spss单因素统计推断ppt课件.ppt

例4-1 某医生为了研究一种降血脂新药的临床疗效,按统一纳入标准选择120名患者,采用完全随机设计方法将患者等分为4组进行双盲试验,问如何进行分组? 分组 测量值 安慰组 3.53 4.59 4.34 ….. 2.4g组 2.42 3.36 4.32 ….. 4.8g组 2.86 2.28 2.39 …… 7.2g组 0.89 1.06 1.08 …… 实验效应 Y 2.4g组 4.8g组 处理因素 X 4个水平 单因素四水平完全随机设计 安慰组 7.2g组 Y LDL X 处理因素 因果关联 2.4g组 4.8g组 4个水平 安慰组 7.2g组 菜单选择流程 统计学结论: 按α=0.05水准，拒绝H。，有统计学意义。 专业结论: 可以认为四组间降血脂效果不同。 结果解释 两个独立样本均数比较的应用条件： ① 正态性 ② 方差齐性 ③ 独立性 判断两样本是否来自某一总体 是否满足正态分布 是 否 方差齐： t检验 非参数检验 方差不齐： t’ 检验 参数检验 变量变换 结果解释 关于正态性检验: W检验----小样本(3~50) K-S检验----大样本 矩法----大小样本皆可 P-P概率图法或 Q-Q概率图法 方差齐性检验 t 检验结果 CI（可信区间） 结果解释 Two-tailed P Two-side test 关于Levene方差齐性检验： 结果解释 （三）配对t检验 分析目的:是考察两个配对样本的一一对应差值是否来自总体均数为0的总体。 例9.4：应用某药治疗9例高胆固醇血症患者，观察治疗前后血浆胆固醇变化情况，如下表，问该药是否对患者治疗前后血浆胆固醇变化有影响？ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 编号 治疗前 治疗后 差值（d） 10.10 6.78 13.22 7.78 7.47 6.11 6.02 8.08 7.56 6.69 5.40 12.67 6.56 5.65 5.26 5.43 6.26 5.06 3.41 1.38 0.55 1.22 1.82 0.85 0.59 1.82 2.50 表9-1 用某种新药治疗前后血浆胆固醇变化情况 菜单选择流程 配对成功 对子号 1 2 3 4 5 6 A组 11 10 9 11 12 10 B组 9 11 10 8 8 8 差值 2 -1 -1 3 4 2 例2 有6对配对设计的实验数据，见下，试作统计分析 配对不成功 善于区分差异性检验和优度检验 单因素的均数比较 ① 样本与总体比较的t检验 ② 两个独立样本t检验或成比较的t检验 ③ 配对样本的t检验 ④ 多个样本均数比较的方差分析 差异性检验 什么是差异性检验？ 差异性检验的意义在于能够确认H1成立，故希望所得P值很小，因为P值越小，表示手头样本从H。总体随机获得之概率越小，即否定H。确认H1成立的把握大。 被确认的H1是什么？按照前面例子，就是μ1≠μ2，或μ1μ2等，它们都反映μ1和μ2存在差异，称为差异性检验， 这类检验例子所突出特点是“差异存在”，如：用药后高血脂是否下降，；新疗法比原用治疗是否提高了治愈率或降低了病死率；通过对比，可从若干种方法中能否筛选出最佳组合的方法等。 “假设检验的”步骤： 步骤一：确定零假设和备择假设： H。： μ1=μ2 零假设 H1: μ1≠μ2 称备择假设 研究者必须在两者之间取其一 步骤二：确定检验水准（significance level）： α=0.05 步骤三：确定手头样本出现的概率 P 步骤四：比较 P与α的大小，确定是否是小概率，如果是 根据样本的抽样分布（概率分布）来决定 小概率，作出推论，拒绝H。，还是接受H。，得出结论。 什么是优度检验？ 例9.6：从40～59岁有无肾囊肿的女性中分别随机抽取10和12人，测定她们的尿素氮水平（MMOL/L）见下表，问两组女性尿素氮水平有无不同？ 典型事例是方差齐性检验 步骤一：确定零假设和备择假设： H。： 两总体方差相等 ，即 H1 : 两总体方差不等，即 步骤二：确定检验水准（significance level）： α=0.20 步骤三：确定手头样本出现的概率 P 步骤四：比较 P与α的大小，确定是否大于α ，如果大于 根据样本的抽样分布（概率分布）来决定 α ，作出推论，接受H。，得出结论：两总体方差相等。否则不能确认方差相等。 优度检验过程 关于Levene方差齐性检验： 结果解释 结论: 按α=0.20水准，接受H。，认为两个样本的总体方差相等。 为什么取α=0.20？ 优度检验意义在于确认H。成立，故希望所得P值较大，因为P值越大，表示手头样本从H。总体