独立样本t检验.ppt

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1、独立样本t检验主要内容一概述二应用条件三实例分析四结果表述五SCI文章应用六科室数据应用t检验（t-test）以t分布为基础的假设检验方法计量资料中两个均数比较的假设检验在医学统计学中非常活跃的方法单样本t检验、配对样本t检验、独立样本t检验概述又称成组t检验，适用于完全随机设计两样本均数的比较将受试对象完全随机分配到两个不同处理组检验目的：观察两样本均数和所代表的两总体均数是否有差别检验统计量：t值独立样本t检验（IndependentSamplest-test）当两样本含量较小(如n1≤60或/和n2≤60)

2、，且均来自正态总体时，要根据两总体方差是否不同而采用不同检验方法总体方差相等：t检验两总体方差不等：当样本例数比较大(n>60)，且服从正态分布——u检验（1）数据转换后方差齐——t检验（2）数据转换后方差不齐——t`检验或秩转换的非参数检验应用条件采用完全随机设计的方法，将19只体重、出生年月等相仿的小白鼠随机分为两组，其中一组喂养高蛋白饲料，另外一组喂养低蛋白饲料，然后观察喂养8周后小白鼠体重（mg）增加情况，问两组膳食对小白鼠增加体重有无不同？收集的所增体重结果数据如下：高蛋白组：134、146、104、1

3、19、124、161、107、83、113、129低蛋白组：70、118、101、85、107、132、94、123、实例分析分析步骤：建立检验假设，确定检验水准H0：μ1=μ2，即高蛋白组与低蛋白组所增体重的总体均数相同H1：μ1≠μ2，即高蛋白组与低蛋白组所增体重的总体均数不同（包括μ1＞μ2或μ1＜μ2）α=0.052.计算检验统计量应用SPSS21.0操作如下：数据输入正态性检验为分组进行正态性检验，首先对数据进行拆分正态性检验数据拆分后，右下角显示SplitFileOn，表示正处于数据已拆分状态正态性检

4、验正态性检验正态分布泊松分布均匀分布指数分布正态性检验P=1.000，表明数据服从正态分布P=1.000，表明数据服从正态分布独立样本t检验数据去拆分独立样本t检验定义组别具体数值3.根据检验统计量的结果做出统计推断给出两处理组的各种统计量，包括样本含量、均数、标准差、标准误方差齐性检验若方差齐，参考Equalvariancesassumed一行统计量若方差不齐，参考Equalvariancesnotassumed一行统计量P>0.05，两组间体重增加无差异结果表述三线表直条图均数标准差误差条图均数标准差均数标准

5、差单个样本通过样本信息来描述总体，估计抽样误差的大小，特别适合比较多个样本间的差异情况箱式图中位数上四分位数最大值下四分位数最小值中位数最大值最小值反应数据的分布特征，即数据的分布中心、分布、偏度、变异范围和离群值，特别适合用于多组数据分布的比较谢谢！