医学统计学第3版第八章t检验

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医学统计学:第八章 t检验

医学统计学:第八章  t检验
作为总体指标)
(1)建立检验假设
H0:μ =μ0 ,即该托儿所男婴的体重发育状
况与全国九城市的同期水平相同。
H1: μ≠μ0 ,即该托儿所男婴的体重发育状
况与全国九城市的同期水平不同。
α =0.05(双侧)
(2)计算u值 本例因总体标准差σ已知,故
可用u检验。
本例n=47, 样本均数=11, 总体均数=11.18,总
验)
一、单样本t检验(样本均数与总体均数比较的t检验)
即样本均数代表的未知总体均数与已知的 总体均数(一般为理论值、标准值或经过大量 观察所得的稳定值等)进行比较。
这时检验统计量t值的计算在H0成立的前提
条件下为:
t X 0
Sn
例3.3 根据调查,已知健康成年男子脉搏的 均数为72次/分钟,某医生在一山区随机测量 了25名健康成年男子脉搏数,求得其均数为 74.2次/分钟,标准差为6.5次/分钟,能否认 为该山区成年男子的脉搏数与一般健康成年 男子的脉搏数不同?
二、配对资料的t检验
配对实验设计得到的资料称为配对资料。
医学科研中配对资料的四种主要类型: ➢ 同一批受试对象治疗前后某些生理、生化指标
的比较; ➢ 同一种样品,采用两种不同的方法进行测定,
来比较两种方法有无不同; ➢ 配对动物试验,各对动物试验结果的比较等。 ➢ 同一观察对象的对称部位。
配对资料的 t 检验
之间收缩压均数有无差别?
(1)建立检验假设
H0:μ1 =μ2 ,即该地20~24岁健康女子和
男子之间收缩压均数相同;
H1: μ1≠μ2 ,即该地20~24岁健康女子和男
子之间收缩压均数不同。 α =0.05(双侧)
(2)计算u值

医学统计学之t检验

医学统计学之t检验
1、One-Samples T Test( 单个样本t检验)过程
(1)建库:点击Variable View:
Name 双顶径值
Type Numeric
…… ……
Values
(2)输入数据:点击Data View
9.95 9.33
9.49 SPSS格式
9.00 10.09 9.15 9.52 9.33 9.16 9.37 9.11 9.27
Levene's Test for Equality of Variances
对数
Equal variances assumed
Equal variances not assumed
F 5.063
Si g. .037
Independent Samples Test
t 3.149
3.345
t-test for Equality of Means
普通资料(一般t检验) 3、两独立样本比较 (Independent-samples test) 计算公式相同
抗体滴度资料(几何均数比较的t检验)
注意:读取结果时,要先看方差是否齐,若方差不齐, 必须取方差不齐的t检验的结果。
课本P430第2题(可信区间估计)
某地调查了40-50岁冠心病患者500名的血清胆固醇,其均数 为228.6mg/dl,标准差为46.8mg/dl;同时调查了60名以上冠心病患 者30名的血请胆固醇,其均数为230.mg/dl,标准差为54.9mg/dl, 试计算两个不同年龄组冠心病患者血清胆固醇99%的可信区间。
医学统计学之t检验
一、目的要求 1、了解抽样误差的概念、掌握反映抽样误差大小的指 标—标准误的计算 2、掌握可信区间估计的方法 3、掌握样本均数与总体均数比较的方法 4、掌握配对计量资料比较的方法 5、掌握两样本均数比较的方法

医学统计学 -第08章 方差分析

医学统计学  -第08章  方差分析

第一节 方差分析的基本思想
看一个例子
例8-1 为研究钙离子对体重的影响作用,某研究者将36 只肥胖模型大白鼠随机分为三组,每组12只,分别给 予高脂正常剂量钙(0.5%)、高脂高剂量钙(1.0%)和高 脂高剂量钙(1.5%)三种不同的饲料,喂养9周,测其 喂养前后体重的差值。问三组不同喂养方式下大白鼠 体重改变是否不同?
• 三种喂养方式体重改变的平均值各不相同,这种变异 称为组间变异

是组内均值
X
与总均值
i
X
之差的平方和
360
340
组间变异反映了:
320
三种喂养方式的差异(影响), 300
同时也包含了随机误差。
280
260
240
k ni
220
SS组间
(Xi X )2
200
i1 j
180
X甲
X
X乙
X丙



3、组内变异(SS组内,variation within groups)
0.05
2、根据公式计算SS、MS及F值,列于方差分析表内(计 算过程省略)
变异来源 总变异 组间 组内(误差)
完全随机设计的方差分析表
平方和 SS 自由度
均方MS
47758.32
35
31291.67
2
15645.83
16466.65
33
498.99
F值
31.36
3、确定P值,作出判断
分子自由度=k-1=2,分母自由度=n-k=33,查F 界值表(方差分析用)
表 8-1 三种不同喂养方式下大白鼠体重喂养前后差值(g)
正常钙(0.5%) 高剂量钙(1.0%) 高剂量钙(1.5%)

医学统计学(t检验和u检验)

