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考题题型举例考题题型举例考题题型举例考题题型举例一、某医生测得18例慢性支气管炎患者及16例健康人的尿17酮类固醇排出量（mg/dl）分别为X1和X2，请结合SPSS结果比较两组的均数有无不同。X1：3.145.837.354.624.055.084.984.224.352.352.892.165.555.944.405.353.804.12X2：4.127.893.246.363.486.744.677.384.954.085.344.276.544.625.925.18答案：从SPSS结果可知，两组资料均服从正态分布，却总体方差齐性相等（1）建立假设检验，确立检验水准H0：u1=u2H1：u1≠u2ɑ=0.05（2）计算检验统计量t=-1.818自由度=32（3）确定P值，做出结论P=0.0780.05根据ɑ=0.05检验水准，尚不能拒绝H0，因此尚不能认为两组均数不同考点：成组资料两样本的比较及相关SPSS结果的读取，即两组的均数相同，即两组的均数不相同二、二、二、二、治疗10名高血压病人，对每一种病人治疗前、后的舒张压（mmHg）进行了测量，结果见下表，请结合SPSS结果比较治疗前后有无差异？答案：从SPSS结果可知，差值d均服从正态分布（1）建立假设检验，确立检验水准H0： ud＝0，即治疗前后无差别H1： ud≠0，即治疗前后有差别ɑ=0.05（2）计算检验统计量t=2.484自由度=9（3）确定P值，做出结论P=0.0350.05根据ɑ=0.05检验水准，拒绝H0，接受H1，因此认为治疗前后有差别考点：配对资料t检验及SPSS结果的读取内容精要内容精要内容精要内容精要t检验假设检验基本思想:→“小概率事件在一次抽样试验中是几乎不可能发生”的原理假设检验过去称显著性检验。它是利用小概率反证法思想，从问题的对立面(H0)出发间接判断要解决的问题(H1)是否成立。然后在H0成立的条件下计算检验统计量，最后获得P值来判断。即：在假设H0成立的条件下计算统计量值，根据统计量值确定P值，如果P检验水准（一般为0.5），我们认为这是小概率事件，这在一次抽样试验中是几乎不可能发生的，因此，认为H0是不成立的，即拒绝H0，接受H1；如果P检验水准，我们认为这不是小概率事件，这在一次抽样试验中是可能发生的，因为，认为尚没有充分的理由拒绝H0，但这并不表示就接受H0假设检验步骤::::①建立假设、选用单侧或双侧检验、确定检验水准；②选用适当检验方法，计算统计量；③确定P值并作出推断结论。1.建立检验假设，确定检验水准（选用单侧或双侧检验）（1）无效假设又称零假设，记为H0；（2）备择假设又称对立假设，记为H1。对于检验假设，须注意：1.检验假设是针对总体而言，而不是针对样本；2.H0和H1是相互联系，对立的假设，后面的结论是根据H0和H1作出的，因此两者不是可有可无，而是缺一不可；3.H1的内容直接反映了检验单双侧。它不仅考虑有无差异，而且还考虑差异的方向。4.单双侧检验的确定，首先根据专业知识，其次根据所要解决的问题来确定。若从专业上看一种方法结果不可能低于或高于另一种方法结果，此时应该用单侧检验。一般认为双侧检验较保守和稳妥。(3)检验水准ɑ，过去称显著性水准，是预先规定的概率值，它确定了小概率事件的标准。在实际工作中常取ɑ=0.05。可根据不同研究目的给予不同设置。2.计算检验统计量根据变量和资料类型、设计方案、统计推断的目的、是否满足特定条件等（如数据的分布类型）选择相应的检验统计量。3.确定P值P的含义是指从H0规定的总体随机抽样，抽得等于及大于(或/和等于及小于)现有样本获得的检验统计量(如t、u等)值的概率。单样本t检验（样本均数和总体均数比较）→→→→前提：服从正态分布配对t检验→→→→前提：差值服从正态分布配对设计类型：①两同质受试对象分别接受两种不同的处理；②同一受试对象分别接受两种不同处理；③同一受试对象(一种)处理前后。