独立样本T检验 tow-sample t-test for independent samples SPSS的 ndependent-Sample T Tes过程用于执行独立样 本T检验,迸行两样本资料的均数比较,要求两样本均来自正 态总体且方差相同。 Analyze/ Compare Means/ Independent-Samples T Test
独立样本T检验 （ tow-sample t-test for independent samples ） SPSS的Independent-Sample T Test过程用于执行独立样 本T检验，进行两样本资料的均数比较，要求两样本均来自正 态总体且方差相同。 Analyze / Compare Means / Independent-Samples T Test…
问题:某克山病区测得11例克山病患者与13名健康人的血磷 (mmo)如下,问该地急性克山病患者与健康人的血磷 值是否不同? 患者:0.84,1,05,1,20,1.20,1.39,1.53,1.67,1.:80,1.87,2.07,2.11 健康人:0.54,0.64,0.64,0.75,0.76,0.81,1.16,1.20,1.34,1.35,1.48 1.56.1.87 Independent-Samples T Test Test Variable [s: →血磷[ phosphor Paste Reset Cancel p uping Variable ]四 roup(1 2) Define Group Option
问题：某克山病区测得11例克山病患者与13名健康人的血磷 （mmol/L）如下，问该地急性克山病患者与健康人的血磷 值是否不同？ 患者：0.84,1.05,1.20,1.20,1.39,1.53,1.67,1.80,1.87,2.07,2.11 健康人：0.54,0.64,0.64,0.75,0.76,0.81,1.16,1.20,1.34,1.35,1.48, 1.56,1.87
两独立样本均数比较 Group statistics Std. errol 分组 Mean Std Deviation Mean 血磷患者 1 1.5209 4218 127 健康人 1.0846 4221 1171 Independent samples Test Levene's test for Equality of variances t-test for Equality of Means 95% Confidence nterval of the Std. Erro Difference Sig(2-tailed) DifferenceDiffe 血磷 Equal variances assumed 032 860 2.524 4363 1729 77E02 7948 Equal variances not 2.524 21353 4363 17297.716E02 7954 结论: Levene方差齐性检验F=0.032,P=0.086>0.05,可认为 两总体方差相等。取2.524,df=22,P=0.019<0.05,可认为 该地克山病患者与健康人的血磷值之间有统计意义
Group Statistics 1 1 1.5209 .4218 .1272 1 3 1.0846 .4221 .1171 分 组 患 者 健康人 血 磷 N Mean Std. Deviation Std. Error Mean Independent Samples Test .032 .860 2.524 2 2 .019 .4363 .1729 7.777E-02 .7948 2.524 21.353 .020 .4363 .1729 7.716E-02 .7954 Equal variances assumed Equal variances not assumed 血 磷 F Sig. Levene's Test for Equality of Variances t d f Sig. (2-tailed) Mean Difference Std. Error Difference Lower Upper 95% Confidence Interval of the Difference t-test for Equality of Means 结论：Levene方差齐性检验 F=0.032，P=0.086>0. 05，可认为 两总体方差相等。取t=2.524，df=22，P=0.019<0.05，可认为 该地克山病患者与健康人的血磷值之间有统计意义。 两独立样本均数比较
