医学科研中统计学方法-相关与回归2017-t检验上机

t检验与方差分析流行病与卫生统计学系张凤办公室：阶平楼229

t检验内容单样本资料的t检验配对设计资料的t检验两组独立样本资料的t检验要求：1.数据库的结构与建立2.SPSS中的分析步骤3.分析结果的解释牢记各种方法对应的前提条件和设计类型例题4-1：某药物在某溶剂中溶解后的标准浓度为20.00mg/L，现采用某种方法测量药物溶解浓度11次，结果分别为：20.99,20.41,20.10,20.00,20.91,22.41,20.00,23.00

,22.00，19.89，21.11问：该方法测得结果是否与标准浓度值有所不同？设计类型？单样本资料的t检验根据测量的11次药物溶解浓度值的样本信息推断其总体均数是否与已知总体均数相等(20.00mg/L)前提：正态性建库(录入法，EXCEL导入法)正态性检验：Analyze-NonparametricTests-1-SampleK-S-选入指标-TestDistribution默认Normal-OKH0：变量符合正态分布；变量浓度：Z=0.598，P=0.868，在检验水准为0.05水平下，不能拒绝H0，可以认为11次测量的药物浓度值符合正态分布单样本资料的t检验方法：paremeans-One-SampleTTest-选入指标-Testvalue填入已知数值-OK经检验，t=3.056,P=0.012,在检验水准为0.05的水平下，拒绝H0，接受H1，差异具有统计学意义，可以该方法测量11次的结果与标准浓度值不同。例题4-2将大白鼠配对成8对，每对分别喂以正常饲料和缺乏维生素A饲料，测量两组大白鼠肝中维生素A的含量（下表）试比较两组大白鼠肝中维生素A的含量有无差别？对子数正常饲料组缺乏VA饲料组135502450220002400330001800439503200538003250637502700734502500830501750设计类型？配对设计两均数比较同一受试对象分别接受两种不同处理；同一受试对象接受一种处理前后；两同质受试对象配成对子，分别接受两种不同处理

(例如月龄、体重、性别相同等)前提：正态性如果不同处理的效应没有实质差别，那么每对数据差值的总体均数应当为0对子数正常饲料组缺乏VA饲料组135502450220002400330001800439503200538003250637502700734502500830501750配对样本t检验库结构正态性检验-分别检验或做差值后检验方法：paremeans-Paired-SampleTTest-选入两个配对指标-OK或者检验差值的总体均数是不是等于0分组描述经检验，t=4.207,P=0.004,在检验水准为0.05的水平下，差异有统计学意义，拒绝H0，接受H1，差异具有统计学意义，可以认为两种饲料喂养的大白鼠肝中维生素A含量不同。例题4-3采用完全随机设计的方法，将体重、出生日期等相仿的小白鼠随机分为两组，其中一组喂养高蛋白饲料，另一组喂养低蛋白饲料，然后观察喂养8周后各小白鼠的体重增加情况（下表），问：两种膳食使小白鼠体重增加有无不同？不同饲料组小白鼠体重增加情况（g）高蛋白组13414610411912416110783113129低蛋白组70118101851071329497132

设计类型？完全随机设计完全随机设计:

被比较的两个样本彼此独立，接受随机分配；前提：两组均满足正态性若两样本的总体方差齐则t检验，若方差不齐则作t’检验完全随机设计两均数比较的注意事项库结构正态性检验---分组做方差齐性检验---t/t’分组的正态性检验Data-SplitFile-勾选Comparegroups;在GroupsBasedon框选入组变量-OK正态性检验：Analyze-Nonparametrictest-1SampleK-S-TestVariableList选入变量-OK两独立样本t检验首先检查文件是否合并（Analyzeallcases,donotcreatgroups）pareMeans-Independent-samplesTTest-TestVariables选入变量-GroupingVariable选入组变量-DefineGroups定义两组的取值-Continue-OK经检验，t=1.973，P=0.065，在检验水准为0.05的水平下，不能拒绝H0，认为两组差异无统计学意义，即不能认为两组膳食对小白鼠体重增加情况不同。方差齐分组描述方差齐性检验，p>0.05,认为方差齐综合练习题：24名志愿者随机分成两组，每组12人，接受胆固醇试验。甲组为特殊饮食组，乙组为药物治疗组。受试者试验前后各测量一次血清胆固醇（mmol/L）甲组乙组受试者试验前试验后受试者试验前试验后16.116.0016.906.9326.816.8326.406.3536.484.4936.486.4147.597.2847.007.1056.426.3056.536.4166.946.6466.706.6879.178.4279.109.0587.337.0087.316.8396.946.5896.966.91