医学统计学(t检验和u检验)
较的 t ' 检验 • 案例 • 练习和思考 • 小结
----contents-医-学统-计学(t检验和u检验)
什么是t检验?
t 检验是假设检验中最见的一种方法,它是以t 分布为基础。由于t分布的发现使得小样本统计推断 成为可能,因而,它被认为是统计学发展史中的里 程碑之一,在医学统计学中,t检验是非常活跃的一 类假设检验方法。
6.965 4.541 3.747 3.365
1.943 1.895 1.860 1.833 1.812
2.447 2.365 2.306 2.262 2.228
3.143 2.998 2.896 2.821 2.764
1.721 1.717 1.714 1.711 1.708
2.080 2.074 2.069 2.064 2.060
并为人们接受的公认值、习惯值。
未知总体μ

已知总体μ0
医学统计学(t检验和u检验)
t 检验
例3.16 根据大量调查,已知健康成年男子听到最高 声音频率的平均数为18000Hz。某医生随机抽查25名 接触噪声作业的男性工人,测得可以听到的最高声音 频率的均数为17200Hz,标准差为650Hz。试问能否 认为接触噪声作业工人的听力水平与正常成年男性的 听力水平不同?
0
t
t1 6.154
医学统计学(t检验和u检验)
对这个样本是否来自 这个总体产生了怀疑, 因此从已知总体中抽 样,获得这样的样本 的概率太少了P<0.01。 从而认为这个样本很 有可能来自于与已知 总体有本质差别的另 一总体。
μ
总体
医学统计学(t检验和u检验)
u 检验
t 检验是根据t分布所进行的假设检验,而当 样本量n很大时,t分布就接近标准正态分布,标 准正态分布也称为u分布,而国外教科书则称为Z 分析,这时候根据u分布所进行的假设检验称为u 检验。

医学统计学第八章-t检验

医学统计学第八章-t检验

配对设计t检验(例8.2)
• 24名儿童接种卡介苗,按照年龄、性别配成12对,每对中的一 人接种新制品,另外一人接种标准品;经相同部位注射,72小 时后观察结核菌素皮肤反应的直径,请问两种疫苗的反应结果 有无差别?
编号
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
标准品
12.0 14.5 15.5 12.0 13.0 12.0 10.5 7.5 9.0 15.0 13.0 10.5
• a=0.05;双侧
• t计= 算d =检验d 统计= 量3.2t5 = 4.520; = 11
S d
sd / nd
2.491 / 12
• 查表,t 0.05/2,11 = 2.201,所以 P<0.05(P=8.7×10-4);在a=0.05的水
准上,拒绝H ,两种疫苗的反应结果
3.成组t检验
2
t检验
• 在假设检验中使用了t统计量,所以就称之为 t检验
• t检验的使用是有条件的,什么样的资料可以 计算t值?
3
t检验的使用条件
• 数值(计量资料、定量变量)变量 • 正态分布或近似正态分布 • 总体方差齐性(两样本资料) • 在满足上述条件下,如果总体标准差未知,而
且样本含量较小(n≤100),考虑使用t检验; 而如果已知总体标准差或样本含量较大(n>100 )则可以使用Z检验
• 在a=0.05的水准上,不拒绝H0,尚不认为农 村新生儿的出生体重与该地平均水平不同。
2.配对设计的t检验
• 何为配对设计? • 有时影响试验或研究结果的不仅仅是
我们所观察的因素,例如要比较两种 药物的疗效,如果两组患者在开始时 的病情严重程度相差较大,那么即使 最终两药的治愈情况不同,也不能归 结于药物差别;在这里患者的病情称 之为非处理因素或“混杂”因素 • 配对设计就是研究者为了控制可能存 在的非处理因素对研究结果的影响而 采用的一种“均衡”的设计方法

医学统计学——t检验

医学统计学——t检验

375~
390~
(frequency table),如表 405~
15
10.00
11
7.33
8
5.33
9-2。所绘的图形见图9-1。 420~435
1
0.67
合计
150
100.00
9
资料的分布类型:
1. 对称分布或正态分布; 2. 偏态分布:高峰在左侧或右侧; 3. 不规则分布:分布很散,无明显高峰
Q=X75%—X25% , Q包括了全部观察值中间的一半. (三) 方差(variance)和标准差(standard deviation)
方差:s2 X x 2 (9-9) 标准差:s


X

x

2
(9-11)
n 1
n 1
17
例 有3组同龄男孩的体重(㎏)测量值如下,其平均体重 都是30 (㎏) ,试分析其离散程度。
n为奇数:M X (n1)/ 2 n为偶数时:M [ X n/ 2 X(n/ 2)1]
②频数表法: χi 为第i组的组中值(或观察值), fi 为第
i组M(例X5数0%:) L
i f50%
n 50% fL
(9-7)
L:中位数组段下限值,ΣfL:小于L的累计频数,i:中位数15 组距
50%
)

50

25 95

308

50%

f50%=95
81 69.21(
mmol
/
L)
16
三、计算标准差---反映资料的离散程度。 数值变量数据的频数分布有集中趋势和离散程度两个主要 特征,只有两者相结合,才能全面地认识事物。 反映资料的离散程度的统计量(统计指标)有: (一) 全距(range)或极差:R=Xmax - Xmin 全距是一组观察值中最大值与最小值之差。 (二) 四分位数间距(quartile interval):

