现代统计学--t检验分析(ppt 37页)

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分别接受两种不同的处理; 2. 同一受试对象或同一标本的两个部分, 分别接 受两种不同的处理; 3. 同一受试对象处理前后比较(自身对比);
配对t检验的基本原理: 假设两种处理的效应相同,即µ 1= µ 2,则µ 1µ 2=0 (可视为已知总体均数µ 0=0), 即可看成 是差值的样本均数所代表的未知总体均数 µ d与已知总体均数µ 0=0的比较。对于配对 样本数据,应该首先计算出各对差值的均 数。 应用条件:差值服从正态分布。
0
1.833
X 74.2 72 t 1.833 S/ n 6 25
t0.05,24 1.711,
0.01<p<0.05
t0.01,24 2.492
第二节 配对样本均数的t检验
目的:很几种 情况:
1. 将某些重要特征相似的两个受试对象配成一对,
两者的差异无统计学意义。据此资料还不能
认为山区成年男子的脉搏均数与一般健康成年
男子的脉搏均数不同。
(2) 计算统计量
X 0 74.2 72 X 0 t 1.833 SX S/ n 6.0 / 25
(3) 确定P值,作出统计推断结论
以=n-1=25-1=24,查t界值表, t0.05, 24=1.711, t>t0.05, 24, P<0.05, 按=0.05水准拒绝H0, 接受H1 ,两者的差异有统计学意义。可以 认为山区成年男子的脉搏均数高于一般健
对资料进行分析: 1. 资料提供的信息: 计量资料 已知某一总体均数0=72次/分; 4 .2 次 / 分 样本信息:n=25, x7 , S = 6.0次/分。 2. 目的: 推断样本所代表的未知总体均 数与已知的总体均数有无差别。
(1) 建立检验假设,确定检验水准

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t X0
74 .272
1.692
SX
6.5 25
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3.自由度ν= n-1 = 25-1 = 24,
t=1.692,查t 界值表得:
0.05<P<0.10 不能拒绝H0 ,差异无统计学意义。 尚不能认为该山区健康成年男子脉搏 数高于一般地区。
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例2 应用克矽平治疗矽肺患者10名, 治疗前后血红蛋白的含量如表1所示,问 该药是否引起血红蛋白含量的变化?
查附表3 (方差分析表,方差齐性检验用)
F0.05(9,49)=2.39 因为F =10.22>F0.05(9,49) 所以 P<0.05,
拒绝H0 。认为因为两总体方差的
差异有统计学意义,
故不能用 t 检验而要用 t 检验。
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x1 10.00 18.00 25.00 19.00 30.00 19.00
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方差齐性的检验用F 检验, 统计量F 值的计算公式为:
S
2 1


F
S
2 2


精品课件
求得F值后,其自由度分别为: df1 =n1-1; df2 =n2-1
查附表3,作方差齐性检验,
若 P> 0.05 则用 t 检验 P< 0.05 则用t'检验
精品课件
两独立样本均数比较的t’ 检验 (two independent sample t-test)
t 检验计算公式
t
X1 X 2
S
2 1
S
2 2
n1
n2
tα’界限值计算公式
ta
SX21
ta,d1f S2
X1

现代统计学--t检验分析PPT公开课(37页)

现代统计学--t检验分析PPT公开课(37页)
表格、导入数据,或输入各观察值; ❖ ②单击主菜单分析→比较均值→单样本t检验; ❖ ③在对话框中双击“身高”或单击箭头按钮将“检
验变量”设为“身高”,“检验值”附值为;点击 确定后即得到检验结果,。
❖ 若抽查某品牌鲜奶,A批次12个样品,结果见 表1,这批奶是否合格?(我国鲜牛奶的国家 标准100毫升 天然优质乳蛋白含量 ≧2.90)
❖ 例2:将大白鼠按照同窝、同性别和体重接 近的的原则配成8对,每对中两只大白鼠随
机确定一只进食正常饲料,另一只进食缺 乏维生素E饲料,一段时间以后,测量两组 大白鼠的肝中维生素A的含量如表9-6,问 食物中维生素E的缺乏能否影响大白鼠肝中 维生素A的含量?
课堂练习
❖ 例3,应用SPSS分析例5-2资料 ❖ 思考练习
1.建立检验假设,确定检验水准(选用单侧或双侧检验) (1)无效假设又称零假设,记为 H0;
(2)备择假设又称对立假设,记为 H1。
2. 计算检验统计量
3. 确定P值,下结论
第一节 单样本均数的t检验 (小样本)
样本均数代表的和已知总体 0 (标准值、理论值
或经大量观察得到的较稳定的指标值 )的比较, 目的是推断某样本是否来自某一总体—就是判断差别是由哪种原因造成的。
②同一个体同时分别接受两种不同处理(如同一动物的左右两侧神经、同一份标本分成两部分);
料”和“缺乏维生素E饲料”,点击 ②同一个体同时分别接受两种不同处理(如同一动物的左右两侧神经、同一份标本分成两部分);
:三组总体均数相同,:三组总体均数不同或不全相同

