计量资料的统计推断检验和方差分析ppt课件
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《方差分析ANOVA》课件
假设检验
使用统计方法进行假设检验，确定因素对 均值的影响是否显著。
方差分析的应用领域
1 医学研究
2 市场调查
3 生物统计学
方差分析可用于比较 不同治疗方法的疗效， 评估药物的效果。
方差分析可帮助分析 不同广告策略的效果， 确定最佳市场推广方 案。
方差分析可应用于遗 传学研究、环境影响 评估等领域，探究不 同因素对生物现象的 影响。
方差分析中使用假设检验来确定样本均值之 间是否存在显著差异，从而判断因素的影响 程度。
统计软件的应用
方差分析通常使用统计软件进行计算和分析， 如SPSS、R、Python等工具。
单因素方差分析的步骤与示例
1
确定假设
设定原假设和备择假设，明确需要
收集数据
2
比较的样本组与因素。
采集各个样本组的数据，确保样本
方差分析的局限性与注意事项
局限性
方差分析假设样本来自正态分布总体，对离群 值敏感，样本不平衡可能导致结果不准确。
注意事项
在进行方差分析时，需要注意样本的选择、数 据的收集和处理，以及分析结果的有效解释。
总结与要点
1 方差分析
2Байду номын сангаас单因素与多因素
方差分析是一种统计 方法，用于比较多个 样本之间的均值差异。
方差分析的定义
方差分析是一种统计方法，用于比较三个或三个以上样本之间的均值差异。
方差分析的背景
方差分析起源于20世纪初的农学研究，用于比较不同农作物种植方法的效果。
方差分析的基本原理
方差分析基本原理
方差分析基于样本数据的方差和均值之间的 关系，通过计算方差的比值来判断均值是否 存在显著差异。
假设检验
使用统计方法进行假设检验，确定因素对 均值的影响是否显著。
方差分析的应用领域
1 医学研究
2 市场调查
3 生物统计学
方差分析可用于比较 不同治疗方法的疗效， 评估药物的效果。
方差分析可帮助分析 不同广告策略的效果， 确定最佳市场推广方 案。
方差分析可应用于遗 传学研究、环境影响 评估等领域，探究不 同因素对生物现象的 影响。
方差分析中使用假设检验来确定样本均值之 间是否存在显著差异，从而判断因素的影响 程度。
统计软件的应用
方差分析通常使用统计软件进行计算和分析， 如SPSS、R、Python等工具。
单因素方差分析的步骤与示例
1
确定假设
设定原假设和备择假设，明确需要
收集数据
2
比较的样本组与因素。
采集各个样本组的数据，确保样本
方差分析的局限性与注意事项
局限性
方差分析假设样本来自正态分布总体，对离群 值敏感，样本不平衡可能导致结果不准确。
注意事项
在进行方差分析时，需要注意样本的选择、数 据的收集和处理，以及分析结果的有效解释。
总结与要点
1 方差分析
2Байду номын сангаас单因素与多因素
方差分析是一种统计 方法，用于比较多个 样本之间的均值差异。
方差分析的定义
方差分析是一种统计方法，用于比较三个或三个以上样本之间的均值差异。
方差分析的背景
方差分析起源于20世纪初的农学研究，用于比较不同农作物种植方法的效果。
方差分析的基本原理
方差分析基本原理
方差分析基于样本数据的方差和均值之间的 关系，通过计算方差的比值来判断均值是否 存在显著差异。
假设检验
方差分析 PPT
H0: 1 =2 … H0: 1 =2 …
假定原假设成立
r
2 i
i1 ＝0
1
E(S A ) =
SS A 2 1
SSA ＝ SSe
1 (r 1)
FA SA / Se 1
说明条件引起的波动与试验 误差引起的波动差不多。
§1.2 单因素方差分析
方差分析的原理
➢ （5）统计量的分布
➢方差齐性 （homoscedascity）：各水平下的总体具有相 同的方差。但实际上，只要最大/最小方差小于3，分析结果
都是稳定的。可用Levene test、Brown- Forsythe‘s Test 。
§1 方差分析
主要内容
§1.1 基本概念 §1.2 单因素方差分析 §1.3 双因素方差分析 §1.4 多因素方差分析 §1.5 多重t-test方法
∼ N (02, )
r
E( i. 2 ) 2 r
E( 2 ) 2
r
[ ] r
SS A E
( )2 r
i
i.
