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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方差分析
2、。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。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：5.1.2.1 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。5.1.2.2 统计分析激活Statistics菜单选Compare Means中
3、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
4、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。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：For 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5.1484，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
5、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）。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。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
6、 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。5.2.2.2 统计分析激活Statistics菜单选Compare 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
7、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。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 GROUP Number Variable of Cases Mean SD SE of Mean - X GR
8、OUP 1 14 4.3779 1.450 .387 GROUP 2 11 5.5282 1.735 .523 - Mean Difference = -1.1503 Levenes 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），显示两均数差值为1.1503，经方差齐性检验： F= .440 P= .514，即两方差齐。t-test for Equality of Means 95% Variances t-value
9、 df 2-Tail Sig SE of Diff CI for Diff - Equal -1.81 23 .084 .637 (-2.468, .167) Unequal -1.77 19.47 .093 .651 (-2.513, .213) -这一部分显示t检验的结果，第一行表示方差齐情况下的t检验的结果，第二行表示方差不齐情况下的t检验的结果。依次显示值（t-value）、自由度（df）、双侧检验概率（2-Tail Sig）、差值的标准误（SE of Diff）及其95%可信区间（Cl for Diff）。因本例属方差齐性，故采用第一行（即Equal）结果：t=1.81,P=0.08
10、4,差别有显著性意义，即老年性慢性支气管炎病人的尿中17酮类固醇排出量低于健康人。第三节 Paired-Samples T Test过程5.3.1 主要功能调用此过程可完成配对资料的显著性检验，即配对t检验。在医学领域中，主要的配对资料包括：同对（年龄、性别、体重、病况等非处理因素相同或相似者）或同一研究对象分别给予两种不同处理的效果比较，以及同一研究对象处理前后的效果比较。前者推断两种效果有无差别，后者推断某种处理是否有效。5.3.2 实例操作例.2某单位研究饲料中缺乏维生素E与肝中维生素A含量的关系，将大白鼠按性别、体重等配为8对，每对中两只大白鼠分别喂给正常饲料和维生素E缺乏饲料，一段时
11、期后将之宰杀，测定其肝中维生素A含量（mmol/L）如下，问饲料中缺乏维生素E对鼠肝中维生素A含量有无影响？大白鼠对别肝中维生素A含量（mmol/L）正常饲料组维生素E缺乏饲料组1234567837.220.931.441.439.839.336.131.925.725.118.833.534.028.326.218.35.3.2.1 数据准备激活数据管理窗口，定义变量名：正常饲料组测定值为x1，维生素E缺乏饲料组测定值为x2，数据输入后结果如图5.5所示。5.3.2.2 统计分析激活Statistics菜单选Compare Means中的Paired-samples T Test.项，弹出P
12、aried-samples T Test对话框（如图5.6示）。从对话框左侧的变量列表中点击x1，这时在左下方的Current Selections框中Variable 1处出现x1，再从变量列表中点击x2，左下方的Current Selections框中Variable 2处出现x2。点击钮使x1、x2进入Variables框，点击OK钮即完成分析。5.3.2.3 结果解释在结果输出窗口中将看到如下统计数据： - - - t-tests for paired samples - - -Number of 2-tail Variable pairs Corr Sig Mean SD SE of Mean - X1 34.7500 6.649 2.351 8 .586 .127 X2 26.2375 5.821 2.058 -这段结果显示本例共有8对观察值，相关系数（C）为0.586，相关系数的显著性检验表明P=0.127；变量x1的均数（Mean）、标准差（SD）、标准误（SE of Mean）分别为34.7500、6.649、2
