t检验

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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。

分析化学中t检验的名词解释

分析化学中t检验的名词解释

分析化学中t检验的名词解释在分析化学中,t检验(t-test)是一种常用的统计方法,用于比较两组数据之间的差异性是否显著。

它是由英国统计学家William Sealy Gosset(更为人所熟知的是他的笔名Student)于1908年提出的。

1. t检验的基本原理t检验基于t分布,是统计学中一类常见的概率分布。

当数据符合特定条件(包括总体近似正态分布、总体方差未知等)时,t检验可以使用t分布进行推断。

t分布相对于正态分布拥有更宽的尾部,这意味着它可以更好地处理样本量较小的情况。

2. t检验的类型根据研究设计和实验目的的不同,t检验可以分为两种类型:独立样本t检验和配对样本t检验。

2.1 独立样本t检验独立样本t检验用于比较两组独立的样本之间的差异。

例如,我们可以通过独立样本t检验来确定两种不同施肥方式对作物生长的影响是否显著。

2.2 配对样本t检验配对样本t检验适用于对同一组样本进行两次测量,比较两次测量结果之间的差异是否显著。

例如,我们可以通过配对样本t检验来验证某种新药物在治疗前后的疗效是否有统计学上的显著差异。

3. t检验的计算步骤进行t检验时,我们需要按照以下步骤进行计算:3.1 收集数据首先,我们需要收集所需的数据样本。

对于独立样本t检验,我们需要分别获得两个独立群体的数据;对于配对样本t检验,我们需要获取同一群体的两个相关变量的数据。

3.2 计算均值和标准差接下来,我们计算每个样本的均值和标准差。

均值表示数据的中心趋势,标准差表示数据的离散程度。

3.3 计算t值根据独立样本t检验和配对样本t检验的具体公式,我们可以计算得出t值。

t 值表示样本之间的差异程度,t值越大说明差异越显著。

3.4 判断差异的显著性最后,我们使用t分布表来查找对应t值的显著性。

通常,在设定的显著性水平(如α=0.05)下,查找t分布表中的临界值。

如果计算得到的t值大于临界值,则可认为差异是显著的。

4. t检验的应用场景t检验在分析化学中广泛应用于各种实验设计和数据分析中。

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。

t检验的原理

t检验的原理

t检验的原理t检验是统计学中一种常用的假设检验方法,用于检验样本均值是否与总体均值有显著差异。

t检验的原理是基于样本均值与总体均值之间的差异,以及样本大小和样本标准差的影响。

本文将详细介绍t检验的原理,包括t检验的基本概念、t检验的类型、t检验的假设检验过程、t检验的统计推断及t检验的应用。

一、t检验的基本概念t检验是一种比较两个样本均值是否有显著差异的方法,它的基本概念包括:1. 样本均值:样本中所有数据的平均值,用于代表样本的中心位置。

2. 总体均值:总体中所有数据的平均值,用于代表总体的中心位置。

3. 样本标准差:样本中所有数据离均值的距离的平均值,用于表示样本的离散程度。

4. 样本大小:样本中数据的个数,用于表示样本的大小。

5. t值:用于比较两个样本均值之间的差异,计算公式为:t = (样本均值1 - 样本均值2) / (标准误差)其中,标准误差为:标准误差 = 样本标准差 / √样本大小二、t检验的类型t检验根据样本的数量、总体是否已知、样本是否独立等不同情况,可以分为以下几种类型:1. 单样本t检验:用于检验单个样本均值是否与总体均值有显著差异。