2 i
(
1)
2
i1 j
i1
1
SA
SS A
1
r
2 i
i1
1
2
Se =
SSe
(r 1)
2
误差方差是总体方差的无偏估计
§1.2 单因素方差分析
单因素方差分析的数学模型
（4）构造原假设和统计量
§1.1 §1.2 §1.3 §1.4
§1 方差分析
主要内容
基本概念 单因素方差分析 两因素方差分析 多因素方差分析
§1.2 单因素方差分析
概述
➢单因素方差是仅仅讨论一种试验条件对试验结果有无显 著影响的分析。 ➢单因素方差分析对因素的水平数没有限制，可任意选择 ，但一般多见的是选3至6个水平。
假定原假设成立
r
2 i
i1 ＝0
1
E(S A ) =
SS A 2 1
SSA ＝ SSe
1 (r 1)
FA SA / Se 1
说明条件引起的波动与试验 误差引起的波动差不多。
§1.2 单因素方差分析
方差分析的原理
➢ （5）统计量的分布
➢方差齐性 （homoscedascity）：各水平下的总体具有相 同的方差。但实际上，只要最大/最小方差小于3，分析结果
都是稳定的。可用Levene test、Brown- Forsythe‘s Test 。
§1 方差分析
主要内容
§1.1 基本概念 §1.2 单因素方差分析 §1.3 双因素方差分析 §1.4 多因素方差分析 §1.5 多重t-test方法
∼ N (02, )
r
E( i. 2 ) 2 r
E( 2 ) 2
r
[ ] r
SS A E
( )2 r
i
i.
2 i
(
1)
2
i1 j
i1
1
SA
SS A
1
r
2 i
i1
1
2
Se =
SSe
(r 1)
2
误差方差是总体方差的无偏估计
§1.2 单因素方差分析
单因素方差分析的数学模型
（4）构造原假设和统计量
§1.1 §1.2 §1.3 §1.4
§1 方差分析
主要内容
基本概念 单因素方差分析 两因素方差分析 多因素方差分析
§1.2 单因素方差分析
概述
➢单因素方差是仅仅讨论一种试验条件对试验结果有无显 著影响的分析。 ➢单因素方差分析对因素的水平数没有限制，可任意选择 ，但一般多见的是选3至6个水平。
计量资料的统计推断
主要内容：★标准误★t分布★总体均数的估计★假设检验★均数的t检验、u 检验、方差分析医学课件园几个重要概念的回顾：★计量资料：★总体：★样本：★统计量：★参数：★统计推断：参数估计、假设检验第一节均数的抽样误差与总体均数的估计一、均数的抽样误差与标准误欲了解某地2000年正常成年男性血清总胆固醇的平均水平，随机抽取该地200名正常成年男性作为样本。
由于存在个体差异，抽得的样本均数不太可能恰好等于总体均数。
一、均数的抽样误差与标准误抽样误差：由于抽样引起的样本统计量与总体参数之间的差异⎺X -μ数理统计推理和中心极限定理表明：1、从正态总体N（μ，σ）中，随机抽取例2数为n的样本，样本均数⎺X也服从正态分布；即使从偏态总体抽样，当n足够大时⎺X也近似正态分布。
2、从均数为μ，标准差为σ的正态或偏态总体中抽取例数为n的样本，样本均数⎺X的总体均数也为μ，标准差为σ⎺X标准误含义：样本均数的标准差计算：x nσσ=／x S S n=／（标准误的估计值）注意：σ⎺X 、S ⎺X 均为样本均数的标准误标准误意义：反映抽样误差的大小。
标准误越小，抽样误差越小，用样本均数估计总体均数的可靠性越大。
医学课件园标准误用途：★衡量抽样误差大小★估计总体均数可信区间★用于假设检验二t 分布对正态变量样本均数⎺X 做正态变换（u 变换）：/X t S n μ-=/X u nμσ-=σ⎺X 常未知而用S ⎺X 估计,则为t 变换：二、t 分布t 值的分布即为t 分布/X t S nμ-=t分布的曲线：与 有关t分布与标准正态分布的比较1、二者都是单峰分布，以0为中心左右对称2、t分布的峰部较矮而尾部翘得较高说明远侧的t值个数相对较多即尾部面积（概率P值）较大。
