断总体均数可靠性越大。 ② 可用估计变量值分 ② 可用估计总体均数 布范围 可信区间。 与n的关系 n越大，s越趋于稳定 n越大，越小 （2）联系 ① 二者均是表示变异度大小的统计指标。 ② 标准误与标准差大小成正比，与抽样例数n的平方根成反比。 ③ 当n一定时，同一份资料，标准差越大，标准误也越大。 3) 区间估计: 用样本指标估计的总体指标所在的范围，称总体参数的可信区间。习惯上使用95%和99%区间。 95%的可信区间是指样本指标估计总体指标所在的范围，其包含总体指标的可能性为95%，即估计错误概率为5%。 4) t分布是一个重要的连续性分布，是t 检验的基础。 5) 总