现代统计学--t检验分析(ppt 37页)

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医学统计学课件-t检验_研究生

医学统计学课件-t检验_研究生

n1 n2 2
ν= n1 + n2 -2
第三节 两独立样本t检验
• 两独立样本t检验要求两样本所代表的总体服从正 态分布N(μ1,σ12)和N(μ2,σ22),且两总体方 差σ12、σ22相等,即方差齐性(homogeneity of
variance, homoscedasticity)。
• 若两总体方差不等,即方差不齐,可采用t’检验,
t检验与Z检验 (t test and z test)
一、单组样本的t检验 二、配对设计计量资料比较的t检验 三、两独立样本资料均数比较的t检验 四、t’检验
五、Z检验
t 检验——问题提出
• 根据研究设计t检验有三种形式: –单组(个)样本资料的t检验 –配对样本均数t检验(非独立两样本均数t检验) –两组独立样本均数t检验
两个同质受试对象分别接受两种不同的处理
表 新药组与安慰剂组血清总胆固醇含量
配对号 新药组
安慰剂组
d
1
4.4
6.2
-1.8
2
5.0
5.2
-0.2
3
5.8
5.5
0.3
4
4.6
5.0
-0.4
5
4.9
4.4
0.5
6
4.8
5.4
-0.6
7
6.0
5.0
1.0
8
5.9
6.4
-0.5
9
4.3
5.8
-1.5
10
5.1
第三节 两独立样本t检验
• 两独立样本t 检验(two independent sample t-test),又称成组 t 检验。
• 适用于完全随机设计的两样本均数的比较,其目 的是检验两样本所来自总体的均数是否相等。

t检验ppt课件

t检验ppt课件

t X0
74 .272
1.692
SX
6.5 25
精品课件
3.自由度ν= n-1 = 25-1 = 24,
t=1.692,查t 界值表得:
0.05<P<0.10 不能拒绝H0 ,差异无统计学意义。 尚不能认为该山区健康成年男子脉搏 数高于一般地区。
精品课件
例2 应用克矽平治疗矽肺患者10名, 治疗前后血红蛋白的含量如表1所示,问 该药是否引起血红蛋白含量的变化?
查附表3 (方差分析表,方差齐性检验用)
F0.05(9,49)=2.39 因为F =10.22>F0.05(9,49) 所以 P<0.05,
拒绝H0 。认为因为两总体方差的
差异有统计学意义,
故不能用 t 检验而要用 t 检验。
精品课件
x1 10.00 18.00 25.00 19.00 30.00 19.00
精品课件
方差齐性的检验用F 检验, 统计量F 值的计算公式为:
S
2 1


F
S
2 2


精品课件
求得F值后,其自由度分别为: df1 =n1-1; df2 =n2-1
查附表3,作方差齐性检验,
若 P> 0.05 则用 t 检验 P< 0.05 则用t'检验
精品课件
两独立样本均数比较的t’ 检验 (two independent sample t-test)
t 检验计算公式
t
X1 X 2
S
2 1
S
2 2
n1
n2
tα’界限值计算公式
ta
SX21
ta,d1f S2
X1

现代统计学--t检验分析PPT公开课(37页)

现代统计学--t检验分析PPT公开课(37页)
表格、导入数据,或输入各观察值; ❖ ②单击主菜单分析→比较均值→单样本t检验; ❖ ③在对话框中双击“身高”或单击箭头按钮将“检
验变量”设为“身高”,“检验值”附值为;点击 确定后即得到检验结果,。
❖ 若抽查某品牌鲜奶,A批次12个样品,结果见 表1,这批奶是否合格?(我国鲜牛奶的国家 标准100毫升 天然优质乳蛋白含量 ≧2.90)
❖ 例2:将大白鼠按照同窝、同性别和体重接 近的的原则配成8对,每对中两只大白鼠随
机确定一只进食正常饲料,另一只进食缺 乏维生素E饲料,一段时间以后,测量两组 大白鼠的肝中维生素A的含量如表9-6,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?
课堂练习
❖ 例3,应用SPSS分析例5-2资料 ❖ 思考练习
1.建立检验假设,确定检验水准(选用单侧或双侧检验) (1)无效假设又称零假设,记为 H0;
(2)备择假设又称对立假设,记为 H1。
2. 计算检验统计量
3. 确定P值,下结论
第一节 单样本均数的t检验 (小样本)
样本均数代表的和已知总体 0 (标准值、理论值
或经大量观察得到的较稳定的指标值 )的比较, 目的是推断某样本是否来自某一总体—就是判断差别是由哪种原因造成的。
②同一个体同时分别接受两种不同处理(如同一动物的左右两侧神经、同一份标本分成两部分);
料”和“缺乏维生素E饲料”,点击 ②同一个体同时分别接受两种不同处理(如同一动物的左右两侧神经、同一份标本分成两部分);
:三组总体均数相同,:三组总体均数不同或不全相同

