tukey-kramer法

湖南省森林土壤有机碳密度及碳库储量动态

湖南省森林土壤有机碳密度及碳库储量动态李斌;方晰;李岩;项文化;田大伦;谌小勇;闫文德;邓东华【摘要】基于2000-2014年文献和著作资料中的湖南省森林土壤剖面有机碳含量数据,湖南会同杉木林生态系统国家野外科学观测研究站近15年的实测数据,分析了湖南省主要森林类型土壤有机碳密度,结合1983年至2009年湖南省4次森林资源清查数据,研究了湖南省森林土壤有机碳库储量的动态特征.结果表明:湖南省主要森林类型土壤有机碳算术平均含量在9.53-22.86g/kg之间,灌木林最高,土壤有机碳含量的分异主要发生在0-40 cm土层,0-80 cm土壤层有机碳密度在95.44-181.30 tC/hm2之间,平均为137.15 tC/hm2,主要分布在0-40 cm土层中,随土壤深度增加,各森林类型土壤有机碳密度的差异下降,受森林类型的影响减弱.从1983-1987年到2009年,湖南省乔木林土壤层(0-80 cm)有机碳库储量净增加了414.86×106tC,面积加权平均有机碳密度提高了10.98 tC/hm2,不同乔木林土壤层(0-80 cm)有机碳库储量的差异随着时间进程逐渐增大,主要分布在杉木林、松木林、阔叶林.天然林是湖南省乔木林土壤有机碳库储量的主要贡献者,人工林土壤有机碳储量正逐步提高,经济林、竹林、灌木林对湖南省森林土壤层(0-80 cm)有机碳库储量贡献不同,且动态变化趋势也不同.森林土壤层有机碳库储量的变化与各森林类型面积的变化密切相关,而各森林类型面积的增减,与各项林业政策的实施密切相关.因此,人类活动深刻影响森林土壤的碳汇功能.【期刊名称】《生态学报》【年(卷),期】2015(035)013【总页数】14页(P4265-4278)【关键词】湖南省;森林土壤;森林类型;有机碳密度;碳库储量【作者】李斌;方晰;李岩;项文化;田大伦;谌小勇;闫文德;邓东华【作者单位】中南林业科技大学,生命科学与技术学院,长沙410004;国家林业局,北京100714;中南林业科技大学,生命科学与技术学院,长沙410004;南方林业生态应用技术国家工程实验室,长沙410004;中南林业科技大学,生命科学与技术学院,长沙410004;中南林业科技大学,生命科学与技术学院,长沙410004;南方林业生态应用技术国家工程实验室,长沙410004;中南林业科技大学,生命科学与技术学院,长沙410004;南方林业生态应用技术国家工程实验室,长沙410004;南方林业生态应用技术国家工程实验室,长沙410004;Division of Science, College of Arts and Sciences, Governors State University, University Park, Illinois 60484(USA);中南林业科技大学,生命科学与技术学院,长沙410004;南方林业生态应用技术国家工程实验室,长沙410004;湖南省邵阳县林业局,邵阳422100【正文语种】中文森林土壤有机碳库是森林生态系统碳库的重要组成部分,其储量占森林生态系统碳库储量的2/3以上,其微小变化将会影响全球碳平衡,导致全球气候变化。

常用JMP分析方法培训(一)

常用JMP数据分析方法（一）
——技术工程师基本技能培训系列
培训目的
► 了解技术工作常用的数据分析 ► 掌握使用JMP软件进行分析的具体方法
2007-3-12
2
培训内容
日常工作内容 ► 生产线日常维护
工程能力确认异常调查及改善
► 变更管理
2007-3-12

常用的分析手法 ► 工程能力Cpk的计算 ► 差异性的分析 ► 相关性的分析 ► 管理图的制作
7
工程能力Cpk的计算⑤
► Cpk相关估计
数据分布图形
不良率的估计
这是百分数
2007-3-12 8
差异性的分析①
► 什么是差异性分析？
差异性（或同等性）分析，是在工程发生变更时，为了分析变更前后Output数据的分布状态是否存在统计意义上的有意差而进行的分析。差异性分析在变更管理过程中，属于最常用的分析方法之一。
► Step
1 制作数据表 ► Step 2 绘制直方图（Distribution of Y） ► Step 3 数据分析
离散值(Outlier) 正态性(Normality) Cpk
2007-3-12
6
工程能力Cpk的计算④
► 离散值的形态
Boxplots Normal Prob. Plot
2007-3-12 17
管理图的制作④
► 管理图的推移管理
中心值管理与上下限管理周期性工程项目的监控与预管理图
2007-3-12
18
各种分析曲线的形态
510
Hole_Diameter
LSL
USL
505
500 495

