计量资料的统计推断检验和方差分析PPT课件.ppt

t检验,t-distribution,1,.,本章结构,单样本t检验配对样本t检验两独立样本t检验t检验中的注意事项假设检验中两类错误,2,.,t检验(studentt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。,3,.,单样本t检验,Onesamplet-test,4,.,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。,应用条件：样本来自正态分布的总体且为随机样本！,5,.,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？,6,.,建立检验假设，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。,7,.,配对样本t检验,Paireddesignt-test,8,.,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。,9,.,12名儿童分别用两种结核菌素的皮肤浸润反应结果(mm),12名接种卡介苗的儿童，8周后用两批不同结核菌素，一批是标准结核菌素，一批是新制结核菌素，分别注射在儿童的前臂，两种结核菌素的皮肤浸润反应平均直径如下表，问两种结核菌素的反应性有无差别？,10,.,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。,应用条件：差值服从正态分布！,11,.,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。,假设检验的步骤,12,.,两独立样本t检验,Twoindependentsamplet-test,13,.,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。,14,.,应用条件,两样本来源于正态分布的总体；两总体方差相同，即方差齐性。独立样本。,15,.,方差齐性检验(homogeneityofvariancetest),16,.,方差齐性时,17,.,方差不齐时,检验统计量为：,校正临界值为：,18,.,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？,t=2.639P=0.015,15.21,10.85,19,.,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？,20,.,完全随机设计两样本几何均数比较的t检验,基本思想：某些资料不服从正态分布，两样本所代表的总体方差也可能不齐，但进行变量变换后（对数变换），则服从正态分布，相应的两总体方差也可能具有齐性。数据变换后两组间的关系并没有改变。,也可用秩和检验！,21,.,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？,22,.,t检验中应注意的事项,23,.,假设检验的前提是要有严密的抽样研究设计,这是假设检验的前提。组间应均衡，具有可比性，也就是除对比的主要因素(如临床试验用新药和对照药)外，其它可能影响结果的因素(如年龄、性别、病程、病情轻重等)在对比组间应相同或相近。保证均衡性的方法主要是从同质总体中随机抽取样本，或随机分配样本。,24,.,选用的假设检验方法应符合其应用条件,应根据分析目的、资料类型以及分布、设计方案的种类等选用适当的检验方法。如：配对设计的计量资料采用配对t检验。而完全随机设计的两样本计量资料，若为小样本且方差齐，则选用两样本t检验；若方差不齐，则选用近似t检验(Cochran&Cox法或Satterthwaite法)。,25,.,正确理解差别有无统计意义,统计“显著性”与医学/临床/生物学“显著性”统计“显著性”对应于统计结论，而医学/临床/生物学“显著性”对应于专业结论。假设检验是为专业服务的，统计结论必须和专业结论有机地相结合，才能得出恰如其分、符合客观实际的最终结论。若统计结论和专业结论一致，则最终结论就和这两者均一致(即均有或均无意义)；若统计结论和专业结论不一致，则最终结论需根据实际情况加以考虑。若统计结论有意义，而专业结论无意义，则可能由于样本含量过大或设计存在问题，那么最终结论就没有意义。,26,.,正确理解差别有无统计意义,例如：有人欲比较A、B两种降压药物的降压效果，随机抽取了高血压病人各100名，分别测定两组病人服药后舒张压的改变值，得两组舒张压改变值之差的平均数为0.83mmHg(0.11kPa)。作两大样本u检验得u=6.306，P0.001，有统计学意义。但因A、B两组高血压病人服药后舒张压改变值之差较小，仅0.83mmHg，未达到有临床意义的差值5mmHg(0.67kPa)，故最终结论没有意义。相反，若统计结论无意义，而专业结论有意义，那就应当检查设计是否合理、样本含量是否足够。,27,.,结论不能绝对化,因统计结论具有概率性质，故“肯定”、“一定”、“必定”等词不要使用。在报告结论时，最好列出检验统计量的值，尽量写出具体的P值或P值的确切范围，如写成P=0.040或0.02P需要进一步作多重比较。,57,.,58,.,一、LSD-t检验（最小显著差异法）二、SNKq检验（多个均数间全面比较）三、Dunnett检验（多个实验组与对照组比较）四、Bonfferoni法（调整检验水准的t检验）,“多重比较”的几种方法,59,.,60,.,61,.,多个样本均数的两两比较,62,.,例如：三组的II型糖尿病患者治疗4周后餐后2小时血糖的下降值(mmol/L)资料，经ANOVA后认为有统计学意义，继续对三组的总体均数进行两两比较：,63,.,(3)确定P值，作出推断结论以误差的自由度，查t界值表：得各对比组的P值。按=0.0167水准，1与3、1与2(即高剂量组与对照组、高剂量组与低剂量组