当ν逐渐增大时，t分布逐渐逼近标准正态分布，当ν→ 时，t分布完全成为标准正态分布t界值表（附表9-1）tα/2，ν：表示自由度为ν，双侧概率P为α时t的界值t分布曲线下面积的规律：中间95%的t值：-t~t0.05/2，ν0.05/2，ν~t0.01/2，ν中间99%的t值：-t0.01/2，ν单尾概率：一侧尾部面积双尾概率：双侧尾部面积(1) 自由度（ν）一定时，p与t成反比;(2) 概率（p）一定时，ν与t成反比;三总体均数的估计统计推断：用样本信息推论总体特征。
最新人大版_贾俊平_第五版_统计学_第10章_方差分析PPT课件
• 当这个比值大到某种程度时，就可以说不同水 平之间存在着显著差异
பைடு நூலகம்
10.1.3 方差分析中的基本假定 1.每个总体都应服从正态分布
• 对于因素的每一个水平，其观察值是来自服从正态 分布总体的简单随机样本。
• 比如，每种颜色饮料的销售量必需服从正态分布 2.各个总体的方差必须相同
• 对于各组观察数据，是从具有相同方差的总体中抽 取的
10.2 单因素方差分析
10.2.1 数据结构
观察值 ( j )
1 2 : : n
水平A1
x11 x21 : : xn1
因素(A) i
水平A2
…
x12
…
x22
…
:
:
:
:
xn2
…
水平Ak
x1k x2k : : xnk
10.2.2 分析步骤
1.提出假设
• 一般提法 H0: m1 = m2 =…= mk (因素有k个水平） H1: m1 ，m2 ，… ，mk不全相等
身所造成的，后者所形成的误差是由系统性因素造成的， 称为系统误差
2.两类方差 （1）组内方差（误差平方和 、残差平方和、 SSE）
– 因素的同一水平(同一个总体)下样本数据的方差 – 比如，无色饮料A1在5家超市销售数量的方差 – 组内方差只包含随机误差
（2）组间方差（因素平方和、SSA）
– 因素的不同水平(不同总体)下各样本之间的方差 – 比如，四种颜色饮料销售量之间的方差 – 组间方差既包括随机误差，也包括系统误差
水平A ( i ) 粉色(A2) 橘黄色(A3)
绿色(A4)
1
26.5
31.2
27.9
30.8
பைடு நூலகம்
10.1.3 方差分析中的基本假定 1.每个总体都应服从正态分布
• 对于因素的每一个水平，其观察值是来自服从正态 分布总体的简单随机样本。
• 比如，每种颜色饮料的销售量必需服从正态分布 2.各个总体的方差必须相同
• 对于各组观察数据，是从具有相同方差的总体中抽 取的
10.2 单因素方差分析
10.2.1 数据结构
观察值 ( j )
1 2 : : n
水平A1
x11 x21 : : xn1
因素(A) i
水平A2
…
x12
…
x22
…
:
:
:
:
xn2
…
水平Ak
x1k x2k : : xnk
10.2.2 分析步骤
1.提出假设
• 一般提法 H0: m1 = m2 =…= mk (因素有k个水平） H1: m1 ，m2 ，… ，mk不全相等
身所造成的，后者所形成的误差是由系统性因素造成的， 称为系统误差
2.两类方差 （1）组内方差（误差平方和 、残差平方和、 SSE）
– 因素的同一水平(同一个总体)下样本数据的方差 – 比如，无色饮料A1在5家超市销售数量的方差 – 组内方差只包含随机误差
（2）组间方差（因素平方和、SSA）
– 因素的不同水平(不同总体)下各样本之间的方差 – 比如，四种颜色饮料销售量之间的方差 – 组间方差既包括随机误差，也包括系统误差
水平A ( i ) 粉色(A2) 橘黄色(A3)
绿色(A4)
1
26.5
31.2
27.9
30.8
方差分析(共66张PPT)
18~岁 21.65 20.66
