第3讲方差分析zjx.ppt

方差分析 * 4种给药方式的吗啡水平不同，到底是4组间都不同，还是只有2组或3组间不同？ 多重比较 第三节 多个样本均数间的两两比较 能否用t检验或μ检验？ 每次不犯第一类错误的概率0.95，10次都不犯的概率不是0.95，而是：?? 每次犯一类错误的概率远大于0.05，不是小概率事件，会把本来无差别的两个总体均数判断为有差别。 比较的次数越多，在无效假设为真时，拒绝无效假设时的累积Ⅰ类错误概率也越大。 单因素方差分析均数两两比较SPSS操作：Post Hoc子对话框 提供了很多统计方法 实际上这反映了目前还没有一种可以在任何条件下都有很好效果的方法 从不同的角度上控制多重比较时Ⅰ类错误发生概率的方法。 最小显著差法（least significant difference） 简称LSD法，是对多个比较组中某一对或某几对均数的差的总体水平是否为0的检验。检验统计量t的计算公式为 方差分析 * 上表可见：显示了每两组之间的具体的差别。 均给出精确P值，与后面的S－N－K方法完全不同。 LSD法两两比较结果 SNK法： 两个对比组的样本均数 两个组的样本量 3.查q界值表，得出P与0.05（或0.01）的关系 S-N-K法两两比较结果 SPSS在用S-N-K法进行两两比较时，如果有差异，则只会告诉你P值小于预定的界值（默认为0.05），而不会给出具体的P值。——这个跟前面的给出具体的组与组之间差异值的LSD方法不一样。 从表中可见，皮下注射、口服和静脉点滴 （group＝1）被分在一组，与肌注处于不同亚组，因此，肌注和其他三种镇痛方式血中游离吗啡含量间有差异。 亚组内吗啡含量差异无统计学意义 课堂练习：实习五 练习5.1：选择合适的统计分析方法。 将结果整理成方差分析的步骤 方差分析： 1.建立检验假设 2.确定检验水平 3.计算检验统计量F值，并将方差分析的结果整理成表格形式（方差分析表）： 变异来源（组间、组内、总）、离均差平方和、自由度、均方、F值、P值 4.确定P值 5.做出统计推断 方差齐性检验 各组均数间的两两比较 第三节 配伍组设计的多个均数的比较 （双因素方差分析，two-way ANOVA ） 例 题 对小白鼠喂以A、B、C三种不同的营养素了解不同营养素的增重效果。已知窝别为影响因素。拟用8窝小白鼠，每窝3只，随机安排喂饲A、B、C三种营养素，3周后测量体重。 问3种不同营养素喂养后所增体重有无差别？不同窝别小白鼠的体重增加是否不同？ 问题：如何用前面方法解决？ 方差分析 * 方差分析 *  方差分析 （ANALYSIS OF VARIANCE） 公共卫生学院 张敬旭 第三讲 计量资料的统计推断（2） 方差分析 * 样本 总体 统计推断 随机抽样 参数？ 统计量 （ ?、?、?） （X、s、p） 参数估计 假设检验 21名要求持续镇痛的病人被随机分到四组，接受同剂量的吗啡，6小时后测量血中游离吗啡水平（u mol/L） ，问四组之间有无差别？ 静脉点滴 肌肉注射 皮下注射 口服 12 12 9 12 10 16 7 8 7 15 6 8 8 10 11 10 9 16 7 9 14 均数 10.0 13.8 8.0 9.4 10.3 X1 X2 X3 X4 X 问题：用前面的方法能否解决？ 常用的设计类型及分析方法 一组样本与总体的比较 两组样本的比较（成组设计） 两组样本的比较（配对设计） 单因素方差分析（成组设计） 双因素方差分析（配伍组设计） 已知多组样本的信息 推断多个总体的信息（均数） 方差分析 * 单因素方差分析 （ ANOVA），该设计只有一个研究因素，此因素有k个水平（k?2），其研究目的是比较k个处理组总体均数是否相等。 主要内容 第一节 方差分析的基本概念 第二节 单因素方差分析 第三节 多个均数间的两两比较 第四节 双因素方差分析 将总变异分解成组内变异和组间变异, 自由度也做了相应的分解。 总变异：各观察值之间的变异，包括处理因素的作用和随机误差（个体差异）。 处理组序号 处理组中各观察值序号 组间变异：处理组之间的变异，包括处理因素的作用和随机变异。 组内变异：各处理组内不同观察值之间的变异反映随机变异。 相应地，自由度也分解成组间自由度和组内自由度： N：总的观察对象数 K: 处理组数 显然， 组间变异和组内变异的大小都与自由度有关为了可以比较，我们分别计算组间和组内均方 方差分析： 如果处理因素没有作用，组间均方和组内均方应该相等。即使由于