普鲁卡因LD50测定

注：P138示例及P137-138 四、五剂量公式中：
X1、X2、X3 －剂量的对数值，从小到大 P1、P2、P3 －各剂量组的死亡率 Y1、Y2、Y3 －各剂量组死亡率转换成的概
率单位，可查表获得。
YK － 50％死亡率时的概率单位。 WC －权重系数（查表获得） W －权重＝ WC×n i －剂量间比值的对数
剂距 1：0.85
剂量
(mg/kg)
对数剂量 (x)
动物数
(n)
死亡数
死亡率P (%)
概率单位 (y)
1 128
10 0
0
2 160
10 1
10
3 200
10 7
70%
4 250 5 312
10 9 10 10
90% 100%
(独立小组完成或汇集全班数据，可增加实验动物数量，最好每组10只以上，可减小误差）
4、结果计算：
用对数剂量（x = log D）与概率单位（y）进行直线回归（y = a + bx），以预
期0。
具体可参见书P28-29示例，按简化概率单位法将各数值填入下表中，套用五剂量组公式计算（手动计算）：
1、LD50 2、SX50(lgLD50的标准误) 3、95％可信限 4、直线斜率b
• 现用Casio-fx-180P计算器处理实验数据： • INV KAC，Mode 2 • 输入x按XDYD，输入y按DATA • INV A （a） • INV B (b) • INV r (r) • 5 INV x，INV 10x (LD50)
• 【注意事项】 • 1．测定LD50前，要进行预实验，摸索接近
实验十
普鲁卡因注射液半数致死量(LD50)的测定

JMP基础操作

Page 15
調整喜好設定＆工具列
喜好設定 Preferences
工具列 Toolbars
Page 16
Copy data from Excel to JMP Try「Shift+Paste」
開啟Excel&JMP
1.選取Excel中所需的資料，包括變數名稱與該變數的資料。
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Copy data from Excel to JMP Try「Shift+Paste」
原有資料形式：
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Stack堆疊
2.選擇需堆疊選項變數，按OK
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Stack堆疊
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成為JMP易分析的格式
Split分派
資料原先型態
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Split分派
2.選擇需分派選項與分派準則選項，按OK
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Split分派
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Add a Computed Column
Page 13
3.選擇角色…
Entering data
先進入資料編輯模式後
Tab：儲存格先往右，再往下移動 Shift + Tab：儲存格先往左，再往上移動 Enter：只能往下移動／到底後會自動新增一列可直接以上下左右鍵移動亦可
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Find & Replace
類似 Excel 之尋找 / 取代” 功能
Add a new column
Keypad 介紹：
輸入公式
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Insert key Delete Key Switch Terms (運算符號前後 / 分子分母對調) Unary Sign Function (改變正負號) Local Variable Key (用代數方式表示運算式) Delete Expression (移除運算式 / Peel off…)

TAK1基因沉默对TNF-a诱导的滑膜细胞IL-6、IL-8表达的影响

TAK1基因沉默对TNF-a诱导的滑膜细胞IL-6、IL-8表达的影响莫选荣;谢江文;吕国菊;柯于平;罗心静【摘要】Objective:To investigate the effects of silencing transforming growth factor-β activating kinase 1 (TAK1)on the expressions of IL-6 and IL-8 induced by TNF-α in fibroblast-like synoviocytes,and to explore the role of TAK1 in rheumatoid axthritis (RA).Methods:The synthesized TAK1 siRNA and scrambled siRNA (ScRNA) were transferred into cultured RA fibroblast-like synoviocyte line MH7A by lipofectamine.The expressions of the pro-inflammatory mediator IL-6 and IL-8 and the levels of phospho-P38(p-P38),phospho-C-Jun NH2-terminal kinase(p-JNK),phospho-extracellular signal-regulated kinase(p-ERK),phospho-p65 (p-p65) and nuclear factor of kappa light polypeptide gene enhancer in B-cells inhibitor,alpha(IκBa) were examined.Results:Silencing of TAK was demonstrated in synoviocytes transfected by TAK siRNA.TAK1 silencing markedly attenuated the expression of IL-6 and IL-8 in the presence of TNT-α.TAK1 silencing inhibited the activation of p38 and JNK MAPK.TAK1 silencing also inhibited activation of nuclear factor-κB (NF-κB).Conchusion:TAK1 silencing attenuated the expression of IL-6 and IL-8 in synoviocytes induced by TNF-α via inhibiting the activation of p38,JNK MAPK and NF-κB.%目的:观察转化生长因子β激活激酶1(TAK1)基因沉默对肿瘤坏死因子a(TNF-a)诱导的滑膜细胞中促炎介质白介素-6(IL-6)和白介素-8(IL-8)表达的影响,以探讨TAK1在类风湿关节炎(RA)发病中的作用.方法:采取脂质体转染方法将TAK1特异性的小干扰RNA(siRNA)和阴性对照RNA(scRNA)导入类风湿关节炎的滑膜成纤维细胞株MH7A细胞,然后分别用20 ng/ml TNF-a刺激后,检测细胞内IL-6、IL-8 mRNA的表达和培养上清中IL-6和IL-8分泌情况以及p38、ERK、JNK、p65磷酸化的水平和抑制性蛋白IκBα的变化情况.结果:siRNA-TAK1转染72 h后滑膜细胞中TAK mRNA和蛋白表达的平均抑制率分别为75％和55％.siRNA-TAK1转染下调TNF-a诱导状态下IL-6和IL8的表达,并能抑制p38、JNK、p65磷酸化和增加IκBα水平.结论:TAK1基因沉默能抑制TNF-a诱导的滑膜细胞IL-6、IL-8表达,可能与其抑制JNK和p38MAPK的活化及NF-κB的活化有关.【期刊名称】《中国应用生理学杂志》【年(卷),期】2017(033)005【总页数】5页(P471-475)【关键词】类风湿关节炎;滑膜细胞;炎症介质;TAK1【作者】莫选荣;谢江文;吕国菊;柯于平;罗心静【作者单位】台州学院医学院基础部,浙江台州318000;宁波市鄞州区第二医院心内科,浙江宁波315000;宁波市鄞州区第二医院心内科,浙江宁波315000;台州学院医学院基础部,浙江台州318000;台州学院医学院基础部,浙江台州318000【正文语种】中文【中图分类】R392.12类风湿关节炎(rheumatoid arthritis, RA)是一种以关节滑膜炎症和进行性关节破坏为特征的慢性自身免疫性疾病。

