醫(yī)學假設檢驗ppt課件-資料下載頁
2024-11-03 18:18本頁面
【正文】 正態(tài)資料的集中趨勢 標準差 s 或 σ 反映計量正態(tài)資料的離散趨勢 均數 177。 標準差 177。 s 制定計量正態(tài)資料的參考值或正常值范圍 t 檢驗 t 計量配對資料研究；樣本均數 與總體均數比較；兩個小樣本 均數比較； ?xx? 數值變量資料常用統計分析方法一覽表 數值變量資料常用統計分析方法一覽表 (續(xù) 1) 名 稱 統計符號 主 要 應 用 u 檢驗 u 兩大樣本均數比較 方差分析 F 多個樣本均數比較； 因素間交互作用研究；回歸 方程的線性假設檢驗等 表達假設檢驗的結果時 ， 最好同時給出以下信息： ⑴ 選用的統計分析方法； ⑵ 統計量的具體取值及其自由度； ⑶ 假設檢驗的確切 P 值； ⑷ 有關總體參數的 95%置信區(qū)間 。 ?表達假設檢驗的結果時，應給出的信息 1. 選用統計指標來描述平均水平和離散趨勢 時 , 使用正態(tài)分布方法表達呈偏態(tài)分布的 資料（ 見例 例 2） 2. 忽視 t 檢驗的使用條件，在多組均數比較 中，用 t 檢驗代替方差分析（ 見例 3） ?數值變量資料數據處理及分析中 常見差錯的類型 【 例 1】 原先的資料表達形式 （ 見下表 ） 表 兩組癥狀總積分比較 （ 177。 s） 組 別 癥狀總積分 試 驗 組 177。 對 照 組 177。 x 有些資料中的標準差比均數還大，這樣的資料不服從正態(tài)分布，而是服從偏態(tài)分布。 在 選用統計指標來描述資料的平均水平和離散趨勢時，主要應根據資料的分布類型來選擇合適的統計指標。 對于正態(tài)或近似正態(tài)分布的資料，常使用均數和標準差來描述；對于偏態(tài)分布資料則應使用中位數和四分位數間距來描述。 【 例 2】 某人觀察了某種沙門氏菌食物中毒潛伏期 ， 資料如下表 。 表 某種沙門氏菌食物中毒潛伏期（ h） 潛伏期 (h) 頻數 累計頻數 頻率 (%） 0 25 25 12 58 83 24 40 123 36 23 146 48 12 158 60 5 163 72 1 164 合計 164 — — 作者采用計算均數的方法，計算得平均潛伏期為 27（ h）的結論。 此結論欠妥，因為該資料的頻數分布呈較明顯的偏態(tài)，應該用中位數描述其集中趨勢，本例中位數為 （ h） 。因此結論應為該沙門氏菌食物中毒的潛伏期為。 【 例 3】 某人為 探討血清肌酸肌酶對窒息新生兒心肌損害的診斷價值 ， 對 57例窒息新生兒和 20例同期住院無窒息史的新生兒的血清肌酸肌酶進行了檢測 ， 結果見下表 ， 各組間比較采用 t 檢驗 。 表 各組肌酸激酶 （ U/L） 的測定結果 比較組 例 數 肌酸激酶（ ） P 值 對 照 組 20 177。 ＜ 輕度窒息組 31 177。 * ＜ 重度窒息組 26 177。 ** ＜ xs?注： * 表示該組與對照組比較 ， ** 表示該組與其它組比較 作者采用 t 檢驗對每兩個組的均數進行了比較 ， 結論為：三組肌酸激酶的差別均有統計學意義 。 本例資料為單因素三個水平 （ 三組均數 ） 設計的比較 ， 兩兩間比較采用 t 檢驗欠妥 。 在比較組數＞ 2時 ， 均數間的比較應采用方差分析和均數間的兩兩比較 ， 以減少犯 Ⅰ 型誤差的概率 。 （王偉）
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