医学统计学第七、八章 假设检验的基本概念和t检验

医学统计学第七、八章  假设检验的基本概念和t检验

S x 1 − x 2 为两样本均数差值的标准误
Sx −x
1
2
⎛1 1⎞ ⎟ = S ⎜ + ⎜n n ⎟ 2 ⎠ ⎝ 1
2 c
在两总体方差相等的条件下,可将两方差合并, 求合并方差(pooled variance) S c2
2 ⎡ ( Σ x1 ) ⎤ 2 ⎢ Σ x1 − ⎥ + n1 ⎦ ⎣ = n1 − 1 + 2 ⎡ ( Σx2 ) ⎤ 2 ⎢Σ x2 − ⎥ n2 ⎦ ⎣ n2 − 1
t 检验的应用条件:
① 单样本t检验中,σ 未知且n 较小,样本取自 正态总体; ② 两小样本均数比较时,两样本均来自正态分 布总体,两样本的总体方差相等;若两总体 方差不齐可用t’检验; ③ 两大样本均数比较时,可用Z检验。
1、样本均数与总体均数比较的 t 检验
• 使用范围:用于样本均数与已知总体均数(一 般为理论值、标准值或经过大量观察所得的稳 定值等)的比较。 • 分析目的:推断样本所代表的未知总体均数 μ 与已知总体均数 μ0有无差别。 • 若 n 较大,则 tα .ν ≈ tα .∞ , 可按算得的 t 值用 v = ∞ 查 t 界值表( t 即为 Z )得P值。
回到例子:
2.计算统计量
已知μ0= 3min,n=50, X=4min
4−3 t= = 4 .7140 1 .5 / 50
υ = 50 − 1 = 49
3、确定 P 值,作出统计推断 根据算出的检验统计量如 t、z 值,查 相应的界值表,即可得到概率 P。 P值是在H0成立前提下,抽得比现有样 本统计量更极端的统计量值的概率。 P值越小只能说明:作出拒绝H0 ,接受 H1的统计学证据越充分。
X −μ X −μ 用公式:t = 或z = σX SX

医学统计学——t检验课件

医学统计学——t检验课件

医学统计学——t检验课件xx年xx月xx日contents •t检验的基本概念•t检验的原理•t检验的步骤•t检验的应用•t检验的注意事项•t检验的实例演示目录01 t检验的基本概念统计假设检验的一种,用于比较两个独立样本的平均数是否有显著差异,或一个样本的平均数与一个已知的参考值之间是否有显著差异。

t检验常用于小样本数据,特别是两个独立样本的比较。

t检验的定义t检验的适用范围适用于小样本数据,特别是两个独立样本的比较;常用于检验一个样本的平均数与一个已知的参考值之间是否有显著差异;可用于二分类变量和等级变量的比较。

两个独立样本来自的总体服从正态分布;两个独立样本来自的总体方差相等;样本数据是随机样本。

t检验的假设条件02 t检验的原理两独立样本t检验适用条件样本应来自正态分布总体,且方差相等。

结果解释根据t值和自由度,结合临界值表,确定P值,判断是否拒绝原假设。

统计假设比较两组独立样本的均值是否存在显著差异,即H0:μ1=μ2与H1:μ1≠μ2。

两配对样本t检验统计假设比较两组配对样本的差值均值是否显著非零,即H0:μ1-μ2=0与H1:μ1-μ2≠0。

适用条件样本应来自正态分布总体,且方差相等。

结果解释根据t值和自由度,结合临界值表,确定P值,判断是否拒绝原假设。

单因素方差分析t检验统计假设比较三组或多组独立样本的均值是否存在显著差异,即H0:μ1=μ2=…=μn与H1:μ1≠μ2≠…≠μn。

适用条件样本应来自正态分布总体,且方差相等。

结果解释根据F值和自由度,结合临界值表,确定P值,判断是否拒绝原假设。

如果P值小于预设显著性水平α,则认为各组均值存在显著差异;否则,认为无显著差异。

03 t检验的步骤明确研究目的明确研究目的是t检验的首要步骤,决定了数据的类型和数量。

数据筛选对数据进行筛选,去除异常值和缺失值,以确保数据的有效性和可靠性。

数据分组根据研究目的,将数据分成两组或以上,以便进行比较和分析。

医学统计学第八章-t检验

医学统计学第八章-t检验
随机数:494 567
随机数:206 126
……
试验
对照
试验
对照
对照
试验
对子号
试验组
对照组
1
门诊6
门诊1
2
门诊4
门诊2
3
门诊3
门诊5
……
……
试验组与对照组的两个观察对象均按照一定的条件配成对子, 同一对子中的“混杂”因素在二者间几乎相同;而在不同对子 间这些“混杂”因素则有可能差别很大
01
02
03
单样本资料的t检验
单样本资料的t检验
P/ 2
P / 2
t39
0
-2.023
2.023
-1.294
1.294
1/2α
1/2 α
由于t=-1.294>t0.05/2,35=-2.023,因此虽然无法准确得出P值,但仍然可以推断P>0.05(经过计算机软件得出结果P=0.203 )
在a=0.05的水准上,不拒绝H0,尚不认为农村新生儿的出生体重与该地平均水平不同。
2
样本对应的总体均数等于3.36,仅仅是由于抽样误差所致这种差别;
3
非抽样误差,二者的确有别?
4
两种情况只有一个是正确的,且二者必居其一,需要我们作出推断。
单样本资料的t检验
H0:=3.36,农村新儿体重与该地平均水平相同
H1:≠3.36,二者不同 (有可能高也有可能低,总之不相等即可)
检验水准a=0.05(双侧)
02
假设检验与区间估计的关系
2.018
前面阐述了方差齐性的情况下,如何进行两个样本均数比较的t检验
如果方差不齐,很多学者建议在这样的情况下采用自由度校正的方法计算t分布的概率,或者直接采用非参数检验

