u检验和t检验ppt课件

1、医学统计学，李国春医学博士，e-mail : liguoochuncn cell-phone 3360393841075，第5届(上) t检定和u检定，(Medicalstatistics )，SingaporeCollegeofTCM，2000 1，1，ttest单样本平均数t检验对样本平均数t检验2个独立样本平均数的t检验正规性检验2个样本的方差均匀性检验2个总体方差不同时平均数比较的检验案例练习和思考总结，主要内容是，-contents-，2，t检验是假设检验中最因为t分布的发现使得对小样本的统计估计成为可能，所以t分布被认为是统计学发展史的里程碑之一，而在医学统计学中t检验是非常活跃的

2、假设检验方法。 什么是t检定？ 3、单样本t检验、对样本t检验、两个独立样本t检验、相同对、异源对、t检验的分类：4、t假设检验的应用条件：(1)未知，n小(2)样本来自正态分布整体，(3)比较两个样本的平均数时， 同时要求对应的两个总体的方差相等(12=22 )，即方差一致性(4)独立性。 在实际应用中，虽然稍微偏离上述条件，但是对结果没有什么影响。 问题：如果已知或n大，要做什么样的检查？ 另外，5，z检验和t检验是根据t分布来判断样本概率的假设检验，如果样本量n较大，则t分布接近标准正态分布，标准正态分布也称为u分布，国外教科书称为z分布，在这种情况下，根据u分布来判断概率的假设检验称为

3、u检验。 适用条件：是已知的或是未知的，n充分大(例如n100 )。 复习，6，(1)样本平均数与整体平均数的比较，目标：估计此样本是否来自某个已知整体的样本平均值表示整体平均值是否等于0。 整体平均值0一般为理论值、标准值或被大量观察，为人们所接受的公认值、习惯值。 根据大量的调查，、未知整体、已知整体0、7、t检验，例3.16，健康成年男性听到最高声音的频率平均为18000Hz。 某医生调查了25名随机接触噪音的男性劳动者，听到的最高声音的频率平均为17200Hz，标准偏差为650Hz。 接触噪音的工作人员的听力水平被认为与正常的成年男性的听力水平不同，或者0=18000Hz整体，健康的成

4、年男性，样品，接触噪音的工作人员，整体，=，未知整体， 假设，8，1，确定检查水平。 h (=。 )接触噪音的作业人员的听力水平与正常成年男性的听力水平相同。 H1()。 )接触噪音的作业人员的听力水平与正常成年男性的听力水平不同。 选择=0.05、对整体2、检测方法，计算检测统计量t的值。 n=25，X=17200Hz，s=650Hz，。=18000Hz，统计量t，在标准错误的尺度下，表示了样本平均数和整体平均数的偏差。 该偏差称为标准t方差(standardtdeviation )，确定检定顺序：9、3、p值，并得出估计结论。 调查t边界值表的两侧，0，t=6.154，现在的统计量t=6.

5、1542.797，P0.01。 以=0.05水平拒绝h。 接受H1后，差异有统计学意义。 结合本问题，有理由认为接触噪音作业的男性劳动者的平均听力水平比正常成年男性低。 10，11，- 2.064，2.064，0，=24，0.025，0.025，0.025，24=2.064 p=p (|t |2.064 )=0.05，p=p (|t |5.4545 ) 0.05，12，想法解析：0=18000Hz 假设整个13 0=18000Hz，样本，此样本来自已知的整体，则0=18000Hz，、样本，这些样本是什么分布规则？ 14、这些样品是什么分布规则？ (1)这些样本的平均数遵循正态分布：其中0=18

6、000Hz，为未知，因此该正态分布多为未知，无法求出现在手头的样本()出现在样本分布中的概率。 也就是说，不能获得现有样本的平均数量以上(或更少)的概率，且不能确定是否是小概率。、 只知道按照、，只知道遵循什么样的正态分布，这些样本的平均数遵循正态分布，但不知道变成什么样的正态分布，所以我们不追究，而采用t分布解决这个问题。 (16，(2)根据这些样本的平均数和标准偏差导出的新统计量t遵循t分布，而不是正态分布。 依照、和所有已知的自由度n-1的t分布，即，v=25-1=24的t分布。 与t分布的自由度有关，17，以不同的自由度，在与t边界值相对应的概率上有差异，18，与t分布的自由度有关，1

7、9，P0.01 (n大的情况)，()。 已知的情况下)，22，这些样品是什么分布规则？ 这些样本的平均数遵循正态分布：。，其遵循正态分布，明确了是什么样的正态分布。()。 已知时)，23，(n大时)，u分布，24，例3.18为了了解医学院学生的心理健康状况，随机抽取某医科大学在校生210名，用SCL90症状自评量表测定，因子总分平均为142.6，标准差为31.25。 已知全国SCL90因子总分的平均数(常模)为130。 这个医科大学在校生的SCL90因子总分与全国水平相同吗？0=130整体，全国水平，样品，某医学大学在校生，整体，=，未知整体， 建立25、(n大的情况下)、u分布、26、1、假

8、设，确定检定水平。 h (=。 )这所医科大学在校生的SCL90因子总分与全国水平相同。 H1()。 )医科大学在校生SCL90因子的总分与全国水平不同。 选择=0.05、对整体为2、检测方法，计算检测统计量u的值。 n=210100，X=142.6，s=31.25，。=130，假设验证步骤：27，3，确定p值，得出估计结论。 u边界值表的两侧，即t边界值表的v为时的一行，两侧：0，u=5.843，现在的统计量u=5.8432.58，P0.20； 在慢性实验中，应该保持配对要素的比较性，也就是说，整个实验的配对要素必须一致在实际的数据处理中，配对可能成功(属于配对设计)，也可能是失败的，完全随

