统计学在生理实验中的应用.ppt

统计学在生理实验中的应用,黄娜娅赵健丽,CompanyLogo,统计学：,从统计数字中挖掘信息、特别是处理资料中变异性的科学和艺术；目的在于取得可靠的结果，其求实性毫不含糊，既不为装点门面，也不为自欺欺人；在搜集、归类、分析和解释大量数据的过程中完成其使命。（在实验伊始就要考虑最终的统计设计）,CompanyLogo,任务：侧重应用，仅介绍必要的统计学术语及常用的统计分析方法。实验指标：定性指标、定量指标恰当的运用统计方法，能帮助我们：正确认识客观事物，透过样本实测值的信息统计推断，阐明机体机能变化、药物作用的特点和规律性作出比较可靠地的结论。,CompanyLogo,过敏等级（整体水平）,肺部血斑面积比例,尿液PH比较（Vc的吸收情况）,生化指标：组胺测定（分子水平）,肺部组织切片（细胞水平）,CompanyLogo,统计学概述,T-test,方差分析,线性相关,线性回归,Contents,CompanyLogo,SPSS软件应用:,SPSS：StatisticalProductandServiceSolution,软件：SPSS13.0,Vocabulary,CompanyLogo,数据分布:,CompanyLogo,统计学报告内容：,统计学描述应用条件分析统计学假设Spss处理统计学结论,CompanyLogo,统计描述DescriptiveStatistics（操作）,样本平均水平的度量算术平均值几何平均值中位数样本变异性的度量(即数据的离散程度)极差四分位数间距方差和标准差变异系数,CompanyLogo,样本平均水平的度量,算术均数（mean）,适用于对称分布的资料，特别是正态分布的资料,CompanyLogo,几何均数（geometricmean）,主要适用于等比资料和对数正态分布的资料(即样本的频数直方图呈正偏锋，若样本值取对数后，其对数值的频数直方图接近对称，则几何均数能较好的代表其平均水平。),CompanyLogo,中位数（median）Md对于正态分布的资料，理论上等于均数（当样本的频数图中间高、两头低，但对称性很差时，可以用中位数来度量平均水平）,N为偶数，Md=（Xn/2+X（n+2）/2）/2,N为奇数，Md=X（n+1）/2,CompanyLogo,样本变异性的度量,全距（range）=最大值（max）-最小值（min）缺点：稳定性差,CompanyLogo,四分位数间距（quartileinterval，Q）=上四分位数（P75）-下四分位数（P25）注：将数据从小到大排序，名次位于前25%处的数值成为下四分位数，名次位于前75%处的数值成为上四分位数。P50=缺点：未考虑每个观察值，稳定性仍较差,中位数,？,CompanyLogo,样本变异性的度量：,标准差（standarddeviation）采用每个观察值Xi与其均数之差绝对值的平均水平反映离散程度,CompanyLogo,方差（variance）S2：标准差的平方标准误：表示均数间变异程度的指标（常用于计算）,CompanyLogo,样本变异性的度量,变异系数（coefficientofvariation，CV）常用于度量单位不同或均数相差悬殊的两组或多组资料变异程度的比较（如身高和体重）,CompanyLogo,CompanyLogo,置信度和置信区间,置信度：,置信区间：,CompanyLogo,统计假设的主要步骤(分析所得数据与文献值的总体平均数是否有统计学差异),(1)建立统计假设：(2)计算统计量,CompanyLogo,(3)确定P值(4)决策与结论：,（P值是该t分布曲线下统计量的当前值所对应的双侧尾部面积之和),WhenP,reject;otherwise,notreject.,（当P，不成立，认为具有显著的统计学差异；当P,成立，认为不具有显著的统计学差异。）,CompanyLogo,显著性水平（三星法）*p0.05，差异无显著意义*p0.05，差异有显著意义*p0.01，差异有非常显著的意义注意：用、*表示数据差异有统计学意义,CompanyLogo,t检验（ttest）,CompanyLogo,1、one-sampleTtest：,目的：推断样本所代表的未知的总体均数与一个已知的总体均数0是否相等应用条件分析：1、小样本；2、样本来自正态分布。,CompanyLogo,举例：根据大量调查，健康成年男子脉搏的均数为72次/min，某医师在一山区抽样调查了25名健康成年男子的脉搏，请分析该山区健康成年男子的脉搏与一般水平是否有差异？,CompanyLogo,操作步骤：,统计假设：,=0.05,CompanyLogo,p，差异不具有统计学意义，认为减肥药无效,CompanyLogo,3、Independent-sampleTtest,目的：推断两样本均数所代表的未知总体均数1和2是否相等。应用条件分析：1、小样本；2、两样本相互独立；3、两样本的总体来自正态分布；4、两样本的总体满足方差齐性。,CompanyLogo,例：某克山病区测得11例克山病人与13名健康人的血磷值，问该地急性克山病患者与健康人的血磷值是否相同？,CompanyLogo,操作步骤：,假设：,CompanyLogo,P=0.10，满足方差齐性,P0.10,方差齐性,p0.001，H0不成立。认为三种抗凝剂作用的差别具有统计学意义,CompanyLogo,LSD：两两比较(LSD在方差分析结果p大于或小于0.05均可以进行比较，而且是特定的几组均数的比较，属于确认性研究。),CompanyLogo,SNK：两两比较(SNK，即是q检验，方差分析结果需p小于0.05，是全面的比较，属于探索性研究。),CompanyLogo,回归与相关分析：,CompanyLogo,双变量资料,相关或回归,CompanyLogo,例：测得20名男生和其父亲的身高如下，试做线性相关分析及回归分析。（数字见spss）,CompanyLogo,1、线性相关：,应用条件分析:1、两变量都是随机变量；2、两变量的总体都服从正态分布；3、两变量的散点图成椭圆形，认为在其长轴方向上有线性关系。统计假设：H0:=0,H1:0，=0.05,总体的相关系数,CompanyLogo,举例：1、分析某药的用量及其效果是否有线性关系2、肺部血斑面积与过敏级别相关性分析（证明肺部血斑面积也可以作为过敏实验中的指标之一）,CompanyLogo,定义项目,CompanyLogo,两列数据，父亲身高和儿子身高,CompanyLogo,绘制散点图：graphscattersimplescatterdefine（X：自变量，Y：因变量）OK,CompanyLogo,CompanyLogo,CompanyLogo,AnalyzecorrelatebivariateOK,CompanyLogo,相关系数r,P0,所以为正相关。,CompanyLogo,2、线性回归：,应用条件分析：L：linearcorrelationI：independentN：normaldistributionE：equalityofvariance（方差齐性）举例：两线性相关数据，试图更加具体的确定其关系方程(如半数致死量试验中，将曲线关系转为直线计算，并确定其半数致死量),CompanyLogo,a-estimateof,intercept（截距）b-estimateof,slop（斜率）,假设：H0:=0,H1:0，=0.05,总体的回归系数,CompanyLogo,定义项目,CompanyLogo,两列数据，父亲身高和儿子身高,CompanyLogo,绘制散点图：graphscattersimplescatterdefi