医学统计学-t检验

医学统计学-t检验

单样本t检验概述
1
定义和用途
单样本t检验是将一个样本的平均值与一个已知的总体平均值进行比较。该方法可用于检测某 一群体的平均数是否与已知平均数有显著差异。
2
计算公式
计算t值的公式为 (样本平均值-总体平均值) / 标准误差。
3
实例分析
例如,医生想检查其患者的平均血压是否与总体平均血压相同。医生可以采取一些患者的随 机抽样,进行平均血压值的估计。利用单样本t检验,医生可以比较患者平均血压和已知的总 体平均数的数量差异。
t检验在药物研发中的应用
1 疗效检验
t检验在药物研发中被广泛用于检验不同药物、不同剂量和不同给药方式的疗效。
2 药物毒性检测
t检验可用于检测药物给药对器官功能和生理指标的影响和损伤。
3 剂量选定
t检验可用于评估药物的安全性和有效性,并确定剂量的选择。
t检验在生物医学研究中的应用
基础研究
t检验在生物医学基础研究中应用 广泛,可用于比较不同基因型、 不同表观遗传信息和不同环境因 素对生物体的影响。
t检验和方差分析
方差分析
方差分析是一种用于比较三个或 更多群体之间差异的方法。它可 以用于比较顺序数据、类别数据 和等间隔数据。
t检验和方差分析的不同
t检验是用于比较两个群体之间差 异的方法,适用于均值分布差异 较小、样本较小的数据。而方差 分析适合适用于比较多个群体之 间差异的情况、以及数据间的交 互作用。
配对t检验概述
1 定义和用途
配对t检验是用于比较同一组受试者在两个不同时间点或两种不同条件下的差异。
2 计算公式
计算配对t值需用到每个块对的平均值和标准差。平均值差值除以标准误差的公式表示 t值。

医学统计学--t检验和u检验

医学统计学--t检验和u检验

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?
笃 学
精 业
修 德
厚 生
表1 两种饲料喂养大白鼠肝中维生素A的含量
对子号 (1) 1 正常饲料 缺乏维生素E饲料 差值d (2) (3) (4) 1100 3350 2450 d2 (5) 1210000
2 3 4 5 6 7 8
合计
笃 学
2000 3000 3950 3800 3750 3450 3050 —
20.99,20.41,20.10,20.00,20.91,22.60,20.99,20.41,2
0.00, 23.00,22.00。问用该法测得CaCO3含量所 得的总体均数与真值之间的差别是否有统计学 意义?
笃 学 精 业 修 德 厚 生
1.建立检验假设,确定检验水准。 双侧 H0: 0 H1: 0
数变换,再作 t 检验。
笃 学
精 业
修 德
厚 生

u 检验
1、样本与总体的u检验
u X 0

u
X 0 S n
0
n
σ0已知
σ0未知
2、两样本的u检验
u x1 x 2 s1
2

s2
2
n1
n2
笃 学
精 业
修 德
厚 生
第二节
第一类错误与第二类错误
假设检验是反证法的思想,依据 样本统计量作出的统计推断,其推断 结论并非绝对正确,结论有时也可能 有错误,错误分为两类。
Ⅰ型错误又称第一类错误(type Ⅰ error):拒绝了实际上成立的 H ,为“弃 真”的错误,其概率通常用 表示。 可 取单尾也可取双尾,假设检验时研究者可 以根据需要确定值 大小,一般规定 = 0.05或 =0.01,其意义为:假设检验中 如果拒绝时,发生Ⅰ型错误的概率为5%或 1%,即100次拒绝的结论中,平均有5次或 1次是错误的。

医学统计学——t检验课件

医学统计学——t检验课件

•t检验概述•t检验的前提条件•单一样本t检验•独立样本t检验•配对样本t检验•t检验的扩展•t检验在医学中的应用•t检验的常见错误及注意事项目录t检验的定义0102031t检验的适用范围23t检验主要用于比较两组数据的均值是否存在显著差异,例如比较两组病人的平均血压、平均血糖等指标是否存在显著差异。

t检验还可用于检测单个样本的均值与已知的某个值是否存在显著差异,例如检测某种新药的有效性。

在医学研究中,t检验常用于临床试验、流行病学调查等数据统计分析中。

t检验的历史与发展t检验起源于英国统计学家G.E.皮尔逊,最初用于解决科学实验中的数据分析问题。

随着科学技术的不断发展,t检验逐渐成为医学统计学中最常用的统计分析方法之一。

目前,t检验已经广泛应用于医学、生物、社会科学等领域的数据统计分析中,成为研究者和学者们必备的统计工具之一。

样本正态分布样本独立性独立性是指样本数据来自不同的总体,且各总体之间相互独立。

在进行t检验时,要求样本数据是来自两个或多个相互独立的总体。

如果样本数据不是来自相互独立的总体,那么t检验的结果可能会受到影响。

在实际应用中,如果样本数据不满足独立性要求,可以通过将数据分为不同的组(如按时间、按个体等)来满足独立性要求。

如果数据无法分组满足独立性要求,则可以考虑使用其他统计方法。

方差齐性单一样本t检验是用来检验一个样本均值是否显著地不同于已知的参考值或“零”(即检验假设H<sub>0</sub>:μ=μ<sub>0</sub>)。

这种检验通常用于检验单个观察值是否与已知的参考值有显著差异。

公式t=(X-μ<sub>0</sub>)/S<sub>X</sub>/√n,其中X是样本均值,μ<sub>0</sub>是已知的参考值或“零”,S<sub>X</sub>是样本标准差,n是样本大小。

