设计配对检验_第1页
设计配对检验_第2页
设计配对检验_第3页
设计配对检验_第4页
设计配对检验_第5页
已阅读5页，还剩9页未读， 继续免费阅读

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

设计配对T检验-1概述我们的目录2实施步骤3示例4注意事项概述1概述配对t检验是一种常用的统计分析方法，主要用于比较两个相关样本的均值是否存在显著差异。这种方法通常用于研究在相同条件下，两组观测值是否有显著的差异。例如，我们可能想要比较两种不同药物治疗效果是否有显著差异，或者比较两种不同工艺生产的产品的性能是否有显著差异配对t检验的前提条件是，两个样本应当具有相似的基本特征，如方差齐性、正态性等。此外，两个样本应当具有配对关系，即它们应当来自同一总体，并在相同条件下进行观测实施步骤2实施步骤01收集数据检查数据是否满足t检验的前提条件。这包括检查数据的正态性、方差齐性等。如果数据不满足这些条件，可能需要使用其他统计方法，如非参数检验或转换数据等方法进行处理05结果解释如果拒绝原假设，说明两种处理的平均效果存在显著差异；如果接受原假设，说明两种处理的平均效果没有显著差异02数据质量检查03计算t统计量计算每个配对的差值(差值=样本1的观测值-样本2的观测值)，然后计算这些差值的平均值和标准差。最后，使用t统计量公式计算t值04假设检验根据t分布表，查找与t值相对应的p值。如果p值小于显著性水平(通常为0.05)，则拒绝原假设(即两种处理的平均效果没有显著差异)，否则接受原假设检查数据是否满足t检验的前提条件。这包括检查数据的正态性、方差齐性等。如果数据不满足这些条件，可能需要使用其他统计方法，如非参数检验或转换数据等方法进行处理示例3示例药物患者数量平均血压变化(mmHg)A10010.8B1009.2假设我们有一组使用新药A和治疗常规药物B的患者的血压数据。我们想知道新药A是否比常规药物B更有效地降低血压。数据如下首先，我们可以计算每个配对的差值(差值=新药A的平均血压变化-常规药物B的平均血压变化)，然后计算这些差值的平均值和标准差示例接下来，我们可以使用t统计量公式计算t值最后，根据t分布表，我们可以查找与t值相对应的p值如果p值小于显著性水平(通常为0.05)，则拒绝原假设(即新药A并不比常规药物B更有效地降低血压)，否则接受原假设在这个例子中，新药A的平均血压变化为10.8mmHg，常规药物B的平均血压变化为9.2mmHg，所以差值为1.6mmHg我们可以通过查找t分布表得到与这个t值相对应的p值12345示例如果p值小于0.05，我们可以拒绝原假设，否则接受原假设注意事项4注意事项在进行配对t检验时，需要注意以下几点注意事项注意事项数据应当满足配对t检验的前提条件：即来自同一总体且在相同条件下进行观测。如果不满足这些条件，可能需要使用其他统计方法t检验只能用于比较两组数据的均值是否存在显著差异：不能用于比较其他类型的统计量(如中位数、众数等)是否存在显著差异在解释结果时：应当注意显著性水平的选择。如果p值小于显著性水平

人人文库> 全部分类> 应用文书 > 事务文书

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论