第五章spss两均数差别的统计意义
统计学与SPSS应用智慧树知到答案章节测试2023年山东青年政治学院
第一章测试1.某大学的一位研究人员希望估计该大学本科生平均每月的生活费支出，为此，他调查了200名学生，发现他们每月平均生活费支出是500元。
该研究人员感兴趣的总体是（）。
A:所调查的200名学生B:该大学所有的在校本科生C:该校所有大学生的总生活费支出D:该大学的所有学生答案:B2.在下列叙述中，采用推断统计方法的是（）。
A:从一个果园中采摘36个橘子，利用这36个橘子的平均重量估计果园中橘子的平均重量B:反映大学生统计学成绩的条形图C:一个城市在1月份的平均汽油价格D:用饼图描述某企业职工的学历构成答案:A3.SPSS的窗口包括（）。
A:脚本窗口B:结果窗口C:数据窗口D:语法窗口答案:ABCD4.数据分析的流程包括（）。
A:获取数据B:数据分析C:得出结论D:建立数据文件答案:ABCD5.在定义变量中，定义连续型变量常用的测量尺度是（）。
A:有序B:连续C:标度D:名义答案:C6.在SPSS软件中，构建多选题的方法有（）。
A:多重响应法B:多重二分法C:多重分类法D:多重集合法答案:BC7.在数据编辑窗口，包括哪两个视图（）。
A:数据变量B:个案变量C:数据个案D:字符数据答案:A第二章测试1.在合并文件的操作中，横向合并是从外部数据文件增加（）到当前数据文件。
A:数据B:文件C:个案D:变量答案:D2.在合并文件的操作中，纵向合并是从外部数据文件增加（）到当前数据文件。
A:个案B:数据C:变量D:文件答案:A3.在横向合并数据文件时，两个数据文件都必须事先按关键变量值（）。
A:升序排序B:不排序C:降序排序D:可升可降答案:A4.具有“将连续变量进行分组”功能的是（）。
A:计算变量B:可视分组C:个案排序D:重新编码答案:ABD5.变量级别的数据管理需要菜单中哪个菜单项加以实现（）。
A:“分析”菜单项B:“数据”菜单项C:“文件”菜单项D:“转换”菜单项答案:D第三章测试1.一组数据排序后处于中间位置上的变量值称为（）。
SPSS 教程 第五章 方差分析
目录1、单因素方差分析1)准备分析数据2)启动分析过程3)设置分析变量4)设置多项式比较5)多重比较6)提交执行7)结果与分析2、多因素方差分析1)准备分析数据2)调用分析过程3)设置分析变量4)选择分析模型5)选择比较方法6)选择均值图7)选择多重比较8)保存运算值9)选择输出项10)提交执行11)结果分析方差分析是用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。
由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状，造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。
方差分析的基本思想是：通过分析研究不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。
方差分析主要用途：①均数差别的显著性检验，②分离各有关因素并估计其对总变异的作用，③分析因素间的交互作用，④方差齐性检验。
在科学实验中常常要探讨不同实验条件或处理方法对实验结果的影响。
通常是比较不同实验条件下样本均值间的差异。
例如医学界研究几种药物对某种疾病的疗效；农业研究土壤、肥料、日照时间等因素对某种农作物产量的影响；不同化学药剂对作物害虫的杀虫效果等，都可以使用方差分析方法去解决。
方差分析原理方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个：(1) 随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示，记作SS w，组内自由度df w。
(2) 实验条件，实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。
用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和表示，记作SS b，组间自由度df b。
总偏差平方和 SS t = SS b + SS w。
组内SS t、组间SS w除以各自的自由度(组内dfw =n-m，组间dfb=m-1，其中n为样本总数，m为组数)，得到其均方MS w和MS b，一种情况是处理没有作用，即各组样本均来自同一总体，MS b/MS w≈1。
spss实验报告
专业统计软件应用实验报告第五章思考与练习3.表5.20 是某班级学生的高考数学成绩，试分析该班的数学成绩与全国的平均成绩70 分之间是否有显著性差异（数据文件：data5-16.sav）。
解：解决问题的原理：独立T样本检验提出原假设和备择假设：Ho:p<0.05，该班的数学成绩与全国的平均成绩70 分之间不存在显著相关性；H1:p>0.05，该班的数学成绩与全国的平均成绩70 分之间存在显著相关性。
第1步单样本T 检验分析设置（1）选择菜单：“分析”→“比较均值”→“单样本T 检验（S）”，打开“单样本T 检验主对话框”，确定要进行T 检验的变量并输入检验值，按如图所示进行设置。
将“成绩”选入“检验变量”中，输入待检验的值“70”，用来检验产生的样本均值与检验值有无显著性差异。
第2步“选项”对话框设置：指定置信水平和缺失值的处理方法。
第3步主要结果及分析完成以上的操作步骤后，点击“确定”按钮，运行结果如下所示，具体分析如下：下表给出了单样本T 检验的描述性统计量，包括样本数（N）、均值、标准差、均值的标准误差。
当置信水平为95%时，显著性水平为0.05，从表5.2 中可以看出，双尾检测概率P 值为0.002，小于0.05，故接受原假设，也就是说该班的数学成绩与全国的平均成绩70 分之间不存在显著相关性，即班的数学成绩与全国的平均成绩70 分之间存在显著性差异。
4. 在某次测试中，随机抽取男女同学的成绩各10 名，数据如下：男：99 79 59 89 79 89 99 82 80 85女：88 54 56 23 75 65 73 50 80 65假设样本总体服从正态分布，比较置信度为95%的情况下男女得分是否有显著性差异(数据文件：data5-17.sav)。
解：解决问题的原理：独立样本T检验提出假设和备择假设：Ho:p<0.05，男女生的成绩没有显著相关性。
H1 p>0.05，男女生的成绩有显著性相关。
SPSS及其医学应用智慧树知到答案章节测试2023年
第一章测试1.参数是指总体的统计指标。
（） A:对 B:错答案:A2.概率的取值范围为[-1,1]。
（） A:错 B:对答案:A3.统计学中资料类型包括（） A:离散型资料 B:连续型资料C:计量资料D:计数资料E:等级资料答案:CDE4.医学统计学的研究内容包括研究设计和研究分析两个方面。
（） A:对 B:错答案:A5.样本应该对总体具有代表性。
（） A:对 B:错答案:A ## 第二章测试6.定量数据即计量资料（） A:错 B:对答案:B7.定量数据的统计描述包括集中趋势、离散趋势和频数分布特征。
（） A:对B:错答案:A8.定量数据的总体均数的估计只有点估计这一种方法。
（） A:对 B:错答案:B9.定性数据是指计数资料。
（） A:错 B:对答案:A10.动态数列是以系统按照时间顺序排列起来的统计指标。
（） A:错 B:对答案:B ## 第三章测试11.单个样本t检验要求样本所代表的总体服从正态分布、（） A:对 B:错答案:A12.配对t检验要求差值d服从正态分布。
（） A:错 B:对答案:B13.Wilcoxon符号秩和检验属于非参数检验。
（） A:对 B:错答案:A14.配对设计可以用于控制研究误差。
（） A:错 B:对答案:B15.配对t检验中，P＜0.05时说明两处理组差异无统计学意义。
（） A:对 B:错答案:B ## 第四章测试16.成组t检验条件包括正态性和方差齐性。
（） A:错 B:对答案:B17.成组设计即完全随机设计两样本的情况。
