第十三章单样本总体比较的统计分析的stata实现

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1、第十三章单样本与总体比较的统计分析的Stata实现本章使用的Stata命令：单样本与总体率的比较－正态近似prtesti样本量阳性数,count单样本与总体率的比较－直接概率法bitesti样本量阳性数单样本与总体比较的符号秩检验signrank变量＝例13-1为了研究某地区的男性医生的吸烟率是否低于一般人群，根据以往的大规模调查结果可知：该地区男性吸烟率约为67%，现随机抽查该地男性医生100人，其中48人吸烟，问：请根据研究问题进行统计分析。建立假设：H0：π=π0=0.67。该地男性医生的吸烟率与该地区一般人群相同。H1：π<π0=0.

2、67。该地男性医生的吸烟率低于该地区一般人群。（此处假定男性医生的吸烟率不会高于一般人群的吸烟率）α=0.05，单侧检验。Stata命令为：prtesti100480.67,count结果为：One-sampletestofproportionx:Numberofobs=100------------------------------------------------------------------------------Variable

3、MeanStd.Err.[95%Conf.Interval]-------------+----

4、------------------------------------------------------------x

5、.48.04996.3820802.5779198------------------------------------------------------------------------------Ho:proportion(x)=.67Ha:x<.67Ha:x!=.67Ha:x>.67z=-4.041z=-4.041z=-4.041P

6、z

7、=0.0001P>z=1.0000P<0.05，按

8、照α=0.05的水准拒绝H0，接受H1，差别有统计学意义。可认为该地男性医生的吸烟率低于该地区一般人群。例13-2已知A药治疗幽门螺旋杆菌感染的治愈率为60%。现拟用B药治疗。现用B药治疗幽门螺旋杆菌感染患者10人，其中9人治愈。问B药治疗幽门螺旋杆菌感染的治愈率是否不同于A药的治愈率。建立假设：H0：π=π0=0.60B药的幽门螺旋杆菌感染治愈率与A药的治愈率相同H1：π¹π0=0.60B药的幽门螺旋杆菌感染治愈率不同于A药的治愈率a=0.05双侧检验Stata命令为：bitesti1090.6结果为：NObservedkExpectedk

9、AssumedpObservedp------------------------------------------------------------10960.600000.90000Pr(k>=9)=0.046357(one-sidedtest)Pr(k<=9)=0.993953(one-sidedtest)Pr(k<=2ork>=9)=0.058652(two-sidedtest)因此不能拒绝，即：没有足够的证据可以证实B药的幽门螺旋杆菌感染治愈率不同于A药的治愈率。例13-3从某水源随机抽样得四份水样本，每份2毫升，测得细菌数分别

10、为225，190，240，232个，该水源是否符合饮用水标准(国家规定平均每毫升水中的细菌总数不得超过100个)？建立假设：H0：该水源细菌平均计数等于国家标准。H1：该水源细菌平均计数大于国家标准。α=0.05，单侧检验。Stata程序和结果为：disp((225+190+240+232)/8-100)/sqrt(100/8)计算Z值，得到3.0759145disp1-normal(3.0759145)计算p值，得到0.00104929例13-4某病房内每100cm2有细菌10个，进行消毒后，将一个面积为100cm2的培养皿置于病房内，1小

11、时后取出，培养24小时，查得3个菌落，问消毒是否减少了该病房的细菌数？由于空间的细菌数近似服从Poisson分布建立假设：H0：消毒后细菌数与消毒前相等。H1：消毒后细菌数少于消毒前。（由于消毒后不可能细菌数增加，所以可以选择单侧检验。）α=0.05，单侧检验。Stata程序和结果为：poistest310poistest样本观察值（见Stata7附加程序）Poisson分布单样本的均数检验输入样本值均数H0:mean=muvsHa:meanmu,

12、TheexactP-value=0.997231H0:mean=muvsHa:mean~=mu,TheexactP-value=1.000000例13-5随访得36