4)可以认为克矽平治疗对血红蛋白含 量无影响。
-2.262 0 2.262
t 分布
应用SPSS 作配对小样本t检验

t检验医学统计学PPT课件

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[
sc2
( x12
x1)2 ][ n1
( x22
n1 n2 2
x2)2 ] n2
(n1 1)s12 (n2 1)s22 n1 n2 2
第36页/共78页
例8-7 :
表8-4 男女大学生的血清谷胱甘肽过氧化酶(GSH-PX)
性别 例 数 均 数 标准差 男 48 96.53 7.66 女 46 93.73 8.23
身高与以往男子平均身高相等
H1:µ≠µ0=170cm,即即现在该地20岁男子平均
身高与以往男子平均身高不等
α= 0.05,双侧检验
第9页/共78页
⑵ 选定检验方法,计算检验统计量 根据题目资料类型,可见,该资料是样本与
总体之间的比较,且σ已知可用样本-总体的Z
检验。依公式计算检验统计量:
z x 0 x 0
值样本是否来自零总体(μd=0 ),如来自零总体
,则两方法检测值相同,如不是来自零总体,则 表明两方法检测值的不一致,不是由抽样误差引 起,而是来自不同的总体。
第25页/共78页
⑴ 建立检验假设,确定检验水准
H0:µd=0,即两方法检测结果相同 H1:µd≠0,即两方法检测结果不同 α= 0.05 ,双侧检验
第6页/共78页
在 H0 成立的前提条件下,检验统计量计算公式:
① σ已知或σ未知但n足够大:
z x
x
( )
② σ未知且n较小:
t x μ0 x μ0
sx
s n
第7页/共78页
(n1)
例8-1 根据大量调查得知,某地20岁健康成年男子平 均身高为170cm,标准差为cm。今随机抽查了该地25 名健康成年男子,求得其身高均数为172cm,标准差 为cm,能否据此认为该地现在20岁成年男子平均身高 与以往不同?

t检验与单因素方差分析ppt课件

t检验与单因素方差分析ppt课件
0.9 0.8 0.7 0.6
σ=1
f(X)
0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4
σ=1.5
σ=2
5 6
X
正态分布形态随参数σ变换示意图
17
18
t分布
2.58 1.96
19
应用条件: t 检验:1.单因素设计的小样本(n<50)计 量资料 2.样本来自正态(近似正态)分布总体 3.总体标准差未知 4.两样本均数比较时,要求两样本相 应的总体方差相等(方差齐性) u 检验:1.大样本 2.样本小,但总体标准差已知
两样本 比较
两组资料的秩和检验
中位数检验
完全随机设计资 料 多组均 数比较 配伍组设计资料 拉丁方设计资料 正交设计
单因素方差分析
H检验,多个样本两两比较的秩和检验 两因素方差分析 M检验 三向方差分析 多向方差分析
7
《中华医学杂志》对来稿统计学处理的有关要求
8
《中华医学杂志》对来稿统计学处理的有关要求 Nhomakorabea60
U检验的公式:
61
【例5】测定功能性子宫出血实热组与虚寒组的皮 质醇含量(ug/dl),已知实热组:n1=144, x1=26.7,s1=4.72;虚寒组:x1=121,x2=15.4, s2=2.47。问两组皮质醇含量有无差别?
3