（） A:错 B:对答案:B18.成组设计两组样本量一定相等。
（） A:对 B:错答案:B19.数据不满足正态性的时候，可以使用t’检验。
（） A:对 B:错答案:B20.数据不满足正态性应使用Wilcoxon符号之和检验。
（） A:错 B:对答案:B## 第五章测试21.四格表中，样本量n=30时，需要采用Fisher确切概率法。
（） A:错 B:对答案:B22.R×C表是四格表的扩大，常用于多个率或者构成比的比较。
spss平均数、标准差与变异系数
第一节 平均数
平均数是统计学中最常用的统计量，用来表明 资料中各观测值相对集中较多的中心位置。平均数 主要包括有：
算术平均数（arithmetic mean） 中位数（median） 众数（mode） 几何平均数（geometric mean） 调和平均数（harmonic mean）
(x x)2
S n 1
由于 (x x)2 (x 2 2 x x x2 )
x22x xnx2
x22(
x)2 n(
x)2
n
n
x2
(x)2 n
所以（3-11）式可改写为：
S
x2
( x)2
n
n1
（3-12）
相应的总体参数叫总体标准差，记 为σ。对于有限总体而言，σ的计算公式 为：
来粗略估计标准差。
第三节 变异系数
变异系数是衡量资料中各观测值变异 程度的另一个统计量 。
标 准差与平均数的比值称为 变异系数， 记为C·V。
变异系数可以消除单位 和 （或）平 均数不同对两个或多个资料变异程度比较 的影响。
变异系数的计算公式为：
CV S100% x
（3—15）
பைடு நூலகம்
注意，变异系数的大小，同时受平均数和 标准差两个统计量的影响，因而在利用变异系 数表示资料的变异程度时，最好将平均数和标 准差也列出。
观测值的总偏离程度。
为了解决离均差有正 、有负，离均差之 和为零的问 题 ， 可先求 离 均 差的绝 对 值 并 将 各 离 均 差 绝对 值 之 和 除以 观 测 值 个 数 n 求 得 平 均 绝 对 离差，即 Σ| xx|/n。虽然平均绝对离差可以表示资 料中各观测值的变异程度 ，但由于平均绝对 离差包含绝对值符号 ，使用很不方便，在统 计学中未被采用。
SPSS统计分析—差异分析
独立两样本t检验
定义：所谓独立样本是指两个样本之间彼此独立没有任何关联，两个独立样 本各自接受相同的测量，研究者的主要目的是了解两个样本之间是否有显著差异 存在。这个检验的前提如下：
注意： 两样本必须是独立的，即从一总体中抽取一批样本对从另一总体中抽取一
批样本没有任何影响，两组样本个案数目可以不同，个案顺序可以随意调整。 样本来自的总体要服从正态分布且变量为连续测量数据。 在进行独立两样本t检验之前，要通过F检验来看两样本的方差是否相等。
这样我们可采用一定的方法来比较组内变异和组间变异的大小如果后者远远大于前者则说明处理因素的影响确实存在如果两者相差无几则说明影响不存在这就是方差分析的基本思想
差异分析
1、均值描述—Means过程 2、t检验 3、方差分析
均值描述——Means过程
定义：Means过程是SPSS计算各种基本描述统计量的过程。 Means过程其实就是按照用户指定条件，对样本进行分组计算均 数和标准差，如按性别计算各组的均数和标准差。
• 方差分析的类型
单因素方差分析
单因素方差分析是指只单独考虑一个因素A对指标X的影响。此时其他因素都不变 或者控制在一定的范围之内。考虑因素A有k个水平，在每次水平下做ni次试验。
在方差分析中，代表变异大小，并用来进行变异分解的指标是离均差平方和。 总的变异平方和记为SST，被分解为两项：第一项是各组的离均差平方和之和，代 表组内变异（即随机变量引起的变异），称为组内平方和SSW（Within Groups）； 第二项是按样本含量大小加权的各组均数与总均数的差值平方之和，代表组间变 异（由控制变量引起的变异），称为组间平方和或者处理平方和SSB（Between Groups）。
在SPSS中利用均数和标准差做两独立样本t检验
在SPSS中利用均数和标准差做两独立样本t检验一、引言在统计学中，两个独立样本t检验被广泛应用于比较两个独立样本的均值是否存在显著差异。
它可以用于各个领域，比如医学、心理学、社会科学等等。
本文将介绍如何使用SPSS软件进行两独立样本t检验，以及如何使用均数和标准差来解读结果。
二、数据准备首先，我们需要准备好两组独立的样本数据。
例如，我们对男性和女性的身高进行比较。
我们需要收集到足够的样本数据，分别记录男性身高和女性身高。
这里我们假设每组数据的样本量相等，并且服从正态分布。
数据准备完毕后，我们可以开始进行两独立样本t检验。
三、SPSS分析步骤1. 打开SPSS软件，新建数据文件，并将收集到的数据录入到不同的变量列中。
确保每列代表一个变量，每行代表一个样本。
2. 点击“分析”选项卡，选择“比较手段”下的“独立样本t检验”。
3. 在弹出的对话框中，将两组独立样本的变量分别拖拽到左右两栏中。
点击“确定”。
4. SPSS会进行假设检验，计算两组样本的均值和标准差，并给出两组样本均值是否有显著差异的判断结果。
同时，SPSS 还会给出相关的统计指标和可视化图表帮助解读结果。
四、结果解释1. 假设检验结果SPSS会给出一个包括假设检验结果的统计表，其中包括两组样本的均值、标准差、t值、自由度、显著性水平等信息。
通过观察显著性水平是否小于设定的显著性水平（通常为0.05），我们可以判断两组样本的均值是否存在显著差异。
如果显著性水平小于设定的显著性水平，我们可以得出结论：两组样本的均值存在显著差异，即可以认为两组样本在某个变量上有不同的表现。
反之，如果显著性水平大于设定的显著性水平，我们则无法准确地判断两组样本的均值是否存在显著差异。
2. 相关统计指标除了假设检验结果，SPSS还会给出两组样本的均值和标准差，以及t值和自由度。
均值表示两组样本的平均水平，标准差代表样本值的差异程度。
t值则表示两组样本均值之差的标准误差，自由度代表样本数据参与构建t统计量的程度。
统计分析与Spss应用第五章(描述性统计分析)
选入需要描述的 变量，可选入多个
确定是否将原始数 据的标准正态变换 结果存为新变量。
变量列表顺序 字母顺序 均数升序 均数降序。
Descriptive Statistics N 血清总胆固醇 Valid N (listwise) Minimum Maximum 101 2.70 7.22 101 Mean Std. Deviation 4.6995 .86162
5.1.1 对话框界面及 各部分选项说明 【Display frequency tables复选框】确定是 否在结果中输出频数 表。 【Statistics钮】单击 后弹出Statistics对话 框，用于定义需要计 算的其他描述统计量。
集中趋势指标
百分位数指标
计算百分数时选此项
离散趋势指标 分布指标
1
.002
.000
Hale Waihona Puke .006.002b
.000
.005
639 61.974 d 65.957 55.621 9.398
e
40 40
.014 .006
.016b .009b .011b .003
b
.008 .003 .004 .000
.025 .016 .018 .006 .001
b
1
.002
.000
.002
descriptive statistics菜单主要内容
(1)频数分布表分析(Frequencies)：其特色就是产生 频数表，对分类数据和定量资料都适用。 (2)统计描述分析(Descriptive)进行一般性描述，适 用于服从正态分布的定量资料。 (3) Explore 过程：用于对数据分布状况不清楚时的 探索性分析，它会杂七杂八给出一大堆可能用到的 统计指标和统计图，让研究者参考。 (4)Crosstabs 过程则完成计数资料和等级资料的统计 描述和一般的统计检验我们常用的X2 检验也在其中 完成 (5)Ratio过程；用于对两个连续性变量计算相对比指 标，它可以计算出一系列非常专业的相对比描述指 标。
5.均值比较及差异性检验