两独立样本几何均数比较 问题:选甲型流感病毒抑制抗体滴度(倒数)<5者24人,随机 分为两组,每组12人。用甲型流感病毒活疫苗进行免疫,一组 用气雾法,另一组用鼻腔喷雾法。免疫后一月采血,分别测定 血凝抑制抗体滴度,结果如下。问两法免疫的效果有无差别? 气雾组(1):402030251015253040101530 鼻腔喷雾组(2):504030356070302025703525 Independent-Samples T Test 先进行fu数据的 静血凝抑制抗体滴度u Test Variable[s] OK 自然对数转换 Influ Paste (InFu),然后 Re eset 进行两样本几何 Cancel 均数比较。 Help Grouping Variable p[1 2) Define grou Options
两独立样本几何均数比较 问题：选甲型流感病毒抑制抗体滴度（倒数）<5者24人，随机 分为两组，每组12人。用甲型流感病毒活疫苗进行免疫，一组 用气雾法，另一组用鼻腔喷雾法。免疫后一月采血，分别测定 血凝抑制抗体滴度，结果如下。问两法免疫的效果有无差别？ 气雾组（1）： 40 20 30 25 10 15 25 30 40 10 15 30 鼻腔喷雾组（2）：50 40 30 35 60 70 30 20 25 70 35 25 先进行flu数据的 自然对数转换 （lnFlu），然后 进行两样本几何 均数比较
Group Statist Std. ero 分组 Mean Std Deviation Mean VF山U气雾法 12 3.0863 4844 1398 鼻腔喷雾法 3.6282 4178 1206 Independent Samples Test Test for Equality of Variances t-test for equalty of means 95% Confidence Interva of the Std. error LNFLU Equal variances assumed 524 2.934 -.5419 1847 Equal variances not 293421.535 008 5419 1847 9253 1584 结论: Levene方差齐性检验F=0.420,P=0.524>0.05,可认为 两总体方差相等。取2.934,df=22,P=0.008<0.05,可认为 两种方法的免疫效果差别之间有统计意义
Group Statistics 1 2 3.0863 .4844 .1398 1 2 3.6282 .4178 .1206 分 组 气雾法 鼻腔喷雾 法 LNFLU N Mean Std. Deviation Std. Error Mean Independent Samples Test .420 .524 -2.934 2 2 .008 -.5419 .1847 -.9249 -.1589 -2.934 21.535 .008 -.5419 .1847 -.9253 -.1584 Equal variances assumed Equal variances not assumed LNFLU F Sig. Levene's Test for Equality of Variances t d f Sig. (2-tailed) Mean Difference Std. Error Difference Lower Upper 95% Confidence Interval of the Difference t-test for Equality of Means 结论：Levene方差齐性检验 F=0.420，P=0.524>0. 05，可认为 两总体方差相等。取t=-2.934，df=22，P=0.008<0.05，可认为 两种方法的免疫效果差别之间有统计意义
配对样本T检验 SPSS的 Paired- Samples T Test过程用于执行配对样本 均数的比较。 Analyze /Compare Means/Paired-Samples T Test 问题:某单位研究饮食中缺乏维生素E与肝中维生素A含量的关 系,将同种属的大百鼠按性别相同,年龄、体重相近配成对子, 共8对并将每对种的两头动物随机分到正常饲料组和维生素E缺乏 组,经一定时期将大百鼠杀死,测得其肝中维生素A的含量,结 果如下。问不同饲料的大百鼠肝中维生素A含量有无差别? 大百鼠对号(1) 12345678 正常饲料组(x1) 35502000300039403800375034503050 维生素缺乏组(x2):24502400180032003250270025001750
配对样本T检验 SPSS的 Paired-Samples T Test 过程用于执行配对样本 均数的比较。 Analyze / Compare Means / Paired-Samples T Test… 问题：某单位研究饮食中缺乏维生素E与肝中维生素A含量的关 系，将同种属的大百鼠按性别相同，年龄、体重相近配成对子， 共8对并将每对种的两头动物随机分到正常饲料组和维生素E缺乏 组，经一定时期将大百鼠杀死，测得其肝中维生素A的含量，结 果如下。问不同饲料的大百鼠肝中维生素A含量有无差别？ 大百鼠对号（1）： 1 2 3 4 5 6 7 8 正常饲料组（x1）： 3550 2000 3000 3940 3800 3750 3450 3050 维生素E缺乏组（x2）： 2450 2400 1800 3200 3250 2700 2500 1750
