两组资料均数的比较2

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1、第三章两组资料均数的比较2第三节t检验（ttest）t检验，亦称studentt检验（Student’sttest），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。一、样本均数与总体均数的比较二、配对资料的比较三、两样本均数的比较四、大样本均数比较的u检验五、正态性检验与两方差齐性检验一、样本均数与总体均数的比较推断样本所代表的未知总体均数µ与已知总体均数µ0有无差别。已知总体均数µ0一般为理论值、标准值或经大量观察所得的稳定值。统计量t的计算公式：实例附表2t界值表可信区间方法解答例3-7根据专业知识确定单、双侧检验二、配对资料的比较两种情况：

2、1.随机配对设计(randomizedpaireddesign)是将受试对象按某些混杂因素（如性别、年龄、窝别等）配成对子，每对中的两个个体随机分配给两种处理（如处理组与对照组）；2.或者同一受试对象作两次不同的处理(自身对照)。优点：配对设计减少了个体差异。特点：资料成对，每对数据不可拆分。表3-3两法测定12份尿铅含量的结果样品号尿铅含量（μmol.L－1）简便法常规法差值（d）12.412.80-0.390.152122.903.04-0.140.019632.751.880.870.756943.233.43-0.200.040053.673.81-0.140.

3、019664.494.000.490.240175.164.440.720.518485.455.410.040.001692.061.240.820.6724101.641.83-0.190.0361111.061.45-0.390.1521120.770.92-0.150.0225合计----1.342.6314表3-3两法测定12份尿铅含量的结果三、两样本均数的比较完全随机设计(completelyrandomdesign)：把受试对象完全随机分为两组，分别给予不同处理，然后比较独立的两组样本均数。各组对象数不必严格相同。目的:比较两总体均数是否相同。条件：假定

4、资料来自正态总体，σ12=σ22计算公式：其中，均数差的标准误实例四、大样本均数比较的u检验两样本均数比较时当每组样本量大于30（或50）时，可采用u检验；但只是近似方法。优点：简单，u界值与自由度无关，u0.05＝1.96，u0.01＝2.58五、正态性检验与两方差齐性检验1.正态性检验（normalitytest）：统计指标：偏度系数、峰度系数；W值、D值等统计图：P－P图、Q－Q图、直方图、茎叶图、箱图等2.方差齐性检验2.方差齐性检验Y＝log(X+a)Y＝Y＝Y＝方差齐性检验方差不齐Satterthwaitet检验第四节假设检验的步骤及有关概念总体间差异：1.

5、个体差异，抽样误差所致；2.总体间固有差异判断差别属于哪一种情况的统计学检验，就是假设检验（testofhypothesis）。t检验是最常用的一种假设检验之一。小概率思想:P<0.05（或P<0.01）是小概率事件。在一次试验中基本上不会发生。P≤α(0.05)样本差别有统计学意义；P>α(0.05)样本差别无统计学意义1、建立假设与确定检验水准（α）H0:μ1＝μ2无效假设（nullhypothesis）H1:μ1≠μ2备择假设（alternativehypothesis）检验水准（levelofatest）：α=0.05(双侧)2、选定方法和计算统计量：根据统计推

6、断目的、设计、资料组数、样本含量、等选择方法。如两组小样本比较用t检验、大样本比较u检验、方差齐性检验用F检验。3、确定P值，作出判断P≤α(0.05)样本差别有统计学意义；P>α(0.05)样本差别无统计学意义假设检验的步骤Ⅰ型错误和Ⅱ型错误由样本推断的结果真实结果拒绝H0不拒绝H0H0成立Ⅰ型错误a推断正确(1－a)H0不成立推断正确（1－b）Ⅱ型错误b（1－b）即把握度（powerofatest):两总体确有差别，被检出有差别的能力（1－a）即可信度（confidencelevel):重复抽样时，样本区间包含总体参数（m）的百分数对于一般的假设检验，a定为0.05

7、（或0.01），b的大小取决于H1。通常情况下，比较总体间有无差异并不知道，即H1不明确，b值的大小无法确定，也就是说，对于一般的假设检验，我们并不知道犯Ⅱ型错误的概率b有多大。通常情况下Ⅱ型错误未知ab减少（增加）I型错误，将会增加（减少）II型错误增大n同时降低a与ba与b间的关系假设检验注意事项（1）可比性（2）正确选用假设检验方法（3）差别的实际意义（4）判断结论时不能绝对化（5）单侧检验与双侧检验（6）报告结果应写出统计量值、具体P值（Excel函数：P=tdist(t值，自由度，2)），单侧时应注明；95％CI既能说明差别的大