差异性分析.ppt

1、差异性分析,曾振华,资料的分类,1计量资料：为观测每个观察单位某项指标的大小，而获得的资料。其变量值是定量的，表现为数值大小，一般有度量衡单位（带有度量衡的仪器去测量）；根据其观测值取值是否连续，又可分为连续型或离散型两类。(eg：身高、体重；脉搏),资料的分类,2计数资料：为将观察单位按某种属性或类别分组计数，分别汇总各组观察单位数后而得到的资料。其变量值是定性的，表现为互不相容的属性或类别。有二分类（性别）跟多分类两种情形。,资料的分类,3等级资料：为将观察单位按某种属性的不同程度分成等级后分组计数，分别汇总各组观察单位数后而得到的资料。,正态性检验,正态性检验有图示法、计算法两类方法。

2、图示法主要采用概率图（P-P plot）、分位数图（Q-Q plot），其中以Q-Q图的效率较高。如果数据服从正态分布，则在Q-Q图和P-P图上的数据点应分布在左下到右上的直线附近。 计算法有偏度系数跟峰度系数,正态性检验,Q-Q图或者P-P图基本上都是这样,正态性检验,在R软件中，shapiro.tese( )提供W统计量和相应的P值，当P值小于某个显著性水平a（比如0.05）时，则认为样本不是来自正态分布的总体；否则认为样本是来自正态分布的总体。(小样本) 经验分布的Kolmogorov-Smirnov检验方法：ks.test() （样本量大于50）,正态性检验,P值小于0.05就说明不是

3、正态分布的,产生20个标准正态分布的随机数,方差齐性检验,Bartlett检验法要求资料具有正态性； Levene检验法所分析的资料可不具有正态性。 R软件中，bartlett.test（）函数提供的是Bartlett检验。,统计学方法,两独立样本的t检验； Wilcox秩和检验； 方差分析； Kruskal-Wallis秩和检验（H检验）； 列联表数据的独立性检验。,方差分析、独立样本t检验,是计量资料； 两组（多组）数据是独立的； 两样本（多样本）服从正态分布； 样本方差齐性（如若不齐可校正）。,适用条件：,H检验、秩和检验检验,小样本时不满足正态性和方差齐性条件； 分布不知是否正态的小样

4、本资料； 对于一端或两端有不确定的数值(0.5)； 行X列表资料用于推断等级强度差别。,适用条件：,方差分析、独立样本t检验是参数检验； H检验、秩和检验检验是非参数检验； 独立样本t检验、秩和检验检验是两组样本； 方差分析、Kruskal-Wallis秩和检验（H检验）是多组样本。,四种统计学方法的比较,两独立样本t检验,两独立样本t检验,Alphaproteobacteria这个变量是计量资料，并且符合正态性、方差齐性检验,P值小于0.05就说明方差不齐,两独立样本t检验,P=0.011390.05，拒绝原假设。即认为该变量的组1的总体均值大于组2的,Wilcox秩和检验,P=0.0027

5、780.05，数据不符合正态性检验，采用非参数检验,Wilcox秩和检验,P=0.025760.05，拒绝原假设，得两个总体的分布位置不同。,Kruskal-Wallis秩和检验（H检验）,Kruskal-Wallis秩和检验（H检验）,1,Kruskal-Wallis秩和检验（H检验）,单因素方差分析,这个数据不符合正态性，应该用H检验，这里只是用作小白鼠而已,单因素方差分析,P=0.00120.05，拒绝原假设，即认为小白鼠在接种3种不同细菌的伤寒杆菌后存活的天数有显著的差异。,单因素方差分析,#箱式图 ：plot(mouse$xmouse$g),列联表数据的独立性检验,2检验(Chi-square test)是现代统计学的创始人之一，英国人K . Pearson（1857-1936）于1900年提出的一种具有广泛用途的统计方法，可用于两个或多个率间的比较，计数资料的关联度分析，拟合优度检验等等。,列联表数据的独立性检验,列联表数据的独立性检验,两种药物治疗慢性咽炎疗效的比较,括号里面的是期望数值,列联表数据的独立性检验,P值小于0.05，拒绝原假设，也就是说两种 药物治疗慢性咽炎疗效是不同的,Fisher精确的独立检验：,在样本小于40或者单元的期望频数小