2.选择检验方法、计算统计量 假设检验的方法应针对不同研究目的、设 计及资料的类型选定,并计算相应的检验 统计量。 如在总体方差已知的情况下,进行两均数 的比较用z检验或u检验;在总体方差未知 情况下,进行两均数的比较用 t 检验等。
4

3.确定P值、作出推论 根据计算的检验统计量,确定P值,P值是 在H0成立的情况下随机抽样,获得大于及 等于或(和)小于及等于现有样本资料求得的 检验统计量的概率。

第四章 t检验 PPT课件

第四章 t检验 PPT课件
第四章 t检验

t检验(t test)是以t分布为理论
基础,对一个或两个样本的数值变 量资料进行假设检验常用的方法, 属于参数检验。
第一节 假设检验


一、假设检验的概念与分类 假设检验(hypothesis test) 亦称显著 性检验(significance test),是利用 样本信息,根据一定的概率水准,推断 指标(统计量) 与总体指标(参数)、不 同样本指标间的差别有无意义的统计分 析方法。
假设检验有双侧检验和单侧检验
若目的是推断两总体均数是否不等,应选用
双侧检验。 H0:=0,H1:0
若从专业知识已知不会出现0 (或0)的 情况,则选用单侧检验。
H 0 : = 0 , H 1 : 0 ( 或 0 )
确定检验水准

Hale Waihona Puke 检验水准亦称显著性水准,符号为α , 指由假设检验做出推断结论时发生假阳 性错误的概率。 α 常取0.05或0.01。
1.607
3.确定P值、做出推论
=30-1 =29,查t值表, t0.05/2,29=2.045, 今t =1.607t0.05/2,29,P 0.05。 按 0.05水准,不拒绝H0,根据现
有样本信息,尚不能认为脾虚男子脉 搏数与健康人不同。
第三节
配对设计资料均数的t检验
配对设计
二、假设检验的基本步骤

例题: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 在某医院随机调查30名脾虚男子,求 得脉搏均数为74.2次/分,标准差为 7.5次/分。脾虚病人的脉搏是正态分 布,问脾虚男子的脉搏均数与一般成 年男子的脉搏均数是否相等?
分析:
把一般成年男子的脉搏均数看作一个 总体均数,脾虚男子的脉搏均数为 样本均数。 0 = 72 , n = 30 , X = 74.2 , s = 7.5 。

第4章 t检验和Z检验ppt课件

第4章 t检验和Z检验ppt课件

ppt精选版
17
▪ 两独立样本t检验要求两样本所代表的总体服从正 态分布N(μ1,σ12)和N(μ2,σ22),且两总体方 差σ12、σ22相等,即方差齐性。
▪ 若两总体方差不等,即方差不齐,可采用t’检验,
或进行变量变换,或用秩和检验方法处理。
ppt精选版
18
两独立样本t检验原理
▪ 两独立样本t检验的检验假设是两总体均数相等, 即H0:μ1=μ2,也可表述为μ1-μ2=0,这里可将 两样本均数的差值看成一个变量样本,则在H0条件 下两独立样本均数t检验可视为样本与已知总体 均数μ1-μ2=0的单样本t检验, 统计量计算公式
认为两种方法皮肤浸润反应结果有差别。
ppt精选版
16
第三节 两独立样本t检验
▪ 两独立样本t 检验(two independent sample t-test),又称成组 t 检验。
▪ 适用于完全随机设计的两样本均数的比较,其目 的是检验两样本所来自总体的均数是否相等。
▪ 完全随机设计是将受试对象随机地分配到两组中, 每组患者分别接受不同的处理,分析比较处理的 效应。
第四章 t检验和Z检验
ppt精选版
1
第一节 t检验
▪ 以 t分布为基础的检验为t检验。
▪ 在医学统计学中,t检验是非常活跃的 一类假设检验方法。
▪ 医疗卫生实践中最常见的是计量资料两 组比较的问题
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2
25例糖尿病患者 随机分成两组, 总体 甲组单纯用药物 治疗,乙组采用 药物治疗合并饮 食疗法,二个月 后测空腹血糖 (mmol/L) 问两种 样本 疗法治疗后患者 血糖值是否相同?
ppt精选版
5
单个样本 t 检验原理