4)可以认为克矽平治疗对血红蛋白含 量无影响。
-2.262 0 2.262
t 分布
应用SPSS 作配对小样本t检验

应用统计分析第二章T检验ppt课件

应用统计分析第二章T检验ppt课件

• 【例1】一种汽车配件的平均长度要求为12cm,高于 或低于该标准均被认为是不合格的。汽车生产企业在 购进配件时,通常是经过招标,然后对中标的配件提 供商提供的样品进行检验,以决定是否购进。现对一 个配件提供商提供的10个样本进行了检验。假定该供 货商生产的配件长度服从正态分布,在0.05的显著性 水平下,检验该供货商提供的配件是否符合要求?
1、犯第一类错误与犯第二类错误的概率存在此消彼长的关系;
假设检验的步骤
• (1)建立检验假设和确定检验水准 • (2)选定检验方法和计算检验统计量 • (3)确定P值和做出推断结论
(1)建立检验假设和确定 检验水准
• 在均数的比较中,检验假设是针对总体特征而言,包 括相互对立的两个方面,即两种假设: • 原假设为正待检验的假设:H0; 备择假设为可供选择的假设:H1 一般地,假设有三种形式: (1)双侧检验: H0 : 0; H1 :0 (2)左侧检验: H0 : 0; H1 :<0 或 H0 : 0; H1 :<0 (3)右侧检验: H0 : 0; H1 :>0 或 H0 : <=0; H1 :>0
10个零件尺寸的长度 (cm)
12.2 10.8 12.0 11.8 11.9 12.4 11.3 12.2 12.0 12.3
• H0 : = 12 检验统计量: • H1 : 12 11 .89 12 t 0 .7035 = 0.05 0 .4932 10 • df = 10 - 1 = 9 • 临界值(c): 决策:不拒绝ho • 结论:该供货商提供零件符合要求
(二)第二类错误
当原假设为假时,而接受原假设所犯的错误,称 为第II类错误或取伪错误。犯第II类错误的概率常用 表示 P{接受H0|H0不正确} =

t检验医学统计学PPT课件

t检验医学统计学PPT课件

[
sc2
( x12
x1)2 ][ n1
( x22
n1 n2 2
x2)2 ] n2
(n1 1)s12 (n2 1)s22 n1 n2 2
第36页/共78页
例8-7 :
表8-4 男女大学生的血清谷胱甘肽过氧化酶(GSH-PX)
性别 例 数 均 数 标准差 男 48 96.53 7.66 女 46 93.73 8.23
身高与以往男子平均身高相等
H1:µ≠µ0=170cm,即即现在该地20岁男子平均
身高与以往男子平均身高不等
α= 0.05,双侧检验
第9页/共78页
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:
z x 0 x 0
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。
第25页/共78页
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
第6页/共78页
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:
z x
x
( )
② σ未知且n较小:
t x μ0 x μ0
sx
s n
第7页/共78页
(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cm。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cm,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?

