独立样本t检验课件
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正态分布 泊松分布
均匀分布 指数分布
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P=1.000,表明数 据服从正态分布
P=1.000,表明数 据服从正态分布
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❖数据去拆分
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❖ 定义组别具体数值
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3. 根据检验统计量的结果做出统计推断
❖ 给出两处理组的各种统计量, 样本含量、均数、标准差、标准
(2)数据转换后方差不齐——t `检验 或秩转换的非参数检验
当样本例数比较大(n > 60),且服从正态分布—— u检验
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实例分析
Leabharlann Baidu
采用完全随机设计的方法,将19只体重、出生年月等相仿的小 随机分为两组,其中一组喂养高蛋白饲料,另外一组喂养低蛋白饲 然后观察喂养8周后小白鼠体重(mg)增加情况,问两组膳食对小 鼠增加体重有无不同?
方差齐性检验
❖ 若方差齐,参考Equal variances assumed一行统计量
❖ 若方差不齐,参考Equal variances not assumed一行统计量
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P > 0.05 体重增加
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结果表述
三线表
直条图
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标准差 均数
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误差条图
标准差
单个样本
均数
标准差 均数
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独立样本 t 检验(Independent Samples t-test)
➢ 又称成组t检验,适用于完全随机设计两样本均数的比较
➢ 将受试对象完全随机分配到两个不同处理组
➢ 检验目的:观察 两样本均数 和 所代表的 两总体均数 是否
有差别 ➢ 检验统计量:t 值
t X1X2
X1X2
SC 2(n11 n12)
(n11)S12 (n2 1)S22 (11
n1n22
n1 n2
n1n22
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应用条件
当两样本含量较小(如n1≤60或/和n2≤60),且均来自正态总体 时,要根据两总体方差是否不同而采用不同检验方法
➢ 总体方差相等:t 检验 ➢ 两总体方差不等:(1)数据转换后方差齐—— t 检验
独立样本 t 检验
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主要内容
一 概述
二 应用条件
三 实例分析
四 结果表述
五 SCI文章应用
六 科室数据应用
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概述
t 检验( t -test )
➢ 以t分布为基础的假设检验方法 ➢ 计量资料中两个均数比较的假设检验 ➢ 在医学统计学中非常活跃的方法 ➢ 单样本 t 检验、配对样本 t 检验、独立样本 t 检验
通过样本信息来描述总体,估计抽样误差的 大小,特别适合比较多个样本间的差异情况
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箱式图
最大值
上四分位数 中位数
下四分位数 最小值
最大值
中位数
最小值
反应数据的分布特征,即数据的分布中心、分布、偏度、变
异范围和离群值,特别适合用于多组数据分布的比较
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谢 谢!
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收集的所增体重结果数据如下: 高蛋白组:134、146、104、119、124、161、107、83、113、129 低蛋白组:70、118、101、85、107、132、94、123、
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分析步骤:
1. 建立检验假设,确定检验水准 H0:μ1=μ2,即高蛋白组与低蛋白组所增体重的总体均数相同 H1:μ1≠μ2,即高蛋白组与低蛋白组所增体重的总体均数不同
(包括μ1>μ2 或μ1<μ2 ) α = 0.05 2. 计算检验统计量 应用SPSS21.0操作如下:
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❖ 为分组进行正态性检验,首先对数据进行拆分
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❖ 数据拆分后,右下角显示Split ,表示正处于数据已拆分状态
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