多个样本均数比较的方差分析PPT课件
合集下载
多个样本均数比较的方差分析
Variance — average variation of data
s2
X i X 2
n 1
X
2
i
X i 2
n
n 1
各种符号的意义
❖Xij第i 个组第j 个观察值 ❖ i =1,2,…g （列数） ❖ j =1,2,…ni （行数）
❖
❖ =第i组均数 ❖ =总均数
∑ni=N
方差分析基本思想
4/14/2020
例4-3
如何按随机区组设计，分配5个区组15只小白鼠接
受甲、乙、丙三种抗癌药物实验？
将小白鼠按体重编号，体重相近3只小白鼠配成一 个区组，然后在随机数字表中任选一行一列开始 的两位数作为一个随机数，如从第8行第3列开始 记录，在每个区组内将随机数字按大小排序，各 区组序号为1接受甲组、序号为2接受乙组、序号 为3接受丙组。
第二节 完全随机设计资料方差分析
例4-1
某医生为了研究一种降血脂新药的临床疗效，按 统一纳入标准选择120名患者，采用完全随机设 计方法将患者等分为4组进行双盲试验。问如何 进行分组？
编号：120名高血脂患者从1开始到120，见表4-2 第1行（P57）
随机数字：从附表15中的任一行任一列开始，如 第5行第7列开始，依次读取三位数作为一个随机 数录于编号下，见表4-2 第2行；
编序号：将全部随机数字从小到大 (数据相同 则按先后顺序）编序号
事先规定：序号1-30为甲组，序号31-60为乙组，序号 61-90为丙组，序号91-120为丁组，见表4-2第四行。
例4-2
某医生为了研究一种降血脂新药的临床疗效，按 统一纳入标准选择120名高血脂患者，采用完全随 机设计方法将患者等分为4组（具体分组方法见例 4-1），进行双盲试验。6周后测得低密度脂蛋白 作为试验结果，见表4-3。问4个处理组患者的低 密度脂蛋白含量总体均数有无差别?
第四章 多个样本均数比较的方差分析(研究生)1
3
MS
10.72
F
24.93
P
<0.01
组间（处理组间） 32.16
组内（误差）
总变异
49.94
82.10
116
119
0.430
18
3）确定P值并作出推断结论
以分子的自由度ν 分母的自由度ν
组间
=3为ν 1，
组内
=116为ν 2， ，P ＜0.01。
查方差分析用F界值表，F0.0计的方差分析基本相同， 主要区别在于：F值计算的方差分析表 （ANOVA table）不同。变异来源从组内 变异中分解出单位组变异与误差变异。
25
例4-4 某研究者采用随机区组设计进行实验， 比较三种抗癌药物对小白鼠肉瘤的抑瘤效果， 先将15只染有肉瘤小白鼠按体重大小配成5 个区组，每个区组内3只小白鼠随机接受三 种抗癌药物（具体分配方法见例4-3），以 肉瘤的重量为指标，实验结果见表4-9。问 三种不同药物的抑瘤效果有无差别？
编号 1 2 随机数 22 17 秩次 5 4 分配组 A A A组 B组 C组 D组 1 7 3 5 2 9 4 6 3 68 15 C 11 13 12 8 4 65 14 C 15 16 14 10 5 81 16 D 17 19 18 20
21
6 7 95 23 20 6 D B
8 9 92 35 19 8 D B
i 1 j 1 g ni
7
三种“变异”之间的关系
SS总 = SS组间 + SS组内 ，
ν总 =ν组间 +ν组内
组内变异 SS 组内：随机误差 组间变异 SS 组间：随机误差+处理因素
均方(mean square，MS)
MS
10.72
F
24.93
P
<0.01
组间（处理组间） 32.16
组内（误差）
总变异
49.94
82.10
116
119
0.430
18
3）确定P值并作出推断结论
以分子的自由度ν 分母的自由度ν
组间
=3为ν 1，
组内
=116为ν 2， ，P ＜0.01。
查方差分析用F界值表，F0.0计的方差分析基本相同， 主要区别在于：F值计算的方差分析表 （ANOVA table）不同。变异来源从组内 变异中分解出单位组变异与误差变异。
25
例4-4 某研究者采用随机区组设计进行实验， 比较三种抗癌药物对小白鼠肉瘤的抑瘤效果， 先将15只染有肉瘤小白鼠按体重大小配成5 个区组，每个区组内3只小白鼠随机接受三 种抗癌药物（具体分配方法见例4-3），以 肉瘤的重量为指标，实验结果见表4-9。问 三种不同药物的抑瘤效果有无差别？