JMP教材

13、在分布图中同时选择ratio值最高与最低的柱，在数据表中加亮显示了ratio≥2.25或≤的行 14、用“table/subset”筛选出数据，并将这个表用 set windows name命令命名为你需要的名字。
第五课组均值的比较

有一公司为了配合公司现代化的方针，想用现在的字符处理程序来取代打字机。打字员急切希望这一改变，并愿意参加购买哪一类设备的调研。该公司选择了三种牌子的设备，把他们随机分配给三组不同技能水平的打字员进行测试，记录他们每分钟的打字的分数。我们的任务是分析有没有哪一种牌子明显优于其他两家，有的话该公司决定购买那一种，否则可以根据员工爱好购买。

Outlier Box plot for continues variables Outlier box 可以帮我们查看那些极端值盒子首尾代表25%与75%的数，盒中线代表中位数。盒外两端的虚线表示在远离盒边1.5倍 “interquartile range”(盒宽）范围内的点。之外的点可以用LABEL命令标识出来。红“[”表示 shortest half,即50%的数分布最密集的位置

选择变量角色

方法一：选定安排列，后用col/assign roles 方法二：直接通过列头右侧按钮选择 NONE 表示此列分析时不包括 X：一般代表独立的变量 Y：一般代表应变量 WEIGHT：代表列中每个响应的值为重量值 FREQ：代表频率 LABEL：表示列中值为标识。
哪一种类型的热狗具有最少的热量？在三种类型的热狗中盐的含量是否不同？哪一种热狗具备最可接受的蛋白质水平？哪一种热狗口感好且对健康无害为达到这些目的，用“table/Group/Summary”按 “type”将数据分组，如需对数据进一步分组则单击左下角“$”选择“add summary col”命令

多重比较统计方法

多个均值之间的多重比较在完成方差分微得知某因素对观测结果的影响显著时，仅表明该因素的各水平下的均数之间的差别总体上是显著的，并不知道任何２个均数之间的差别是否显著（此时，即使在多数场合下，可认为均数的最大值与最小值之间的差别显著，但却不知ｐ值的大小）。

当实际工作者希望进一步知道更为详细的情况时，就需要在多个均数之间进行多重比较。

然而，根据所控制误差的类型和大小不同，便产生了许许多多的多重比较法。

设某因素有10个水平，若采用通常的ｔ检验进行多重比较，共需比较的次数为∶C210=45次，即使每次比较时都把α控制在0.05水平上(即令CER=0.05)，但此时EER=1-(1-0.05)45=0.90,这表明作完45次多重比较后，所犯Ⅰ型错误的总概率可达到0.90，事实上，选用ｔ检验进行多重比较，仅仅控制了CER，却大大地增大了EER！1.两两比较(1)仅控制CER(比较误差率)的方法①Ｔ法（即成组比较的ｔ检验法，但误差的均方不是由所比较的２组数据、而是由全部数据算得的）注意∶用此法所作比较的次数越多，其EER（试验误差率）就越大。

②LSD法:也叫最小显著差数法，只用于２组例数相等的场合LSD的值被称为Fisher的最小显著差.注意∶用此法所作比较的次数越多，其EER（试验误差率）就越大。

③DUNCAN法(2)控制MEER（最大试验误差率）的方法①BON法（即Bonferroni ｔ检验法）它令CER=ε=α/C，这里C为比较的总次数，当因素有K个水平时，则C=K(K-1)/2，下同。

②SIDAK法（根据Sidak的不等式进行校正的ｔ检验法）③SCHEFFE法它是由Scheffe于1953和1959年提出的另一种控制MEER的法，Scheffe检验的结果与先作的方差分析的结果是相容的，即若ANOVA的结果是显著，用此法至少能发现一次比较的结果是显著的，反之，若ANOVA的结果为不显著，用此法也找不出任何２个均数之间有显著差别来（然而，大部分多重比较法则可能会发现有显著差别的对比组）。

tukey统计学讲义

tukey统计学讲义
Tukey统计学讲义是由美国统计学家约翰·图基（John Tukey）编写的一本经典统计学教材。

该讲义是为了提供统计学家和研究人员一个实用的工具，并帮助他们理解和应用基本的统计学原理和方法。

Tukey统计学讲义涵盖了广泛的统计学主题，包括数据收集和整理、描述性统计分析、推断性统计方法、线性回归和方差分析等。

该讲义强调实用性，并提供了大量的实例和计算步骤，帮助读者学习如何应用统计方法解决实际问题。

Tukey统计学讲义的特点之一是注重数据分析和可视化。

图基强调利用图表和图形来展示数据，以便更好地理解和解释数据的特征和趋势。

他提出了一系列的统计图形方法，如箱线图、散点图和直方图等，这些方法成为了数据分析的经典工具。

此外，Tukey统计学讲义还介绍了一种称为"泰基社会科学样本"的分层抽样方法，以及一种称为“图基快速综合法”（Tukey's Quick Test）的多重比较方法。