… … 18.82 16 22.07 8.97
30~岁 27.15 28.58
… … 23.93 16 25.94 8.11
45~60岁 20.28 22.88 … … 26.49 16 25.49 7.19
基本步骤
（1）建立假设，确定检验水准
H0：三个总体均数相等，即三组工作人员的 体重指数总体均数相等
单因素方差分析
例1 在肾缺血再灌注过程的研究中，将36只雄性大鼠随机等分成三组， 分别为正常对照组、肾缺血60分组和肾缺血60分再灌注组，测得 各个体的NO数据见数据文件，试问各组的NO平均水平是否相同？
单因素方差分析
分析：
对于单因素方差分析，其资料在SPSS中的数据结构应当由两 列数据构成，其中一列是观察指标的变量值，另一列是用以表 示分组变量。实际上，几乎所有的统计分析软件，包括SAS， STATA等，都要求方差分析采用这种数据输入形式，这一点也暗 示了方差分析与线性模型间千丝万缕的联系。
H1：三个总体均数不等或不全相等
（2）计算检验统计量F值
变异来源
SS 自由度（df）
MS
F
组间 组内 总变异
143.406 363.86 507.36
2
71.703
8.87
45
8.09
47
（3）确定p值，作出统计推断
，本次F值处于F界值之外，说明组间均方组内 均方比值属于小概率事件，因此拒绝H0，接受 H1，三个总体均数不等或不全相等
分凝血活酶时间有无不同？
方差分析步骤 ：
（1）提出检验假设，确定检验水准
H0:μ1=μ2=μ3 H1:μ1，μ2，μ3不全相同 a=
SPSS推断统计之均值比较与方差分析 PPT课件
自变量x 顺序变量 两个分类
数值变量
“回归分析和相关分析” （因变量用虚拟变量） Logistic回归 考上大学的概率
顺序变量 两个分类
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
两个顺序变量的 两个顺序
因
秩方法
变 量
数值变量
1.“回归分析和相关分析” 两个顺序 （自变量用虚拟变量）
“回归分析和相关分析” 气温与冰激凌销售量
男女教授工资间差异
所关心的参数主要有总体均值(μ)、标准差(σ)、总体比例 (π)等
总体参数通常用希腊字母表示
2. 统计量(statistic)
用来描述样本特征的概括性数字度量,它是根据样本数 据 计算出来的一些量,是样本的函数
所关心的样本统计量有样本均值、样本标准差(s) 、样本 比例(p)等
样本统计量通常用小写英文字母来表示
•样本很小的等距或等比变量的假设检验
假设检验
✓ 样本与总体之间、样本与样本之间在描述 统计量上是否存在显著差异
✓ 显著性检验 (Significant testing) ✓ 理论基础：样本分布理论 (Sampling
distribution)
提出原假设和备择假设
什么是原假设？(null hypothesis) 1. 待检验的假设，又称“0假设” 2. 研究者想收集证据予以反对的假设 3. 总是有等号 , 或 4. 表示为 H0
有了SPSS怎么作出统计决策？
使用P值（P-value） 1. 是一个概率值 2. 如果原假设为真，P-值是抽样分布中大于
或小于样本统计量的概率
• 左侧检验时，P-值为曲线下方小于等于检
验统计量部分的面积
• 右侧检验时，P-值为曲线下方大于等于检
03.计量资料的统计推断-t检验和方差分析
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！
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？
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？
X 1 4 5.7 5 X 2 3 6.5 4