编号 1 2 随机数 22 17 秩次 5 4 分配组 A A A组 B组 C组 D组 1 7 3 5 2 9 4 6 3 68 15 C 11 13 12 8 4 65 14 C 15 16 14 10 5 81 16 D 17 19 18 20
21
6 7 95 23 20 6 D B
8 9 92 35 19 8 D B
i 1 j 1 g ni
7
三种“变异”之间的关系
SS总 = SS组间 + SS组内 ，
ν总 =ν组间 +ν组内
组内变异 SS 组内：随机误差 组间变异 SS 组间：随机误差+处理因素
均方(mean square，MS)
统计：完全随机设计资料的方差分析(多个样本均数间的两两比较)(2020年整理).pptx
多个样本均数间的两两比较
均数间的两两比较根据研究设计的不同分为两种类型 ：一种常见于探索性 研究，在研究设计阶段并不明确哪些组别之间的对比是更为关注的，也不明确哪 些组别问的关系已有定论、无需再探究，经方差分析结果提示 “ 概括而言各组 均数不相同”后，对每一对样本均数都进行比较，从中寻找有统计学意义的差异： 另一种是在设计阶段根据研究目的或专业知识所决定的某些均数问的比较．常见 于证实性研究中多个处理组与对照组 、施加处理后的不同时间点与处理前比 较。最初的设计方案不同．对应选择的检验方法也不同． 下面分述两种不同设 计均数两两比较的方法选择。
CON Levene Statistic 1.578
df1 2
df2 27
Sig. .225
CON
Between Groups Within Groups Total
Sum of Squares
119.831 112.971 232.803
ANOVA
df 227 29 NhomakorabeaMean Square
59.916 4.184
MS 组内 = SNS-组k内(N 为总例数) = 1123.09-7312= 4.184 ③.求 F 值 F = MMSS组组间内= 549..198146= 14.32
将上述计算结果列成方差分析表，如下： 变异来源 平方和 SS 自由度 v 均方 MS F 值 总 变 异 232.8026 29 组 间 变 异 119.8314 2 59.916 14.32 组 内 变 异 （ 误 差 )
分 3 组，每组 10 只，分别接受不同的处理，试根据下表资料说明大鼠烫伤后不 同时期切痂对其肝脏的 ATP(u/L)含量是否有影响？
大鼠烫伤后不同时期切痂肝脏 ATP 含量(u/L)
均数间的两两比较根据研究设计的不同分为两种类型 ：一种常见于探索性 研究，在研究设计阶段并不明确哪些组别之间的对比是更为关注的，也不明确哪 些组别问的关系已有定论、无需再探究，经方差分析结果提示 “ 概括而言各组 均数不相同”后，对每一对样本均数都进行比较，从中寻找有统计学意义的差异： 另一种是在设计阶段根据研究目的或专业知识所决定的某些均数问的比较．常见 于证实性研究中多个处理组与对照组 、施加处理后的不同时间点与处理前比 较。最初的设计方案不同．对应选择的检验方法也不同． 下面分述两种不同设 计均数两两比较的方法选择。
CON Levene Statistic 1.578
df1 2
df2 27
Sig. .225
CON
Between Groups Within Groups Total
Sum of Squares
119.831 112.971 232.803
ANOVA
df 227 29 NhomakorabeaMean Square
59.916 4.184
MS 组内 = SNS-组k内(N 为总例数) = 1123.09-7312= 4.184 ③.求 F 值 F = MMSS组组间内= 549..198146= 14.32
将上述计算结果列成方差分析表，如下： 变异来源 平方和 SS 自由度 v 均方 MS F 值 总 变 异 232.8026 29 组 间 变 异 119.8314 2 59.916 14.32 组 内 变 异 （ 误 差 )
分 3 组，每组 10 只，分别接受不同的处理，试根据下表资料说明大鼠烫伤后不 同时期切痂对其肝脏的 ATP(u/L)含量是否有影响？
大鼠烫伤后不同时期切痂肝脏 ATP 含量(u/L)