5第四章 t检验ppt课件

5第四章 t检验ppt课件

1.建立检验假设、确定检验水准
H0:两总体方差相等
H1:两总体方差不相等
0.10( 较大以减少II类错误)
2.选择检验方法、计算统计量
中药组S2 =0.580 西药组S2 =0.466 F=s12/s22 =0.580/0.466 =1.245
3.确定P 值、做出推论
ν1=n1-1=10-1=9,ν2=n2- 1=10-1=9,查F 界值表(方差齐 性检验用),得F 0.05〔9,9) = 4.03, F< F 0.05〔9,9) ,P >0.05。
非参数检验是一类不依赖总体分布的具体形式的统 计方法。如Ridit分析、秩和检验、符号检验、 中位数检验、序贯试验、等级相关分析等。
⑴优点:①对总体的分布形式不要求;②可用于不 能精确测量的资料;③易于理解和掌握;④计算 简便。
⑵缺陷:不能充分利用资料所提供的信息,使检验 效率降低。
(二〕单因素分析与多因素分析
已知总体均数一般为标准值、理论值或 经大量观察得到的较稳定的指标值。
一、适用条件
1.对正态分布的数值变量资料,需用t 检验。
2.对于非正态分布的资料,若经过变量 变换使成正态分布,可按t检验处理; 否则,用非参数检验的方法。
二、正态性检验的方法
检验假设H0为总体分布是正态分布,当P>α时, 不拒绝H0,认为样本所来自的总体服从正态分 布;而P≤α时,拒绝H0,认为样本所来自的总 体不服从正态分布。
表4-2 两法治疗高血脂症3个月后血清胆固醇含量(mmol/L)
病人编号 组别
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
中药 5.45 5.04 4.62 5.61 4.06 5.32 5.28 4.78 6.97 5.34 西药 5.34 6.12 5.87 4.67 5.21 6.89 5.48 5.43 4.57 5.79

第五部分--T检验和F检验PPT课件

第五部分--T检验和F检验PPT课件

27
.
28
Paired Samples Statistics
Mean Pair 体 13温 8.2前 400
体3温 8.6后 300
Std. Error NStd. DeviatiM onean 10 .15776.04989
10 .20575.06506
red Samples Correlatio
Std. Error N Me Satn d. DeviatM ioe nan 幼 儿 智2 商 0 103.05 3.137 .701
One-Sample Test
t 幼 儿 智 4.3商 48
Test Value = 100
95% Confidence Interval of the
Mean Difference dfSig. (2-taiDleifdf)erencLeower Upper
C NorrelatiS oin g. Pai体 r 1温 前 1& 0 .体 47温 2.1后 68
.
29
Paired Samples Tes t
Paired Differences
95% Confidence
Interval of the
Std. Std. ErrorDifference
MeanDeviationMean LowerUpper t
库 samples T
Test
.
22
输入变量
.
23
Group Statistics
Std. Error 品 尝 类N型 MeSatn d. DeviatM ioenan
饮 料 评 A 价
12 0.60001.26491 .40000

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。

t检验与单因素方差分析ppt文档

t检验与单因素方差分析ppt文档

➢t检验(t test)是以t分布为理论
基础,对一个或两个样本的数值变 量资料进行假设检验常用的方法, 属于参数检验。
正态分布的公式
总体均数
f(X ) 1 e(X -)2/22,∞ X ∞
2
总体标准差
μ和σ是正态分布的两个参数,μ和σ决定了x 的概率分布;习惯上用 N (μ, σ2)表示均数为μ,标 准差为σ的正态分布。
• 第二步:将10个数据依次 录入SPSS,形成10行1列的 数据集。
• 第三步:选择分析→比较均值→单样本T检验
• 第四步:在单样本T检验对话框中,检验变 量处移入血尿素氮,检验值处填上4.882。
• 第五步:点确定后产生结果,结果解读。
• 结果解读1
• N:总的样本例数=10 • 均值:算术平均数=6.6720 • 标准差:标准差=2.32515 • 均值的标准误:标准误=0.73528
• 结果解读2
• t:统计量t=2.434 • Sig(双侧):p值=0.038 • 均值差值:两个均数的差值=1.79 • 差值的95%CI:0.1267~3.4533
0 0.1267 1.79 3.4533
4.88 2
6.67 2
【例2】一般大学男生的平均脉搏值为75次/分钟, 标准差为7.5次/分钟,某研究小组对某高校经常参 加体育锻炼的男生随机抽取100名,测得其平均脉 搏为68次/分。 问:该校经常参加体育锻炼的男生心率是否与一般 大学男生的不同?
➢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。
➢已知的总体均数一般为公认的理论数值、 经验数值、期望数值或经过大量观察所得 的稳定值,如人的正常生理指标(红细胞数、 身高、血压等)。