2 S 1 1 7.6 59 2 S 2 3.2 69
t 7.017 p 0.000
完全随机设计两样本几何均数比较的t检验
12名儿童分别用两种结核菌素的皮肤浸润反应结果(mm)
编号 (1) 1 2 标准品 (2) 12.0 14.5 新制品 (3) 10.0 10.0 差值d (4)=(2)(3) 2.0 4.5
3
4 … 8
15.5
12.0 … 7.5
12.5
13.0 … 6.5
3.0
-1.0 … 1.0
9
10 11 12
应用条件：差值服从正态分布！
假设检验的步骤
1. 建立检验假设，确定检验水准；
H 0 : d 0, H 1 : d 0,
0.05(双侧)
2. 计算统计量；
d 0 ~ t , n 1 Sd n
t
X 0 X 0 t , n 1 SX S n
目的:比较两总体均数是否相同。
（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！
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？
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？
X 1 4 5.7 5 X 2 3 6.5 4
2 S 1 1 7.6 59 2 S 2 3.2 69
t 7.017 p 0.000
完全随机设计两样本几何均数比较的t检验
12名儿童分别用两种结核菌素的皮肤浸润反应结果(mm)
编号 (1) 1 2 标准品 (2) 12.0 14.5 新制品 (3) 10.0 10.0 差值d (4)=(2)(3) 2.0 4.5
3
4 … 8
15.5
12.0 … 7.5
12.5
13.0 … 6.5
3.0
-1.0 … 1.0
9
10 11 12
应用条件：差值服从正态分布！
假设检验的步骤
1. 建立检验假设，确定检验水准；
H 0 : d 0, H 1 : d 0,
0.05(双侧)
2. 计算统计量；
d 0 ~ t , n 1 Sd n
t
X 0 X 0 t , n 1 SX S n
目的:比较两总体均数是否相同。
计量资料统计推断(t检验)-预防医学-课件
02
t检验的步骤
建立假设
假设检验的基本思想
设立原假设的依据
在假设检验中，通常先设立一个原假 设，然后基于样本数据对原假设进行 检验，判断是否拒绝原假设。
原假设的设立通常基于已有的研究结 果、理论或实践经验，并且原假设应 该是一个可以验证的命题。
原假设与备择假设
原假设通常是研究者想要否定的假设 ，备择假设则是研究者想要接受的假 设。
p值是用于判断是否拒绝原假设 的统计量，p值越小，说明样本 数据与原假设之间的差异越大，
越有理由拒绝原假设。
显著性水平
显著性水平是预先设定的一个临 界值，用于判断是否拒绝原假设
，通常取0.05或0.01。
结论的表述
根据p值与显著性水平的比较结 果，可以得出是否拒绝原假设的 结论，并进一步解释结果的意义
断实验处理或条件改变对数据的影响。
两独立样本t检验
总结词
用于比较两个独立样本的平均值是否存 在显著性差异。
VS
详细描述
两独立样本t检验，也称为两组独立样本t 检验，是统计学中常用的方法之一，用于 比较两个独立样本的平均值是否存在显著 差异。这种方法常用于比较不同组对象的 数据、不同条件下的独立测量等。通过计 算t统计量，我们可以判断两组独立样本 的均值是否存在显著差异，从而推断不同 组别或条件对数据的影响。在进行两独立 样本t检验时，需要注意样本来自的总体 是否具有方差齐性和正态分布等统计假设 ，以确保检验结果的准确性和可靠性。
t检验的适用范围
• t检验适用于样本量较小、数据分布情况未知或总体标准差未知的情况。在预防医学领域，t检验常用于比较两组人群的生理 指标、行为习惯等计量资料的差异。