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=
多个样本均数比较的方差分析共31页
понеде
三、Dunnett-t检验
适用于k-1个实验组与一个对照组均数差 别的多重比较，检验统计量为Dunnett-t 值，
понеде
понеде
第六节 重复测量数据的方差分析 *
对于临床上常见的重复测量数据（ repeated measurement data），也称监 测数据（monitoring data），即每个患 者的临床观察结果是多次重复测量结果 的连线（见图11-2），统计分析的目的 是比较这些连线变化趋势的特征。
понеде
понеде
понеде
谢谢！
понеде
понеде
注意问题
在实际工作中，一般只对试验的研究因 素感兴趣，即注重处理组间差别的假设 检验，必要时也可对区组间的差别进行 假设检验。本例，，，区组间的总体均 数有差别，说明小鼠体重（或各区组的 试验条件）对小鼠体内尾蚴存活率有影 响。
понеде
第四节 多个均数间的两两比较
понеде
понеде
понеде
понеде
понеде
方差分析的结果只能说明多组间是否有 差别，有时我们更关心哪两组间有差别( 如本例更关心两个切痂组的ATP含量是 否有差别)。这时可进行多个均数的两两 比较，详见本章第四节。
п析
随机区组设计（randomized block design）亦
понеде
第二节 完全随机设计资料的方差分析
完全随机设计（completely random design） 只设计一个处理因素（该因素有两个或两个以 上水平），采用完全随机的方法直接将受试对 象分配到各个处理水平组。各处理水平组例数 可以相等亦可以不等。以例11-1为例，先将30 只大鼠按体重大小编号，从附表15中第10行第 6列、第7列向下开始取2位的随机数，即63， 73，65，……。随机数排出序号后，序号1~10 为A组，序号11~20为B组，序号21~30为C组 。
三、Dunnett-t检验
适用于k-1个实验组与一个对照组均数差 别的多重比较，检验统计量为Dunnett-t 值，
понеде
понеде
第六节 重复测量数据的方差分析 *
对于临床上常见的重复测量数据（ repeated measurement data），也称监 测数据（monitoring data），即每个患 者的临床观察结果是多次重复测量结果 的连线（见图11-2），统计分析的目的 是比较这些连线变化趋势的特征。
понеде
понеде
понеде
谢谢！
понеде
понеде
注意问题
在实际工作中，一般只对试验的研究因 素感兴趣，即注重处理组间差别的假设 检验，必要时也可对区组间的差别进行 假设检验。本例，，，区组间的总体均 数有差别，说明小鼠体重（或各区组的 试验条件）对小鼠体内尾蚴存活率有影 响。
понеде
第四节 多个均数间的两两比较
понеде
понеде
понеде
понеде
понеде
方差分析的结果只能说明多组间是否有 差别，有时我们更关心哪两组间有差别( 如本例更关心两个切痂组的ATP含量是 否有差别)。这时可进行多个均数的两两 比较，详见本章第四节。
п析
随机区组设计（randomized block design）亦
понеде
第二节 完全随机设计资料的方差分析
完全随机设计（completely random design） 只设计一个处理因素（该因素有两个或两个以 上水平），采用完全随机的方法直接将受试对 象分配到各个处理水平组。各处理水平组例数 可以相等亦可以不等。以例11-1为例，先将30 只大鼠按体重大小编号，从附表15中第10行第 6列、第7列向下开始取2位的随机数，即63， 73，65，……。随机数排出序号后，序号1~10 为A组，序号11~20为B组，序号21~30为C组 。
方差分析 (共72张PPT)
2.总体变异的构成
总体变异 组间变异： 组内变异：组内变异理论上要求齐性，实际计算取其 均值
3.方差的基本公式
一般总体方差称方差，样本方差称均方 能使变量发生变异的原因很多，这些原因我们都将其称为变异
因素或变异来源。
方差分析就是发现各类变异因素相对重要性的一种方法
方差分析的思路就是：把整个试验（设有 k 个总体）的样本资料作 为一个整体来考虑。
