计量资料统计推断t检验和方差分析.ppt

　t 检验;本章结构;t检验(student t检验),它以t分布为基础,是计量资料中最常用的假设检验的方法.包括单样本t、两独立样本t和配对样本t检验。学习时，要熟悉每种t检验它所对应的实验设计、适用条件、注意事项！ 理论上，t检验的应用条件是样本来自正态分布的总体，两样本均数比较时，还要求两总体方差齐同。在实际工作中，与上述条件略有偏离，只要其分布为单峰且近似对称分布，也可应用。当样本含量比较大时，可用u检验。;单样本t检验;试验设计 一组样本均数（代表未知总体均数）与已知总体均数（一般为理论值、标准值或经过大量观察所得稳定值等）的比较。 ;例：根据大量调查，已知健康成年男子的脉搏均数为72次/分。某医生在某山区随机调查30名健康男子，求得脉搏均数为74.2次/分，标准差为6.5次/分。能否认为该山区的成年男子的脉搏均数高于一般成年男子的脉搏均数？ ; 建立检验假???，确定检验水准； 确定检验方法，（在HO成立条件下）计算统计量； 确定P值，下结论。 P=0.070.05，不拒绝H0，差异无统计学意义。尚不能认为该山区成年男子脉搏数与一般男子不同。 ;配对样本t检验;试验设计 配对设计 将受试对象按照某些重要特征（主要是非处理因素）配成对子，每对中的两个受试对象随机分配到两处理组。 特点 控制较多的个体变异，可比性好， 常用于个体变异较大的资料。 类型 将受试对象配成特征相近的对子，随机接受两种处理； 同一受试对象或同一份样品分成两份，随机分别接受不同处理； 同一受试对象处理前后的结果比较。; 编号 (1);配对设计下的数据具有一一对应的特征，人们关心的变量是对子的效应差值而不是各自的效应值。把两种处理后的数据之差看作处理效果的一个样本，假定这种差值服从正态分布，那么其总体均数为0，即表明该处理没有作用。问题转化为单组完全随机化设计资料总体均数为零的检验。;建立检验假设，确定检验水准； 计算统计量； 3. 确定P值，下结论。;两独立样本t检验;试验设计 完全随机设计 将受试对象完全随机地分配到两组中，分别接受不同的处理；或者从两个总体完全随机地抽取一部分个体进行研究。 目的:比较两总体均数是否相同。 特点 设计简单易行。常用于个体变异较小、同质性较好的资料。;应用条件;方差齐性检验 (homogeneity of variance test);方差齐性时;方差不齐时;有25例糖尿病患者随机分成2组，甲组单纯用药物治疗，乙组 采用药物治疗合并饮食疗法，2个月后测空腹血糖(mmol/L), 问两组血糖值是否相同？;有两组小白鼠分别饲以高蛋白和低蛋白饲料，4周后记录小白鼠 体重增加量(g)如下表，问两组动物体重增加量的均数是否相等？;完全随机设计两样本几何均数比较的t检验;选甲型流感病毒血凝抑制抗体滴度(倒数)小于5者24人，随机 分为2组，每组12人。用甲型流感病毒活疫苗进行免疫，一组 用气雾法，另一组用鼻腔喷雾法，免疫一个月后，分别测定血 凝抑制抗体滴度，结果如下表，问两种方法免疫的效果有无差 别？;t检验中应注意的事项;假设检验的前提是要有严密的抽样研究设计;选用的假设检验方法应符合其应用条件;正确理解差别有无统计意义;正确理解差别有无统计意义;结论不能绝对化;方差分析;本章结构;ANOVA的应用;ANOVA的思想;;例6.1　为探讨不同剂型和不同给药途径与药物在食管癌病人体内分布的关系，用微量放射性核素标记化疗药物，通过放射性活度反映体内药物浓度．试分析不同给药方法之间食管癌病人肿物处药物浓度是否相同？;分析资料的基本情况;试验数据中存在的变异;组间变异（ between group variation ） 各组的均数 与总均数 间的差异。;组间变异 SSB;组内变异（within group variation ) 每组的原始数据与该组均数 的差异。;变异的分解;三种“变异”之间的关系;计量资料统计推断t检验和方差分析;分析变异;ANOVA 由英国统计学家R.A.Fisher首创，为纪念Fisher，以F命名，故方差分析又称 F 检验 （F test）。用于推断多个总体均数有无差异 ;方差分析的应用条件;完全随机设计资料的方差分析;例6.1不同方式给药1小时后测得食管癌病人肿物处放射性活度比较;方差分析结果;完全随机区组设计资料的方差分析;试验设计 　　先按某因素（对试验结果有影响，非处理因素）分组，每组内个体随机分组接受处理因素．是配对设计的扩展． 特点 　　区组内的试验单位生物学特性较均衡，可减少试验误