在正态或近似正态分布的计量资料中，经 常在使用统计描述过程分析后，还要进行组 与组之间平均水平的比较。本章介绍的T检验 方法，主要应用在两个样本间比较且只能进 行一个或两个样本间的比较。如果需要比较 两组以上样本均数的差别，则需使用方差分 析方法。
T检验的基本原理是：首先假设零假设H0成 立，即样本间不存在显著差异，然后利用现 有样本根据t 分布求得t值，并据此得到相应 的概率值p，若p≤，则拒绝原假设，认为两 样本间存在显著差异。
2. 样本来自的总体应该服从正态分布。
独立样本T检验的零假设H0为两总体均值之 间不存在显著差异。
在具体的计算中需要通过两步来完成：
第一，利用F检验判断两总体的方差是否相 同；
第二，根据第一步的结果，决定T统计量和 自由度计算公式，进而对T检验的结论作出判 断。
理论步骤： 1．判断两个总体的方差是否相同
5.5 正态分布检验
正态分布是统计分析中最为重要的分布。 在SPSS中，正态分布的考察方法有：计算偏 度和峰度系数进行分析，绘制直方图或P-P图 进行观察，进行假设检验（K-S样本检验）。
K-S单样本检验是一种分布拟合优度的检 验，其方法是讲一个变量的累计分布函数与 特定分布进行比较。K-S单样本检验一共可 以检验4种比较常见的统计分布，即正态分布， 均匀分布，泊松分布和指数分布。
均值比较的使用前提
使用SPSS的均值比较过程进行统计分析时， 对使用的数据有一定要求： 1. 因变量必须是数值型变量； 2. 自变量可以使数值型或短字符型变量（8 字符以内）；
5.1 Mean过程 5.2 单一样本T检验 5.3 独立样本T检验 5.4 两配对样本T检验 5.5 正态分布检验
根据第一步的结果决定t统计量和自由度计算公式1两总体方差未知且相同情况下t统计量计算公式为2两总体方差未知且不同情况下t统计量计算公式为t统计量仍然服从t分布但自由度采用修正的自由度公式为从两种情况下的t统计量计算公式可以看出如果待检验的两样本均值差异较小t值较小则说明两个样本的均值不存在显著差异
SPSS知识点总结—重点软件知识点
数据可保存为各种格式
2.数据文件的整理（Data菜单）
插入(Insert)
观测值排序(sort):
合并文件(Merge Files):
Merge Files—Add Case（添加观察单位）:
例：new Drug(a).sav和new Drug(b).sav合并
常用的检验也在其中完成。
常用的描述统计量
集中趋势指标（Central tendency）：均数(Mean)、中位数(Median)、众数(Mode)、总和(Sum)等
离散趋势指标（Dispersion）：标准差(Std.deviation)、方差(Variance)、全距(Range)、最小值(Minimum)、最大值(Maximum)、标准误(S.E.mean)
分析
第五章：基本统计分析descriptive statistics菜单（二）
Crosstabs过程：
Crosstabs过程用于对计数资料和有序分类资料进行统计描述和简单的统计推断
在分析时可以产生2维至n维列联表，并计算相应的百分数指标。
统计推断则包括了我们常用的检验、Kappa值，分层
还可计算n维列联表的确切概率（Fisher’s Exact Test）值。
SPSS
绪论（1）
数据文件的建立、导入与导出（1）
数据文件的整理（2）
数据转换（2）
基本统计分析（基本描述和卡方检验）（4）
均数比较（2）
相关与回归分析（2）
非参数检验（2）
SPSS是软件英文名称的首字母缩写，原意为Statistical Package for the Social Sciences，即“社会科学统计软件包”。但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为Statistical Product and Service Solutions，意为“统计产品与服务解决方案”，标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。
SPSS统计分析第五章方差分析
单因素方差分析的选择项
Contrasts：可以指定一种要用t检验来检验的Priori对比,即进 行均值的多项式比较选项； Post Hoc：可以指定一种多重比较检验； Option：可以指定要输出项〕
Polynomial<多项式比较>：均值的多项式比较是包括 两个或更多个均值的比较.单因素方差分析的Oneway ANOVA过程允许进行高达5次的均值多项式比 较.Linear线性、Quadratic二次、 Cubic三次、 4th 四次、 5th五次多项式
2．水平
因素的不同等级称作水平. 例如,性别因素在一般情况下只研究两个水平：男、女.化学实验或 生物实验中的"剂量"必须离散化为几个有限的水平数.如：1ml、 2ml、4ml三个水平. 应该特别注意的是在SPSS数据文件中,作为因素出现的变量不能 是字符型变量,必须是数值型变量.例如性别变量SEX,定义为数值 型,取值为0、1.换句话说,因素变量的值实际上是该变量实际值的 代码,代码必须是数值型的.可以定义值标签F、M〔或Fema1e、 ma1e〕来表明0、1两个值的实际含义,以便在打印方差分析结果 时使用.使结果更加具有可读性.
6．协方差分析
在一般进行方差分析时,要求除研究的因素外应该 保证其他条件的一致.作动物实验往往采用同一胎 动物分组给予不同的处理,研究各种处理对研究对 象的影响就是这个道理. 例如研究身高与体重的关系时要求按性别分别进 行分析.这样消除性别因素的影响.不同年龄的身 高对体重的关系也是有区别的,被测对象往往是不 同年龄的.要消除年龄的影响,应该采用协方差分 析.
2．方差分析的假设检验
假设有m个样本,如果原假设H0：样本均数都相同 μ1=μ2=μ3=········=μm=μ,m个样本有共同的方差σ2. 则m个样本来自具有共同的方差σ2和相同的均数μ的 总体. 如果经过计算结果组间均方远远大于组内均方的F＞ F0.05<f组间,f组内>,〔括号中的两个f是自由度〕则p ＜0.05,推翻原假设,说明样本来自不同的正态总体,说 明处理造成均值的差异,有统计意义.否则,F＜F0.05<f 组间,f组内>,P＞0.05承认原假设,样本来自相同总体, 处理无作用.
第5章spss总体均值的显著性检验
方差不齐时
两两比较方法选择： 当各组方差齐性时，常用方法: S-N-K(Student-Newman-Keuls)：亦称SNK-q检验，是运 用最广泛的一种两两比较方法,该方法控制第一类错误， 只能为0.05
TUKEY：它控制的是所有比较中最大的一类错误不超过规 定的错误,适合于各组人数相等，只能为0.05. Scheffe：适合于各组人数不等时。 LSD(Least-significant difference)：最小显著差t检 验, 可指定0-1之间任何显著性水平，默认值为0.05； 检验最为敏感。
检验线性相关性。 检验的假设：因变量的均值是第一层自 变量值的线性函数。给出相关系数 及平方。 【注意】只有第一层自变量有三个以上 水平时才会出现分析结果。
4
结果形式：
5
5.1 One-Samples t Test(单样本t检验)
t检验的前提条件是样本总体服从正态分布，单样本t 检验用于检验总体均数与某常数是否有显著差异。 原假设H0:总体均值与某常数相等。
21
6.1 One -Way ANOVA：单因素方差分析 是研究在某种因素影响过程中，因变量在各个 因素水平下样本总体均值的显著性检验。 方差分析前提条件：独立性、正态性及方差齐性。 方差分析采用F检验：先将总变异平方和SST分解为 组间离差平方和SSA(控制因素引起)及组内离差平 方和SSE(随机因素引起)，即 SST=SSA+SSE 然后构造F统计量为
33
13
分析结果:
两均值差的标准误
14
5.3 Paired-Samples T Test 通过两配对样本，进行两总体均数的比较 检验。 检验的前提条件： （1）两样本必须配对，而不独立，即数目相 同且两样本值顺序不能更改； （2）两样本的总体必须服从正态分布。