原理是变异的可加性。
即每一个数据与数据的总体平均数差的平方和，可以分解为每一组数 据各自的离差平方和与由各组数据的平均数组成的一组数据的
离差平方和两部分。前者表达的是组内差异，即每组数据中 各个数据之间的差异，也就是个体差异，表达的是抽样误差或 随机误差程度；后者表达的是组间差异，即各组平均数之间的差 异，表达的是实验操纵的差异程度，实验操纵即指自变量的操 纵，这两部分差异之间相互独立。
3、这种两两比较会随着样本组数的增加而加大犯Ⅰ型错的差异显著性检验，若两两比较推 断正确的概率为95%,则所有比较都正确的概率为6=0.74,则降低
了推断的可靠性。
• 几个常用术语:
1、试验指标(experimental index) 为衡量试验结果的好坏或处理效应的高低 ，在试验中具体测
(1).计算平方和：
组间平方和
SB SX n2X n2 71 .5 6 65 8 .1 7 8 20 8 .47
¨ 组内平方和
SW SX 2X n2 7 6 7 41 4 .5 6 4 45 7 .5 7 8
¨ 总平方和
SS T X 2X n2
764414252 876.396
23
(2)．计算自由度
因此，方差分析可以帮助我们抓住试验的主要矛盾和技术关键，发 现主要的变异来源，从而抓住主要的、实质性的东西。
医学统计课件人卫6版第八章方差分析
总
组间＋组内
2024/11/10
西安医学院公共卫生系
01
假设μ1=μ2 即患者与健康人血磷值相同，
02
那么两者的组间变异应该等于组内变异。
03
此时，令F=MS组间 / MS组内 ，
04
则F值理论上应为1。
05
若μ1≠μ2，组间变异便会↑，F↑。
06
查F界值表（附表4），
07
得P值，下结论。
完全随机设计的方差分析
完全随机设
1 计方差分析 中变异的分 解：
组间变异：
4 包括随机误 差和处理因 素的影响
2 总变异分为 两部分
组内变异：
3 反映随机误 差
完全随机设 计的单因素
5 方差分析 （one-way ANOVA）
——成组设
6 计的多个样 本均数的比 较
2024/11/10
西安医学院公共卫生系
二．分析计算步骤：以P47例6.1为例
该设计是将受试对象先按配比条件配成配 伍组（如动物实验时，可按同窝别、同性 别、体重相近进行配伍），每个配伍组有 三个或三个以上受试对象，再按随机化原 则分别将各配伍组中的受试对象分配到各 个处理组。
同一受试对象不同时间（或部位）重复多次 测量所得到的资料称为重复测量数据 （repeated measurement data），对该 类资料不能应用随机区组设计的两因素方差 分析进行处理，需用重复测量数据的方差分 析。
01 例 1 . 某 克 山 病 区 测 得 1 1 例 克 山病患者与13名健康人的血 磷值（mmol/L）如下，问 该地急性克山病患者与健康 人的血磷值是否不同？
02 患 者 x 1 ： 0 . 8 4 ， 1 . 0 5 ， 1.20，1.20，1.39， 1.53，1.67，1.80， 1.87，2.07，2.11。
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。
方差分析ppt课件
推断控制变量是否给观测变量带来了显 著影响。
在观测变量总离差平方和中，如果组
间离差平方和所占比例较大，则说明观 测变量的变动主要是由控制变量引起的， 可以由控制变量来解释，控制变量给观 测变量带来了显著影响；反之，如果组 间离差平方和所占比例小，则说明观测 变量的变动不是主要由控制变量引起的， 不可以主要由控制变量来解释，控制变 量的不同水平没有给观测变量带来显著 影响，观测变量值的变动是由随机变量 因素引起的。
不同饲料对牲畜体重增长的效果等， 都可以使用方差分析方法去解决。
方差或叫均方，是标准差的平方，是
表示变异的量。在一个多处理试验中， 可以得到一系列不同的观测值。造成观 测值不同的原因是多方面的，有的是处 理不同引起的，叫处理效应或条件变异， 有的是试验过程中偶然性因素的干扰和 测量误差所致，称为实验误差。
dfT nk 1 20 1 19
dft k 1 5 1 4
dfe 5(4 1) 15
st 2
SSt dft
103.94 3
34.65
se2
SSe dfe
109.36 12