医学统计学t检验PPT课件

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检验的统计量:
t = d d
sd nd
~t(nd 1),其中nd为对子数,因为
d =0,化简后得到课本公式:
t= d sd nd
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?
40 既然满足正态分布就可以作z转换,但是总体标准差
未知,而且样本例数较少,所以只能作t转换: t= x = 3.27 3.36 = 1.294 = 40 1 = 39
s / n 0.44 / 40
P /2
P/ 2
1/2α
0 -1.294 -2.023
1/2 α
t39
1.294 2.023
对子号 1 2 3
……
试验组
对照组
门诊6
门诊1
女性、55~、重度
门诊4
门诊2
男性、40~、轻度
门诊3
门诊5
女性、45~、中度
……
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
配对设计的t检验
常见的配对方法之二: 将同一份样品分成两份(或同一机体不同 部位),同时、随机接受两种不同的处理方 案,例如:牙医分别用两种方法对相同患者 的牙龈取模,比较两种方法的精确度
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

T检验及应用ppt课件

T检验及应用ppt课件
⑴选择菜单:【分析】 → 【比较均值】 → 【配对样本T检验】 出现如图所示的窗口。
ppt课件.
14
喝茶前后体重平均值有较大差异, 说明喝茶后的平均体重低于喝茶 前的平均体重。
它表明在显著性水平为0.05 时,肥胖志愿者服用减肥茶 前后的体重有明显的线性变 化,喝茶前和喝茶后体重的 线性相关程度较强.
⑵选择统计量。两配对样本T检验采用T统计量。首先,对两组样本分别计算 出每对观测值的差值得到差值样本;然后,体用差值样本,通过对其均值是 否显著为0的检验来推断两总体均值的差是否显著为0.
⑶计算检验统计量观测值和概率P-值
SPSS将计算两组样本的差值,并将
相应数据代入式①,计算出T统计量的观测值和对应的概率P-值。
至此,SPSS将自动计算平均值和对应的概率P-值。分析结果如表3和表4所示。 表3.人均住房面积的基本描述统计结果
ppt课件.
100个家庭的人均住房面积 的平均值为21.2平方米, 标准差为1.7平方米
5
表4人均住房面积单样本T检验结果
总体均值的95%的置信区间 为(20.8,21.5)平方米。即: 我们有95%的把握认为家庭 人均住房面积均值在 20.8~21.5平方米之间。
⑴选择菜单【分析】 → 【比较均值】 → 【独立样本T检验】
⑵将数学成绩到【检验变量(T)】 框中。于是出现如图所示的窗口。
ppt课件.
10
⑶选择总体标识变量到【分组变 量】框中。
样本均值有一定的差异
ppt课件.
11
p>0.05,认为二者方差 无显著差异
P>0.05,因此认为两 总体的均值无显著差异。
得到的检验统计量为 t 统计量,数学定义为:
t