spss作图均数和标准差
spss作图均数和标准差SPSS作图均数和标准差。
在SPSS中，作图是数据分析的重要环节之一。
通过作图，我们可以直观地展现数据的分布情况、趋势变化等信息。
而在作图时，均数和标准差是两个重要的统计指标，它们可以帮助我们更好地理解数据的特征。
本文将介绍如何在SPSS中绘制均数和标准差的图表，并解释如何解读这些图表。
首先，我们需要打开SPSS软件，并导入我们需要分析的数据。
在数据文件中，我们可以选择“分析”菜单下的“描述统计”选项，然后在弹出的对话框中选择我们需要分析的变量。
在选择完变量后，点击“统计”按钮，勾选“均数”和“标准差”，然后点击“确定”按钮进行计算。
接下来，我们可以通过“图表”菜单下的“直方图”选项来绘制均数和标准差的图表。
在弹出的对话框中，我们选择需要分析的变量，并将其拖动到“横轴”框中。
然后点击“选项”按钮，在弹出的对话框中选择“统计”选项卡，勾选“均数”和“标准差”，然后点击“确定”按钮进行绘图。
绘制完成后，我们可以对图表进行解读。
对于均数图表，我们可以通过柱状图或折线图来展现不同组别的均数值，从而比较它们的差异。
而对于标准差图表，我们可以通过误差线图或箱线图来展现不同组别的数据离散程度，从而比较它们的稳定性。
通过均数和标准差的图表，我们可以得出一些结论。
例如，如果不同组别的均数值有明显差异，那么我们可以认为这些组别之间存在显著差异。
而如果不同组别的标准差值较大，那么我们可以认为这些组别的数据较为分散。
这些结论可以帮助我们更好地理解数据的特征，从而为后续的分析和决策提供参考。
总之，在SPSS中绘制均数和标准差的图表是数据分析的重要步骤之一。
通过这些图表，我们可以更直观地了解数据的特征，从而为后续的分析和决策提供支持。
希望本文的介绍能够帮助读者更好地掌握SPSS作图的技巧，提高数据分析的效率和准确性。
SPSS均值检验（均数分析单样本T检验独立样本T检验）
SPSS均值检验（均数分析单样本T检验独⽴样本T检验）在统计学中，我们往往从样本的特性推知随机变量总体的特性。
但由于总体中个体之间存在差异，样本的统计量和总体的参数之间往往会有误差。
因此，均值不相等的样本未必来⾃不同分布的总体，⽽均值相等的样本未必来⾃有相同分布的总体。
也就是说，如何从样本均值的差异推知总体的差异，这就是均值⽐较的内容。
SPSS提供了均值⽐较过程，在主菜单栏单击“Analyze”菜单下的“Compare Means”项，该项下有5个过程，如图4-1。
平均数⽐较Means过程⽤于统计分组变量的的基本统计量。
这些基本统计量包括：均值（Mean）、标准差(Standard Deviation)、观察量数⽬(Number of Cases)、⽅差(Variance)。
Means过程还可以列出⽅差表和线性检验结果。
[例⼦]调查了棉铃⾍百株卵量在暴⾬前后的数量变化，统计暴⾬前和暴⾬后的统计量，其数据如下：暴⾬前 110 115 133 133 128 108 110 110 140 104 160 120 120暴⾬后 90 116 101 131 110 88 92 104 126 86 114 88 112该数据保存在“DATA4-1.SAV”⽂件中。
1）准备分析数据在数据编辑窗⼝输⼊分析的数据，如图4-2所⽰。
或者打开需要分析的数据⽂件“DATA4-1.SAV”。
图4-2 数据窗⼝2）启动分析过程在SPSS主菜单中依次选择“Analyze→Compare Means→Means”。
出现对话框如图4-3。
图4-3 Means设置窗⼝3）设置分析变量从左边的变量列表中选中“百株卵量”变量后，点击变量选择右拉按钮，该变量就进⼊到因⼦变量列表“Dependent List:”框⾥，⽤户可以从左边变量列表⾥选择⼀个或多个变量进⾏统计。
从左边的变量列表中选中“调查时候”变量，点击“Independent List”框左边的右拉按钮，该变量就进⼊分组变量“IndependentList”框⾥，⽤户可以从左边变量列表⾥选择⼀个或多个分组变量。
05SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-t检验_6.8_L
计量资料的统计分析-均数比较两个均数比较的t 检验(t-test / Student’s t-test)就是以t分布为基础的假设检验方法，实际应用时，应弄清各种检验方法的用途、适用条件和注意事项。
SPSS在其分析菜单下的的均值比较中提供的t 检验方法过程有： 单样本t检验配对样本t检验独立样本t检验例3-5 某医生测量了36名从事铅作业男性工人的血红蛋白含量，算得其均数为130.83g/L，标准差为25.74g/L。
问从事铅作业工人的血红蛋白是否不同于正常成年男性平均值140g/L？附：36名从事铅作业男性工人的血红蛋白含量的原始数据112，137， 129，126，88， 90， 105， 178，130， 128，126，103，172，116，125， 90， 96， 62，157，151，135，113，175，129， 165， 171，128， 128，160，110，140，163，100， 129， 116，127。
SPSS软件操作-例3-051） 建立数据文件数据格式：1列36行，1个反应变量，变量名为“hb”。
2）过程操作界面SPSS软件操作-例3-053）结果N均值标准差均值的标准误血红蛋白含量36130.833325.74102 4.29017单个样本统计量单个样本检验检验值=140T df Sig.(双侧)均值差值差分的95%置信区间下限上限血红蛋白含量-2.13735.040-9.16667-17.8762-.4572例3-6 为比较两种方法对乳酸饮料中脂肪含量测定结果是否不同，随机抽取了10份乳酸饮料制品，分别用脂肪酸水解法和哥特里－罗紫法测定其结果如表3-5第(1)~(3)栏。
问两法测定结果是否不同？表3-5 两种方法对乳酸饮料中脂肪含量的测定结果（%）编号（1）哥特里-8罗紫法（29）脂肪酸水解法（3）差值d（4）=（2）-（3）10.8400.5800.260 20.5910.5090.082 30.6740.5000.174 40.6320.3160.316 50.6870.3370.350 60.9780.5170.461 70.7500.4540.291 80.7300.5120.218 9 1.2000.9970.203 100.8700.5060.364合计-- 2.724SPSS软件操作-例3-061） 建立数据文件数据格式：2列10行，2个反应变量，变量名为“x1”和“x2”。
第五章spss两均数差别的统计意义
test of statistical significance 又称test 又称test of hypothesis
第一节 假设检验的基本步骤
基本步骤:4 基本步骤:4 1,建立无效假设null hypothesis和确定检 ,建立无效假设null hypothesis和确定检 验水准
– 如μ=μ0,又称检验假设hypothesis under test, 又称检验假设hypothesis 零假设,原假设,用H 零假设,原假设,用H0表示 –μ>μ0:称备择假设或对立假设alternative :称备择假设或对立假设alternative hypothesis.用 hypothesis.用H1或HA表示 –一般取α=0.05和0.01 一般取α=0.05和
x1 x2 t' = ν 1 = n1 1, ν 2 = n2 1 S '( x1 x2 ) S '( x1 x2 ) = S + S
2 x1 ' tα = 2 x2
=
S S + n1 n2
2 1
2 2
2 S x1 .tα ,ν 1 + S x22 .tα ,ν 2 2 S x1 + S x22
4,统计判断:no statistical significance (NS), statistical
