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1、1,均数间的比较 Compare Means菜单(1),t-test 2011级研究生实习(3),统计推断,统计推断 statistical inference,内容：1、参数估计(estimation of parameters) 包括：点估计与区间估计2、假设检验（test of hypothesis),统计描述,2,相关理论,Test of Hypothesis,作业解题步骤：以两均数比较为例,建立假设H0：1= 2H1： 1 2 (1 2 ) =0.05 选择统计方法：1.变量类型2.分布类型3.设计类型4.其他(方差齐、独立、样本量、等) 计算统计量 t ，sig (由计算机完成)
2、结论：按照=0.05/0.01 的检验水准，拒绝/尚不能拒绝H0，差异有/无统计学意义(统计学结论)，两种处理方式有/无差别(临床结论)。,3,4,SPSS：根据理论知识，选取正确的方法，计算统计量。,Means过程 对准备比较的各组计算描述指标，进行预分析，也可直接比较。 One-Samples T Test过程 进行样本均数与已知总体均数的比较。 Independent-Samples T Test过程 进行两样本均数差别的比较，即通常所说的成组设计的t检验。 Paired-Samples T Test过程 进行配对设计的t检验 One-Way ANOVA过程 进行两组及多组样本均数的比较
3、，即成组设计的方差分析，还可进行随后的两两比较。,5,（一）One-Samples T Test过程,通过计算出样本的均值来估计总体均值是否为某个确定的值 思想：根据样本计算出的均值，去估计这个样本来自均值为某一确定值常数的总体（即= 0）的概率有多大 命令：AnalyzeCompare MeansOne Sample T Test,6,选入需要分析的变量,已知的总体均数,7,可信区间范围,缺失值的处理方法,8,原假设和备择假设,两种假设：H0： = 0样本均值与总体均值的差异完全由抽样误差选成。 H1 ： 0样本均值与总体均值的差异不完全由抽样误差造成，还有其他原因，同时也反映了两个总体均值
4、的确存着差异,9,实例：p44(第二版) 某医生测量了36名从事铅作业男性工人的Hb，均数为130.83g/L，标准差为25.74g/L。问从事铅作业工人的Hb是否不同于正常成年男性平均值140g/L？,10,建立假设H0：= 0 铅作业工人的Hb与正常人相同H1： 0 铅作业工人的Hb与正常人不同 =0.05 选择统计方法：1.连续型变量2. 正态分布(列出检验结果)3.单样本设计4.无限制 计算统计量 t ，sig (由计算机完成) 结论：按照=0.05/0.01 的检验水准，拒绝/尚不能拒绝H0，差异有/无统计学意义(统计学结论)，两种处理方式有/无差别(临床结论)。,11,107.40
5、 129.87 123.74 121.55 83.06 85.35 122.66 172.89 126.03 122.67 122.07 100.96 167.57 108.38 119.31 84.88 91.60 156.91 149.75 145.86 131.20 108.17 169.87 123.97 130.45 165.93 125.32 122.63 148.73 105.58 130.74 158.06 95.18 123.61 110.76 122.73,判断是否符合t-test的条件探索性分析 explore1.判断是否正态2.计算可信区间,左侧数据可直接拷贝至SPSS
6、,12,由于36个数字是根据例题的均数和标准差，利用SPSS产生的，实际均数为125.43标准差为24.31CI: 117.20-133.65正态性检验：综合判断是正态分布,偏度系数：正态分布左右是对称的，偏度系数为0。较大的正值表明该分布具有右侧较长尾部。较大的负值表明有左侧较长尾部。 峰度系数：如果为0，说明其峰度与正态分布相同。大于0，说明它是比正态分布要陡峭。,当N50时，参考shapiro-wilk结果,13,Q-Q图： 如果数据服从正态分布，则散点的分布接近于一条直线。,1-sample K-S结果： P=0.343，资料服从正态分布。,给大家介绍了多种正态性检验的方法，如果样本量