9.11
进行F检验：
F st2 34.65 50.15 se2 9.11
F0.05(4,15) 3.06, F0.01(4,15) 4.89, F
x1 x2
ts x1 x2
x1 x2
LSD0.05 t s 0.05 x1x2
LSD0.01
t0.01
s x1 x2
若
x1
x 2 ＞t0.05
s x1
x2
或
x1
ห้องสมุดไป่ตู้
x2
＞
t0.01
s x1 x2
在观测变量总离差平方和中，如果组
间离差平方和所占比例较大，则说明观 测变量的变动主要是由控制变量引起的， 可以由控制变量来解释，控制变量给观 测变量带来了显著影响；反之，如果组 间离差平方和所占比例小，则说明观测 变量的变动不是主要由控制变量引起的， 不可以主要由控制变量来解释，控制变 量的不同水平没有给观测变量带来显著 影响，观测变量值的变动是由随机变量 因素引起的。
不同饲料对牲畜体重增长的效果等， 都可以使用方差分析方法去解决。
方差或叫均方，是标准差的平方，是
表示变异的量。在一个多处理试验中， 可以得到一系列不同的观测值。造成观 测值不同的原因是多方面的，有的是处 理不同引起的，叫处理效应或条件变异， 有的是试验过程中偶然性因素的干扰和 测量误差所致，称为实验误差。
dfT nk 1 20 1 19
dft k 1 5 1 4
dfe 5(4 1) 15
st 2
SSt dft
103.94 3
34.65
se2
SSe dfe
109.36 12
9.11
进行F检验：
F st2 34.65 50.15 se2 9.11
F0.05(4,15) 3.06, F0.01(4,15) 4.89, F
x1 x2
ts x1 x2
x1 x2
LSD0.05 t s 0.05 x1x2
LSD0.01
t0.01
s x1 x2
若
x1
x 2 ＞t0.05
s x1
x2
或
x1
ห้องสมุดไป่ตู้
x2
＞
t0.01
s x1 x2
6 多样本均数比较_方差分析 PPT课件
对于非平衡资料，应采用GLM过程。
25
ANOVA过程主要用于处理均衡设计（即： 对于每个因素、每个水平的观测数是相等 的，另外还可以处理拉丁方设计、正交设 计等）的一元、多元方差分析和重复测量 的方差分析，也可用于多个变量的对比检 验。
PROC ANOVA过程首先要检查试验设计
是否均衡，如果不均衡，也不是上面提到
Proc anova 选项; Class 变量表; Model 依变量＝效应表/选项; Means 效应表/选项; Run;
41
三 二因素随机区组试验资料的 方差分析
42
随机区组设计——配伍组设计
(randomized block design)
随机区组设计(randomized block design) 又称为配伍组设计，是配对设计的扩展。具体做 法是：先按影响试验结果的非处理因素（如性别、 体重、年龄、职业、病情、病程等）将受试对象 配成区组(block)，再分别将各区组内的受试对 象随机分配到各处理或对照组。 特点：区组内均衡
当F≥Fα,(ν组间, ν组内),则P≤α, 拒绝H0, 接受H1, 可认为 总体均数不等或不全相等。
17
方差分析
1. 单因素试验的方差分析
考虑一个因素A取k个水平，分析这k个不同水平对所考 察的指标y的影响，即在试验中只有A一种因素改变， 而其它因素控制不变，这样的试验叫单因素试验，所进 行的方差分析叫单因素试验的方差分析。
Proc anova 选项
Data＝输入数据集 Outstat＝输出数据集
▪ 用于存储方差分析结果
Class语句
用于指明分类变量。 此语句一定要设定，并且应出现在model语句之前。
Model 语句
定义分析所用的线性数学模型。
25
ANOVA过程主要用于处理均衡设计（即： 对于每个因素、每个水平的观测数是相等 的，另外还可以处理拉丁方设计、正交设 计等）的一元、多元方差分析和重复测量 的方差分析，也可用于多个变量的对比检 验。
PROC ANOVA过程首先要检查试验设计
是否均衡，如果不均衡，也不是上面提到
Proc anova 选项; Class 变量表; Model 依变量＝效应表/选项; Means 效应表/选项; Run;
41
三 二因素随机区组试验资料的 方差分析
42
随机区组设计——配伍组设计