这些方法被广泛应用于社会科学研究和实践中。

总的来说，Tukey统计学讲义是一本实用性强、内容全面的统计学教材，被广泛认可为统计学的经典之作，对统计学研究和应用产生了深远的影响。

SBS改性沥青中SBS含量测试方法研究_孙大权

１８１
（ＧＰＣ）分析了改性沥青中的ＳＢＳ含量，但沥青中大分子的沥青质以及在ＳＢＳ改性沥青加工过程中ＳＢＳ的降解、ＳＢＳ与沥青的交联同样影响测试结果．
ＳＢＳ含量的准确测定是ＳＢＳ改性沥青生产与应用过程中质量控制的关键，但目前缺失简单、快速、准确的测试方法．本文研究了基质沥青、ＳＢＳ及ＳＢＳ改性沥青的红外光谱特征，分析了ＳＢＳ含量对ＳＢＳ改性沥青特征峰吸收面积的影响，试图建立基于傅里叶变换红外光谱（ＦＴＩＲ）技术的ＳＢＳ含量测试方法．
第１６卷第１期２０１１８３０年２月
建筑材料学报
ＪＯＵＲＮＡ建ＬＯ筑ＦＢＵ材ＩＬＤ料ＩＮＧ学ＭＡＴ报ＥＲＩＡＬＳ
Ｖｏｌ．１６，Ｎｏ．１
Ｆ第ｅｂ１．６，２卷０１３
文章编号：１００７－９６２９（２０１３）０１－０１８０－０５
ＳＢＳ改性沥青中ＳＢＳ含量测试方法研究
０．５
１．２ＳＢＳ改性沥青样品制备将基质沥青加热至１８０ ℃ ，启动高速剪切机，分
别加入占基质沥青质量２％，３％，４％，５％，６％和７％的ＳＢＳ，在低速状态下搅拌５ｍｉｎ使ＳＢＳ均匀分散于沥青中后，在（１８０±５）℃，３０００ｒ／ｍｉｎ条件下剪切４０ｍｉｎ，制得６种ＳＢＳ含量的ＳＢＳ改性沥青样品．１．３红外光谱分析
挥发后形成红外光谱样品．采用傅里叶变换红外光谱仪（美国Ｎｉｃｏｌｅｔ３８０）进行测试，光谱采集区间４００～４０００ｃｍ－１，扫描次数３２次，分辨率４ｃｍ－１．

生物统计学第六章方差分析

（1）LSD法
该法是最小显著差数（Least significant difference）法的简称，是Fisher 1935年提出的，多用于检验某一对或某几对在专业上有特殊探索价值的均数间的两两比较，并且在多组均数的方差分析没有推翻无效假设H0 时也可以应用。该方法实质上就是t检验，检验水准无需作任何修正，只是在标准误的计算上充分利用了样本信息，为所有的均数统一估计出一个更为稳健的标准误，因此它一般用于事先就已经明确所要实施对比的具体组别的多重比较。
xij i ij
它是方差分析的基础。
6.2 方差分析的原理
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 e ，组内自由度 df e 。 (2) 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 SSt ，组间自由度 df t 。总偏差平方和 SST SSt SSe 。
6.1 方差分析的相关术语
研究马氏珠母贝三亚、印度品系在不同地区的生长差异，选择同一批繁殖的两品系马氏珠母贝的稚贝，分别在海南黎安港、广东流沙港、广西防城港三个海区进行养殖，每个地区每个品系养殖1000个，1年后测定马氏珠母贝壳高与总重，比较生长差异。这里壳高与总重称为试验指标，在试验中常会测定日增重、产仔数、产奶量、产蛋率、瘦肉率、某些生理生化和体型指标(如血糖含量、体高、体重)等，这些都是试验指标，就是我们需要测量的数据。
6.4 均值间的两两比较
对完全随机设计多组平均水平进行比较时，当资料满足正态性和方差齐性，就可以尝试方差分析，若得到 P>α的结果，不拒绝零假设，认为各组样本来自均数相等的总体，即不同的处理产生的效应居于同一水平，分析到此结束; 若方差分析结果P≤α，则拒绝零假设，接受备择假设，认为各处理组的总体均数不等或不全相等，即各个处理组中至少有两组的总体均数居于不同水平。这是一个概括性的结论，研究者往往希望进一步了解具体是哪两组的总体均数居于不同水平，哪两组的总体均数相等，这就需要进一步作两两比较来考察各个组别之间的差别。

07 JMP 基础操作_实务报告范例

P9 MPE Group JMP統計軟體課程(實務報告)黃士育JMP常用功能項目從ASE GUI剪貼至JMP檔變數格式與類型（O，C，N）Stack與Join功能整理與合併報表Summary資料歸類與堪誤Row Legend明顯展現圖型意義Journal歸納整理圖表檔附件＆＆實例報告附件P9 MPE GroupAssembly Evaluation ReportBall Shear Performance Evaluation Report ( <A>Thicker vs. Std. <X>on Solder Ball Pad )Prepared by ASEK2004/11/24備註1：在本篇報告中僅解釋JMP統計手法的運用分析與呈現方式，而非報告的格式。