t检验的假设条件
• 假设条件包括：样本数据来自正态分布总体、总体 方差齐性、独立样本等。在进行t检验之前，需要检 验样本数据是否满足这些假设条件，以确保统计推 断的准确性。
方差分析 PPT课件
【案例2】如何确定最优生产工艺
影响某化工厂化工产品得率的主要因素是反应温 度和催化剂种类。 为研究产品的最优生产工艺，在其他条件不变的 情况下，选择了四种温度和三种催化剂，在不同 温度和催化剂的组合下各做了一次试验，测得结 果如下： 化工产品得率试验(得率：%)
催化剂 温度 A1(60 A2(70 A3(80 A4(90
•
四、问题的一般提法
零售业
旅游业
航空公司
家电制造
1
2
3
4
5
行业
不同行业被投诉次数的散点图
方差分析的基本思想和原理
仅从散点图上观察还不能提供充分的证据证明不同
行业被投诉的次数之间有显著差异
这种差异也可能是由于抽样的随机性所造成的
需要有更准确的方法来检验这种差异是否显著，也 就是进行方差分析 所以叫方差分析，因为虽然我们感兴趣的是均值， 但在判断均值之间是否有差异时则需要借助于方
1. 因素或因子(factor)
所要检验的对象 要分析行业对投诉次数是否有影响，行业是要检验的因
素或因子
2. 水平或处理(treatment)
因子的不同表现 零售业、旅游业、航空公司、家电制造业是因子的水平
3. 观察值
在每个因素水平下得到的样本数据 每个行业被投诉的次数就是观察值
4. 试验
这里只涉及一个因素，因此称为单因素四水平的试验
5. 总体
因素的每一个水平可以看作是一个总体
比如零售业、旅游业、航空公司、家电制造业可以看
作是四个总体
6. 样本数据
被投诉次数可以看作是从这四个总体中抽取的样本数
据
6.1 方差分析引论
方差分析PPT课件
方差分析的用途
1. 用于多个样本平均数的比较 2. 分析多个因素间的交互作用 3. 回归方程的假设检验 4. 方差的同质性检验
为了规范事业单位聘用关系，建立和 完善适 应社会 主义市 场经济 体制的 事业单 位工作 人员聘 用制度 ，保障 用人单 位和职 工的合 法权益
第一节 方差分析的基本问题
▪ 一、方差分析问题的提出 问题：为了探索简便易行的发展大学生心 血管系统机能水平的方法，在某年级各项 身体发育水平基本相同，同年龄女生中抽 取36人随机分为三组，用三种不同的方法 进行训练，三个月后，测得哈佛台阶指数 如表 1 ，试分析三种不同的训练方法对女 大学生心血管系统的影响有无显著性差异。
结果的好坏和处理效应的高低，实际中具体测 定的性状或观测的项目称为试验指标。常用的 试验指标例如有：身高、体重、日增重、酶活 性、DNA含量等等。
影响因素（ experimental factor）： 观测中所
研究的影响观测指标的定性变量称之为因素。 当考察的因素只有一个时，称为单因素试验； 若同时研究两个或两个以上因素的影响时，则 称为两因素或多因素试验。
N (3, 2)
A3
61.31 60.00
┆ 67.26 69.05
为了规范事业单位聘用关系，建立和 完善适 应社会 主义市 场经济 体制的 事业单 位工作 人员聘 用制度 ，保障 用人单 位和职 工的合 法权益
分析
根据研究目的，这里有三个正态总体 N (1, 2)，N (2, 2 )， N (3 , a2 ) 。三组数据分别为来自三个总体的样本，问题是 推断 1 ,2 和 3 之间有无显著差异。 由 x1, x2, x3不相等，不能直接得出1, 2, 3不尽相等的结论， 原因是：造成 x1, x2, x3不相等可能有两个方面因素：一是 1, 2, 3 不等，二是1 2 3，但由于抽样误差，造成 x1, x2, x3 之间有差异。现在的任务是通过样本推断1, 2, 3之间有无 显著性差异。