2. 独立样本t检验:用于检验两个独立样本均值是否有显著差异。

3. 配对样本t检验:用于检验两个配对样本均值是否有显著差异,如同一组人在不同时间点的得分情况。

4. 单侧t检验和双侧t检验:用于检验样本均值是否大于或小于总体均值,或者是否有显著差异。

三、t检验的假设检验过程t检验的假设检验过程包括以下几个步骤:1. 提出假设:根据研究问题提出原假设和备择假设。

2. 确定显著性水平:根据实际情况确定显著性水平,通常为0.05或0.01。

3. 计算t值:根据样本数据和公式计算t值。

4. 计算自由度:根据样本大小计算自由度。

5. 查表得到临界值:根据自由度和显著性水平查表得到临界值。

6. 判断是否拒绝原假设:如果计算得到的t值大于临界值,则拒绝原假设;否则不拒绝原假设。

T检验

T检验
统计学意义。还不能认为阿卡波糖胶囊与拜唐苹 胶囊对空腹血糖的降糖效果不同。
33
? 若两总体方差不等(
2 1


2),
2
若变量变换后总体方差齐性 可采用
t 检验(如两样本几何均数的t 检验,就是将 原始数据取对数后进行t 检验);
若变量变换后总体方差仍然不齐 可
采用t ‘ 检验或Wilcoxon秩和检验。
2
t 检验,亦称student t 检验,有下述情况: 3、配对设计资料均数比较的t检验
目的:推断两个未知总体均数1 与 2 是否有差 别用配对设计。
3
对于大样本,也可以近似用Z检验或u检验。
4
t 检验 和 Z 检验的应用条件: 1. t 检验应用条件: 总体标准差未知,且样本含量n较小时(如n<60)
10
t检验结果判断标准
检验统计量t值与t
界值关系
t t 2,
t t 2,
双侧检验
P值大小 P
P>
统计学结论
按检验水准,拒 绝H0假设,接受H1 差别有统计学意义 按检验水准,不 拒绝H0假设,可认 为差别无统计学意

11
t检验结果判断标准
检验统计量t值与t
界值关系
t t,
t 检验
1
t 检验,亦称student t 检验,有下述情况:
1、样本均数X 与已知某总体均数 比较的t检验 目的:推断一个未知总体均数 与已知总体均
数 0是否有差别,用单样本设计。
2、两个样本均数 X与1 X2比较的t检验
目的:推断两个未知总体均数1与 2 是否有差 别,用成组设计。
27
适用范围:
完全随机设计两样本均数的比较 检验方法:依两总体方差是否齐性而定。

第5章t检验

第5章t检验

3.5
12.25
10
15.0
8.0
7.0
49.20
Байду номын сангаас
11
13.0
6.5
6.5
42.25
12
10.5
合计
9.5
1.0
1.00
39(d)
195(d2)
H0:d=0, H1:d0, 0.05。
自由度计算为 ν=n-1=n-1=12-1=11,
查附表2,得t0.05(11) = 2.201,
t0.01(11) = 3.106,本例t > t0.01(11), P < 0.01,差别有统计学意义,拒绝H0,接受H1,
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
➢t检验 样本均数与总体均数比较的t检验 配对设计资料比较的t检验 两独立样本均数比较的t检验
➢样本均数与总体均数的比较的t检验,亦 称单样本t检验(one sample t test) 。
➢用于从正态总体中获得含量为n的样本, 算得均数和标准差,判断其总体均数μ 是否与某个已知总体均数μ0相同。
可认为两种方法皮肤浸润反应结果的差别有 统计学意义。
查表,t与自由度为9(10-1)时的t界值进行比 较,得到0.01<p<0.05。
P=2*[1-CDF.T(2.434,9)]
CDF.T(quant, df)。数值。返回 t 分布(指定自由度为 df)中的 值将小于 quant 的累积概率。
SPSS软件操作
• 第一步:以“血尿素氮” 为变量名,建立变量
t
df
Sig. (2-tailed) Difference Lower

