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文档简介

1、统计第13次作业 郭晓兰 微生物学 12213641三、计算题1. 为了评价某试验药物与对照药物对提高心率变异性(HRV)的疗效,按时域的HRV低于50 ms的标准收治患者,共收治20名HRV异常的患者,随机分为试验组和对照组,试验组服用试验药,对照组服用对照药。对每一患者在治疗前以及治疗后1周、2周、3周分别测量一次时域的HRV水平,测量结果如教材表17-19,请作统计分析。教材表17-19 试验组与对照组治疗前后HRV水平测量结果试验组HRV测量值/ms对照组HRV测量值/ms编号治疗前治疗后编号治疗前治疗后第1周第2周第3周第1周第2周第3周145.352.461.070.4136.14

2、1.848.363.0240.348.754.966.4242.046.853.867.4341.048.854.868.8343.750.553.269.2438.044.952.763.0441.446.254.364.7542.750.856.770.2541.550.053.665.7639.145.155.364.9645.052.457.570.6743.152.356.569.1742.247.853.270.3839.346.256.967.8842.545.455.868.7941.948.057.365.4937.042.748.161.91037.844.754.165.

3、01035.540.845.959.5分析:本题的处理因素有两个水平,即试验组和对照组;本题的时间因素有4个水平,分别是治疗前、治疗后第1周、第2周和第3周,属于典型的重复测量设计,应该用重复测量设计的统计分析方法。解:(1)统计描述表1 试验组与对照组HRV的平均水平组别基线第1周第2周第3周试验组40.85±2.4248.19±2.9656.02±2.2667.10±2.52对照组40.69±3.2946.44±3.8752.37±3.7066.10±3.78由SPSS软件可得轮廓图,如图1:图1 轮廓图(2)

4、统计推断建立检验假设,确定检验水准:对于处理因素:处理主效应相等。:处理主效应不相等。对于时间因素:时间主效应相等。:时间主效应不全相等。对于处理因素与时间因素的交互效应:在4个时间点两种处理的总体均数之差是相等的,即处理因素与时间因素无交互效应。:在4个时间点两种处理的总体均数之差不全相等,即处理因素与时间因素存在交互效应。均取;假设资料符合重复测量设计分析的前提条件,用SPSS软件进行分析,步骤如下:AnalyzeGeneral Linear modelRepeated Measurename: time Number of Levels:4 ADDDefine: Within-subje

5、cts variables: 治疗前(1),治疗后1周(2),治疗后2周(3),治疗后3周(4)Model :full factorialGroup:Between-Subjects Factor(s) OK借助spss对本例两组各个时点的HRV观察资料进行球形检验(Mauchly's test of sphericity),=0.1,得到球形检验的=0.005<0.1,所以认为资料不满足球形对称性条件,故选用Greenhouse-Geisser。方差分析结果如表2:表2 两组4次HRV观察资料的方差分析表方差来源处理主效应53.7921537921.5110.235时间主效应7

6、316.9312.1973330.1401675.9960.000处理×时间33.2612.19715.1387.6190.001处理间误差640.9211835.607重复测量误差78.58339.5491.987合计8123.48862.9433436.664由表可知:检验处理因素与时间因素之间的交互效应的0.05,按水准拒绝,接受,可认为处理因素与时间因素存在交互效应。处理主效应的0.05,不拒绝,所以处理间的差异没有统计学意义。时间主效应0.05,拒绝,接受,可以认为各个时间点的总体均数不全相等。由于存在交互效应,各个时间点的两两比较比较复杂,所以可采用作图作趋势分析,得到大

7、致的统计推断。2. 为了比较某治疗妇女痛经药物的疗效与对照药效应的差异,采用量表Vas对服药后60 min时的痛经进行评分。痛经评分越高说明痛经越严重,反之痛经评分越低说明痛经程度越低,0分为无痛经。某医生共收治30名经常痛经的女性,随机分为两组,第1组受试者在接受治疗第1个月经期感到痛经时服用试验药,在接受治疗的第2个月经期感到痛经时服用对照药;第2组受试者在接受治疗第1个月经期感到痛经时服用对照药,在接受治疗的第2个月经期感到痛经时服用试验药。用双盲的方法测定痛经评分,其测量结果如教材表17-20,请作统计分析。教材表17-20 双盲法测定疼经的评分结果第1组痛经评分第2组痛经评分受试者编

8、号第1个痛经期第2个痛经期受试者编号第1个痛经期第2个痛经期143341284723431237313483132936434274343952513526366432563342737307354683422834519393093443104222104737113836112242124126124043132832133046143527144039154229153831分析:本题关注的不仅是处理效应,还有阶段效应和顺序效应,应该采用交叉设计分析方法。解:(1)统计描述表3 Vas分统计描述(mean±S) 顺序132.6±7.65阶段135.67±6.

9、36试验药39.07±6.03顺序237.2±6.87阶段234.13±8.66对照药30.73±6.66表4 Vas分统计描述(mean±S)时期1时期2顺序1试验药:37.53±6.07对照药:27.67±5.69顺序2对照药:33.80±6.28试验药:40.60±5.78(2)统计推断建立检验假设,确定检验水准:无效假设:两种药物治疗痛经的平均痛经评分相同。备择假设:两种药物治疗痛经的平均痛经评分不同。无效假设:受试者两个阶段的平均痛经评分相同。备择假设:受试者两个阶段的平均痛经评分不同。无效假设

10、:两种顺序受试者的平均痛经评分相同。备择假设:两种顺序受试者的平均痛经评分不同。=0.05用SPSS软件进行交叉设计方差分析,步骤如下:Analyze General Linear Model Univariate y:Dependent Variable ,period:Fixed Factor(s) ,seq:Fixed Factor(s),treat:Fixed Factor(s) ,id:Random Factor(s) Model:Custom, Build term(s):Main Effect ,period:Model ,seq:Model,treat:ModelBuild t

11、erms(s):interactionid,seq:modelcontinueoptionsdescriptive statisticsOK表5 交叉设计的方差分析变异来源顺序 317.400 1 317.400 8.360.007 3时期 35.267 1 35.267 1.070.310 6药物1 041.667 11 041.66731.500.000 0个体间变异1 063.00028 37.964处理内误差 926.06728 33.074合计3 383.4005957.346从表可知:对于无效假设(两种药物治疗痛经的平均痛经评分相同)而言,检验处理效应的0.05,故可拒绝,接受,差异有统计学意义,可以认为两种药物治疗痛经的疗效有不同。的95%置信区间为(5.292,11.375)分,其下限明显大于0,所以可认为试验药物治疗痛经效果差于对照药物。对无效假设(受试者两个阶段的平均痛经评分相同)而言,检验阶段效应的=0.3110.05,故不拒绝,尚不能认为受试者两个阶段的平均痛经评分有不同。对于无效假设(两种顺序受试者的平均痛经评分相同)而言,检验顺序效应的=0.0070.05,故可拒绝,接受,差异有统计学意义,可以认为受试

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