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。
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❖ SPSS应用演示
第六章--单因素方差分析
❖ 完全随机设计 ❖ 只考虑一个处理因素
❖ 例6-1 对20例不同期肺结核患者和12名健康 人用酶联免疫法检测血清纤维结合蛋白Fn (mg/L),结果见表9-6,问各组间差别有无 显著性?
❖ 假设检验步骤如下:
❖ :三组总体均数相同,:三组总体均数不同 或不全相同
t检验
, 0 34.50cm, X 33.89cm
造成 X 0的可能原因有二:
① 抽样误差造成的; ② 本质差异造成的。
假 设 检 验 的 目 的 —— 就 是 判 断 差 别 是由哪种原因造成的。
一种假设H0
一般新生儿头围
34.50cm
另一种假设H1
抽样误差
X 33.89cn
总体不同
课堂练习
❖ 某药物治疗高血压疗效的分析,见表1
❖ 例2:将大白鼠按照同窝、同性别和体重接 近的的原则配成8对,每对中两只大白鼠随
机确定一只进食正常饲料,另一只进食缺 乏维生素E饲料,一段时间以后,测量两组 大白鼠的肝中维生素A的含量如表9-6,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?
❖ 2.将“检验变量”设置为体重,“分组变量” 设置为“组别”;
❖ 3.点击“定义组”,分别输入1、2后点击继 续、确定。本例结果 t=3.028,v=37,p=0.004(按双侧检验)。
1 2
假设检验基本步骤如下:
❖H 0 两组配方对妊娠大鼠体重的影响相同,1 2 ❖ H1:两组配方对妊娠大鼠体重的影响不同,
❖ 重接近的36名足球运动员随机分为三组,每组12人。 对照组,按常规训练;
❖ 试验组I,按常规训练并服用药物I;
❖ 试验组Ⅱ,按常规训练并服用药物Ⅱ。 ❖ 一个月后测定第一秒用力肺活量,结果如表6-2,试
比较三组运动员第一秒用力肺活量有无差别。
35、功 与 失 每 个 人 都有一 不的理 想,这 种理想 决定着 他的努 力判断 的方向 。就在 这个意 义上, 我从来 不把安 逸和享 乐看做 是生活 目的的 本身----这 种基 础,我 叫它猪 栏的理 想。照 亮我的 道路, 并且不 断地给 我新的 勇气去 愉快地 正视生 活的理 想,是 善、美 、真。 ---爱 因斯坦 (美国 )无论 何时, 不管怎 样,我 也绝不 允许自 己有一 点灰心 丧气。 ---爱迪 生(美 国) 对 我 来 说 , 信念意 味着不 担心。 ---杜威 (美国 )
忽 视 当 前 一 刹那的 人,等 于虚掷 了他所 有的一 切。---富 兰克 林(美 国) 时 间 不 可 空 过,惟 用之于 有益的 工作; 一切无 益的行 动,应 该完全 制止。 ---富兰 克林( 美国)
如 果 说 时 间 是最宝 贵的东 西,那 么浪费 时间就 是最大 的挥霍 你 热 爱 生 命 吗?那 么别浪 费时间 ,也别 和不值 得交往 的人来 往.陈帅 佛语
希 望 贯 穿 一 切,临 死也不 会抛弃 我们。 ---波普 (美国 ) 希 望 永 远 在 人的胸 膛汹涌 。人要 经常感 觉不是 现在幸 福,而 是就要 幸福了 。---波 普(美 国) 毫 无 理 想 而 又优柔 寡断是 一种可 悲的心 理。---培 根( 英国败 的岭, 可以用 这五个 字来表 达----我 没有 时间。 ---富兰 克林( 美国) 马 云 语 : 今 天很残 酷,明 天更残 酷,后 天会很 美好, 但绝大 多数人 都死在 明天晚 上。 马 云语: 今天很 残酷, 明天更 残酷, 后天会 很美好 ,但绝 大多数 人都死 在明天 晚上。 想要有 空余时 间,就 不要浪 费时间 。---富 兰克 林(美 国)
20
配对资料的t检验1
计算得:d = -6.3 Sd = 16.76
Sd =
1)H0:μd=0
(治疗前后的Hb相同, 即d≠0是抽样误差)
H1:μd≠0 (治疗前后的Hb不同)
α= 0.05
克矽平治疗前后血红蛋白含量
患者 血红蛋白(克/升)。 编号 治疗前 治疗后
差数 (d)
1 113
140
❖ 若抽查某品牌鲜奶,A批次12个样品,结果见 表1,这批奶是否合格?(我国鲜牛奶的国家 标准100毫升 天然优质乳蛋白含量 ≧2.90)
第二节 配对样本均数的t检验
医学研究中常见的配对样本: ❖ ①配成对子的两个个体分别给予两种不同的处理
(如把同窝、同性别和体重相近的动物配成一对; 把同性别、同病情和年龄相近的病人配成一对 等); ❖ ②同一个体同时分别接受两种不同处理(如同一 动物的左右两侧神经、同一份标本分成两部分); ❖ ③同一个体自身前后的比较(如高血压患者治疗 前后的舒张压比较、肝炎患者治疗前后的转氨酶 比较等)。
23、不创新,就灭亡
——福特公司创始人亨利?福特 24、可持续竞争的惟一优势来自于超 过竞争 对手的 创新能 力
——著名管理顾问詹姆斯?莫尔斯
25、创新是做大公司的惟一之路
——管理大师杰弗里
26、顾客是重要的创新来源
——管理学家汤姆?彼得斯 27、创新是惟一的出路,淘汰自己, 否则竞 争将淘 汰我们
即 1 2
0.05
❖ 本例结果t=3.028,v=37,p=0.004(按双侧检验)。 ❖ 按水准,拒绝H0,接受H1,可认为配方I和配
方II对对妊娠大鼠体重的影响不同,配方I的效 果比配方II好。
第四节 两样本方差不齐时均数比较 的t’检验*
❖ 当两样本方差不齐时,就不能用上述检验 方法来进行两样本均数差别的比较,此时 可以使用校正t检验- t’检验来代替。
❖ 本例是完全随即设计的资料,其方差分析也 称为单因素方差分析(One Way ANOV),运 用SPSS软件包方法如下(演示)
❖ 1.建立数据文件9-12.sav(组1表示肺结核进展期,组 2表示肺结核稳定期,组3表示健康人);
❖ 2.菜单中电击分析 →比较均数 →One Way ANOV,
❖ 3.把“血清纤维结合蛋白值”调入“因变量列表”下 的矩形框,把“分组”调入“因素”下的矩形框;
30、管理就是沟通、沟通再沟通 ——通用电器公司总裁杰克?韦尔奇
31、沟通是管理的浓缩
——沃尔玛公司总裁萨姆?沃尔顿 32、管理者的最基本能力:有效沟通
——英国管理学家L?威尔德
33、不善于倾听不同的声音,是管理 者最大 的疏忽 ——美国女企业家玛丽?凯
❖ 4.点击“选项”,在对话框中选择“显示描述统计” 和“方差同质性检验”,点击继续、确定,即可得到 结果,F=182.936,P=0。
❖ 按 =0.05 水准,P﹤﹤ , 故拒绝,三组差别有
高度显著性,可认为三组人血清纤维结合蛋白不同。
❖ 例6-2. 某研究小组欲了解抗疲劳药物对足球运动员 肺功能的影响,将某地年龄相同、体
-27
2 150
138
12
3 150
140
10
4 135
130
5
5 128
135
-7
6 100
120
-20
7 110
147
-37
8 120
114
6
9 130
138
-8
10 123
120
3
合计
-63
2)t = d –μd =(-6.3)-0 = -1.189
Sd
5.3
3)ν=n-1=10-1=9 查表得t0.05,ν=2.262
——英特尔公司总裁安迪?格罗夫
28、创造性模仿不是人云亦云,而是 超越和 再创造 ——哈佛大学教授西奥多?莱维特
29、创新就是创造一种资源
——管理大师彼得?杜拉克 第五章 管理就是沟通、沟通再沟通 P69
松下幸之助关于管理有句名言:“企 业管理 过去是 沟通, 现在是 沟通, 未来还 是沟通 。”管 理离不 开沟通 ,沟通 已渗透 于管理 的各个 方面。 正如人 体内的 血液循 环一样 ,如果 没有沟 通的话 ,企业 就会趋 于死亡 。
(即已知:μ= 4 X = 5 S = 1.6 n=16)
X>μ,有两种可能性: 抽样误差; 本质差别。
t X0 , n1
S/ n
样本均数与总体均数比较(小样本)
1)H0:μ=μ0 = 4 H1:μ≠μ0 α=0.05
2) t=
X-μ SX