t检验 标准

t检验 标准

t检验标准一、确定样本数据是否符合t检验的前提条件在应用t检验之前,需要确定样本数据是否符合以下前提条件:1. 样本数据应来自随机抽样的样本,而不是总体数据。

2. 样本数据应具有一定的数量,通常要求样本容量不小于30。

3. 样本数据应来自正态分布的总体,或者经过适当的转换后满足正态分布。

4. 样本数据应具有方差齐性,即不同样本间的方差应无显著差异。

二、选择正确的t检验类型根据实际问题的需求,选择合适的t检验类型。

以下是三种常见的t检验类型:1. 单样本t检验(One-Sample t-test):用于检验单个样本的均值是否与已知的参考值存在显著差异。

2. 双样本t检验(Two-Sample t-test):用于比较两个独立样本的均值是否存在显著差异。

3. 配对t检验(Paired t-test):用于比较两个相关样本的均值是否存在显著差异,例如同一组对象在不同条件下的观察值。

三、确定显著性水平(α)和置信水平(β)显著性水平(α)表示假设检验中拒绝原假设的概率,通常设定为0.05或0.01。

置信水平(β)表示对研究结果的置信程度,通常设定为95%或99%。

四、计算t统计量及其自由度根据选择的t检验类型和样本数据,计算t统计量及其自由度。

以下是计算步骤:1. 根据样本数据计算出均值(μ)和标准差(σ)。

2. 根据假设检验问题,确定要检验的统计量(例如μ1和μ2,或μ1和μ1-μ2等)。

3. 根据样本数据和确定的统计量,计算t统计量及其自由度。

具体的计算方法可以参考相应的统计书籍或软件说明。

五、根据t分布表确定P值根据t统计量和自由度,在t分布表中找到对应的临界值和P值。

以下是计算步骤:1. 在t分布表中,根据自由度找到相应的临界值(tα/2)和P 值(1-α)。

2. 将计算的t统计量与临界值进行比较,如果t统计量大于临界值,则P值小于α,拒绝原假设;否则,接受原假设。

3. 根据P值和显著性水平判断是否拒绝原假设。

什么是T检验

什么是T检验

T检验什么是T检验T检验,亦称student t检验(Student's t test),主要用于样本含量较小(例如n<30),总体标准差σ未知的正态分布资料。

T检验是用于小样本(样本容量小于30)的两个平均值差异程度的检验方法。

它是用T分布理论来推断差异发生的概率,从而判定两个平均数的差异是否显著。

T检验是戈斯特为了观测酿酒质量而发明的。

戈斯特在位于都柏林的健力士酿酒厂担任统计学家。

戈特特于1908年在Biometrika上公布T检验,但因其老板认为其为商业机密而被迫使用笔名(学生)。

T检验的适用条件:正态分布资料[编辑]单个样本的t检验目的:比较样本均数所代表的未知总体均数μ和已知总体均数μ0。

计算公式:t统计量:自由度:v=n-1适用条件:(1)已知一个总体均数;(2)可得到一个样本均数及该样本标准误;(3)样本来自正态或近似正态总体。

单个样本的t检验实例分析[1]例1难产儿出生体重一般婴儿出生体重μ0=3.30(大规模调查获得),问相同否?解:1.建立假设、确定检验水准αH0:μ=μ0(无效假设,null hypothesis)(备择假设,alternative hypothesis,)双侧检验,检验水准:α=0.052.计算检验统计量3.查相应界值表,确定P值,下结论查附表1:t0.05/2.34=2.032,t=1.77,t<t0.05/2.34,P>0.05,按α=0.05水准,不拒绝H0,两者的差别无统计学意义[编辑]配对样本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。

•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。

•同一受试对象或同一样本的两个部分,分别接受两种不同的处理•自身对比。

即同一受试对象处理前后的结果进行比较。

t检验总结归纳

t检验总结归纳

t检验总结归纳t检验是一种常用的统计方法,用于比较两组数据的平均值是否存在显著差异。

它基于样本均值和样本标准差,通过计算t值来判断两组数据是否具有统计学意义的差异。

本文将对t检验的基本原理、应用场景、步骤以及结果解读进行总结归纳。

一、基本原理t检验是在给定的显著性水平下,比较两组样本均值的差异是否显著。

它基于以下两个重要假设:1. 零假设(H0):两组数据的均值没有显著差异。

2. 备择假设(H1):两组数据的均值存在显著差异。

二、应用场景t检验适用于以下场景:1. 比较两组独立样本的均值差异,如对不同治疗方法的患者进行对比;2. 比较两组相关样本(配对样本)的均值差异,如对同一组学生在不同时间的考试成绩进行对比。