significance, highly significant (P>0.05,P≤0.05,P≤0.01) (P>0.05,P≤0.05,P≤0.01) – P>α,结论为按α检验水准,不拒绝H0,无统计学意义 P>α 结论为按α检验水准,不拒绝H (统计结论),还不能认为……不同或不等(专业结论). 统计结论),还不能认为……不同或不等(专业结论) 不拒绝H 不等于接受H 不拒绝H0不等于接受H0 .此时尚没有足够的证据认为 H0成立.从决策的观点:可认为暂时接受它,或阴性 待观察. – 下结论时,对只能说拒绝H0或不拒绝H0 ;而对H1只能 下结论时,对只能说拒绝H 或不拒绝H ;而对H 说,接受H 说,接受H1 ,除此之外其他说法均不妥当
医学统计选择题
医学统计选择题第⼀章绪论1. 医学统计研究的对象是（）A. 医学中的⼩概率事件B.各种类型的数据C.动物和⼈的本质D. 有变异的医学事物E.疾病的预防和治疗2. ⽤样本推论整体，具有代表性的样本通常是指（）A. 总体中最容易获得的部分个体B.在总体中随意抽取的任意个体C. 挑选总体中的具有代表性的部分个体D.⽤⽅法抽取的部分个体E. 依照随机原则抽取总体中的部分个体3.下列观测结果属于有序数据的是（A.收缩压测量值B.脉搏数C4.随机测量误差是指（）A.由某些固定因素引起的误差B C.选择样本不当引起的误差DE.由操作失误引起的误差5.系统误差是指（）A.由某些固定的因素引起的误差C.选择样本不当引起的误差）住院天数 D.病情程度 E.四种⾎型由不可预知的偶然因素引起的误差选择总体不当引起的误差B. 由操作失误引起的误差D. 样本统计量与总体参数之间的误差E. 由不可预知的偶然因素引起的误差6. 抽样误差是指（）A. 由某些固定因素引起的误差B.由操作失误引起的误差C. 选择样本不当引起的误差D.样本统计量与总体参数之间的误差E.由不可预知的偶然因素引起的误差7?收集数据不可避免的误差是（）A.随机误差B.系统误差C.过失误差D.记录误差E.仪器故障误差8. 统计学中所谓的总体通常是指（）A.⾃然界中的所有研究对象B.概括性的研究结果C. 同质观察单位的全体D.所有的观察数据E.具有代表性意义的数据9. 统计学中所谓的样本通常是指（）A.⾃然界中所有的研究对象B.概括性的研究结果C. 某⼀变量的测量值D.数据中有代表性的⼀部分E.总体中具有代表性的部分观察单位10. 医学研究中抽样误差的主要来源是（）A.测量仪器不够准确B.检测出现错误C. 统计设计不合理D.⽣物个体的变异E.样本量不够第⼆章定量数据的统计描述1. 某医学资料数据⼤的⼀端没有确定数值描述其集中趋势适⽤的统计指标是（）A. 中位数B.⼏何均数C.均数D. P95百分位数E.频数分布2. 算数均数与中位数相⽐，其特点是（）A.不易受极端值的影响B.能充分利⽤数据的信息C. 抽样误差极⼤D.更适⽤于偏态分布资料E.更适⽤于分布不明确资料3. 将⼀组计量资料整理成频数表的主要⽬的是（）A.化为计数资料B.能充分利⽤数据信息C. 提供原始资料D.能够能精确的检验E.描述数据的分布特征4. 6⼈接种流感疫苗⼀个⽉后测定抗体滴度为1:20、1:40、1:80、1:80、1:160、1:320,求品均滴度应选⽤的指标是（）A.均数B.⼏何均数C.中位数D.百分位数E.倒数的均数5. 变异系数主要⽤于（）A.⽐较不同变异指标的变异程度B.衡量正态分布的变异程度C. 衡量测量的准确度D.衡量偏态分布的变异程度E.衡量样本抽样误差的⼤⼩6. 对于正态或近似正态分布的资料，描述其变异程度应选⽤的指标是（）A.变异系数B.离均差平⽅和C.极差D.四分位数间距E.标准差7. 已知动脉硬化患者载脂蛋⽩B的含量（mg/dl）呈明显偏态分布，描述其个体差异的统计指标应使⽤（）A.全距B.标准差C.变异系数D.⽅差E.四分位数间距8. ⼀组原始数据的分布呈正偏态分布，其数据的特点是（）A.数值离散度⼤B.数值离散度⼩C.数值偏向较⼤的⽅向D. 数值偏向较⼩的⽅向E.数值分布不均9. 对于正偏态分布总体，其均数与中位数的关系是（）A.均数与中位数相同B.均数⼤于中位数C.均数⼩于中位数D. 两者有⼀定的数量关系E.两者的数量关系不确定10. 在衡量数据的变异度时，标准差与⽅差相⽐，其主要特点是（）A.标准差⼩与⽅差B.标准差⼤于⽅差C.标准差更容易计算D. 标准差更为准确E.标准差的计量单位与原始数据相同第三章正态分布与医学参考值范围1. 正态曲线下，横轴上从均数到+ X的⾯积为（）A. 50%B. 95%C. 97.5%D. 99%E. 不能确定（与标准差的⼤⼩有关）2. 标准正态分布的形状参数和位置参数分别是（）A. 0,1B. 1, 0C. y,cD. c,⼙E. S, X3. 正态分布的均数、中位数和⼏何均数之间的关系为（）A. 均数与⼏何均数相等B.均数与中位数相等C. 中位数与⼏何均数相等D.均数、中位数、⼏何均数均不相等E. 均数、中位数、⼏何均数均相等4. 正常成年男⼦的红细胞计数近似服从正态分布，已知X=4.78*1012/L ,S=0.38*1012/L, z=（4.00—4.78）/0.38=—2.05,1—? （-2.05）=0.9798 ，则理论上红细胞计数为（）A. ⾼于4.78*1012/L的成年男⼦占97.988%B. 低于4.78*1012/L的成年男⼦占97.988%C. ⾼于4.00*1012/L的成年男⼦占97.988%D. 低于4.00*1012/L的成年男⼦占97.988%E. 在4.00*1012/L ⾄4.78*1012/L 的成年男⼦占97.98%5. 某项指标95%医学参考值范围表⽰的是（）A. 在此范围“异常”的概率⼤于或等于95%B. 在此范围“正常”的概率⼤于或等于95%C. 在“异常”总体中有95%的⼈在此范围之外D. 在“正常”总体中有95%的⼈在此范围E. 在⼈群中检测指标由5%的可能超出此范围6. 确定某项指标的医学参考范围值时，“正常⼈”指的是（）A.从未患过疾病的⼈B.患过疾病但不影响研究指标的⼈C. 排除了患过某种疾病的⼈D.排除了影响研究指标的疾病或因素的⼈E. 健康状况良好的⼈7. 某⼈群某项⽣化指标的医学参考值范围，该指标指的是（）A.在所有⼈中的波动范围B.在所有正常⼈中的波动范围C. 在绝⼤部分正常⼈中的波动范围D.在少数正常⼈中的波动范围E. 在⼀个⼈不同时间的波动范围8. 要评价某⼀地区⼀名5岁男孩的⾝⾼是否偏⾼，其统计学⽅法是（）A.⽤均数来评价B.⽤中位数来评价C.⽤⼏何均数来评价D. ⽤变异系数来评价 D.⽤参考值范围来评价9. 应⽤百分位数法计算参考值范围的条件是（）A.数据服从正态分布B.数据服从偏态分布C.有⼤样本数据D. 数据服从对称分布E.数据变异不能太⼤10. 某市1974年238名居民的发汞量（⼙mol/kg）如下，则该地居民发汞值得95%医学参考值范围是()A. <95%B. >P5C. (P2.5，P97.5)D. X+1.96SE. < X+1.64S第四章定性数据的统计描述1. 如果⼀种新的治疗⽅法能够使不能治愈的疾病得到缓解并延长⽣命，则应发⽣的情况是（）A. 该病患病率增加B.该病患病率减少C.该病的发病率增加D. 该病的发病率减少E.该病的死因构成⽐增加2. 计算⼄肝疫苗接种后⾎清学检查的阳转率，分母为（）A. ⼄肝易感⼈数B.平均⼈⼝数C.⼄肝疫苗接种⼈数D. ⼄肝患者⼈数E.⼄肝疫苗接种后的阳转⼈数3. 计算标准化死亡率的⽬的是（）A.减少死亡率估计的偏倚B.减少死亡率估计的抽样误差C. 便于进⾏不同地区死亡率的⽐较D.消除各地区内部构成不同的影响E. 便于进⾏不同时间死亡率的⽐较4. 已知男性的钩⾍感染率⾼于⼥性，今欲⽐较甲⼄两乡居民的钩⾍感染率，但甲乡⼥性巨多，⽽⼄乡男性居多适当的⽐较⽅法是（）A.两个率直接⽐较B.两个率间接⽐较C.直接对感染⼈数进⾏⽐较D. 计算标准化率⽐较E.不具备可⽐性5. 甲县恶性肿瘤粗死亡率⽐⼄县⾼，经标准化后甲县恶性肿瘤标准化死亡率⽐⼄县低，其原因最有可能是（）A.甲县的诊断⽔平⾼B.甲县的肿瘤防治⼯作⽐⼄县好C. 甲县的⼈⼝健康⽔平⾼D.