医学统计学：t-检验SPSS

t-检验SPSS操作内容1.样本均数与总体均数比较的SPSS(单样本t检验)2.两相关样本均数比较的SPSS(配对样本t检验)3.两独立样本均数比较的SPSS(独立样本t检验)统计分析常常采取抽样研究的方法，即从总体中随机抽取一定数量的样本进行研究来推断总体的特性。由于总体中的每个个体间均存在差异，即使严格遵守随机抽样原则也会由于多抽到一些数值较大或较小的个体致使样本统计量与总体参数之间有所不同。又由于实验者测量技术的差别或测量仪器精确程度的差别等等也会造成一定的偏差，使样本统计量与总体参数之间存在差异。由此可以得到这样的认识：均值不相等的两组样本不一定来自均值不同的总体。能否用样本均值估计总体均值？两个变量均值接近的样本是否来自均值相同的总体？换句话说，两组样本某变量均值不同，其差异是否具有统计意义？能否说明总体差异？这是各种研究工作中经常提出的问题。这就要进行均值比较。单样本t检验例6.1欲考察某种疾病对男性血红蛋白的影响,收集了20名男性患者的血红蛋白值(g/L),见表6.1,算得均数为104.4g/L,标准差为19.48g/L。当地健康成年男性的血红蛋白平均值为140.0g/L。该疾病对男性的血红蛋白平均水平有影响吗(数据集:例0601.sav)?单样本t检验概念：检验单个变量的均值是否与给定的常数(指定的检验值)之间是否存在显著差异。要求样本来自正态分布总体。菜单：分析->比较均值>单样本t-test检验变量：要求平均值的变量（一般是定距变量）检验值：常数零假设H0：样本均值=常数（检验值）；正态性检验探索的对话框-正态性检验正态性检输出结果单样本t检验单样本t检验对话框单样本t检验输出结果配对样本t检验配对样本是指样本中观察对象由于存在某种关系或具有某些相近特征而配成对子,每对中的两个个体分别接受两种不同的处理。应用配对设计,可以控制某些非处理因素(如个体差异、实验误差等)对实验结果的影响,从而提高统计效率。配对样本t检验例子例6.2女性乳房中植入的硅胶体因偶尔破裂,可致其硅脂成分进入机体血液内。目前有很多妇女已接受这种硅胶植入物,因此有研究者怀疑体内硅胶植入物的存在,可致血中硅脂成分含量增加。为验证这一可能性,研究人员对30名行硅胶乳房植入术的妇女,分别精确检测了她们术前、后血中硅脂含量(mcg/g干重),结果见表6.4,试分析手术前后血中硅脂水平是否不同(数据集:例0602.sav)。配对样本t检验的应用条件配对样本t检验中,要求差值数据所组成的样本来自正态分布总体。差值正态性检验差值正态性检验配对样本t检验配对t检验输出结果独立样本t检验例6.3贫血是慢性肾衰竭患者的严重并发症之一,补充铁剂在纠正肾性贫血中至关重要,传统的方法为口服多糖铁复合物。某医院为研究右旋糖酐氢氧化铁注射液在治疗此类患者贫血中的效果,从在该院进行维持性血液透析的慢性肾衰竭患者中,选择血红蛋白水平相似的患者40例,随机分为口服多糖铁复合物组和静脉注射右旋糖酐氢氧化铁组各20例进行治疗。治疗12周后,检测2组患者血中Hb含量,计算其血红蛋白量增加情况,结果如表6.7。试比较两种方法的治疗效果有无差别(数据集:例0603.sav)。独立样本