三、步骤进行t检验的基本步骤如下:1. 确定零假设(H0)和备择假设(H1),选择显著性水平;2. 收集两组样本数据,并计算样本均值、样本标准差以及样本容量;3. 计算t值,使用t检验公式:t = (样本均值差 - 总体均值差) / (标准误差);4. 查表或使用统计软件计算得到临界值,比较t值和临界值;5. 根据比较结果,判断零假设是否成立,并给出结论。

四、结果解读通过比较t值和临界值,可以得出以下结论:1. 若t值小于临界值,则无法拒绝零假设,即两组数据的均值没有显著差异;2. 若t值大于临界值,则可以拒绝零假设,即两组数据的均值存在显著差异;3. 结果一般还会给出p值,它表示在零假设成立情况下,观察到当前样本差异的概率。

一般而言,p值小于显著性水平(通常为0.05)时,可以拒绝零假设。

五、注意事项在进行t检验时需要注意以下几点:1. 样本容量要足够大,通常要求每组样本容量大于30,否则结果可能不准确;2. 数据的分布要符合正态分布假设,否则结果可能不准确;3. 若两组样本方差不相等,可以使用修正的t检验方法,如Welch's t检验。

六、总结t检验是一种常用的统计方法,适用于比较两组数据的平均值是否存在显著差异。

第9章t检验

第9章t检验

第9章t 检验t检验(t—tests)又称Student t检验(学生氏t检验),它用以检验单样本均数与总体均数间的差异性,两独立样本均数的差异性(独立样本t检验,又称成组t检验,团体t检验)和两样本配对样本t检验(自身对照)。

它以t分布为其理论基础,具体假设依各种问题的不同而异。

9.1 单样本均数t检验单样本均数t检验(one—Sample t-test for a Mean)可以对单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)进行比较,目的是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(即样本均数与总体均数的比较)。

[例9—1] 已知某水样中含CaC03的真值(均数)为20.7mg/L,现用某方法重复测定该水样11次,CaC03的含量(mg/L)如下:20.99,20.41,20.10,20.00,20.91,22.60,20q99,20.41,20,00,23.00,22.00问该方法测得的均数是否偏高?(杨树勤。

中国医学百科全书/医学统计学。

上海:上海科学技术出版社,1985.10.3)(1)进入SAS/Win(v8)系统,单击Solutions-Analysis-Analyst,显示分析家窗口。

建立如图9—1所示的SAS数据集文件Sasuser.CaCO3。

A为变量CaCO3;,并保存为Sasuser.CaCO3。

(2)单击Statistics-Hypothesis(假设检验) -one—Samplet-test for a Mean (单样本均数t检验),得到图9.2所示对话框。

图9.1数据文件(部分) 图9—2 one—Sample t-test for a Mean:Cac03(单样本均数t检验)对话框在图9—2所示对话框中可进行如下设置。

、V ariable,待选变量为A(CaCO3)(单击A—Variable)。

Hypotheses,假设检验。

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

第五章-t检验

第五章-t检验

单样本t检验结果显示,大学生的人际关系总分显著低于检验值15分,说明大学生的人际 关系困扰程度较轻。
在绘制表格报告统计检验结果时,研究者常用*代表p值大小。一般用**代表p<0.01,用 *代表p<0.05,p大于0.05则不标注*。
17
第 一 节
检检
验验
值样
的本
差来
异自
——


t
单 样 本
的 均 值 与
第 一 节
检检
验验
值样
的本
差来
异自
——


t
单 样 本
的 均 值 与
检指
验定
二、操作方法
( 1 ) 在 SPSS 菜 单 栏 中 选 择 【 分 析 】> 【比较均值】>【单样 本t检验】菜单命令, 如图5-1所示。
10
图5-1 单样本t检验的操作命令
第 一 节
检检
验验
值样
的本
差来
异自
——