7、小检测结果可能不一致，需要综合判断。,14,结论：按照=0.05的检验水准，拒绝H0，接受H1，两组差异有统计学意义，铅作业工人的Hb水平与一般正常人不同。根据均数水平判断，铅作业工人的Hb水平低于正常人。假设检验结果与总体均数可信区间的估计一致， 95%CI: 117.20-133.65，不包括140且小于140.,（二）Paired-Samples T Test过程,该过程用于进行配对设计的差值均数与总体均数0比较的t检验 思路：先求出每对观测值的差，再将差值与总体均数0比较的t检验 注意： Paired-Samples T Test过程使用的数据输入格式和前者不同每种处理 需要建立不同的
8、变量 配对样本X1,X2,Xn和Y1,Y2,Yn不可颠倒次序 命令：AnalyzeCompare MeansPaired-Samples T Test,15,实例：p49(第二版) 两种方法比较乳酸饮料中的脂肪含量是否不同，随机抽取了10份样本，分别用两种方法检测，问两法测定结果是否不同？,16,建立假设H0：d =0 ，即两种方法测定结果相同H1： d 0 ，即两种方法测定结果不同 =0.05 选择统计方法： 1.连续型变量2.正态分布(列出检验结果)3.配对设计4.无限制 计算统计量 t ，sig (由计算机完成) 结论：按照=0.05/0.01 的检验水准，拒绝/尚不能拒绝H0，差异有/
9、无统计学意义(统计学结论)，两种处理方式有/无差别(临床结论)。,17,判断是否符合配对t-test的条件 探索性分析 explore1.判断差值是否正态2.计算差值均数可信区间,X Y .840 .580 .591 .509 .674 .500 .632 .316 .687 .337 .978 .517 .750 .454 .730 .512 1.200 .997 .870 .506,注意： 配对设计，不同组的测量值需要分别建立变量。 本例：X ,Y,18,注意： 1.X,Y分别代表两种不同的检测，分别占一列； 2.用差值d做正态性检验； 3.用X,Y进行t-test；,X Y .840 .
10、580 .591 .509 .674 .500 .632 .316 .687 .337 .978 .517 .750 .454 .730 .512 1.200 .997 .870 .506,19,结论：按照=0.05的检验水准，拒绝H0，接受H1，两组差异有统计学意义，两组方法测量结果不同。根据均数水平判断，哥特里-罗紫法测定结果较高。假设检验结果与总体均数可信区间的估计一致， 95%CI: 0.1947-0.3501，不包括0，且大于0.,（三）Independent-Samples T Test过程,用于比较两样本均数的比较， 要求两样本相互独立、服从正态分布、方差齐 命令：Analyze
11、Compare MeansSamples T Test 先看Levenes检验的显著性水平，然后选择合适的t检验显著性水平（指方差齐性/非齐的假设）,20,实例：p51(第二版) 为了研究两种药物的降糖效果，将40名II型糖尿病患者进行RCT实验，欲证明两种药物疗效是否不同？,21,建立假设H0：1 = 2 ，即两种药物疗效相同H1： 1 2 ，即两种药物疗效不同 =0.05 选择统计方法：1.连续型变量2.正态分布(列出检验结果)3.成组设计4.方差齐 计算统计量 t ，sig (由计算机完成) 结论：按照=0.05/0.01 的检验水准，拒绝/尚不能拒绝H0，差异有/无统计学意义(统计学结
12、论)，两种处理方式有/无差别(临床结论)。,22,注意： explore功能对两组分别进行正态性、方差齐性进行检验和可信区间的计算； 满足独立样本t检验条件后才可以计算t值； 正态性检验首选Untransformed法,次选Power estimation法。,23,注意： explore功能对两组分别进行正态性、方差齐性进行检验和可信区间的计算； 满足独立样本t检验条件后才可以计算t值； 正态性检验首选Untransformed法,次选Power estimation法。,24,注意： 所有测量值录入在一个变量中“X”，用变量group定义属于哪个处理组； 各处理组均满足正态性，两组方差齐性才可使用t-test；,
