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t检验和方差分析 讲授：王柏松 上海交大基础医学院生物统计教研室 Compare Means Means One-Sample T test Independent-samples T test Paired-samples T test One-way ANOVA 上海交大基础医学院生物统计教研室 Means 数据：因变量是计量资料，自变量是计数资料。 统计量：根据自变量（Independent variables)的类别计算因变量各组均值及其它统计量，还可作方差分析，eta及线性检验。 目的：描述各组变量，或检验各组变量均值有无差别，及两变量间线性关系是否存在。 上海交大基础医学院生物统计教研室 Independent-samples t test 数据：检验变量是数值变量，分组变量是分类变量。 条件：正态，方差齐（不齐选用非齐性结果）对称分布无异常值亦可。 统计量：每组的描述性统计量，方差齐性检验，齐性及非齐性t检验结果，两组均值差值的95%可信区间。 目的：检验两组间均值是否有差别。 注意事项 数据格式 有t检验和t’检验两个结果，需根据方差齐性检验结果判断采用哪个结果 上海交大基础医学院生物统计教研室 结果样式 上海交大基础医学院生物统计教研室 上海交大基础医学院生物统计教研室 One-sample t test 数据：检验变量为数值变量，和已知总体或某假设值作比较。 条件：变量为正态分布，但偏离正态分布亦可。 统计量：描述性统计量，差值均值95%可信区间，t检验。 目的：比较样本所代表总体和已知总体均值有无差别。 注意事项 对话框中输入已知总体均值或某个假设值 上海交大基础医学院生物统计教研室 结果样式 上海交大基础医学院生物统计教研室 上海交大基础医学院生物统计教研室 Paired-samples t test 数据：两个变量均为数值变量，配对的两个值应在同一观测。 条件：每一对观测值均在同一条件下得出，变量差值为正态分布，变量间方差齐不要求。 统计量：每个变量的描述性统计量，两变量的相关分析，差值均值，t检验，可信区间，差值均值的标准差和标准误。 目的：比较每个观测两个变量的差值均值是否等于0。 注意事项 配对t检验等于配对差值均值和0做比较的单样本t检验 数据输入格式 上海交大基础医学院生物统计教研室 结果样式 上海交大基础医学院生物统计教研室 上海交大基础医学院生物统计教研室 One-way ANOVA 数据：因变量为数值变量，因子变量为整数。正态，方差齐。 条件：每组数据为正态分布，对称分布亦可，组间方差齐。 统计量：分组描述统计量，方差齐性检验，方差分析表，趋势检验，自定义对照比较，两两比较。 目的：比较多组间均值差别 注意事项 数据格式 两两比较的结果，推荐用SNK、Turkey、Dunnett方法，LSD慎用 上海交大基础医学院生物统计教研室 结果样式 上海交大基础医学院生物统计教研室 结果样式续 上海交大基础医学院生物统计教研室 上海交大基础医学院生物统计教研室 GLM 数据：因变量为数值变量，因素为分类变量。 条件：每格数据为正态分布，对称分布亦可，格间方差齐。 统计量：描述性统计量，回归分析，方差分析，两两比较，方差齐性等。 统计图：分布－水平图，残差图，交互效应轮廓图。 目的：各种方差分析。 方差分析类型 单因素方差分析 随机单位区组（配伍组）方差分析 拉丁方设计方差分析 析因设计方差分析 协方差分析 上海交大基础医学院生物统计教研室 注意事项 不同设计时的数据录入格式 析因设计方差分析交互项的解释 协方差分析通常需要计算修正均数 上海交大基础医学院生物统计教研室 析因设计方差分析结果 上海交大基础医学院生物统计教研室 A效果=1.231-0.511=0.72 B效果=0.711-0.511=0.2 A+B效果=1.924-0.511=1.413 A+B效果A效果+B效果 上海交大基础医学院生物统计教研室 本节要求 掌握One-Sample T test、Independent-samples T test、Paired-samples T test和One-way ANOVA过程（数据录入、对话框操作及其结果解释）。 掌握GLM过程，可应用该过程进行常见的方差分析。 熟悉Means过程。