医学统计学——t检验

医学统计学——t检验

数据的正态性
t检验的前提之一是数据符合正态分布,如果数据不符合正 态分布,t检验的结果可能会受到影晌。
在医学研究中,很多数据可能并不符合正态分布,这时需 要采用其他更适合的非参数检验方法。
方差齐性
t检验要求数据的方差齐性,即各组数据的 方差不能相差太大。
如果各组数据的方差不齐,t检验的结果可 能会受到影晌,此时可以采用方差分析等方
均值与标准差
均值
均值是描述一组数据集中趋势的指标,它等于所有数据值的 总和除以数据量。在医学统计学中,我们通常使用平均值来 代表一个群体的特征。
标准差
标准差是描述一组数据变异程度的指标,它反映的是每个数 据值与均值的差异程度。标准差越大,说明数据值的变异程 度越大;标准差越小,说明数据值的变异程度越小。
协方差分析(ANCOVA)
总结词
协方差分析是一种更高级的统计分析方法 ,用于在考虑一个或多个协变量的情况下 ,比较两个或多个组的均值是否存在显著 差异。
详细描述
协方差分析的基本思想是将数据分为组间 变异和组内变异,并计算它们的比值,即F 值。与方差分析不同的是,协方差分析考 虑了协变量的影响,能够更准确地比较各 组的均值是否存在显著差异。
确定p值
使用t分布表查询与t统计量相对应的p值。
p值是当原假设为真时,获得样本数据的概率。
如果p值小于预定的显著性水平(通常为0.05),则拒绝原假设,认为样本与总体之间存在显著性差 异;否则,接受原假设,认为样本与总体之间无显著性差异。
04
t检验的实际应用
临床试验
01
确定治疗方法的疗效
在临床试验中,研究人员使用t检验来比较实验组和对照组之间的治疗
t检验的历史与发展

卫生统计学专题八:t检验

卫生统计学专题八:t检验

专题八 t 检验⒈t 检验基础t 检验是一种以t 分布为基础,以t 值为检验统计量资料的假设检验方法。

⑴t 检验的基本思想:假设在H 0成立的条件下做随机抽样,按照t 分布的规律得现有样本统计量t 值的概率为P ,将P 值与事先设定的检验水准进行比较,判断是否拒绝H 0。

⑵t 检验的应用条件:①样本含量较少(n <50);②样本来自正态总体(两样本均数比较时还要求两样本的总体方差相等,即方差齐性)。

【注】实际应用时,与上述条件略有偏离,只要其分布为单峰近似对称分布,对结果影响不大。

⑶t 检验的主要应用:①单个样本均数与总体均数的比较;②配对设计资料的差值均数与总体均数0的比较;③成组设计的两样本均数差异的比较。

⑷单样本t 检验基本公式:t=x0s x μ-=nsx 0μ- υ=n-1⒉z 检验z 分布(标准正态分布)是t 分布的特例,当样本n ≥50或者总体σ已知时用z 检验。

⑴单样本z 检验基本公式:z=nsx 0μ- 或 z=nx 0σμ-⑵单样本z 检验的步骤与单样本t 检验的基本相似。

⒊配对设计均数的比较 配对设计是为了控制某些非处理因素对实验结果的影响而采用的设计方式,应用配对设计可以减少实验误差和个体差异对结果的影响,提高统计处理的效率。

⑴配对设计的主要四种情况:①配对的两受试对象分别接受两种处理,如在动物实验中,常先将动物按照窝别、体重等配对成若干对,同一对的两受试对象随机分配到实验组和对照组,然后观察比较两组的实验结果。