(randomized block design)
随机区组设计(randomized block design) 又称为配伍组设计，是配对设计的扩展。具体做 法是：先按影响试验结果的非处理因素（如性别、 体重、年龄、职业、病情、病程等）将受试对象 配成区组(block)，再分别将各区组内的受试对 象随机分配到各处理或对照组。 特点：区组内均衡
当F≥Fα,(ν组间, ν组内),则P≤α, 拒绝H0, 接受H1, 可认为 总体均数不等或不全相等。
17
方差分析
1. 单因素试验的方差分析
考虑一个因素A取k个水平，分析这k个不同水平对所考 察的指标y的影响，即在试验中只有A一种因素改变， 而其它因素控制不变，这样的试验叫单因素试验，所进 行的方差分析叫单因素试验的方差分析。
Proc anova 选项
Data＝输入数据集 Outstat＝输出数据集
▪ 用于存储方差分析结果
Class语句
用于指明分类变量。 此语句一定要设定，并且应出现在model语句之前。
Model 语句
定义分析所用的线性数学模型。
均值比较及差异性检验ppt课件
❖ 基本操作过程：
1. 选定Means过程对话框；
（Analyze-Compare Means-Means）
2. 选择自变量与分组变量（也可加入层变 量）；
3. 对Means过程的分析结果进行比较分析；
5.2 单样本T检验
❖ SPSS单样本T检验是检验某个变量的总体均 值和某指定值之间是否存在显著差异。统计 的前提是样本总体服从正态分布。也就是说 单样本本身无法比较，进行的是其均数与已 知总体均数间的比较。
❖ 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
5.1 Means过程
❖ Means过程是SPSS计算各种基本描述统计量 的过程。与计算某一样本总体均值相比， 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。
❖ 在统计分析过程中，很重要的一点是对抽 样的样本必须有代表性，即每个个体都有同 等概率被抽中。但由于抽样误差的存在，在 抽样过程中不可避免会抽到一些数值较大或 较小的个体导致样本统计量与总体参数之间 有所不同，所造成的问题就是：某个样本能 否认为是来自某个确定均值的总体。
❖ 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。
❖ 单样本T检验的零假设为H0：总体均值和指 定检验值之间不存在显著差异。
❖ 采用T检验方法，按照下面公式计算T统计 量：
❖ 基本操作步骤：
1.选择单样本T检验对话框；
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
对象生物学特性较均衡，可减少试验误差，提高
统计假设检验的效率。
суббот
例11-4（续例11-3） 根据表11-6的试 验结果，检验甲、乙、丙、丁不同浓 度的血水草总生物碱对小鼠体内的尾 蚴存活率的影响。（注：这里的小鼠 体内的尾蚴存活率是测量指标，不同 于第四章计数资料统计指标的“率” ）
суббот
经方差分析，若各组的均数差别无统计学意义，则不需
要作进一步பைடு நூலகம்统计处理，但是当方差分析结果为 P
时，只说明k组总体均数不相同或不全相同，不能说明 各组总体均数间有差别。如果要分析哪两组间均数有差 别，需进行多个均数间的两两比较（multiple P comparison）。在进行两两比较时若仍用两均数比较t 检验，将会增加第一类错误的概率，把本来无差别的两 个总体均数判为有差别。
суббот
суббот
суббот
суббот
суббот
суббот
суббот
方差分析的应用条件
①各组样本是相互独立的随机样本且来 自正态总体。
②各组总体方差相等，即方差齐性（ homoscedasticity）。
上述两个条件与两均数比较的t检验的 应用条件是相同的。实际上，当组数为 2时，方差分析与两均数比较的t检验是 等价的，且对同一资料有。
演讲人：XXXXXX 时 间：XX年XX月XX日
多个样本均数比较的方差分析