甲县的⽼年⼈⼝在总⼈⼝中所占⽐例更⼩E. 甲县的⽼年⼈⼝在总⼈⼝中所占⽐例更⼤6. 相对危险度RR的计算⽅法是（）A.两个标准化率之⽐B.两种不同疾病的发病⼈数之⽐C. 两种不同疾病患病率之⽐D.两种不同疾病发病率之⽐E. 两种不同条件下某疾病发⽣的概率之⽐7. ⽐数⽐OR值表⽰的是（）A.两个标准化率的差别⼤⼩B.两种不同疾病的发病率差别程度C. 两种不同疾病患病率差别程度D.两种不同疾病的严重程度E. 两种不同条件下某疾病发⽣的危险性程度8. 计算患病率时的平均⼈⼝数的计算⽅法是（）A.年初⼈⼝数和年末⼈⼝数的平均值B.全年年初的⼈⼝数C. 全年年末的⼈⼝数D.⽣活满⼀年的总⼈⼝数E. ⽣活⾄少在半年以上的总⼈⼝数9. 死因构成⽐反映的是（）A.各种疾病的发⽣的严重程度C. 疾病在⼈群的分布情况E.各种疾病的死亡风险⼤⼩ 10. 患病率与发病率的区别是（A.患病率⾼于发病率B.C. 计算患病率不包括新发病例E.患病率与病程有关第五章统计表与统计图1. 统计表的主要作⽤是（）A. 便于形象描述和表达结果B.客观表达实验的原始数据C. 减少论⽂篇幅D.容易进⾏统计描述和推断E.代替冗长的⽂字叙述和便于分析对⽐2?描述某疾病患者年龄（岁）的分布，应采⽤的统计图是（A. 线图B.直条图C.百分条图D.直⽅图E.箱式图3. ⾼⾎压临床试验分为试验组和对照组，分析考虑治疗 0、2、4、6、8周⾎压的动态变化和改善情况，为了直观显⽰出两组⾎压平均变动情况，宜选⽤的统计图是（）A.半对数图B.线图C.直条图D.直⽅图E.百分条图4. 研究三种不同⿇醉剂在⿇醉后的镇痛效果，采⽤计量评分法，分数呈偏态分布，⽐较终点时分数的平均⽔平及个体变异程度，应使⽤的图形是（）A.复式条图B.复式线图C.散点图D.直⽅图E.箱式图5. 研究⾎清低密度脂蛋⽩LDL 与载脂蛋⽩B-100的数量依存关系，应绘制的图形是（A.直⽅图B.箱式图C.线图D.散点图E.直条图6. 下列统计图适⽤于表⽰构成⽐关系的是（）A.直⽅图B.箱式图C.误差条图、条图D. 散点图、线图E.圆图、百分条图7. 对有些资料构造统计表时，下列哪⼀项可以省略（）A.标题B.标⽬C.线条D.数字E.备注8. 绘制下列统计图纵轴坐标刻度必须从“ 0”开始的有（A.圆图B.百分条图C.线图D.半对数线图E.直⽅图9?描述某现象频数分布情况可选择（）A.圆图B.百分条图C.箱式图D.半对数线图E.直⽅图10.对⽐某种清热解毒药物和对照药物的疗效，其单项指标为⼝渴、⾝痛、头痛、咳嗽、流涕、⿐塞、咽痛和发热的有效率，应选⽤的统计图是（）A.圆图B.百分条图C.箱式图D.复式条图E.直⽅图B.疾病发⽣的主要原因 D.各种死因的相对重要性）患病率低于发病率D.发病率更容易获得第六章参数估计与假设检验1. 样本均数的标准误差越⼩说明（）A.观察个体的变异越⼩B.观察个体的变异越⼤C.抽样误差越⼤D. 由样本均数估计整体均数的可靠性越⼩E. 由样本均数估计总体均数的可靠性越⼤2. 抽样误差产⽣的原因是（）A.样本不是随机抽取B.测量不准确C.资料不是正态分布D. 个体差异E.统计指标选择不当3. 要减少抽样误差，通常的做法是（）A.减⼩系统误差B.将个体变异控制在⼀定范围内C.减⼩标准差D. 控制偏倚E.适当增加样本含量4. 对于正偏态分布的总体，当样本量⾜够⼤时，样本均数的分布近似为（）A.正偏态分布B.负偏态分布C.正态分布D. t分布E.标准正态分布5. ⽤某种中药治疗⾼⾎压患者100名，总有效率为80.2%,标准误为0.038,则总有效率的95%可信区间估计为（）A. 0.802 ±64*0.083B. 0.802 W6*0.083C. 0.802 2+58*0.083D. >0.802—1.64*0.083E. <0.802+1.64*0.0836. 根据样本资料算得健康成⼈⽩细胞数的95%可信区间为7.2*109/L~9.1*109/L,其含义是（）A. 估计总体中有95%的观察值在此范围内B. 总体均数在该区间的概率为95%C. 样本中有95%的观察值在此范围内D. 该地区包含样本均数的可能性为95%E. 该区间包含总体均数的可能性为95%7. 某地抽取正常成年⼈200名，测得其⾎清胆固醇的均数3.64mol/L，标准差为1.20mol/L，贝U该地正常成年⼈⾎清胆固醇均数95%的可信区间是（）A. 3.64 ±96*1.20B. 3.64 1d20C. 3.64 1^6*1.20/V200D. 3.64 2+58*1.20/V200E. 3.64 2.58*1.208. 假设检验的⽬的是（）A.检验参数估计的准确度B.检验样本统计量是否不同C. 检验样本统计量与总体参数是否不同D.检验总体参数是否不同E. 检验样本的P值是否为⼩概率9. 假设检验差别有统计学意义时，P值越⼩，说明（）A.样本均数差别越⼤B.总体均数差别越⼤C. 认为样本之间有差别的统计学证据越充分D. 认为总体之间有差别的统计学证据越充分E. 认为总体之间有差别的统计学证据越不充分10. 关于假设检验，正确的说法是（）A.检验⽔准必须设为0.05B.必须⽶⽤双侧检验C. 必须根据样本⼤⼩选择检验⽔准D.必须建⽴⽆效假设E. 要说明⽆效假设正确，必须计算P值第七章 t 检验1.两样本均数之差的标准误反映的是（） A.两样本数据集中趋势的差别 C. t 分布的不同形状3. 由两样本均数的差别推断两总体均数的差别，其差别有统计学意义指的是（）A.两样本均数的差别具有实际意义B.两总体均数的差别具有实际意义C. 两样本和两总体的差别都具有实际意义D. 有理由认为两样本均数有差别E.有理由认为两总体均数有差别4. 两样本均数⽐较，差别有统计学意义时， P 值越⼩说明（）6.减⼩假设检验的U 类错误，应该使⽤的⽅法是（）A.减⼩I 类错误B. 减⼩测量的系统误差E. 增加样本量7. 以下不能⽤配对t 检验⽅法的是（）A. ⽐较15名肝癌患者癌组织和癌旁组织中 Sirtl 基因的表达量B. ⽐较两种检测⽅法测量⼗五名肝癌患者癌组织中 Sirtl 基因的表达量C. ⽐较早期和晚期肝癌患者各15例癌组织中Sirtl 基因的表达量D. ⽐较糖尿病患者经某种药物治疗前后糖化⾎红蛋⽩的变化E. ⽐较15名受试者针刺膻中⽳前后的痛阈值8. 两独⽴样本均数t 检验，其前提要求是（）A.两总体均数相等B.两总体均数不等C.两总体⽅差相等D. 两总体⽅差不等E.两总体均属和⽅差都相等9. 若将配对设计的数据进⾏两独⽴样本均数 t 检验，容易出现问题的是（）A.增加出现I 类错误的概率B.增加出现U 类错误的概率C. 检验结果的P 值不准D.⽅差齐性检验的结果不准 B.两样本数据的变异程度D.数据的分布特性E. 两样本均数之差的变异程度2. 两样本均数⽐较，检验结果 A.两样本均数的差别较⼩ C. ⽀持两总体⽆差别的结论 E. 可以确认两总体⽆差别P>0.05 说明（）B. 两总体均数的差别较⼤D. 不⽀持两总体有差别的结论A.两样本均数差别越⼤ C.越有理由认为两样本均数不同E. 越有理由认为两样本均数相同5. 假设检验中的U 类错误指的是（A.可能出现的误判错误C.可能出现的假阴性错误E. 可能出现的备择假设错误 B. 两总体均数差别越⼤D. 越有理由认为两总体均数不同） B. 可能出现的假阳性错误 D. 可能出现的原假设错误 C.减⼩测量的随机误差 D.提⾼检验界值E. 不满⾜t检验的应⽤条件10. 两组定量资料⽐较，当⽅差不齐时，应使⽤的检验⽅法是（）A.配对t检验B. Satterthwaite t检验C.独⽴样本均数t检验D. ⽅差齐性检验E. z检验第⼋章⽅差分析1. ⽅差分析的基本思想是（）A.组间均⽅⼤于组内均⽅ C. 不同来源的⽅差必须相等 E. 总变异及其⾃由度可按不同来源分解2. ⽅差分析的应⽤条件之⼀是⽅差齐性，它是指（）A.各⽐较组相应的样本⽅差相等B.各⽐较组相应的总体⽅差相等C.组内⽅差等于组间⽅差D.总⽅差等于各组⽅差之和E. 总⽅差=组内⽅差+组间⽅差3. 完全随机设计⽅差分析中的组间均⽅反映的是（）A.随机测量误差⼤⼩B.某因素效应⼤⼩C.处理因素效应与随机误差综合结果D.