5-4 1.6/ 16
=2.5 (n<100)
3)ν=n-1=16-1=15 查表得t0.05,ν=2.131
∵│t│<2.262 ∴ P>0.05
-1.189
4)可以认为克矽平治疗对血红蛋白含 量无影响。
-2.262 0 2.262
t 分布
应用SPSS 作配对小样本t检验
①点击主菜单分析→比较均数→配对 样本的t检验; ②设置“成对变量”分别为“正常饲 料”和“缺乏维生素E饲料”,点击 确定,即可看到输出结果.
∵t>2.131
∴ P<0.05
2.5
4)可以认为慢性肾炎患者血清无 机磷与正常人不同,即可认为慢性 肾炎会导致血清无机磷上升 。
-2.131 0 2.131
t 分布
课堂练习
❖ 例:用假设检验判断第一章例1(见excel1,)中 该市8岁健康女童的平均身高是否与全国平均
水平相等。 0 11.97
❖ 写出完整的假设检验步骤
❖ ⑴建立假设,确定检验水准。
❖H 0:即该:市8岁女童的 身高0 与全国8岁女童的身高相等,
❖H 1该市8岁女童的身高与全国8岁女童的身高不等, 即 0
0.05
❖ ⑵选择并计算统计量
tx0 12.7011.792.5
s n 4 100
❖ ⑶确定值和做出统计推断结论
❖ 查界值表得,即0.01<P<0.02,因此,按水准, 拒全绝国H8岁0,女接童受的H身1,高可不认等为。该市8岁女童的身高与
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