T检验及应用ppt课件

T检验及应用ppt课件
⑴选择菜单:【分析】 → 【比较均值】 → 【配对样本T检验】 出现如图所示的窗口。
ppt课件.
14
喝茶前后体重平均值有较大差异, 说明喝茶后的平均体重低于喝茶 前的平均体重。
它表明在显著性水平为0.05 时,肥胖志愿者服用减肥茶 前后的体重有明显的线性变 化,喝茶前和喝茶后体重的 线性相关程度较强.
⑵选择统计量。两配对样本T检验采用T统计量。首先,对两组样本分别计算 出每对观测值的差值得到差值样本;然后,体用差值样本,通过对其均值是 否显著为0的检验来推断两总体均值的差是否显著为0.
⑶计算检验统计量观测值和概率P-值
SPSS将计算两组样本的差值,并将
相应数据代入式①,计算出T统计量的观测值和对应的概率P-值。
至此,SPSS将自动计算平均值和对应的概率P-值。分析结果如表3和表4所示。 表3.人均住房面积的基本描述统计结果
ppt课件.
100个家庭的人均住房面积 的平均值为21.2平方米, 标准差为1.7平方米
5
表4人均住房面积单样本T检验结果
总体均值的95%的置信区间 为(20.8,21.5)平方米。即: 我们有95%的把握认为家庭 人均住房面积均值在 20.8~21.5平方米之间。
⑴选择菜单【分析】 → 【比较均值】 → 【独立样本T检验】
⑵将数学成绩到【检验变量(T)】 框中。于是出现如图所示的窗口。
ppt课件.
10
⑶选择总体标识变量到【分组变 量】框中。
样本均值有一定的差异
ppt课件.
11
p>0.05,认为二者方差 无显著差异
P>0.05,因此认为两 总体的均值无显著差异。
得到的检验统计量为 t 统计量,数学定义为:
t
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课堂练习
❖ 某药物治疗高血压疗效的分析,见表1
❖ 例2:将大白鼠按照同窝、同性别和体重接 近的的原则配成8对,每对中两只大白鼠随
机确定一只进食正常饲料,另一只进食缺 乏维生素E饲料,一段时间以后,测量两组 大白鼠的肝中维生素A的含量如表9-6,问 食物中维生素E的缺乏能否影响大白鼠肝中 维生素A的含量?
❖ ⑴建立假设,确定检验水准。
❖H 0:即该:市8岁女童的 身高0 与全国8岁女童的身高相等,
❖H 1该市8岁女童的身高与全国8岁女童的身高不等, 即 0
0.05
❖ ⑵选择并计算统计量
tx0 12.7011.792.5
s n 4 100
❖ ⑶确定值和做出统计推断结论
❖ 查界值表得,即0.01<P<0.02,因此,按水准, 拒全绝国H8岁0,女接童受的H身1,高可不认等为。该市8岁女童的身高与
矿区新生儿头围
34.50cm
假设检验的基本步骤
1.建立检验假设,确定检验水准(选用单侧或双侧检验) (1)无效假设又称零假设,记为 H0;
(2)备择假设又称对立假设,记为 H1。
2. 计算检验统计量
3. 确定P值,下结论
第一节 单样本均数的t检验 (小样本)
样本均数代表的和已知总体 0 (标准值、理论值
20
配对资料的t检验1
计算得:d = -6.3 Sd = 16.76
Sd = 5.3
1)H0:μd=0
(治疗前后的Hb相同, 即d≠0是抽样误差)
H1:μd≠0 (治疗前后的Hb不同)
α= 0.05
克矽平治疗前后血红蛋白含量
患者 血红蛋白(克/升)。 编号 治疗前 治疗后
差数 (d)
1 113
140
课堂练习
❖ 例3,应用SPSS分析例5-2资料 ❖ 思考练习
12
第三节 两独立样本均数的t检验
❖ 两样本的完全随机分组设计,即将受试对 象(试验单位)完全随机地分为两组,分 别接受两种不同的处理。
❖ 两独立小样本均数的t检验,除要求两组数据均 应服从正态分布外,还要求两组数据相应的两总 体方差相等,即方差齐性。
∵t>2.131
∴ P<0.05
2.5
4)可以认为慢性肾炎患者血清无 机磷与正常人不同,即可认为慢性 肾炎会导致血清无机磷上升 。
-2.131 0 2.131