全部数据的离散度E. 个组⽅差的平均⽔平4. 对于两组资料的⽐较，⽅差分析与t 检验的关系是（）A. t 检验的结果更准确B.⽅差分析结果更准确C. t 检验对数据的要求更为严格D.近似等价E.完全等价5. 多组均数⽐较的⽅差分析，如果 P<0.05,则应该进⼀步做的是（）D. SNK-q 检验E.确定单独效应6. 完全随机设计的多个样本均数⽐较，经⽅差分析，若PV0.05,则结论为（）A.各样本均数全相等B.各样本均数全不相等C.⾄少有两个样本均数不等D.⾄少有两个总体均数不等E. 各总体均数全相等7. 完全随机设计资料的多各样本均数的⽐较，若处理⽆作⽤，则⽅差分析的 F 值在理论上应接近于（）A.Fa （v i ,v 2）B. SS 处理 /SS 误差C. 0D. 1E.任意值8. 对于多个⽅差的齐性检验，若 PB. 多个总体⽅差全不相等 D. 多个总体⽅差不全相等 X 与丫具有交互作⽤指的是（） B. X 与丫对观测指标的影响相差较⼤ D. X 对观测指标的作⽤受丫⽔平的影响E. X 与丫的联合作⽤较⼤ 10.某职业病防治院测定了年龄相近的 45名男性⽤⼒肺活量，其中是⽯棉肺患者、⽯棉肺可疑患者和正常⼈各 15名，其⽤⼒肺活量分别为（1.79 ±.74）L 、（2.31住87⼉和（3.08住65⼉，拟推断⽯棉肺患者、⽯棉肺可疑患者和正常⼈的⽤⼒肺活量是否不同，宜采⽤的假设检验⽅法是（）B.组内均⽅⼤于组间均⽅D.两⽅差之⽐服从F 分布A.两均数的t 检验B.区组⽅差分析C.⽅差齐性检验A.多个样本⽅差全不相等C.多个样本⽅差不全相等E.多个总体⽅差相等9.析因涉及的⽅差分析中，两因素A. X 和Y 的主效应互相影响C. X 与丫有叠加作⽤A.两组均属⽐较的t检验B.⽅差齐性检验C. 完全随机设计⽅差分析D.随机区组设计⽅差分析E. 析因设计⽅差分析第九章 X 检验1.两样本率⽐较，差别具有统计学意义时， P 值越⼩越说明（）A.两样本率差别越⼤B.两总体率差别越⼤C. 越有理由认为两样本率不同D.越有理由认为两总体率不同E.越有理由认为两样本率相同在样本量⾮常⼩的情况下（如n i <10,n 2<10）,应采⽤） B. 校正四表格X 检验 D. 配对X 检验 X 检验，如X >X o.O1,3,可认为（） B. 四组总体率均不相同D. ⾄少有两组样本率不相同E. ⾄少有两组总体率不相同E. 甲⽂说明总体的差异较⼤5. 两组有效率⽐较的检验功效相关的因素是（）A.检验⽔准和样本率B.总体率差别和样本含量C. 样本含量和样本率D.总体率差别和理论频数E. 容许误差和检验⽔准6. 通常分析四格表需⽤连续性校正 X 2佥验⽅法的情况是（）A. T<5B. T<1 或 n<40C. T<1 且 *407. 当四格表的周边合计数不变时，如果某格的实际频数有变化，则其理论频数是（）A.增⼤B.减⼩C.不变D.不确定E.随该格实际频数的增减⽽增减8. 对四种药物进⾏临床试验，计算显效率，规定检验⽔准 a =0.05若需要进⾏多重⽐较，⽤Bonferroni ⽅法校正后的检验⽔准应该是（）A. 0.017B. 0.008C. 0.025D. 0.005E. 0.0139. 对药物的四种剂量进⾏临床试验，计算有效率，规定检验⽔准 a =0.05若需要进⾏多重⽐较，⽤Bonferroni ⽅法校正后的检验⽔准应该是（）A. 0.050C. 0.025D.0.005E.0.017 10.利⽤佥验公式不适合解决的实际问题是（）2. 欲⽐较两组阳性反应率, 的假设检验⽅法是（ A.四表格X 检验 C. Fisher 确切概率法 E.校正配对X 检验3. 进⾏四组样本率⽐较的A.四组样本率均不相同 C.四组样本率相差较⼤ 4. A. 从甲、⼄两⽂中，查到同类研究的两个率⽐较的⽂X >X °.°5,1，可认为（）X 检验, 甲⽂ X >X o.oi,i ，⼄两⽂结果有⽭盾 B.两⽂结果完全相同C .甲⽂结果更为可信D. ⼄⽂结果更为可信 D. 1 < T<且 n>40E. T<5 且 *40A.⽐较两种药物的有效率B.检验某种疾病与基因多态性的关系C. 两组有序试验结果的药物疗效D.药物三种不同剂量显效率有⽆差别E.两组病情“轻、中、重”的构成⽐例第⼗章⾮参数秩和检验1. 对医学计量资料成组⽐较，相对参数检验来说，⾮参数秩和检验的优点是（）A.适⽤范围⼴B.检验效能⾼C.检验结果更准确D. 充分利⽤资料信息E.不易出现假阴性错误2. 对于计量资料的⽐较，在满⾜参数法条件下⽤⾮参⽅法分析，可能产⽣的结果是（）A.增加I类错误B.增加U类错误C.减少I类错误C.减少U类错误 E.两类错误都减少3. 两样本⽐较的秩和检验，如果样本含量⼀定，两组轶和的差别越⼤说明（）A.两总体的差别越⼤B.两总体的差别越⼩C. 两样本的差别可能越⼤D.越有理由说明两总体有差别E. 越有理由说明两总体⽆差别4. 多个计量资料的⽐较，当分布类型未知时，应选择的统计⽅法是（）A.⽅差分析B. WilcoxonT 检验C. Kruskal-Wallis H 检验E.列联表X检验5. 两组数据的秩和检验和t检验相⽐，其优点是（）A.计算简便B.检验假设合理C.检验效能⾼D.抽样误差更⼩E.对数据分布不做限制6. 两样本⽐较秩和检验，其检验统计量T是（）A.例数较⼩的秩和B.例数较⼩的秩和C.较⼩的秩和D. 较⼤的秩和E.任意⼀组数据的秩和7. 两样本⽐较的秩和检验，其⽆效假设是（）A.两样本有相同的秩和B.两总体有相同的秩和C. 两样本分布相同D.两总体分布相同E. 两总体分布位置相同8. 两样本⽐较的Wilcox on秩和检验结果显著，判断孰优孰劣的根据是（）A.两样本的秩和⼤⼩B. P值⼤⼩C.检验统计量T值⼤⼩D. 两样本秩和的差别⼤⼩E.两样本平均秩的⼤⼩9. 在⼀项临床试验研究中，疗效分为“痊愈、显效、有效、⽆效”四个等级，现欲⽐较试验组与对照组治疗效果有⽆差别，宜采⽤的统计⽅法是（）A. Wilcoxon秩和检验B. 2*4列联表X2佥验 C.四格表X2佥验D. Fisher确切概率法E.计算标准化率10. 两样本⽐较的秩和检验中，甲组中最⼩数据有2个0.2，⼄组中最⼩数据有3个0.2,则数据0.2对应的秩次是（）A. 0.2 B. 1.0 C. 5.0 D. 2.5 E. 3.0。
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test of statistical significance 又称test 又称test of hypothesis
第一节 假设检验的基本步骤
基本步骤:4 基本步骤:4 1,建立无效假设null hypothesis和确定检 ,建立无效假设null hypothesis和确定检 验水准
第六节 两种检验与两类错误 一,单侧检验与双侧检验 1,若检验目的在于检验两总体均数是否相 等,两者谁大谁小都有可能,只要t 等,两者谁大谁小都有可能,只要t的绝对 值大于0.05界值即认为均数差别有统计学意 值大于0.05界值即认为均数差别有统计学意 义,称双侧检验(two义,称双侧检验(two-tailed test)或双尾检验 test)或双尾检验 2,若已知一个均数不可能低于另一个均数, 检验时只需考虑一侧的临界值,称单侧 (one(one-tailed test)或单尾检验 test)或单尾检验 单,双侧检验时界值间的关系见面积示意 图,图5 ,图5 2(p49图,图5-1,图5-2(p49-50)
t值计算公式为:equal variance: the two-sample 值计算公式为:equal twot test
t= x1 x 2 S ( x1 x2 ) n1 + n 2 = S ( ) 差数的标准误 n1 n 2
2 c
S ( x1 x2 )
l11 + l 22 2 Sc = = n1 + n 2 2 [∑ x12 = (∑ x1 ) 2 n1
例题:P46例 5(合并方差combined/pooled 例题:P46例5-5(合并方差combined/pooled v)