備註2：綠色的字與框線，是分析報表的觀念，在報告中不一定要出現Basic InformationP9 MPE GroupPurposeTo evaluate substrate contribution to ball shear performance.Test Device & MaterialDevice name: XXXXXXXLead count: 147LPackage type: MFC TFBGA 8x8x0.53Ball size: 0.3mm @ 0.5mm pitchBall pad size: 0.25mmSolder ball alloy: Pbfree:Sn95.5/Ag4.0/Cu0.5O2ppm Level: POR (<100ppm)DOE FactorSubstrate: <A>substrate with standard <X>on pad vs.<A>substrate with thicker <X>on pad (sub lot: XXXXXX-XXXX)Flux: <P>vs. <Q>Reflow Profile: Dwell time for POR lot ( 70-90sec)Dwell time for DOE lots ( 30~40sec / 70 ~90sec )Peak Temp: 245’C+/-5’CEvaluation index and criteriaBall shear @ 1x reflow(min.: 200g)Ball shear failure mode @ 1x reflow(>75% solder residue)P9 MPE GroupOriginal DOE MatrixObjective:Understand impact of thicker X thickness on assembly output characteristics through ball attach processExperimental Condition:One substrate SLI from IbidenInv# : XXX-XXXXXXX-XX SLI# : XXXX-XXXX Qty : XXXXX pcsThicker X XX umNo die will be used, simulate processProcess: Simulate POR process through all modules except Ball Attach. BA engineering parameters below:Note, if this experiment can be run in conjunction with other experiments, POR leg (1) may not be necessary47XX99B001Thick30-40QA547XX98B001Thick 70-90Q A 447XX97B001Thick 30-40P A 347XX96B001Thick 70-90P A 247XX95B001POR 70-90P A 1Comment Subs SLI TAL Flux Sphere LegSummary:P9 MPE Group1.Thicker <X> substrate has better performance on ball shear.(P5)(P14)2.Flux-Q has better performance than Flux-P on both ball shearand failure mode. (P6~P8) (P15)3.Q with dwell time 70~90sec has better performance on ballshear Cpk. (P9~P13)4.According to above analysis. Flux-Q + 70~90sec TAL + Thicker<X> substrate is better in this evaluation.要讓人一目了然，所以請善用線條與Mark比較變數間差異時，記得要將控制組移除，數目一樣，比較才較有意義。

tukey剔除算法 -回复

tukey剔除算法-回复Tukey的剔除算法（或称为修正算法）是统计学中一种用于识别和剔除异常值的方法。

它由统计学家John W. Tukey在20世纪50年代末提出，并被广泛应用于各个领域的数据分析中。

本文将介绍Tukey剔除算法的基本原理、应用场景以及实际操作步骤。

Tukey剔除算法主要基于数据中的离群点（outliers）来进行剔除。

离群点指的是在数据集中与其他数据明显不同的观测值，它们可能是由各种原因引起的，如测量误差、异常情况等。

离群点往往会显著影响统计分析的结果，因此需要将其剔除或进行合适的处理。

通常情况下，我们需要先计算数据集的中位数（median）和四分位数（quartiles）。

中位数是将数据集分为两部分的值，其中一半的值小于中位数，另一半的值大于中位数。

四分位数是将数据集分为四个部分的值，将数据集分为上下两个四分位和一个中位数。

基于四分位数的概念，我们可以定义一个数据点为离群点，当它的值小于下四分位数减去1.5倍的四分位距（interquartile range，IQR），或者大于上四分位数加上1.5倍的IQR时。

使用Tukey剔除算法时，首先需要计算数据集的中位数和四分位数。

然后，根据上述定义，确定离群点的阈值。

对于超过阈值的离群点，可以将其剔除或进行进一步处理。

Tukey剔除算法适用于各种数据分析场景，例如回归分析、方差分析等。

在这些分析中，异常值会导致模型的偏差，从而影响结果的可靠性。

通过剔除或处理异常值，可以提高模型的拟合度，并更准确地进行统计推断。

下面是使用Tukey剔除算法进行异常值处理的一般步骤：第一步，计算数据集的中位数和四分位数。

中位数可以通过排序数据集并找出中间的值得到。

四分位数可以根据数据集的中位数将数据分为上下四分位，再分别计算它们的中位数。

这一步可以使用各种统计软件或编程工具进行计算。

第二步，计算四分位距（IQR），即上四分位数减去下四分位数。

这一步也可以直接使用软件或编程工具进行计算。

统计案例解析分析-大学生月平均生活费的估计和检验

统计案例分析案例2.1 大学生月平均生活费的估计和检验姓名：覃玉冰学号：班级： 16应用统计一、数据为了了解大学生日常生活费支出及生活费来源状况，对中国人民大学在校本科生的月生活费支出问题进行了抽样调查。