两样本t检验又称成组t检验，适用于完全随机设计两样本均数的比较，此时人们关心的是两样本均数所代表的两总体均数是否不等。两组完全随机设计是将受试对象完全随机分配到两个不同处理组。适用范围：完全随机设计两样本均数的比较检验方法：依两总体方差是否齐性而定1111、总体方差相等的tttt检验当两总体方差相等，即时，可将两样本方差合并，求两者的共同方差⎯⎯合并方2212σσ=差。2cS2222、若两总体方差不等1.若变量变换后总体方差齐性⎯可采用t检验2.若变量变换后总体方差仍然不齐⎯可采用近似t‘检验或Wilcoxon秩和检验近似t检验（t‘检验）1.Cochran&Cox法：对临界t值校正2.Satterthwaite法：对自由度校正3.Welch法：对自由度校正两均数差别检验的比较小结正态性检验1．图示法：P-Pplot，Q-Qplot实际累积概率1.00.75.50.250.00期望累积概率1.00.75.50.250.00121212222112211212121212212()(),211(1)(1)11()()2CXXXXXXnSnSSSnnXXXnnnnXtnnSSµµν−−−−+−=+=×+−−−−===++−−2221σσ≠实际值(实际分位数)174172170168166164162正态期望值︵期望分位数︶1741721701681661641622．矩法：偏度系数(skewness)，峰度系数(kurtosis)。理论上，总体偏度系数γ1=0为对称，γ10为正偏态，γ10为负偏态；总体峰度系数γ2=0为正态峰，γ20为尖峭峰，γ20为平阔峰。只有同时满足对称和正态峰两个条件时，才能认为资料服从正态分布。(1)建立检验假设，确定检验水准H0：γ1=0且γ2=0，即总体服从正态分布H1：γ1≠0或/和γ2≠0，即总体不服从正态分布α=0.10(欲不拒绝H0，α宜稍大以减少II型错误)(2)计算检验统计量(3)确定P值，作出推断结论峰度P0.50，偏度P0.50。按α=0.10水准，不拒绝H0，无统计学意义。还不能认为这些样本均数的总体不服从正态分布。方差齐性检验两小样本t检验时，检查两样本方差代表的总体方差是否相等（决定t检验的方法）1.Levene检验2.F检验→两样本方差比较的F检验(1)建立检验假设，确定检验水准(2)计算检验统计量(3)确定P值，作出推断结论求得F值后，查F界值表得P值(F值愈大，P值愈小)，然后按所取的α水准作出推断结论。变量变换实际资料若不满足正态性或/和方差齐性的假定，尤其当是小样本资料时，这时如用一般的t检验可能会导致偏离真实结果较远。对于明显偏离上述应用条件的资料，可通过变量变换的方法加以改善。常用的变量变换有对数变换、平方根变换、倒数变换、平方根反正弦变换等，应根据资料性质选择适当的变量变换方法。1.对数变换适用于：①对数正态分布资料。②各样本标准差与均数成比例或变异系数是常数或接近某一常数的资料。2.平方根变换适用用于：①服从Poisson分布的资料，也即各样本方差与均数成比例者。②轻度偏态分布的资料。3.平方根反正弦变换适用于率或百分比的资料。4.倒数变换适用于数据两端波动较大的资料。历年考题详解历年考题详解历年考题详解历年考题详解H0：，H1：，α=0.10211122221()1()nSFnSνν=−==−较大较小一、【04年】某医院用新药与常规药物治疗婴幼儿贫血，将20名贫血患儿随机等分两组，分别接受两种药物治疗，测得血红蛋白增加量（g/L）见表。请根据SPSS结果比较新药与常规药的疗效有无差别？二、【05年】某医院病理科研究人体两肾的重量，20例男性尸解时的左、右肾的称重记录见表，结合SPSS结果比较左、右肾重量有无不同？三、【06年】将20名某病患者随机分为两组，分别用甲、乙两药治疗，测得治疗前后的血沉（mm/h）见下表。问：（1）甲、乙两药是否均有效？（2）甲、乙两药疗效是否有别？