二,关于非正态分布资料均数差别的检验 当资料的分布与正态分布略有偏倚时,对结果影 响不会太大,仍可用t 响不会太大,仍可用t检验 当资料与正态分布偏倚较大时处理方法: 1,n较大时,样本均数仍可近似正态,且S估计σ 较大时,样本均数仍可近似正态,且S估计σ 的误差较小(每组例数均大于100),用u 的误差较小(每组例数均大于100),用u检验
假设检验种类
非等效性检验nonequivalence 非等效性检验nonequivalence 优效性检验superiority 优效性检验superiority 等效性检验equivalence 等效性检验equivalence 非劣效性检验noninferiority 非劣效性检验noninferiority
一,同体比较(自身对照比较) 一,同体比较(自身对照比较)的t检验:见 P43例 ,计算差值d P43例5-2,计算差值d,并假设差值的总体 均数为0 均数为0 二,配对实验的t检验:见P44例 二,配对实验的t检验:见P44例5-3 三,同一批对象两次检验结果差值的t 三,同一批对象两次检验结果差值的t检验
– 如μ=μ0,又称检验假设hypothesis under test, 又称检验假设hypothesis 零假设,原假设,用H 零假设,原假设,用H0表示 –μ>μ0:称备择假设或对立假设alternative :称备择假设或对立假设alternative hypothesis.用 hypothesis.用H1或HA表示 –一般取α=0.05和0.01 一般取α=0.05和
第二节
样本均数和总体均数差别的统计 意义检验
inferences from means ( one sample/group u, t-test) t-
样本均数代表的未知总体均数μ 样本均数代表的未知总体均数μ和已知总 体均数μ 体均数μ0(一般为理论值,标准值或经过大 量观察所得的稳定值) 量观察所得的稳定值) 若已知总体标准差,可用统计量u 若已知总体标准差,可用统计量u,如果总 体标准差σ 体标准差σ未知,只有从样本中获得的标 准差s,那么应该用t 准差s,那么应该用t检验 P41例 P41例5-1:建立检验假设;选定和计算统 计量;查得临界值;确定P 计量;查得临界值;确定P值,判断结果.
5,P值的正确理解:P<或=0.05时,作出 值的正确理解:P<或=0.05时,作出 差别有统计意义的结论.理解:若无效假 设正确,从该总体抽样所得的样本,它们 能计算得这样的或比它更大的|t|值的可能性 能计算得这样的或比它更大的|t|值的可能性 小于或等于0.05.决不能把P <或=0.05理 小于或等于0.05.决不能把P <或=0.05理 解为两总体均数相同的可能性小于或等于 0.05. 0.05. 6,统计" 显著性"与医学/临床/生物学 显著性"与医学/临床/ " 显著性":统计" 显著性"对应于统计 结论;医学/临床/ 结论;医学/临床/生物学" 显著性"对应于 专业结论.统计结论与专业结论有机结合, 才能得出恰如其分,符合实际的最终结论. 如体重,血压值的差异检验
第三节 配对t检验paired t-test 配对t检验paired tfor dependent samples
医学科研中配对设计有:
– 同一批对象身体两个部位的数据 – 同一批对象实验(或处理)前后的配对数据 同一批对象实验(或处理) – 同一批样品用两种方法(两种仪器,两名化验员, 同一批样品用两种方法( 两种条件) 两种条件)检验的结果 – 配对试验的结果(两个同质受试对象分别接受两 配对试验的结果( 种不同的处理) 种不同的处理)
二,第一类错误与第二类错误 I型错误type I error:拒绝了实际上成立的H0, 型错误type error:拒绝了实际上成立的H 这类" 弃真"的错误称I型错误,其概率大 弃真"的错误称I 小用α表示,α 小用α表示,α可取单尾亦可取双尾.取 0.05时,表示当无效假设正确时,在100次 0.05时,表示当无效假设正确时,在100次 抽样中可以有5次推断是错误的.false 抽样中可以有5次推断是错误的.false positive error II型错误:"接受"〔不拒绝〕了实际不 II型错误:"接受"〔不拒绝〕 成立的H ,这类"取伪"的错误,称type 成立的H0 ,这类"取伪"的错误,称type II error.其概率大小用β表示,β只取 error.其概率大小用β表示,β 单尾,其值的大小在进行检验时一般并不 知道.false 知道.false negative error
Type I error
0
0
1 Type II error
两类错误示意图见P51图 两类错误示意图见P51图5-3 1- β称为检验效能power of a test,过去 称为检验效能power test,过去 曾称为把握度.它的意义是当两总体确有 差异,按规定检验水准α 差异,按规定检验水准α所能发现该差异 的能力.只取单尾, 1- β=0.90,意味着 =0.90,意味着 两总体确有差别,理论上在100次检验中, 两总体确有差别,理论上在100次检验中, 平均有90次能够得出有统计学意义的结论. 平均有90次能够得出有统计学意义的结论. α 愈小,β愈大,反之亦然.若要同时减 愈小,β 小I和II型错误,只有增加样本含量n. II型错误,只有增加样本含量n 注:拒绝H 只能犯I型错误,不可能犯II型 注:拒绝H0只能犯I型错误,不可能犯II型 错误;"接受" 不拒绝〕 ,只可能犯II 错误;"接受"〔不拒绝〕H0,只可能犯II 型错误. 型错误.
u=
x1 x 2 S +S
2 x1 2 x2
2,当n较小时,进行数据较换,近拟正态 ,当n 后再作检验.是否符合正态分布应作正态 性检验 3,用非参数统计方法
第五节 方差不齐时两样本均数 差别的t'检验 差别的t'检验
总体方差不等时unequal 总体方差不等时unequal variance situation 正态分布由位置参数μ和变异度参数σ 正态分布由位置参数μ和变异度参数σ两者所决定, t检验需方差齐性.可用F检验来判断 检验需方差齐性.可用F
2,选定检验方法,计算检验统计量
3,确定统计意义的水平和检验用临界值
– level of significance:指无效假设是对的而被 significance:指无效假设是对的而被 拒绝的可能性,即第I类错误,用α 拒绝的可能性,即第I类错误,用α表示,常取 值0.05,0.01:significant at the 5% level 0.05,0.01: –查表获得界值
S12 (较大) F= 2 S 2 (较小)
ν 1 = n1 1,ν 2 = n2 1
P48例 P48例5-6 求得F值后查附表6 求得F值后查附表6-1 P550
1,近似t检验separate variance estimation t-test: ,近似t检验separate tt'-test(原版教材称统计量d).有三种方法,前两 t'-test(原版教材称统计量d).有三种方法,前两 种常用 ①Cochran & Cox 法(1950) 教科书中介绍的方法:对临界值进行校正
x1 x2 t' = ν 1 = n1 1, ν 2 = n2 1 S '( x1 x2 ) S '( x1 x2 ) = S + S
2 x1 ' tα = 2 x2
=
S S + n1 n2
2 1
2 2
2 S x1 .tα ,ν 1 + S x22 .tα ,ν 2 2 S x1 + S x22
三,假设检验应注意的问题 1,要有严密的研究设计 2,不同变量或资料应选用不同的检验方法 3,正确理解" 显著性" 一词的含义:差 别有统计学意义,亦称差别有" 显著性", 不能理解为差异大.假设检验的结果并不 指差异的大小,只能反映两者是否相同, 差异的大小只能根据专业知识予以确定. 4,作结论不能绝对化:因统计结论具有概 率性质,不宜用" 肯定"," 一定", " 必定'"等词.报告中最好列出统计量 的值和P 的值和P值确切范围.以便读者与同类研究 进行比较