该问卷随机抽取中国人民大学大一、大二、大三、大四在校本科生男女各30多人作为样本。

调查采取分层抽样，对在校本科生各个年级男生、女生各发放问卷30多份，共发放问卷300份，回收问卷291份，其中有效问卷共272份。

其中，男生的有效问卷为127份，女生为145份。

调查得到的部分数据见表一。

表一大学生月平均生活费支出的调查数据（仅截取部分）二、生活费支出的区间估计和假设检验（一）平均月生活费的描述统计量为了更好地研究全校本科学生平均月生活费支出，我们先来看一下样本数据中平均月生活费支出的一些描述统计量。

在spss中，点分析→描述统计→描述→变量选择“平均月生活费”，选项选择“均值、标准差、均值的标准误”，得到的样本数据中平均月生活费的描述统计量见表二。

表二平均月生活费的描述统计量从表二可以看到，样本数据中平均月生活费支出的均值为595.04，标准差为243.444，均值的标准误为14.761.（二）平均月生活费的假设检验从表二中我们已经知道了样本数据中平均月生活费支出的均值为595.04，现在我们来检验一下全校本科学生即总体的月平均生活费支出是否等于500。

1.检验统计量的确定样本数据的样本量n 为272，其大于30，可以认为该数据是一个大样本。

现在我们并不知道总体的月平均生活费支出是否服从正态分布，但是在样本量大的条件下，如果总体为正态分布，样本统计量服从正态分布：如果总体为非正态分布，样本统计量也是渐进服从正态分布的。

所以在这种情况下，我们都可以把样本统计量视为正态分布，这时可以使用z 统计量（z 分布）。

即在总体标准差δ已知时，有nx /z 0δμ-=而我们这里总体标准差δ是未知的，此时可以用样本标准差s 代替，上式可以写为：ns x /z 0μ-=2. 提出假设原假设0H 为：全校本科学生月平均生活费支出u=500 备择假设1H 为：全校本科学生月平均生活费支出u=5003. spss 操作及结果分析在spss 中点分析→比较均值→单样本T 检验→检验变量选“平均月生活费”→检验值填“500”，得到的平均月生活费的假设检验的结果见表三。

统计案例分析---大学生月平均生活费的估计和检验

统计案例分析案例2.1 大学生月平均生活费的估计和检验姓名：覃玉冰学号：班级：16应用统计一、数据为了了解大学生日常生活费支出及生活费来源状况，对中国人民大学在校本科生的月生活费支出问题进行了抽样调查。

该问卷随机抽取中国人民大学大一、大二、大三、大四在校本科生男女各30多人作为样本。

调查采取分层抽样，对在校本科生各个年级男生、女生各发放问卷30多份，共发放问卷300份，回收问卷291份，其中有效问卷共272份。

其中，男生的有效问卷为127份，女生为145份。

调查得到的部分数据见表一。

表一大学生月平均生活费支出的调查数据（仅截取部分）二、生活费支出的区间估计和假设检验（一）平均月生活费的描述统计量为了更好地研究全校本科学生平均月生活费支出，我们先来看一下样本数据中平均月生活费支出的一些描述统计量。

在spss中，点分析→描述统计→描述→变量选择“平均月生活费”，选项选择“均值、标准差、均值的标准误”，得到的样本数据中平均月生活费的描述统计量见表二。

表二平均月生活费的描述统计量从表二可以看到，样本数据中平均月生活费支出的均值为595.04，标准差为243.444，均值的标准误为14.761.（二）平均月生活费的假设检验从表二中我们已经知道了样本数据中平均月生活费支出的均值为595.04，现在我们来检验一下全校本科学生即总体的月平均生活费支出是否等于500。

1.检验统计量的确定样本数据的样本量n为272，其大于30，可以认为该数据是一个大样本。

现在我们并不知道总体的月平均生活费支出是否服从正态分布，但是在样本量大的条件下，如果总体为正态分布，样本统计量服从正态分布：如果总体为非正态分布，样本统计量也是渐进服从正态分布的。

所以在这种情况下，我们都可以把样本统计量视为正态分布，这时可以使用z 统计量（z 分布）。

即在总体标准差δ已知时，有nx /z 0δμ-=而我们这里总体标准差δ是未知的，此时可以用样本标准差s 代替，上式可以写为：ns x /z 0μ-=2. 提出假设原假设0H 为：全校本科学生月平均生活费支出u=500 备择假设1H 为：全校本科学生月平均生活费支出u=500 3. spss 操作及结果分析在spss 中点分析→比较均值→单样本T 检验→检验变量选“平均月生活费”→检验值填“500”，得到的平均月生活费的假设检验的结果见表三。

