医学假设检验基本原理与t检验.ppt

31 ■ 配对 t 检验： 假设检验的基本原理与 t 检验 32 ■ 配对 t 检验： 假设检验的基本原理与 t 检验 SAS 运行结果 例题：为研究女性服用某种避孕药后是否影响其血清总胆固醇含量，将 20 名女性 按年龄配成 10 对。每对随机抽取 1 人服用该药，另 1 人服用安慰剂。经一段时间后 ，测定血清总胆固醇含量如下。问该药是否影响女性血清总胆固醇含量？ SAS code 33 ■ 配对 t 检验： 假设检验的基本原理与 t 检验 SAS 运行结果 SAS output 34 ■ 配对 t 检验： 假设检验的基本原理与 t 检验 SAS 运行结果 SAS output 35 ■ 完全随机设计的两组数值变量资料比较： ? 小样本 t 检验法： 完全随机设计 (completely random design) ：把受试对象完全随机分 为两组，分别给予不同处理，然后比较独立的两组样本均数。各组对象 数不必严格相同。 目的 : 比较两总体均数是否相同。 ) 1 1 ( 2 ) 1 ( ) 1 ( ) 1 1 ( 2 1 2 1 2 2 2 1 2 1 2 1 2 1 2 2 1 2 1 2 1 n n n n n S n S X X n n S X X s X X t c X X ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 2 2 1 ? ? ? n n ? 适用条件：① 两样本均数均来自正态分布总体；②两总体方差相等（方差齐） 若有一条以上不符合： ① 采用适当的变量变换方法，使其达到上述条件； ②若变量变换后仍不满足条件，则用非参数检验法（秩和检验）。 假设检验的基本原理与 t 检验 36 ■ 完全随机设计的两组数值变量资料比较： ? 小样本 t 检验法： 假设检验的基本原理与 t 检验 37 ■ 完全随机设计的两组数值变量资料比较： ? 小样本 t 检验法： 例 4.6 将 20 份钩端螺旋体患者的血清随机分为 2 组，分别用标准株和水生株做 凝溶试验，结果见表 4-3 。试比较两法测得的血清抗体平均效价有无差别。 假设检验的基本原理与 t 检验 38 ■ 完全随机设计的两组数值变量资料比较： ? 小样本 t 检验法： 假设检验的基本原理与 t 检验 39 ■ 完全随机设计的两组数值变量资料比较： ? 正态性检验： 正态性检验（ normality test ）方法： 统计指标：偏度系数、峰度系数； W 值、 D 值等 统计图： P － P 图、 Q － Q 图、直方图、茎叶图、箱图等 正态性检验是推断资料是否服从正态分布，或样本是否来自正态分布总 体的方法。医学统计学中，许多统计方法仅适用于正态分布或近似正态 分布资料。例如，用均数和标准差描述数值变量资料的分布特征，以及 t 、 u 检验和方差分析时，均要求样本资料服从正态分布。因此，选定统 计方法时，先要用正态性检验（ test of normality ）推断资料是否服 从正态分布。 假设检验的基本原理与 t 检验 40 ■ 完全随机设计的两组数值变量资料比较： ? 正态性检验： 假设检验的基本原理与 t 检验 P-P 图 41 ■ 完全随机设计的两组数值变量资料比较： ? 正态性检验： 假设检验的基本原理与 t 检验 P-P 图 ……………………………………… 42 ■ 完全随机设计的两组数值变量资料比较： ? 正态性检验——矩法（ 即分别对总体分布的偏度与峰度进行检验 ）： 假设检验的基本原理与 t 检验 P-P 图 43 ■ 完全随机设计的两组数值变量资料比较： ? 正态性检验——矩法（ 即分别对总体分布的偏度与峰度进行检验 ）： 假设检验的基本原理与 t 检验 44 ■ 完全随机设计的两组数值变量资料比较： ? 正态性检验——矩法（ 即分别对总体分布的偏度与峰度进行检验 ）： 假设检验的基本原理与 t 检验 检验水准取大些！！！ 45 ■ 完全随机设计的两组数值变量资料比较： ? 两独立样本方差的齐性检验： 两独立小样本均数的 t 检验，除要求两组数据均应服从正态分布外，还要 求两组数据相应的两总体方差相等，即方差齐性（ homoscedasticity ）。 但即使两总体方差相等，两个样本方差也会有抽样误差，两个样本方差不 等是否能用抽样误差解释？可进行方差齐性检验。 ? 注意 ： ? ①方差齐性检验本为双侧检验 ，但由于公式规定以较大的方 差作分子， F 值必然大于 1 ，故 附表 3 单侧 0.025 的界值，实对 应双侧检验 P =0.05 ； ? ②当样本含量较大时（ 如 n 1 和 n 2 均大于 50 ），可不必作方差齐 性检验。 假设检验的基本原理与 t 检验 46 根据专业知识确定单、双侧检验 ■ 完全随机设