第9章++方差分析与试验设计.pptVIP

警惕过多地假设检验。你对数据越 苛求，数据会越多地向你供认，但 在威逼下得到的供词，在科学询查 的法庭上是不容许的。 Stephen M.Stigler 第 9章 方差分析与试验设计 统计应用SARS病毒灭活疫苗临床试验 2004年12月5日，科技部、卫生部、国家食品药品监督管理局共同宣布：中国自主研制的SARS病毒灭活疫苗Ⅰ期临床试验圆满结束。经对36人的试验结果表明，36位受试者均未出现异常反应，其中24位接种疫苗的受试者全部产生了抗体，这表明我国自主研制的疫苗是安全有效的 2003年SARS疫情发生后，SARS疫苗的研制确定为重要任务之一。科技部积极组织协调，形成了由北京科兴生物制品有限公司、中国疾病预防控制中心病毒病预防控制所和中国医学科学院实验动物研究所共同组成的疫苗研制项目课题组，研究人员包括北京科兴生物制品有限公司、中国医学科学院实验动物研究所、中国疾病预防控制中心病毒病预防控制所、中日友好医院等部门在内的100多位科研人员和医生 统计应用SARS病毒灭活疫苗临床试验 2004年1月19日，SARS病毒灭活疫苗获准进入Ⅰ期临床研究，本次试验共选择36名年龄在21岁到40岁的健康人作为志愿者，男女各18人，在中日友好医院接受了SARS疫苗临床研究。免疫接种分为16个单位和32个单位两种剂量，并设安慰剂对照组，各12人。这次SARS疫苗临床研究方案完全按照国际规范，采用知情同意、伦理审查、随机双盲等规范化操作 本次试验采用随机双盲的实验设计。受试者和参加临床试验或临床评价的研究人员或疫苗研制方的工作人员均不知道也不能识别受试者接受了何种注射(疫苗或安慰剂) 。在试验结束、完成数据清理、数据已达到可以接受水平，可由指定人员揭盲，打开密封的设盲信封，从而知道哪个受试者接种的是试验疫苗，哪个受试者接种的是安慰剂 第 9 章 方差分析与试验设计 9.1 方差分析引论 9.2 单因素方差分析 9.3 双因素方差分析 9.4 试验设计初步 学习目标 解释方差分析的概念 解释方差分析的基本思想和原理 掌握单因素方差分析的方法及应用 理解多重比较的意义 掌握双因素方差分析的方法及应用 掌握试验设计的基本原理和方法 为什么不做两两比较？ 设有四个总体的均值分别为m1 、 m2、m3 、 m4 ，要检验四个总体的均值是否相等，每次检验两个的作法共需要进行6次不同的检验，每次检验犯第一类错误的概率为?，连续作6次检验犯第Ⅰ类错误的概率增加到1-(1-?)6=0.265，大于0.05。相应的置信水平会降低到0.956=0.735 一般来说，随着增加个体显著性检验的次数，偶然因素导致差别的可能性也会增加，(并非均值真的存在差别) 方差分析方法则是同时考虑所有的样本，因此排除了错误累积的概率，从而避免拒绝一个真实的原假设 方差分析及其有关术语 什么是方差分析(ANOVA)?(analysis of variance) 检验多个总体均值是否相等 通过分析数据的误差判断各总体均值是否相等 研究分类型自变量对数值型因变量的影响 一个或多个分类型自变量 两个或多个 (k 个) 处理水平或分类 一个数值型因变量 有单因素方差分析和双因素方差分析 单因素方差分析：涉及一个分类的自变量 双因素方差分析：涉及两个分类的自变量 什么是方差分析? (例题分析) 什么是方差分析? (例题分析) 分析4个行业之间的服务质量是否有显著差异，也就是要判断“行业”对“投诉次数”是否有显著影响 作出这种判断最终被归结为检验这四个行业被投诉次数的均值是否相等 若它们的均值相等，则意味着“行业”对投诉次数是没有影响的，即它们之间的服务质量没有显著差异；若均值不全相等，则意味着“行业”对投诉次数是有影响的，它们之间的服务质量有显著差异 方差分析中的有关术语 因素或因子(factor) 所要检验的对象 分析行业对投诉次数的影响，行业是要检验的因子 水平或处理(treatment) 因子的不同表现 零售业、旅游业、航空公司、家电制造业 观察值 在每个因素水平下得到的样本数据 每个行业被投诉的次数 方差分析中的有关术语 试验 这里只涉及一个因素，因此称为单因素4水平的试验 总体 因素的每一个水平可以看作是一个总体 零售业、旅游业、航空公司、家电制造业是4个总体 样本数据 被投诉次数可以看作是从这4个总体中抽取的样本数据 方差分析的基本思想和原理 方差分析的基本思想和原理(图形分析—散点图) 方差分析的基本思想和原理(图形分析—Mean/SD/1.96*SD箱线图) 方差分析的基本思想和原理(图形分析) 从散点图上可以看出 不同行业被投诉的次数有明显差异 同一个行业，不同企业被投诉的次数也明显不同 家电制造被投诉的次数较