医学统计学方差分析ppt课件.ppt

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1、方差分析1方差分析的发明方差分析由英国统计学家R.A.Fisher在1923年提出，为纪念Fisher，以F命名，故方差分析又称F检验2单因素多水平组间效应分析多因素多水平组间效应分析回归效应分析方差齐性分析方差分析的用途3主要内容完全随机设计的方差分析随机区组设计的方差分析多个样本均数的两两比较方差齐性检验4方差分析的基本思想例拟探讨枸杞多糖（LBP）对酒精性脂肪肝大鼠GSH（mg/gprot）的影响，将36只大鼠随机分为甲、乙、丙三组，其中甲（正常对照组）12只，其余24只用乙醇灌胃10周造成大鼠慢性酒精性脂肪肝模型后，再随机分为

2、2组，乙（LBP治疗组）12只，丙（戒酒组）12只，8周后测量三组GSH值。试问三种处理方式大鼠的GSH值是否相同？5从这个表，可以看到三种变异：全部数据间的变异——>总变异三组之间数据的变异——>组间变异每组内数据的变异——>组内变异6变异分解总变异（SS总）全部测量值大小不同，这种变异称为总变异，以各测量值Xij与总均数间的差异度量。7组间变异（SS组间）组内均值　与总均值　之差的平方和反映了：处理因素各个水平组间的差异，同时也包含了随机误差。8组内变异(SS组内)组内各个观测值与本组内均值之差的平方和。反映了组内（同一水平下）样

3、本的随机波动。9基本思想：总变异的分解SS总=SS组间+SS组内自由度的分解10第一节完全随机设计的方差分析基本思想：各变异的平均变异，即均方组间均方：组内（误差）均方：11第一节完全随机设计的方差分析基本思想：统计量F值当H0成立时，F服从自由度为(k-1,n-k)的F分布F值接近1，均值的差异只源于随机波动F值大于1,并且F>Fα（k-1,n-k），P<α，各比较组总体均值不全相同12第一节完全随机设计的方差分析完全随机设计（completelyrandomdesign）将实验对象随机分到不同处理组的单因素设计方法。此类设计只考察

4、一个处理因素，通过对该因素不同水平组均值的比较，推断它是否起作用。13例1在评价某药物耐受性及安全性的I期临床试验中，对符合纳入标准的30名健康自愿者随机分为3组，每组10名，各组注射剂量分别为0.5U、1U、2U，观察48小时部分凝血活酶时间（S）。试问不同剂量的部分凝血活酶时间有无不同？1415第一节完全随机设计的方差分析方差分析步骤：提出检验假设，确定检验水准H0:μ1=μ2=μ3H1:μ1，μ2，μ3不全相同α=0.0516第一节完全随机设计的方差分析方差分析步骤：计算检验统计量F值17第一节完全随机设计的方差分析方差分析步骤

5、：确定P值，做出推断结论F0.05(2，26)=2.52F=6.52F>F0.05(2，26)，P<0.05，拒绝H0三种不同剂量48小时部分凝血活酶时间不全相同18第二节随机区组设计的方差分析随机区组设计(randomizedblockdesign)又称为配伍组设计，其做法是先将受试对象按条件相同或相近组成m个区组(或称配伍组)，每个区组中有k个受试对象，再将其随机地分到k个处理组中。19第二节随机区组设计的方差分析基本思想：总变异与自由度的分解:SS总=SS处理+SS区组+SS误差20第二节随机区组设计的方差分析基本思想：各变异的

6、平均变异，即均方处理均方：区组均方：组内（误差）均方：21第二节随机区组设计的方差分析基本思想：统计量F值F处理>Fα（k-1,(k-1)(m-1)），P<α，认为比较组总体均值不全相同F处理α，尚不能认为比较组总体均值不同22第二节随机区组设计的方差分析基本思想：统计量F值F区组>Fα（m-1,(k-1)(m-1)），P<α，认为各区组总体均值不全相同F区组α，尚不能认为各区组总体均值不同23例2为探讨不同方法对胃痛患者的止痛效果，将30名胃痛患

7、者按照病情分为10个区组，每一区组中的三名患者随机地分配到三个治疗组中，分别接受三种不同方法的治疗，测定三种方法缓解胃痛的时间（min），试比较三种不同治疗方法对缓解胃痛的时间是否不同？2425第二节随机区组设计的方差分析方差分析步骤：提出检验假设，确定检验水准26方差分析步骤：计算检验统计量F值第二节随机区组设计的方差分析27第二节随机区组设计的方差分析方差分析步骤：确定P值，做出推断结论对于处理因素AF0.05(2，18)=3.55F=245.79F>F0.05(2，18)，P<0.05，拒绝H0三种治疗方法缓解胃痛时间的总体均值

8、不全相同28第二节随机区组设计的方差分析方差分析步骤：确定P值，做出推断结论对于区组因素BF0.05(9，18)=2.46F=3.02，F>F0.05(9，18)，P<0.05，拒绝H0不同病情的患者缓解胃痛时间的总体均