t

t
单 样 本
的 均 值 与
检指
验定
12
二、操作方法
(3)在【检验变量】列表框下方的【检验值】 编辑框中输入某个数值,这个数值往往是总体均值 或某个已知的值。
(4)单击【选项】按钮,将弹出【单样本t检验: 选项】对话框,如图5-3所示,根据需要设定置信区 间和缺失值的处理方式。系统默认置信区间的百分 比为95%,缺失值的处理方式为【按分析顺序排除 个案】,即当计算涉及到包含缺失值的个案时,系 统自动剔除该个案。当然,研究者也可以选择【按 列表排除个案】方式,即系统先剔除所有包含缺失 值的个案后再进行分析。但在很多情况下都保持系 统默认设置,不做改变。完成设置后,单击【继续】 按钮,返回【单样本t检验】对话框。

t检验的原理方法选择和应用条件

t检验的原理方法选择和应用条件

t检验的原理方法选择和应用条件一、t检验的原理t检验是一种统计分析方法,用于比较两个样本均值是否存在显著差异。

其原理基于样本数据的均值和标准差,以及样本大小。

通过计算t值,可以判断两个样本之间的差异是否显著。

二、t检验的方法选择根据研究问题和实验设计的不同,可以选择不同的t检验方法。

以下是常见的t检验方法:1.单样本t检验:用于比较一个样本的均值与已知的总体均值之间是否存在显著差异。

适用于总体标准差未知的情况。

2.独立样本t检验:用于比较两个独立样本的均值是否存在显著差异。

适用于两个样本之间相互独立、总体标准差未知的情况。

3.配对样本t检验:用于比较同一组样本在不同条件下的均值是否存在显著差异。

适用于两个样本之间存在相关性、总体标准差未知的情况。

根据研究目的和数据特点,可以选择适合的t检验方法进行分析。

三、t检验的应用条件为了保证t检验结果的准确性和可靠性,在应用t检验时需要满足一定的条件。

以下是t检验的应用条件:1.样本数据近似正态分布:t检验建立在样本数据近似正态分布的基础上,如果样本数据不满足正态分布,可能会导致结果不准确。

2.样本独立性:当进行独立样本t检验时,两个样本应该是互相独立的,即两个样本之间没有相关性。

否则,会导致结果不准确。

3.总体标准差未知:t检验假设总体标准差未知,当已知总体标准差时,可以使用z检验进行分析。

如果以上条件都满足,就可以使用t检验进行统计分析。

四、使用t检验的注意事项在应用t检验时需要注意以下几点:1.样本大小:样本大小直接影响t检验的准确性和可靠性,通常样本大小越大,结果越准确。

2.显著性水平:在进行参数估计时,需要设置显著性水平,常见的显著性水平包括0.05和0.01,选择适合的显著性水平可以得到更可靠的结论。

3.效应大小:在比较两个样本均值时,需要考虑效应大小。

如果效应较小,样本大小可能需要更大才能得到显著的结果。

通过合理选择t检验的方法、满足应用条件,并注意上述注意事项,可以更加准确地进行数据分析和结论推断。

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。

t检验的含义及检验标准

t检验的含义及检验标准

t检验的含义及检验标准
一、t检验的含义
t检验,又称Student's t test,是一种统计学上用于比较两组数据的分布是否显著不同的检验方法。

它是基于正态分布理论,通过比较两组数据的均值和标准差,来判断它们是否来自于同一总体。

t检验广泛应用于各个领域,包括医学、生物学、经济学等。

二、t检验的检验标准
在进行t检验时,需要遵循以下步骤和标准:
1. 数据正态性检验:在实施t检验之前,需要检验数据的正态性。

如果数据不满足正态分布,t检验的结果可能会产生偏差。

常用的正态性检验方法包括直方图、P-P图、Q-Q图等。

2. 确定自由度:自由度是t检验中的一个重要参数,它决定了t分布的形状。

自由度通常等于数据量减去所比较的两个样本的个数。

例如,当比较两组数据时,自由度等于数据量减2。

3. 确定显著性水平:显著性水平是t检验中的另一个重要参数,它表示当两组数据不同时,接受这个差异的可能性。

通常,显著性水平选择0.05或0.01。

4. 计算t值:使用公式计算t值,其中涉及样本均值、标准差和自由度等参数。

t值越大,表示两组数据的差异越大。

5. 判断结果:根据t值和显著性水平,判断两组数据是否显著不同。

如果t 值大于临界值(如2.0或2.5),且显著性水平小于所选值(如0.05),则拒绝原假设,认为两组数据显著不同。

否则,接受原假设,认为两组数据无显著差异。

综上所述,t检验是一种常用的统计学方法,用于比较两组数据的分布是否显著不同。

在实施t检验时,需要遵循数据正态性检验、确定自由度、确定显著性水平、计算t值和判断结果等步骤和标准。

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练习:


P401:四-2题 P403:四-1题
三、Paired-Sample T Test

配对样本 t 检验适用于:
配对计量资料的比较,检验配对样本差值的 总体均数与0的差异有无统计学意义,以及配对样 本是否相关。

配对样本 t 检验的应用条件:
被比较的两个样本有配对关系 两个样本均来自正态总体 均值是对于检验有意义的描述统计量

计算公式:
t
0
sx

0
s/ n
ν = n-1
二、One-sample t test

例1:根据大量调查,已知健康成年男子脉搏的均 数为72次/min。某医生在某山区随机调查了54名 成年男子的每分种脉搏,如表所示。问该山区成 年男子的脉搏数的均数与成年男子脉搏的均数是 否有本质区别?
四、Independent-Samples T Test
⒍ 结果分析:
四、Independent-Samples T Test
二、One-sample t test
⒈ 建立数据文件: (例1.sav) variable “脉搏” ⒉ 正态性检验: Analyze →Descriptive Statistics → Descriptive →Variable(s):脉搏→Options… →Kurtosis 和 Skewness → Continue →OK
三、Paired-Samples T Test
治疗前、后的总体分布均为正态分布
三、Paired-Samples T Test
⒊ 配对 t 检验:
三、Paired-Samples T Test
⒊ 配对 t 检验:
三、Paired-Samples T Test
⒋ 结果分析:
Correlation :治疗前后Hb的相关系数 Sig. : 治疗前后Hb的相关系数的显著性检验, P=0.367,无相关关系。
表 克矽平治疗前后血红蛋白的含量(单位:g%) 病例号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 治疗前 11.3 15.0 15.0 13.6 12.8 11.2 12.6 11.8 12.5 13.2 14.2 14.8 治疗后 15.1 14.9 14.0 13.7 11.5 12.4 13.1 12.8 12.6 13.6 12.0 14.2
表 某山区54名成年男子的脉搏数 (单位:次/min)
68 70 73 68 72 73 74 70 73 72 72 73 75 76 68 70 72 74 72 73 74 75 72 74 76 78 75 76 73 74 76 73 78 68 70 72 72 68 70 70 72 70 74 76 72 73 76 78 70 70 70 70 72 74
均数
单样本t检验 独立样本t检验 配对样本t检验 单因素方差分析
一、Means

Means用于定量资料的统计分析。当观测量按一 个分类变量分组时,Means可进行分组计算。 用于形成分组的变量应该是其值数量少且能明确 表明其特征的变量。 使用Means求若干组的描述统计量,目的在于比 较,因此必须分组求均值。(这是与Descriptives 的不同之处)
三、Paired-Samples T Test
⒈ 建立数据文件:
(例2.sav)
var1:before = 治疗前Hb var2:after = 治疗后Hb
注意:
配对样本t 检验的数 据文件中一对数据必 须作为同一个观测量 中两个变量值。
三、Paired-Samples T Test
⒉ 正态性检验:方法一
例3:在某克山病高发区,测得12例患者与 该地14名健康人的血磷值(mg%)。其数 值如下,试进行统计分析。
表 急性克山病患者与当地健康人的血磷测定值(mg%) 编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 急性克山病患者 4.75 6.40 2.62 3.44 6.50 5.20 5.60 3.80 4.30 5.78 3.76 4.15 编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 健康人 2.38 2.60 2.10 1.80 1.90 3.65 2.30 3.80 4.60 4.85 5.80 4.25 4.22 3.84
三、Paired-Samples T Test
⒋ 结果分析:
t = -0.364,P=0.722,差异无统计学意义。
练习:


P401 四-3-⑴ P92 例8.2
四、Independent-Samples T Test

独立样本 t 检验的用途:
检验两个独立样本的总体均值的差异是否有统 计学意义。
四、Independent-Samples T Test
⒈ 建立数据文件:
(例3.sav) var1:group 1 =急性克山病患者 2 =健康人 var2:p =血磷值
四、Independent-Samples T Test
⒉拆分文件:Data → Split File …
四、Independent-Samples T Test
三、Paired-Samples T Test
计算公式:
d 0 d t sd sd / n
sd
2 2 d ( d ) /n
n 1
n 1
三、Paired-Samples T Test

例2:应用克矽平治疗硅沉着病患者12名,其治疗 前后血红蛋白的含量如下表,问该药是否引起血 红蛋白含量的显著变化?
二、One-sample t test
⒋ 结果分析:
95%CI=均数±界值×标准误
=72.57±2.009×0.361≈ (71.86, 73.30) Mean difference=Mean-Test Value =72.57-72=0.57 95%CI of difference= 95%CI-Test Value =(71.86, 73.30) -72=(-0.15, 1.30) 0在(-0.15, 1.30)内,可认为均值差与0比较无统 计学差异,即实际样本均数与已知总体均数无 统计学差异。
二、One-sample t test
⒊ 单样本 t 检验:
二、One-sample t test
⒊ 单样本 t 检验:
定义置信区间 缺失值的处理 有缺失值的观 测量,与分析 有关时被剔除
有缺失值的观测量, 从所有的分析中剔除
二、One-sample t test
⒋ 结果分析:
P=0.118>0.05,差异无统计学意义
2 c
2 2 ( n 1 ) s ( n 1 ) s 1 2 2 sc2 1 n1 n2 2

2 2 2 2 ( ) / n ( ) 1 1 1 2 2 / n2
n1 n2 2
n1 n2 2
四、Independent-Samples T Test
例:sex(1=男,2=女),称为2个水平;

单元:指因变量按分类变量值所分的组
例:因变量可按sex(1=男,2=女)分为2组,还可按 age(1=10岁,2=11岁,3=12岁)分为3组。每组因变量 称为一个单元,means过程对每个单元的因变量值求各 种描述性统计量。

水平组合:
例:有2个分类变量,sex(1=男,2=女)和age(1=10 岁,2=11岁,3=12岁),则因变量按水平组合将分为6 个单元(男10岁,男11岁,男12岁,女10岁,女11岁, 女12岁)。
⒉ 正态性检验:方法二
Analyze →Nonparametric Tests → 1-Sample K-S… →Test Variable List: before 和 after →Test Distribution: Normal →OK
三、Paired-Samples T Test
单样本K-S检验:
⒋ 拆分文件的复原: Data → Split File …
四、Independent-Samples T Test
⒌ 独立样本 t 检验:
四、Independent-Samples T Test
⒌ 独立样本 t 检验:
四、Independent-Samples T Test
⒌ 独立样本 t 检验:
t检验
辽宁医学院卫生学教研室
引言

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,来推论总体 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。
பைடு நூலகம்

又由于实验者测量技术的差别或测量仪器精确程 度的差别等也会造成一定的偏差,使样本统计量 与总体参数间存在差异。
引言

由此可以得出这样的认识:
均值不等的两个样本不一定来自均值不同的总
体。
能否用样本均数估计总体均数,两个变量均数
接近的样本是否来自均值相同的总体?换句话 说,两个样本某变量均值不同,能否说明其总 体存在差异?这是研究工作中经常提出的问题。

因此要进行均值比较。
Compare Means


一、Means

Means对数据文件要求:至少有一个连续变量、
一个分类变量(离散变量)。对连续变量求其基 本描述统计量,用分类变量来分组。
一、Means

基本功能:
分组计算指定 变量的描述统 计量,还可以 给出方差分析 表和线性检验 结果。
一、Means:常用术语
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