前章介绍了两样本均数比较的t检验。在医学科 学研究中，常常要通过多个样本均数比较来推 断各处理组间是否存在差别，此时若多次重复 使用t-test ，会使犯第Ⅰ类错误（假阳性错误 ）的概率增大，且脱离了原先的实验设计，将 多个样本均数的同时比较转变为两个样本均数 的多次比较。若采用实验设计所对应的方差分 析同时分析多个样本均数的差别，则可避免以 上问题。
суббот
第一节 方差分析的基本思想和应用条件
方差分析（analysis of variance, ANOVA）的理论依据是F分布，故又称F 检验。在处理实验设计资料时，主要用 于推论多个处理组处理效应的差别。
下面结合例11-1的试验结果，介绍方差 分析的基本思想及其应用条件。
суббот
例11-1 为了解烫伤后不同时期切痂对肝脏三磷 酸腺苷（简写为ATP）的影响，将30只雄性大 鼠随机分成3组, 每组10只：A组为烫伤对照组 ，B组为烫伤后24小时(休克期)切痂组，C组为 烫伤后96小时（非休克期）切痂组。全部动物 统一在烫伤后168小时处死并测量其肝脏的ATP 含量，结果见表11-1。这一问题的解决可以归 结为三组ATP总体均数差别的比较。如果三组 ATP的总体均数存在差别，则推论B组和C组的 处理对ATP有影响。
суббот
三、Dunnett-t检验
适用于k-1个实验组与一个对照组均数差 别的多重比较，检验统计量为Dunnett-t 值，
суббот
суббот
第六节 重复测量数据的方差分析 *
对于临床上常见的重复测量数据（ repeated measurement data），也称监 测数据（monitoring data），即每个患 者的临床观察结果是多次重复测量结果 的连线（见图11-2），统计分析的目的 是比较这些连线变化趋势的特征。
суббот
суббот
注意问题
在实际工作中，一般只对试验的研究因 素感兴趣，即注重处理组间差别的假设 检验，必要时也可对区组间的差别进行 假设检验。本例，，，区组间的总体均 数有差别，说明小鼠体重（或各区组的 试验条件）对小鼠体内尾蚴存活率有影 响。
суббот
第四节 多个均数间的两两比较
суббот
суббот
结束语
当你尽了自己的最大努力时，失败也是伟大的， 所以不要放弃，坚持就是正确的。
When You Do Your Best, Failure Is Great, So Don'T Give Up, Stick To The End
感谢聆听
不足之处请大家批评指导
Please Criticize And Guide The Shortcomings
суббот
第二节 完全随机设计资料的方差分析
完全随机设计（completely random design） 只设计一个处理因素（该因素有两个或两个以 上水平），采用完全随机的方法直接将受试对 象分配到各个处理水平组。各处理水平组例数 可以相等亦可以不等。以例11-1为例，先将30 只大鼠按体重大小编号，从附表15中第10行第 6列、第7列向下开始取2位的随机数，即63， 73，65，……。随机数排出序号后，序号1~10 为A组，序号11~20为B组，序号21~30为C组 。
суббот
суббот
SNK-q检验
SNK为Student-Newman-Keuls三人姓 氏的缩写，检验统计量为q ，亦称q检 验，适用于多个均数的两两比较，常 用于探索性研究。 q的计算公式如下
суббот
LSD-t检验
即最小显著差异（least significant difference）t检验。适用于某一对或几对 在专业上有特殊价值的均数间差别的比 较。
суббот
суббот
суббот
суббот
суббот
方差分析的结果只能说明多组间是否有 差别，有时我们更关心哪两组间有差别( 如本例更关心两个切痂组的ATP含量是 否有差别)。这时可进行多个均数的两两 比较，详见本章第四节。
суббот
第三节 随机区组设计资料的方差分析
随机区组设计（randomized block design）亦
称配伍组设计或单位组设计，是配对设计的扩展
。具体做法是首先将受试对象按可能影响试验结
果的属性分组（非随机分组），如按动物的性别
、体重分组，按病人的年龄、职业、病情分组等
。分组的原则是属性相同或相近的分在同一组内
，共形成b个区组，再分别将各区组内的受试对
象随机分配到各处理组。其设计特点是：每个区
组的受试对象数与处理组数相等，区组内的受试