二氢吡啶类钙通道拮抗剂抗心肌肥厚作用依赖于其对N-型钙通道的阻断能力

二氢吡啶类钙通道拮抗剂抗心肌肥厚作用依赖于其对N-型钙通道的阻断能力罗琼;禢婉玲;席芳;廖禹林;北风政史【摘要】目的比较三种兼有不同N-型钙通道阻滞力的二氢吡啶类钙通道阻断剂(CCB)的抗心肌肥厚作用并分析其可能机制.方法在C57 BL/6小鼠上缩窄主动脉弓(TAC)制作心肌肥厚模型,7 d后检测血浆儿茶酚胺水平以明确交感神经系统是否被激活.分别用长效CCB氨氯地平、贝尼地平和短效CCB硝苯啶治疗TAC小鼠7d 后评价心肌肥厚程度.培养新生大鼠心肌细胞.检测上述三种CCB对苯肾上腺素(Phe)刺激的蛋白合成有无抑制作用.结果 TAC7d后.小鼠血浆肾上腺素、去甲肾上腺素和多巴胺浓度均显著上升.三种CCB的抗心肌肥厚作用的强弱与其对N-型钙通道的阻滞能力相一致.氨氯地平最明显.即使在持续缓释给药的情况下,硝苯啶对心肌肥厚无抑制作用.在培养的心肌细胞种,对Phe刺激的蛋白合成,三种CCB的抑制作用与在体实验结果一致.结论二氢吡啶类CCB抗心肌肥厚的作用依赖于其对N-型钙通道阻滞力,其机制可能与抑制交感神经有关.【期刊名称】《南方医科大学学报》【年(卷),期】2010(030)004【总页数】5页(P755-759)【关键词】钙通道阻断剂;氨氯地平;贝尼地平;硝苯地平;心肌肥厚;儿茶酚胺【作者】罗琼;禢婉玲;席芳;廖禹林;北风政史【作者单位】南方医科大学基础医学院院病理生理学教研室,广东,广州,510515;南方医科大学公共卫生与热带医学学院,广东,广州,510515;南方医科大学基础医学院院病理生理学教研室,广东,广州,510515;南方医科大学南方医院心血管内科,广东,广州,510515;西安陆军学院边防干部训练大队影像教研室,新疆呼图壁;南方医科大学基础医学院院病理生理学教研室,广东,广州,510515;日本国立循环病中心心血管内科,日本,大阪【正文语种】中文【中图分类】R541二氢吡啶类（DPHs）钙拮抗剂（CCBs）是治疗高血压病的常用药物，而高血压病的主要损伤器官之一是心脏，可导致心肌肥厚及心力衰竭，心肌肥厚是影响生存的独立危险因素［1］，因此，具有抗心肌肥厚的CCBs更有利于高血压病患者。

经口急性毒性试验方法-改良寇氏法

急性毒性试验方法――改良寇氏法Kärber 法由Kärber 于1931提出，后经Finney 改进，顾汉颐作过改进，1963年孙瑞元教授对该法进一步改进，改进后的计算方法称为点斜法或孙氏法，增加了不含0%和100%死亡率的校正式，所得LD 50及全部有关参数与正规概率单位法相近。

改良寇氏法（Käber）试验设计的原则是：各组剂量按等比级数；各组动物数相等：大致有一半组数的动物死亡率在10%～50%之间，另一半在50%～100%之间，最好出现0 %和100 %的剂量组。

一、剂量选择及分组1、剂量选择剂量设计是否合理是急性毒性试验能否成功的关键。

探求外源化学物的急性毒性，测定其LD 50或LC 50时，应首先广泛查阅文献资料，了解该化学物的化学结构和理化性质，如结构式、分子量、溶解度、挥发度、纯度及杂质含量等，其次确定测定LD 50的计算方法，然后设计剂量。

2、预试验：总的原则是先用少量动物，以较大的剂量间距染毒，求出粗略的致死剂量范围，即确定受试动物全部致死的最小剂量（b ）和全部不致死的最大剂量（a ），即求出待测化学物0 %~100 %的大致致死剂量范围，然后在这个剂量范围内按几何级数的间距设计5~7个剂量组，组间剂量呈等比级数（r ），其比值为1.2~1.5。

进行正式实验。

用于急性毒性试验时，动物的体重为：大鼠180~200g ，小鼠18~22g ，豚鼠200~250ｇ，家兔2~2.5kg ，犬10~12 kg 。

用于实验的同一批动物体重变异范围不得超过所用动物平均体重的20%。

仍然遵守雌雄各半或雌雄兼取的原则。

当预试中发现化学物的毒性有明显的性别差异时，则需要选用雌、雄两种性别的动物分别进行试验，求出各自的LD 50。

通过预试，找出受试化学物引起动物死亡的大致剂量范围，以此为依据设计正式试验的剂量和分组。

按下式设计剂量组：1n abr -= 式中：r —相邻两组剂量的比值，一般为1.2～1.5，b —最低全致死剂量量， a —最高不致死剂量， n —设计的组数。

英文论文中统计分析的描述方法甄选范文

英文论文中统计分析的描述方法Statistical analysisAll results are expressed as mean values ± standard deviation (SD). Data were evaluated by one-way analysis of variance (ANOVA) with the Tukey HSD post-hoc test for comparisons between groups using Statistical Package for the Social Sciences ver. 13 software (SPSS, Chicago, IL). Probability values of less than 5% were considered to be significant.The non-parametric Kruskal-Wallis test was performed to test for differences between surfaces for each gene, and for changes between the different days of culture. Results were considered significant for p < 0.05.Quantitative data were expressed as mean±standard error of mean (SEM). Statistical analysis was performed using analysis of variance (ANOVA) followed by Tukey-Kramer multiple comparisons test or unpaired two-tailed student-t-test using GraphPad InStat software. Some data were Natural Log transformed prior to analysis. P<0.05 was considered to be statistically significant.Data are representative of three or more independent experiments.Statistical significance was assessed using Student’sunpaired t-test. Probability values of less than 0.05 were considered significant and an asterisk identifies such significancein the figures.Data was analyzed using SPSS Version 15. Mean and SD values were calculated for fold increase by groups, as shown in Figure 2. The complete data are included in Text S4. The mean values of fold increase among groups were compared using student t- test and the Mann Whitney U Test as the variance between groups washigh.Statistical tests used were both parametric and non parametric as data was skewed.感谢您使用本店文档您的满意是我们的永恒的追求！（本句可删）------------------------------------------------------------------------------------------------------------1 / 1doc格式可编辑。

