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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-Samples T Test 过程5.2.1 主要功能5.2.2 实例操作第三节 Paired-Samples T Test 过程5.3.1 主要功能5.3.2 实例操作第四节 One-Way ANOVA 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：即常用的检验和单因素
2、方差分析。第一节 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。返回目录 返回全书目录5.1.2 实例操作例.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：对象编号 性别 年龄 血红蛋白值 对象编号 性别 年龄 血红蛋白值1234567891011121314151617181920女男女女男男女男女女男男男女女女男男女男181618171618161818
3、171818161717171716161812.8315.5012.2510.0610.889.658.3611.668.547.7813.6610.5712.569.878.9911.3514.5612.408.0514.032122232425262728293031323334353637383940女男男女女女女男男男男女女女男男男男女男161618181718171616181616181818181717161611.3612.7815.098.678.5612.5611.5614.677.8812.3513.659.8710.0912.5516.0413.7811.6710.9
4、88.7811.355.1.2.1 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。图 5.1 原始数据的输入5.1.2.2 统计分析激活 Statistics 菜单选 Compare Means 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 钮使之进入 Dependent List 框，选 sex 点击 钮使之进入 Independent List 框，点击 Next，可
5、选定分组的第二层次（Layer 2 of 2)，选 age 点击 钮亦使之进入Independent List 框。点击 Options.可选统计项目：在 Cell Displays 项中，Mean 为均数、Standard deviation 为标准差、 Variance 为方差、Count 为观察单位数、Sum 为观察值总和，在 Statistics for First Layer 项中，将为第一层次的分组计算方差分析（ANOVA table and eta）和线性检验（Test of linearity）。选好后点击 Continue 钮返回 Means 对话框，点击OK 钮即可。图 5
6、.2 Means 对话框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： - - Description of Subpopulations - -Summaries of HBBy levels of SEXAGEVariable Value Label Sum Mean Std Dev Variance CasesFor Entire Population 457.79 11.4448 2.2690 5.1484 40SEX 1 265.71 12.6529 2.0531 4.2154 21AGE 16 111.67 12.4078 2.2455 5.0423 9AGE 17
7、37.21 12.4033 1.8993 3.6074 3AGE 18 116.83 12.9811 2.0933 4.3821 9SEX 2 192.08 10.1095 1.6989 2.8863 19AGE 16 46.42 9.2840 1.3494 1.8209 5AGE 17 68.17 9.7386 1.4036 1.9700 7AGE 18 77.49 11.0700 1.9158 3.6703 7Total Cases = 40For Entire Population 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 5.1
8、484，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、方差和例数。若在 Independent List 中未分层次，即 sex 和 age 一起放在 Layer 1 of 1 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）。- - Description of Subpopulations - -Summaries of HBBy levels of SEXVariable Value Label Sum Mean S
9、td Dev Variance CasesFor Entire Population 457.79 11.4447 2.2690 5.1484 40SEX 1 265.71 12.6529 2.0531 4.2154 21SEX 2 192.08 10.1095 1.6989 2.8863 19Total Cases = 40Summaries of HBBy levels of AGEVariable Value Label Sum Mean Std Dev Variance CasesFor Entire Population 457.79 11.4448 2.2690 5.1484 40
10、AGE 16 158.09 11.2921 2.4649 6.0759 14AGE 17 105.38 10.5380 1.9421 3.7719 10AGE 18 194.32 12.1450 2.1827 4.7640 16Total Cases = 40返回目录 返回全书目录第二节 Independent-Samples T Test 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。返回目录 返回全书目录5.2.2 实例操作例.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
11、比较两组均数有无差别。病 人 2.90 5.41 5.48 4.60 4.03 5.10 4.97 4.24 4.36 2.72 2.37 2.09 7.10 5.92健康人 5.18 8.79 3.14 6.46 3.72 6.64 5.60 4.57 7.71 4.99 4.015.2.2.1 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。图 5.3 两组资料 t 检验的原始数据5.2.2.2 统计分析激活 Statistics 菜单选 Co
12、mpare Means 中的 Independent-samples T Test.项，弹出Independent- samples T Test 对话框（如图 5.4 示）。从对话框左侧的变量列表中选 x，点击 钮使之进入 Test Variable(s)框，选 group 点击 钮使之进入 Grouping Variable 框，点击Define Groups.钮弹出 Define Groups 定义框，在 Group 1 中输入 1，在 Group 2 中输入 2，点击 Continue 钮，返回 Independent-samples T Test 对话框，点击 OK 钮即完成分析。图
13、 5.4 Independent-samples T Test 对话框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-tests for independent samples of GROUPNumber Variable of Cases Mean SD SE of Mean-XGROUP 1 14 4.3779 1.450 .387GROUP 2 11 5.5282 1.735 .523-Mean Difference = -1.1503Levenes Test for Equality of Variances: F= .440 P= .514这一部分显示两组资料的例数（Numbers of cases）、均数（Mean）、标准差（SD）和标准误（SE of Mean），显示两均数差