配对样本均数比较 配对变量 Paired-Samples T Test 糁→正常饲料组1 Paired variables OK 维生素E缺乏组区2] Paste Reset Cancel Help Current selections Variable 1 Variable 2: Options
配对样本均数比较 配对变量
Paired Samples Statistics Std. eror Mean Pa1正常饲料组 3318.75 6324222359 维生素E缺乏组250625 5551319627 Paired Samples Correlations N Correlation Sig par1正常饲料组& 维生素E缺乏组 8 584 .129 Paired Samples Test Paired Differences 95% Confidence Interval of the Std. Error Difference Mean Std. deviation Mear Sig.(2-tailed) Par1正常饲料组 维生素E缺乏组 81250 54625193.13355.821269.18 4.207 结论:相关系数=0.584,P(sig)=0.129,认为两配对变量无相 关关系。t4.207,df=7,P=0.004<0.05,故可认为不同饲料的大 百鼠肝中维生素A含量有统计意义
Paired Samples Statistics 3318.75 8 632.42 223.59 2506.25 8 555.13 196.27 正常饲 料组 维生素 E缺乏组 Pair 1 Mean N Std. Deviation Std. Error Mean Paired Samples Correlations 8 .584 .129 正常饲料 组 & 维生素E缺乏组 Pair 1 N Correlation Sig. Paired Samples Test 812.50 546.25 193.13 355.82 1269.18 4.207 7 .004 正常饲料 组 - 维生素E缺乏组 Pair 1 Mean Std. Deviation Std. Error Mean Lower Upper 95% Confidence Interval of the Difference Paired Differences t d f Sig. (2-tailed) 结论：相关系数=0.584，P（sig.）=0.129，认为两配对变量无相 关关系。t=4.207，df=7，P=0.004<0.05，故可认为不同饲料的大 百鼠肝中维生素A含量有统计意义
方差分析( ANOVA) 完全随机设计的单因素方差分析 随机区组设计的两因素方差分析 析因(有重复数,平衡数据)设计的双 因素方差分析 析因(有重复数,不平衡数据)设计的 双因素方差分析 完全随机设让的协方差分析 完全随机区组设计的协方差分析 目录
方差分析(ANOVA) • 完全随机设计的单因素方差分析 • 随机区组设计的两因素方差分析 • 析因（有重复数，平衡数据）设计的双 因素方差分析 • 析因（有重复数，不平衡数据）设计的 双因素方差分析 • 完全随机设计的协方差分析 • 完全随机区组设计的协方差分析 目录
相关统计学概念(4) t检验和u检验,仅适用于两个样本均数的比较,对于多 个样本均数的比较,t检验和u检验不适用,而应该用方差分 析。 方差分析的基本思想是将所有观察值之间的变异(称为总 变异)按设计和需要分解成几部分。如完全随机设计资料的方 差分析,将总变异分解为处理组间变异和组内变异两部分 后者常称为误差;配伍组设计资料的方差分析,将总变异分 解为处理组间变异、配伍组间变异和误差三部分。将各部分 变异除以误差部分,得到统计量F值,并根据F值确定P值做 推断。 多个样本均数比较的方差分析应用条件为:1、各样本须 是相互独立的随机样本;2、各样本均来自正态总伾∶3、相 互比较的各样本所来自的总体其方差相等,即方差齐
相关统计学概念（4） t检验和u检验，仅适用于两个样本均数的比较，对于多 个样本均数的比较，t检验和u检验不适用，而应该用方差分 析。 方差分析的基本思想是将所有观察值之间的变异(称为总 变异)按设计和需要分解成几部分。如完全随机设计资料的方 差分析，将总变异分解为处理组间变异和组内变异两部分， 后者常称为误差；配伍组设计资料的方差分析，将总变异分 解为处理组间变异、配伍组间变异和误差三部分。将各部分 变异除以误差部分，得到统计量F值，并根据F值确定P值做 推断。 多个样本均数比较的方差分析应用条件为：1、各样本须 是相互独立的随机样本；2、各样本均来自正态总体：3、相 互比较的各样本所来自的总体其方差相等，即方差齐