9、机的设计。30、设计模型：研究对象n、合格对象Ne、I组、D0、D1、c要素、T1要素、统计分析、组、施加要素、效果、对p、随机r、31，如果两处理要素的效果没有差异，则差d的整体平均数d因0而变大， 将该检查作为样本平均数和整体平均数d=0的比较差分平均数的大小及其采样误差反应因素的效果，32，配对设计t检查的想法：例3.19为了研究某些心理干预措施对抑郁症患者的治疗效果，对10名抑郁症患者进行介入前、介入后分别进行生活满意度指数B(LSIB )。 询问这个介入措施是否有效，33，12345678，号码介入前的介入后的差(d ) D2，129106581311109，151216101291

10、81511， 33635252525252536453535353535353535353535353535353535353535353535353535353535353535353535353535353535353 表3-710抑郁症患者介入前后的心理指标LSIB测试结果，34，什么？35，1，假设，确定检查水平。 h (d=0)对实施干预措施前后有差异的H1(d0 )实施干预措施前后有差异的=0.05，选择整体、2、检定方法，计算检定统计量t的值。 n=10，d=系列d/n=44/10=4. 4，假设验证步骤：36，3，确定p值，并得出估计结论。 如果调查t边界值表的两侧，0，t=6

11、.563，现在的统计量t=6.5633.250，P50的情况)，自由度很大，可以进行u检验。 两个样品平均值差异标准错误，41，例3.21为了评价交通污染对交通警察心理健康状况的影响，某医生随机抽取某市交通警察队212名外勤警察(男性)作为暴露组，进行SCL90评定，平均值152.51，标准偏差35.27 已知全国(男性，n=724 )的常规平均数量为129.96，标准偏差为38.76。该市交通警察的心理状况SCL90的评价是否超过全国的常模？暴露组、对照组或常模块，42，假设检查程序： (1)，假设，确定检查水平。 h (1=2 )该市交警心理状况SCL90分数与全国常模相同，H1(12 )

12、市交警心理状况SCL90分数超过全国常模=0.05，对总体选择了(2)、检定方法，计算了检定统计量u值。 确定n1=212、X=152.51、s1=35.27、n2=724、X=129.96、s2=38.76、(3)、p值，并得出估计结论。 u边界值表的两侧，即t边界值表的v为时的一行，两侧：0，u=8.001，现在的统计量u=8.0012.58，P0.50.05没有统计学意义，13-16岁的居民腭弓的深度没有性别差异。 47、正态检验，(1)是未知的，且n较小(2)个样本来自整个正态分布(3)在比较两个样本的平均数时，对应的两个总体的方差相等(12=22 )，即，方差的一致性也是如此48、方

13、差一致性检验，(1)未知且n小的(2)个样本来自整个正态分布(3)在比较两个样本的平均数时，对应的两个样本的方差相等(12=22 )，即方差的一致性49、若两个样本所属的总体方差不相等(Satterthwaite近似法)，则12=22，若两个样本所属的总体方差不相等，则若两个总体为正态分布，则分别表记为N(1，2 )和(2，2 )，h0: 例6-5验证了20只诱导糖尿病模型的大鼠随机分为两组，以探讨硫酸氧钒对糖尿病性白内障的防治作用。 一组用硫酸钒治疗(DV组)，另一组对照观察(d组)，12周后测定大鼠血糖值(mmol/L )。 结果DV组12只，样品数为6.5mmol/L，标准差为1.34m

14、mol/L的d组8只，样品数为13.7mmol/L，标准差为4.21mmol/L。 两组动物血糖值的整体平均值是相同的吗？H0:1=2，H1:12，两侧=0.05，验证假设，51、DV组，d组，提示方差不均衡，0、4.6817，52，配对设计和完全随机设计进行比较，对设计的太阳其实验效率多优于完全随机设计，在实际工作中多数情况下也是如此，但也有特殊的情况，主要有两个原因： (1)用标准误差的大小，两组的标准偏差来计算成对设计的标准误差：(r是两列的数据相关系数)，样本量两组完全随机设计的差分平均值的标准误差为：因此r0对成功时为r100。 56、最大样本平均数比较u检验，(1)样本平均数和整体

15、平均数比较u检验假定样本数据X1、X2、Xn遵循正态分布，并且检验假定h。=0成立时，样品的平均数遵循正态分布。 其中平均数0通常指已知的理论值、标准值或大量观察到的稳定值，是总体的方差，检验统计量为：当总体的标准偏差未知，n60时，使用样品的标准偏差s的估计值： 57，例7-1根据1983年的大量调查结果，某成年男性的脉搏数为72 某医生于2003年在当地随机调查了75名成年男性，要求脉搏数为74.2次/分，标准差为6.5次/分，但认为该地区成年男性的脉搏数与1983年不同，或0=72次/分整体，1983年的大量调查结果，样品，2003年的调查：=72，即当地成年男性的平均脉搏没有变化，H1:72，即当地成年男性的平均脉搏与1983年不同，=0.05 (认为不会发生该事件)，步骤2 :计算检定统计量-u值，步骤3 :确定p值统计结论，差异没有统计意义，本实验结果不能推断补锌对新生儿出生体重的影响。63、情况、64、65、情况6-2将BMI28的肥胖患者随机分为两组，每组10人测定他们服药前和服药后的体重变化(教材表6-1