t 分布
课堂练习
❖ 例:用假设检验判断第一章例1(见excel1,)中 该市8岁健康女童的平均身高是否与全国平均
水平相等。 0 11.97
❖ 写出完整的假设检验步骤
-27
2 150
138
12
3 150
140
10
4 135
130
5
5 128
135
-7
6 100
120
-20
7 110
147
-37
8 120
114
6
9 130
138
-8
10 123
120
3
合计
-63
2)t = d –μd =(-6.3)-0 = -1.189
Sd
5.3
3)ν=n-1=10-1=9 查表得t0.05,ν=2.262
❖ 若抽查某品牌鲜奶,A批次12个样品,结果见 表1,这批奶是否合格?(我国鲜牛奶的国家 标准100毫升 天然优质乳蛋白含量 ≧2.90)
第二节 配对样本均数的t检验
医学研究中常见的配对样本: ❖ ①配成对子的两个个体分别给予两种不同的处理
(如把同窝、同性别和体重相近的动物配成一对; 把同性别、同病情和年龄相近的病人配成一对 等); ❖ ②同一个体同时分别接受两种不同处理(如同一 动物的左右两侧神经、同一份标本分成两部分); ❖ ③同一个体自身前后的比较(如高血压患者治疗 前后的舒张压比较、肝炎患者治疗前后的转氨酶 比较等)。
❖ 2.将“检验变量”设置为体重,“分组变量” 设置为“组别”;
❖ 3.点击“定义组”,分别输入1、2后点击继 续、确定。本例结果 t=3.028,v=37,p=0.004(按双侧检验)。
1 2
假设检验基本步骤如下:
演示
❖ 应用SPSS 作单样本t检验 ❖ ①进入SPSS数据编辑器,选择打开文件导入EXEL
表格、导入数据,或输入各观察值; ❖ ②单击主菜单分析→比较均值→单样本t检验; ❖ ③在对话框中双击“身高”或单击箭头按钮将“检
验变量”设为“身高”,“检验值”附值为119.7; 点击确定后即得到检验结果,t=2.531,P=0.013。
t检验
, 0 34.50cm, X 33.89cm
造成 X 0的可能原因有二:
① 抽样误差造成的; ② 本质差异造成的。
假 设 检 验 的 目 的 —— 就 是 判 断 差 别 是由哪种原因造成的。
一种假设H0
一般新生儿头围
34.50cm
另一种假设H1
抽样误差
X 33.62 ∴ P>0.05
-1.189
4)可以认为克矽平治疗对血红蛋白含 量无影响。
-2.262 0 2.262
t 分布
应用SPSS 作配对小样本t检验
①点击主菜单分析→比较均数→配对 样本的t检验; ②设置“成对变量”分别为“正常饲 料”和“缺乏维生素E饲料”,点击 确定,即可看到输出结果.
或经大量观察得到的较稳定的指标值 )的比较, 目的是推断某样本是否来自某一总体。
t X0 , n1
S/ n
例:正常人血清无机磷总体均数为4mg/dl,某地随机抽取16 个成人慢性肾炎患者,检查得血清无机磷均数为5mg/dl, 标准差为1.6mg/dl。问该地成人慢性肾炎患者的血清无机 磷是否与正常人有区别?
检验假设为
❖ P38 ❖ SPSS演示
例5-3-1
5-3-2
❖ 例5-3-3 某研究者采用两种配方,对妊娠大 鼠观察14天,观察体重(g)的变化,问两组 配方对妊娠大鼠体重的影响有无不同。
利用SPSS分析如下:
❖ 1.建立例5-3-3.sav数据文件(组1表示配方I, 组2表示配方II)后,点击主菜单分析→比较 均数→独立样本的t检验;
(即已知:μ= 4 X = 5 S = 1.6 n=16)
X>μ,有两种可能性: 抽样误差; 本质差别。
t X0 , n1
S/ n
样本均数与总体均数比较(小样本)
1)H0:μ=μ0 = 4 H1:μ≠μ0 α=0.05
2) t=
X-μ SX

5-4 1.6/ 16
=2.5 (n<100)
3)ν=n-1=16-1=15 查表得t0.05,ν=2.131
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