②同一样品用两种不同方法测量同一指标或接受不同处理。

③自身对比,即将同一受试对象(实验或治疗)前后的结果进行比较。

④同一对象的两个部位给予不同处理。

⑵对配对资料的分析:一般用配对t 检验,其检验假设为:差值的总体均数为0即μd =0。

计算统计量的公式为:t=ns 0d d-,υ=n-1式中d 为差值的均数;s d 为差值的标准差;n 为对子数。

⑶关于自身对照(同体比较)的t 检验:①在医学研究中,我们常常对同一批患者治疗前后的某些生理、生化指标进行测量以观察疗效,对于这些资料可以按照配对t 检验。

医学统计学之t检验

医学统计学之t检验

方差不齐
方差齐时(P>0.05) 选择此行结果
方差不齐时(p<0.05)选 择此行结果
第4题:题略。
题意分析:配对计量资料比较的t检验
H0: μd=0
H1:μd ≠0 α=0.05
查表得:… … (判断P值,下统计结论和专业结论)
SPSS操作过程
1、Paired-Samples T Test(配对t检验)过程
SPSS操作过程
结果
方差齐性 检验
两样本均 数比较t检 验的t值
两样本均 数比较t检 验的t值对 应的P值
方差齐
F值,P值
Independent Samples Test Lev ene's Test f or Equality of Variances t-test f or Equality of Means 95% Confidence Interv al of the Mean F 脂联素 Equal v ariances assumed Equal v ariances not assum ed .428 Sig. .518 t 16.025 16.025 df 28 24.488 Sig. (2-tailed) .000 .000 Diff erence 4.78000 4.78000 Std. Error Diff erence .29828 .29828 Diff erence Lower 4.16900 4.16503 Upper 5.39100 5.39497
味着对固定样本含量n作100次随机抽样,可算得100个可信区间,有95个可信区间包括 了总体均数,只有5个可信区间不包括体均数,即获错误的概率是5%,5%是小概率事件, 对一次试验而言出现的可能性小,因此,在实际应用中就认为总体均数在算得的可信区 间内。

医学统计学——t检验课件

医学统计学——t检验课件

样本量大小的问题
足够的样本量是t检验准确性的重要保障
如果样本量过小,t检验的结果可能不准确。
确定合适的样本量
在医学研究中,一般认为样本量至少需要达到30才能进行t检验。同时,可以使用如Bootstrap、jackknife等 重采样方法来评估t检验的稳定性。
06
t检验的复习与巩固
概念辨析
t检验
医学统计学——t检验课件
xx年xx月xx日Βιβλιοθήκη contents目录
• t检验的基本概念 • t检验的原理 • t检验的步骤 • t检验的应用 • t检验的局限性 • t检验的复习与巩固
01
t检验的基本概念
t检验的定义
总结词
t检验是一种常用的参数检验方法,用于比较两组数据的均值 是否存在显著差异。
详细描述
计算t值
正态性检验
对数据进行正态性检验,以确定数据是否符合正态分布。
t值计算
根据样本数据计算t值,并确定自由度。
查表得出p值
p值定义
p值是统计学中表示样本数据是 否显著的重要指标。
p值计算
使用t值和自由度查表得出p值 。
解读p值
根据p值大小,判断样本数据的 显著性,从而得出结论。
04
t检验的应用
t检验是通过计算t值来评价两组数据之间的差异程度,以确定 这种差异是随机误差引起还是处理效应引起。
t检验的适用范围
总结词
t检验适用于小样本数据,特别是样本数据呈正态分布或近似正态分布的情况 。
详细描述
在医学研究中,t检验常用于比较两组病例的疗效、安全性等指标的差异,也 可以用于评价不同剂量、不同处理方式之间的差异。
实例
例如在肺癌患者的预后评估中,根据患者年龄、性别、病理 类型、肿瘤大小、淋巴结转移情况等数据,使用t检验进行统 计分析,可以得出患者的生存期是否存在显著差异,从而为 临床医生提供参考依据。

医学统计学第3版第八章t检验

医学统计学第3版第八章t检验


水准,拒绝H0,接受H1,差别有统计学
意义,即根据现有资料可认为该地区男性新生儿临产前双顶径(BPD)大于一般新生儿。
=0.05
例8-3 为了解医学生的心理健康问题,随机抽取了某医科大学在校学生208名,用SCL-90量 表进行测定,经统计得因子总分的均数为144.9,标准差为35.82。现已知全国因子总分的均 数(常模)为130,问该医科大学在校生的总分是否与全国水平不同?

σ12 = σ22
(1) 样本含量n 较大( n≥100)
(2) (2) n 虽小但总体标准差 已知
(3) (不常见)。
σ
应用类型: 样本均数与总体均数的比较 配对t 检验 成组设计两样本均数的比较
一、样本均数与总体均数的比较 ( One-sample test )
目的:推断样本均数代表的未知总体均数 µ 与已知总体均数 µ0 (一般为理论值、 标准值或经大量观察所得的稳定值等) 有无差别
⑵ 选定检验方法,计算检验统计量 由于两组样本量<100,且方差齐,故选用t检验。
已知: n 14,x 8 1 9.5 6,s 3 1 7 .66 n 24,x 6 2 93 ,s2 7 8 3 .23
t
x1x2
96.5393.73
1.708
(n11)s12(n21)s22(11) n1n22 n1 n2
医学统计学第3版第八章t检验
主要内容
一、样本均数与总体均数的比较
二、配对设计均数的比较 三、 两样本均数的比较
四、正态性检验与方差齐性检验 五、t′检验
t检验和z检验
t 检验的应用条件: z 检验应用条件:
σ ⑴ 总体标准差 未知;
⑵ 样本含量n 较小(n <100) ; ⑶ 样本来自正态总体; ⑷ 两样本均数比较时方差齐,

