第五章 平均水平的比较1.doc

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1、第五章平均水平的比较第一节Means过程5.1.1主要功能5.1.2实例操作第二节Independent-SamplesTTest过程5.2.1主要功能5.2.2实例操作第三节Paired-SamplesTTest过程5.3.1主要功能5.3.2实例操作第四节One-WayANOVA过程5.4.1主要功能5.4.2实例操作在正态或近似正态分布的计量资料中（如临床常见的体温、血压、脉搏、身高、体重等测量值，几乎均为此类资料），经常在使用前一章计量资料描述过程分析后，还要进行组与组之间平均水平的比较。本章将分四节分别介绍这一统计方法：即常用的ｔ检验和单因素方差分析。第一

2、节Means过程5.1.1主要功能与第四章中Descriptives过程相比，若仅仅计算单一组别的均数和标准差，Means过程并无特别之处；但若用户要求按指定条件分组计算均数和标准差，如分性别同时分年龄计算各组的均数和标准差，则用Means过程更显简单快捷。5.1.2实例操作［例５.1］某医师测得如下血红蛋白值（g%），试作基本的描述性统计分析：5.1.2.1数据准备激活数据管理窗口，定义变量名：性别为sex，年龄为age，血红蛋白值为hb。按顺序输入数据(sex变量中，男为1，女为2)，结果见图5.1。5.1.2.2统计分析激活Statistics菜单选Compa

3、reMeans中的Means...项，弹出Means对话框（如图5.2示）。今欲分性别同时分年龄求血红蛋白值的均数和标准差，故在对话框左侧的变量列表中选hb，点击Ø钮使之进入DependentList框，选sex点击Ø钮使之进入IndependentList框，点击Next，可选定分组的第二层次（Layer2of2)，选age点击Ø钮亦使之进入IndependentList框。点击Options...可选统计项目：在CellDisplays项中，Mean为均数、Standarddeviation为标准差、Variance为方差、Count为观察单位数、Sum为观察值

4、总和，在StatisticsforFirstLayer项中，将为第一层次的分组计算方差分析（ANOVAtableandeta）和线性检验（Testoflinearity）。选好后点击Continue钮返回Means对话框，点击OK钮即可。5.1.2.3结果解释在结果输出窗口中将看到如下统计数据：ForEntirePopulation一行表示40个观察值合计为457.79，均数为11.4448，标准差为2.2690，方差为5.1484，例数为40；接下去各行分别表示先按性别分组（分男性与女性），再按年龄分组（16，17，18岁三组）的观察值合计、均数、标准差、方差和例

5、数。若在IndependentList中未分层次，即sex和age一起放在Layer1of1中，则结果是分别计算男性与女性（不作年龄分组）、16，17，18岁三组（不作性别分组）的观察值合计、均数、标准差、方差和例数（如下所示）。第二节Independent-SamplesTTest过程5.2.1主要功能调用此过程可完成两样本均数差别的显著性检验，即通常所说的两组资料的t检验。5.2.2实例操作［例５.2］分别测得14例老年性慢性支气管炎病人及11例健康人的尿中17酮类固醇排出量（mg/dl）如下，试比较两组均数有无差别。病人2.905.415.484.604.03

6、5.104.974.244.362.722.372.097.105.92健康人5.188.793.146.463.726.645.604.577.714.994.015.2.2.1数据准备激活数据管理窗口，定义变量名：把实际观察值定义为x，再定义一个变量group来区分病人与健康人。输入原始数据，在变量group中，病人输入1，健康人输入2。结果如图5.3所示。5.2.2.2统计分析激活Statistics菜单选CompareMeans中的Independent-samplesTTest...项，弹出Independent-samplesTTest对话框（如图5.4

7、示）。从对话框左侧的变量列表中选x，点击Ø钮使之进入TestVariable(s)框，选group点击Ø钮使之进入GroupingVariable框，点击DefineGroups...钮弹出DefineGroups定义框，在Group1中输入1，在Group2中输入2，点击Continue钮，返回Independent-samplesTTest对话框，点击OK钮即完成分析。5.2.2.3结果解释在结果输出窗口中将看到如下统计数据： t-testsforindependentsamplesofGROUPNumberVariableofCasesMeanSDSEof