T检验及其与方差分析的区别讲课讲稿

T验及其与方差分析的区别0000T检验其与方分析的别假设检验是通过两组或多组的样本统计量的差别或样本统计量与总体参数的差异来推断他们相应的总体参数是否相同。检验：单因素设计的小样本（＜50计量资料样本来自正态分布总体总体标准差未知两样本均数比较时，要求两样本相应的总体方差相等•

根据研究设计检验可由三种形式：–单个样本的检验–配对样本均数检验(独立两样本均数t检验)–两个独立样本均数检验（）单个样本t检

又称单样本均数检验(onettest),用于样本均数与已知总体均数μ的比较,比较目的是检验样本均数所代表的总体均数是否与已知总体均数有差。已知总体均数μ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。单样验的应用条件是总体标准未知的小样本资料(如n且服从正态分布。（）配对样本均数检验

配对样本均数检验简称配对t检(pairedt又称独立两样本均数t检验,用于配对设计计量资料均数的比较,比较目的是检验两相关样本均数所代表的未知总体均数是否有差别。配对设计(paireddesign)将受试对象按某些重要特征相近的原则配成对子，每对中的两个个体随机地给予两种处理。应用配对设计可以减少实验的误差和控制非处理因素，提高统计处理的效率。配对设计处理分配方式主要有三种情况：两个同质受试对象分别接受两种处理，如把同窝、同性别和体重相近的动物配成一对，或把同性别和年龄相近的相同病情病人配成一对；同一受试对象或同一标本的两个部分，随机分配接受两种不同处理，如例资料；自身对比(。即将同一受试对象处理（实验或治疗）前后的结果进行比较，如对高血压患者治疗前后、运动员体育运动前后的某一生理指标进行比较。（）两独立样本t检验两独立样本验(twot又称成组验。

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。完全随机设计是将受试对象随机地分配到两组中，每组对象分别接受不同的处理，分析比较处理的效应。或分别从不同总体中随机抽样进行研究。111122•

两独立样本检验要求两样本所代表的总体服从正态分布N(，)和(μ，2

，且两总体方差12相等即方差齐性(homogeneityof•

variance,。若两总体方差不等,方差不齐，可采用’检,进行变量变换或用秩和检验方法处理。t验中的意事

假设检验结论确的前提作设检验用的样本资料，必须能代表相应的总体，同时各对比组具有良的组间均衡性才得出有意义的统计结论和有价值的专业结论。这要求有严密的实设计和抽样设计,如样本是从同质总体中抽取的一个随机样本试验单位在干预前随机组有够样本量等。检验方法的选及其适用条件应据分析目的、研究设计、资料类型、样本量大小等选用适当的检方法。t检验是以正态分布为基础的，资料的正态性可用正态性检验方法检验予以判。若资料为非正态分布，可采用数据换的方，尝试将资料变换成正态分布资料进行分析。双侧检验与单检验的选择需据研究目的和专业知识予以选择。单侧检验和双侧检验中的t值算过程相同，只t界不同，对同一资料作单侧验容获得显的结果。单双侧验的选择，应在统计分析工作开始之就决定若缺乏这方面的依据，一般应选双侧检验。假设检验的结不能绝对化假检验统计结论的正确性是以概率作保证的，作统计结论时不能绝对。在报告结论时，最好列出概率P的确切数值或给出值范围，如写成0.02<P<0.05同时应注明采用的是单侧检验还是双侧检验，以便读者与同类研究进行比较。当P接临界值时，下结论应慎重。5正确理解P的统计意义P指在无效假设H0的总体中进行随机抽样,观察到的等于或大于现有统计量值的概率。其推断的基础是小概率事件的原理,概率很小的事件在一次抽样研究中几乎是不可能发生的，如发生则拒绝H。因此，只能说明统计学意义的“著”6假设检验和可信区间的关系假设检验用以推断总体均数间是否相同，而可信区间则用于估计总体均数所在的范围，两