四川大学医学统计第八章t检验

四川大学医学统计第八章t检验
❖ 配对设计:将受试对象的某些重要特征按相近的 原则配成对子,目的是消除混杂因素的影响,一 对观察对象之间除了处理因素(研究因素)之外, 其它因素基本齐同,每对中的两个个体随机给予 两种处理。
1.两种同质对象分别接受两种不同的处理,如性别 、年龄、体重、病情程度相同配成对子。
8
二、 配对样本t 检验
别配成12对,每对中的2名儿童分别接种两种结核
菌素,一种为标准品,另一种为新制品,分别注射
10
❖ 在儿童的前臂,72小时后记录两种结核菌素的 皮肤反应平均直径,见表8.1,问儿童皮肤对两 种不同结核菌素的反应性有无差别?
❖1. 建立检验假设,确定检验水准
H0 : d 0 H1 : d 0 0.05
两总体方差不等
0.10
❖2. 计算检验统计量
F
S12(较大) S22(较小)
1.792 0.562
10.217
23
五、t′检 验
v1 n1 110 1 9, v2 n2 1 50 1 49
3. 确定 P 值,作出统计推断
查界值表(附表4),得 P 0.10按 0.1水0 准,拒 绝 接H0受 H,1 差异具有统计学意义,故可认为两 总体方差不齐。
❖ 肺癌患者:n1 10,X1 6.21 cm,S1 1.79 cm
❖硅沉着病0期患者:n2 50,X 2 4.34 cm, ❖ S2 0.56 cm
22
五、t′检 验
❖ (一)首先进行方差齐性检验 ❖1. 建立检验假设,确定检验水准
❖H0 :
12
2 2
两总体方差相等
❖H1 :
2 1
2 2


14
三、两独立样本t检验

生物统计学第八章__t检验

生物统计学第八章__t检验
16
第一节 单样本均数的 t 检验
(one sample / group t-test) 即样本均数 X (代表未知总体均数µ) 一般为理论值、 与已知总体均数µ0(一般为理论值、标准值 或经过大量观察所得稳定值等)的比较。 或经过大量观察所得稳定值等)的比较。 应用条件: 应用条件:资料服从正态分布
19
(1)建立检验假设,确定检验水准 建立检验假设,
H0: µ=µ0 =140g/L,即铅作业男性工人平 140g/L g/L,
均血红蛋白含量与正常成年男性平均值相等
H1: µ≠µ0=140g/L , 即铅作业男性工人平 140g/L g/L,
均血红蛋白含量与正常成年男性平均值不等
α =0.05
20
7
f(t)
ν─>∞(标准正态曲线) ν=5
ν=1
-5.0
-4.0
-3.0
-2.0
-1.0
0.0
1.0
2.0
3.0
4.0
5.0
t
图3-3 不同自由度下的t 分布图
8
1.特征: .特征:
单峰分布, 为中心,左右对称; ① 单峰分布,以 0 为中心,左右对称; 越小, 值越分散, ② 自由度ν 越小,则 t 值越分散,t 分布的峰部 越矮而尾部翘得越高; 越矮而尾部翘得越高; ③当ν 逼近∞, SX 逼近 σ X , t 分布逼近 u 分布, 当 逼近∞ 分布, 故标 分布的特例。 准正态分布是 t 分布的特例。
Sd = (Σ d ) 2 Σd 2 − n = n −1 (2.724) 2 0.8483 − 10 = 0.1087 10 − 1
30
按公式( 按公式(8-2)
14
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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
⑵ 选定检验方法,计算检验统计量 根据题目资料类型,可见,该资料差值构成样本与总体之间的比较,可用样本-总
体的t检验。依公式计算检验统计量:
d2 ( d)2 3882(130)2
4
13.3
5
12.0
6
12.0
7
14.6
8
14.6
9
12.0
10 12.3
合计
பைடு நூலகம்12.0 13.3 10.6 12.0 12.0 10.6 10.6 14.6 12.7 13.3 Σd =12.7
4.0 -1.3 4.0 1.3 0.0 1.4 4.0 0.0 -0.7 0.00 Σd2 =53.83
16.00 1.69 16.00 1.69 0.00 1.96 16.00 0.00 0.49 0.00
⑴ 建立检验假设,确定检验水准 H0:µd=0,即手术前后舒张压无变化 H1:µd≠0,即手术前后舒张压有变化
α= 0.05 ,双侧检验
⑵ 选定检验方法,计算检验统计量 根据题目资料类型,可见,该资料差值构成样本与总体之间的比较,可用样本-总
s
x2(x)/n
107.397(11.376)2/12 0.29
n1
121
txu0 9.489.32.15 s/ n 0.29/ 12
n112111
(3)确定P 值,作出统计推断

查t 界值表,得单测t0.05,11= 1.796,
11 本案例的统计量t = 2.15>1.796,因此P < 0.05,
➢ 基本原理: 假设两种处理的效应相同, 即μ1=μ2 ,则μ1 - μ2 =0 (即已知总体均数μd = 0),检验 差数的样本均数 d 与所代表的未知 总体均数μd 与 0 的比较
目的 :推断两种处理的效果有无差别或 推断某种处理有无作用
应用条件:差值d服从正态分布
t 公式:
d
S / 上式中d 表示差值,ν=n-1 (n 为对子数) d
• 两样本的总体方差齐同(

12 22
注:
➢ 正态分布的经验判断方法

s x
可怀疑该资料呈偏态分布
可认为资料呈偏态分布
s 3x否则可认为近似正态
➢ 方差齐性的经验判断方法
若 s12 / s22 3 或 s1 / s2 2 s12 / s22 5
可怀疑两样本总体方差不等
可认为两样本总体方差不等 否则可认为两总体方差相等
例8-5 某医生在研究肾动脉成形术后血流动力血的改变中,观察了10名患者手术前后舒张压 的变化,见下表,问手术前后舒张压有无变化?
表8-2 手术前后舒张压变化情况(Kpa)
患者号 舒张压
治疗前后之差
手术前 手术后
d
d2
(1) (2)
(3) (4)=(2)-(3) (5)
1
16.0
2
12.0
3
14.6

