医学统计学 方差分析.ppt

1 49 6 4多个均数比较 方差分析 方差分析 AnalysisofVariance ANOVA 1928年由英国统计学家R A Fisher首先提出 为纪念Fisher 以F命名 故方差分析又称为F检验 ANOVA是进行两个或两个以上均数比较的分析方法 2 49 方差分析的优点 不受比较组数的限制 可比较多组均数可同时分析多个因素的作用可分析因素间的交互作用 3 49 方差分析的应用条件 独立性 各样本是相互独立随机的样本正态性 各样本都来自正态总体方差齐性 各样本的总体方差相等 4 49 看一个实例 例6 6某地用A B和C三种方案治疗血红蛋白含量不满10g的婴幼儿贫血患者 治疗一月后 记录下每名受试者血红蛋白的上升克数 资料见表6 3 问三种治疗方案对婴幼儿贫血的疗效是否相同 5 49 6 49 方差分析的基本思想 组内变异 误差组间变异 组间本质上的差别 误差 7 49 变异分解 组间变异总变异组内变异SS总 SS组间 SS组内 总 组间 组内 8 49 总变异 SS总 离均差平方和 总 N 1 9 49 组间变异 SS组间 组间 k 1 MS组间 SS组间 k 1 10 49 组内变异 SS组内 组内 N k MS组内 SS组内 N k 11 49 如果三种治疗方案效果相同 也即三组样本均数来自同一总体 H0 1 2 3 那么从理论上说组间变异应该等于组内变异 因为两者均只反映随机误差 包括个体差异 这时若计算组间均方与组内均方的比值 F MS组间 MS组内 12 49 则F值在理论上应等于1 但由于抽样误差的影响 F通常接近1 而并不正好等于1 相反 若三种疗法效果不同 则组间变异就会增大 F值则明显大于1 要大到什么程度才有统计学意义呢 可通过查附表F界值表得到P值 将其与事先规定的 值比较后作出判断 13 49 6 4 2单因素多个样本均数的比较 analysisofonewayvariance 处理因素只有一个属于完全随机设计 随机抽样随机分组随机试验 14 49 基本步骤 建立假设与确定检验水准计算检验统计量 列方差分析表 计算P值下结论 15 49 建立假设 H0 A B C 三种治疗方案治疗婴幼儿贫血的疗效相同 H1 三种治疗方案治疗婴幼儿贫血的疗效不全相同或全不相同 0 05 16 49 计算基本数据 17 49 18 49 计算SS总 SS组间 和SS组内 C 78 7 2 59 104 9778SS总 159 43 104 9778 54 4522SS组内 0 913322 19 1 01212 18 0 780022 19 45 8468 19 49 列方差分析表 20 49 界定P值 作结论 总自由度为N 1 59 1 58组间自由度 组数 k 1 3 1 2组内自由度 总自由度 组间自由度 58 2 56 21 49 查方差分析表得F0 05 2 56 3 16 F F0 05 2 56 则P 0 05 故按 0 05的水准 拒绝H0 接受H1 故可认为三种治疗方案的治疗效果不一样 不全相同 22 49 6 4 3多个样本均数的两两比较 在方差分析认为多组均数间差异有统计学意义的基础上 若需了解究竟哪些组均数之间有差别 还是各组间均有差别 可用多个样本均数的两两比较 又称多重比较multiplecomparison 23 49 多个样本均数的两两比较不宜用t检验如用t检验 则第一类错误率将增大 此时易将无差别的两均数错判为有差别 1 1 m m Ck2 k k 1 2 如 三个组的比较1 1 0 05 3 0 14 比0 05大多了 24 49 1 多个样本均数间的两两比较 用q检验 又称Student Newman Keuls法 即SNK法 统计量为q 25 49 H0 A B 每次对比时两个总体均数相等 H1 A B 每次对比时两个总体均数不等 0 05 将三个样本均数按从大到小顺序排列并编上组次 组次123均数1 8401 4150 930组别 治疗方案 ABC 2020 3 17 26 可编辑 27 49 q0 05 57 3 3 40q0 05 57 2 2 83 28 49 结论 总的说来 三种治疗方案的治疗婴幼儿贫血疗效有差别 而这种差别主要来自A方案和C方案 29 49 2 多个实验组与一个对照组均数间的两两比较 常用q 检验 又称Dunnett法 其计算公式为 公式与q检验公式类似 但需查附表9q 界值表 30 49 6 4 4两因素多个样本均数的比较 twowayanalysisofvariance 两因素 配伍因素和处理因素属于随机区组设计 randomizedblockdesign 又称 配伍组设计 31 49 配伍的概念 是 配对 概念的扩展 不是按每两个配对 而是按每三个 每四个或更多个配起来 这就超出了 对子 的涵义 而是配伍组设计了 32 49 配伍设计的目的 对研究因素以外的已知的干扰因素加以控制 从而将研究因素的作用与干扰因素的作用区分开 以达到提高检验的功效之目的 33 49 实例 例6 10在抗癌药筛选试验中 拟用20只小白鼠按不同窝别分为5组 分别观察三种药物对小白鼠肉瘤 S180 的抑瘤效果 资料见表6 7 问三种药物有无抑瘤作用 34 49 35 49 两因素方差分析的原理类似于单因素方差分析 前者仅在后者的基础上 从误差中再分离出配伍组效应 使误差减少 达到提高检验功效之目的SS总 SS处理 SS配伍 SS误差 36 49 实验因素 H0 三种药物对小白鼠肉瘤 S180 的抑瘤效果与对照组相同 即 对照 A B C H1 三种药物对小白鼠肉瘤 S180 的抑瘤效果与对照组全同或全不同 0 05 建立检验假设 37 49 干扰因素 H0 5个窝别小白鼠对肉瘤生长的反应相同 H1 5个窝别小白鼠对肉瘤生长的反应不全相同或全不相同 0 05 38 49 计算SS总 SS处理 SS配伍和SS误差 39 49 SS误差 SS总 SS处理 SS配伍 0 74128 0 41084 0 11233 0 21811 40 49 计算自由度 总 总例数 1 20 1 19 处理 处理组数 1 4 1 3 配伍 配伍组数 1 5 1 4 误差 总 处理 配伍 19 3 4 12 41 49 列方差分析表 42 49 界定P值 作结论 F0 05 3 12 3 49F0 05 4 12 3 26F0 01 3 12 5 95F0 01 4 12 5 41 43 49 显然处理组间均数的检验结果是F F0 01 P 0 01 拒绝H0 接受H1 差别有统计学意义 可认为三种药物对小白鼠肉瘤 S180 的抑瘤效果与对照组不同 但配伍组间差别无统计学意义 即各窝小白鼠对肉瘤生长的反映相同 44 49 6 5方差齐性检验 两个方差的齐性检验多个方差的齐性检验 45 49 两个方差的齐性检验 即使两总体方差相等 也可能由于抽样误差导致两样本方差不同 则样本方差不相等是否由于抽样误差所致 可用方差齐性检验 即检验 的假设是否成立 Levene氏方差齐性检验 46 49 例6 4资料进行方差齐性检验 H0 两总体方差相等 即 H1 两总体方差不等 即 0 05 已知 s12 14 39072 s22 10 37702 47 49 自由度 14 11 查方差齐性检验用F界值表 得双侧F0 05 14 11 3 360 F0 05 接受H0 可认为两总体方差相等 48 49 6 6方差分析的正确应用 1 要求资料满足独立性 正态性和方差齐性 2 变量变换对数转换 logarithmictransformation 平方根转换 squareroottransformation 平方根反正弦转换 arcsinetransformation 49