disp(225+190+240+232)8-100/sgr(1008) 计算Z值,得到3.0759145 disp I-normal(3.0759145 计算p值,得到0.00104929 例13-4某病房内每100cm2有细菌10个,进行消毒后,将一个面积为100cm2 的培养皿置于病房内,1小时后取出,培养24小时,查得3个菌落,问消毒是 否减少了该病房的细菌数? 由于空间的细菌数近似服从 Poisson分布 建立假设 H0:μ==10消毒后细菌数与消毒前相等 H:μ<=10消毒后细菌数少于消毒前 (由于消毒后不可能细菌数增加,所以可以选择单侧检验。) a=005,单侧检验 Stata程序和结果为 moistest 3 10 moistest样本观察值0(见 Stata7附加程序) Poisson分布单样本的均数检验 输入样本值均数 mean=mu vs Ha: mean < The exact p-values0. 010336 mean=mu vs Ha: mean >mu. The exact P-value=0.997231 Ho:. mean=mu vs Ha: mean -=mu The exact p- value=1 000000 例13-5随访得36位某型肿瘤II期患者的生存时间(单位:天)分别为 152021252833353638394041414142505558 61667085859099100101150169180200201226250300310 问该型肿瘤II期患者生存时间的总体中位数是否为38天? 建立检验的假设 Ho:M38。该型肿瘤II期患者生存时间的总体中位数为38天 H1:M38。该型肿瘤II期患者生存时间的总体中位数不是38天。 检验水准α=0.05。 解: Stata数据为:disp ((225+190+240+232)/8-100)/sqrt(100/8) 计算 Z 值，得到 3.0759145 disp 1-normal(3.0759145) 计算 p 值，得到 0.00104929 例 13-4 某病房内每 100cm2 有细菌 10 个，进行消毒后，将一个面积为 100cm2 的培养皿置于病房内，1 小时后取出，培养 24 小时，查得 3 个菌落，问消毒是 否减少了该病房的细菌数？ 由于空间的细菌数近似服从 Poisson 分布 建立假设： H0： 0   = =10 消毒后细菌数与消毒前相等。 H1： 0    =10 消毒后细菌数少于消毒前。 （由于消毒后不可能细菌数增加，所以可以选择单侧检验。） α=0.05，单侧检验。 Stata 程序和结果为： poistest 3 10 poistest 样本观察值 0 （见 Stata7 附加程序） Poisson 分布单样本的均数检验 输入 样本值 均数 H0: mean=mu vs Ha: mean <mu ,The exact P-value=0.010336 H0: mean=mu vs Ha: mean >mu ,The exact P-value=0.997231 H0: mean=mu vs Ha: mean ~=mu ,The exact P-value=1.000000 例 13-5 随访得 36 位某型肿瘤 III 期患者的生存时间(单位：天)分别为 15 20 21 25 28 33 35 36 38 39 40 41 41 41 42 50 55 58 61 66 70 85 85 90 99 100 101 150 169 180 200 201 226 250 300 310 问该型肿瘤 III 期患者生存时间的总体中位数是否为 38 天？ 建立检验的假设： H0：M=38。该型肿瘤 III 期患者生存时间的总体中位数为 38 天。 H1：M≠38。该型肿瘤 III 期患者生存时间的总体中位数不是 38 天。 检验水准 α=0.05。 解：Stata 数据为： x