σ12 = σ22
(1) 样本含量n 较大( n≥100)
(2) (2) n 虽小但总体标准差 已知
(3) (不常见)。
σ
应用类型: 样本均数与总体均数的比较 配对t 检验 成组设计两样本均数的比较
一、样本均数与总体均数的比较 ( One-sample test )
目的:推断样本均数代表的未知总体均数 µ 与已知总体均数 µ0 (一般为理论值、 标准值或经大量观察所得的稳定值等) 有无差别
[案例8-2] 通过以往大量研究显示汉族足月正常产 男性新生儿临产前双顶径(BPD)均数为9.3cm。某 医生记录了某山区12名汉族足月正常产男性新生儿 临产前双顶径(BPD)资料如下:9.95、9.33、 9.49、9.50、10.09、9.15、9.52、9.33、9.16、 9.37、9.60、9.27。试问该地区男性新生儿临产前 双顶径(BPD)是否大于一般新生儿?
条件:理论上要求资料来自正态分布总体
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:
② σ未知且n较小:
z x
x
( )
t x μ0 x μ0
s
s
x
n
(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8.0cm。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8.6cm,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?
二、配对t 检验(paried t-test )
配对设计:两组观察对象除了研究因素不 同外,其它的可能影响研究结 果的因素相同或相似。
配对设计主要有以下四种情况:
⑴ 两个同质受试对象分别接受两种不同的处理 ⑵ 同一受试对象分别接受两种不同的处理 ⑶ 同一受试对象接受某种处理的前后数据 ⑷ 同一受试对象的两个不同部位的数据
若σ未知,但已知s=8.6cm可用样本-总体 的 t 检验,依公式计算检验统计量:
t x0 x0 1721701.163
sx
s
8.6
n
25
n125124
t =1.163<t 0.05/2(24)=2.064,P >0.05,按α=0.05 检验水准,不拒绝H0, 差异无统计学意义,即尚不能 认为该地现在20岁成年男子平均身高与以往不同。
(1)建立假设,确定检验水准
H0 :该地区男性新生儿临产前双顶径(BPD)与 一般新生儿无差别,即
H1 :该地区男性新生儿临产前双顶径(BPD)大 于一般新生儿,即
0
=0.05 (单测)
0
(2)计算检验统计量 t 值
已知 n =12,
x 1.7 1 , 6 3 x 2 1.0 3,x 7 7 n 9 x 11 .7 12 9 6 3 .48
• 已知 :μ0 = 130 x = 144.9,
n = 208>100,为大样本
⑴ 建立检验假设,确定检验水准 H0:µ=µ0=130,即该医科大学在校生的总分 与全国水平相同 H1:µ≠µ0=130,即该医科大学在校生的总分 与全国水平不同
α= 0.05,双侧检验
⑵ 选定检验方法,计算检验统计量
体的t检验。依公式计算检验统计量:
d2 ( d)2 53.83(12.7)2
sd
n n1
10 2.05(Kpa) 101
d
t d
d 0
1.27
1.96
s
sd
2.05
d
n
10
n11019
⑶ 确定P值,作出推断结论
以υ=9,t=1.96,查t值表 t 0.05/2(9)=2.262, t<t 0.05/2(15),则P >0.05。不拒绝H0, 差异无统计学意义。可认为手术前后舒张压无变化。

水准,拒绝H0,接受H1,差别有统计学
意义,即根据现有资料可认为该地区男性新生儿临产前双顶径(BPD)大于一般新生儿。
=0.05
例8-3 为了解医学生的心理健康问题,随机抽取了某医科大学在校学生208名,用SCL-90量 表进行测定,经统计得因子总分的均数为144.9,标准差为35.82。现已知全国因子总分的均 数(常模)为130,问该医科大学在校生的总分是否与全国水平不同?
两样本t检验的统计量在 H0 : μ1 = μ2 的条件下为:
t x1 x 2 s x1 x 2
n1n2 2
合并标准误的计算为:
s x1x2
sc2(n11
1 n2
)
两组的共同方差—合并方差sc2计算为:
[
sc2
( x12
x1)2 ][ n1
( x22
n1 n2 2
x2)2 ] n2
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 合计
113 125 126 130 150 145 135 105 128 135 100 130 110 115 120 155
140
27
150
25
138
12
120
- 10
140
-10
145
0
135
0
115
10
135
7
130
⑵ 选定检验方法,计算检验统计量 由于两组样本量<100,且方差齐,故选用t检验。
已知: n 14,x 8 1 9.5 6,s 3 1 7 .66 n 24,x 6 2 93 ,s2 7 8 3 .23
t
x1x2
96.5393.73
1.708
(n11)s12(n21)s22(11) n1n22 n1 n2
-5
120
20
133
3
147
37
125
10
114
-6
165
10
Σd=130
725 625 144 100 100 0 0 100 49 25 400
9 1369 100 36 100 Σd2=3882
[分析] 由于每个男子均用两种方法检测血红蛋白即采用配对的方式进行设计,假设两检测 方法无差别的话,则两方法检测值的差应为0,然而,由于抽样误差的影响,可导致两方法 检测值差值不为0。因此,可以以差值为观察对象,检验差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。
α= 0.05,双侧检验
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:
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