方差分析两两比较.pptx

3. 探索性研究和证实性研究均适用的检验方法：
3.1 Bonferroni t 检验
基本思想是：如果三个样本均数经 ANOVA 检验差异有统计学意义(α=0．05)，需对每两个均数进行比较，共需比较的次数为 3 次,由于每进行一次比较犯I 类错误的概率是α=0．05，那么比较 3 次至少有一次犯I 类错误的概率就是： α’=1-0.953≈0.1426>0.05。因此，要使多次比较犯 I 类错误的概率不大于原检验水准α，现有的检验水准应该进行调整，用 α’=α/m 作为检验水准的调整值，两两比较得出的 P 值与其进行比较。该方法的思想适用于所有的两两比较，并且该方法的适用范围很广，不仅仅限于方差分析，例如相关系数的检验和卡方检验也适用。Bonferroni t 检验的方法和思想容易理解，操作简便，但是严格地控制了I 类错误的同时增大了Ⅱ类错误的发生概率，在结论的给出方面是一种比较保守的方法。
学海无涯
Dunnett’s 是一种基于学生化极差的适用于方差不齐情况时两两比较的方法。
实验组和对照组的样本均数和样本含量。需特别指出的是 Dunnett—t 检验有专门的界值表，不同于t 检验的界值表。
一般认为，比较组数k≥3 时，任何两个样本的平均数比较会牵连到其它平均数的对比关系，而使比较数再也不是两个相互独立的样本均数的比较．这是 LSD-t 无法克服的缺点。Dunnett—t 针对这一问题提出．在同一显著水平上两个
1. LSD-t 检验即最小显著法，是 Fisher 于 1935 年提出的，多用于检验某一对或某几对在专业上有特殊探索价值的均数间的两两比较,并且在多组均数的方差分析没有推翻无效假设 H0 时也可以应用。该方法实质上就是 t 检验，检验水准无需作任何修正,只是在标准误的计算上充分利用了样本信息，为所有的均数统一估计出一个更为稳健的标准误，因此它一般用于事先就已经明确所要实施对比的具体组别的多重比较。由于该方法本质思想与 t 检验相同，所以只适用于两个相互独立的样本均数的比较。LSD 法单次比较的检验水准仍为α ，因此可以认为该方法是最为灵敏的两两比较方法.另一方面,由于 LSD 法侧重于减少第Ⅱ类错误，势必导致此法在突出组间差异的同时,有增大I 类错误的倾向。

几种常见的显著性检验方法

1.Tukey (John Wilder Tukey) test最著名的有2个：（1）Tukey test for multiple comparisons主要应用于3组或以上的多重比较。

比如说一共有4组数据，两两比较产生6个统计值，Tukey-test用于生成一个critical value来控制总体误差（Family wise error rate，FER），与Tukey test相类似的是Dunnett test，它是控制多对一比较（即3组同时和一个参照组比较）的FER。

（2）Tukey trend test主要用于检验同一药物不同剂量下和参照药物的线性关系。

Tukey trend test 简单但及其高效,是生物统计学常用的方法。

2.T-testT检验，这是1905年w.s.oosset氏首先提出的，当时他以“Student”为笔名发表，故至今有的书籍仍称之为“学生氏检验”。

t可能是倍数的意思(times)，t就是样本均数SX(x)与总体均数(“)间相距几倍标准误(sx)。

t检验是用于比较两均数间相差是否显著的。

t检验过程：是对两样本均数(mean)差别的显著性进行检验。

唯t检验须知道两个总体的方差(Variances)是否相等；t检验值的计算会因方差是否相等而有所不同。

也就是说，t检验须视乎方差齐性(Equality of Variances)结果。

所以，SPSS 在进行t-test for Equality of Means的同时，也要做Levene's Test for Equality of Variances 。

3.Dunn’s multiple comparison testDunn's test calculates a P value for each pair of columns. These P values answer this question: If the data were sampled from populations with the same median, what is the chance that one or more pairs of columns would have medians as far apart as observed here? If the P value is low, you'll conclude that the difference is statistically significant. The calculation of the P value takes into account the number of comparisons you are making. If the null hypothesis is true (all data are sampled from populations with identical distributions, so all differences between groups are due to random sampling), then there is a 5% chance that at least one of the post tests will have P<0.05. The 5% chance does not apply to EACH comparison but rather to the ENTIRE family of comparisons.Dunn's test compares the difference in the sum of ranks between two columns with the expected average difference (based on the number of groups and their size). For each pair of columns, In Stat reports the P value as >0.05, <0.05, <0.01 or < 0.001. The calculation of the P value takes into account the number of comparisons you are making. If the null hypothesis is true (all data are sampled from populations with identical distributions, so all differences between groups are due to random sampling), then there is a 5% chance that at least one of the post tests will have P<0.05. The 5% chance does not apply to EACH comparison but rather to the ENTIRE family of comparisons.。