醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)第八章-t檢驗ppt課件VIP

醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)MedicalStatistics第八章.t檢驗福建醫(yī)科大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院流行病學(xué)與衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)系林征2016.2,t檢驗,假設(shè)檢驗中如果無效假設(shè)針對總體均數(shù)（此處指的是算術(shù)均數(shù)），通常的方法有t檢驗（專門用于不超過2組的資料）與方差分析（用于三組及以上）如果針對的總體參數(shù)是中位數(shù)，可以考慮采用秩和檢驗,t檢驗,在假設(shè)檢驗中使用了t統(tǒng)計量，所以就稱之為t檢驗t檢驗的使用是有條件的，什么樣的資料可以計算t值？,t檢驗的使用條件,數(shù)值(計量資料、定量變量)變量正態(tài)分布或近似正態(tài)分布總體方差齊性(兩樣本資料)在滿足上述條件下，如果總體標準差未知，而且樣本含量較小（n100），考慮使用t檢驗；而如果已知總體標準差或樣本含量較大（n100）則可以使用Z檢驗,1.單樣本t檢驗（例8.1）,某醫(yī)生測量了農(nóng)村40名新生兒，測得平均體重為3.27kg，標準差0.44kg；從該地的既往記錄求得新生兒的總體均數(shù)為3.36kg問該地農(nóng)村新生兒的出生體重是否與該地新生兒的平均出生體重不同?,單樣本資料的t檢驗,從資料提供的信息來看，樣本均數(shù)3.27與總體均數(shù)3.36不相等，其原因可有以下兩個方面：樣本對應(yīng)的總體均數(shù)等于3.36，僅僅是由于抽樣誤差所致這種差別；非抽樣誤差，二者的確有別？兩種情況只有一個是正確的，且二者必居其一，需要我們作出推斷。,單樣本資料的t檢驗,H0：3.36，農(nóng)村新兒體重與該地平均水平相同H1：3.36，二者不同（有可能高也有可能低，總之不相等即可）檢驗水準a=0.05(雙側(cè)),單樣本資料的t檢驗,單樣本資料的t檢驗,由于t=-1.294t0.05/2,35=-2.023，因此雖然無法準確得出P值，但仍然可以推斷P0.05（經(jīng)過計算機軟件得出結(jié)果P=0.203）在a=0.05的水準上，不拒絕H0，尚不認為農(nóng)村新生兒的出生體重與該地平均水平不同。,2.配對設(shè)計的t檢驗,何為配對設(shè)計？有時影響試驗或研究結(jié)果的不僅僅是我們所觀察的因素，例如要比較兩種藥物的療效，如果兩組患者在開始時的病情嚴重程度相差較大，那么即使最終兩藥的治愈情況不同，也不能歸結(jié)于藥物差別；在這里患者的病情稱之為非處理因素或“混雜”因素配對設(shè)計就是研究者為了控制可能存在的非處理因素對研究結(jié)果的影響而采用的一種“均衡”的設(shè)計方法,配對設(shè)計的t檢驗,常見的配對方法之一：將受試對象配成特征相近的對子，而后讓每個對子中的兩個對象隨機接受不同的處理方案，例如：比較兩種療法的患者生化指標，醫(yī)生將年齡接近、性別一致、病情相同的患者配成對子，而后讓一位患者接受甲處理另外一位患者接受乙處理,男性40輕度,男性42輕度,女性45中度,女性43中度,女性55重度,女性57重度,門診號1,門診號2,門診號3,門診號4,門診號5,門診號6,性別、年齡、高血壓的程度將影響到藥物的療效，決定將以上三個“混雜”因素作為匹配變量,門診號1vs.門診號6,門診號2vs.門診號4,門診號3vs.門診號5,隨機數(shù)：99343,隨機數(shù)：494567,隨機數(shù)：206126,試驗,對照,試驗,對照,對照,試驗,試驗組與對照組的兩個觀察對象均按照一定的條件配成對子，同一對子中的“混雜”因素在二者間幾乎相同；而在不同對子間這些“混雜”因素則有可能差別很大,女性、55、重度,男性、40、輕度,女性、45、中度,配對設(shè)計的t檢驗,常見的配對方法之二：將同一份樣品分成兩份（或同一機體不同部位），同時、隨機接受兩種不同的處理方案，例如：牙醫(yī)分別用兩種方法對相同患者的牙齦取模，比較兩種方法的精確度,一種“特殊”的配對形式,有種“治療前后的自身配對”，它是以受試對象接受處理前的變量值作為對照值（相當于空白情況），接受處理后的變量值作為實驗值。但是，在實際應(yīng)用中，由于作用于受試對象的非處理因素如氣候、飲食、心理狀態(tài)等無法在長時間內(nèi)保持穩(wěn)定，此時結(jié)果就不完全是處理因素的效應(yīng)，同時還夾雜非處理因素改變對結(jié)果的影響；故這種配對設(shè)計的方式主要用于急性、短期試驗。,配對設(shè)計的t檢驗的數(shù)據(jù)形式,配對設(shè)計t檢驗的原理,檢驗的原理：如果兩總體間沒有差別，那么每個對子的差的總體均數(shù)為0，即md=0（H0）檢驗的統(tǒng)計量：,配對設(shè)計t檢驗的原理,24名兒童接種卡介苗，按照年齡、性別配成12對，每對中的一人接種新制品，另外一人接種標準品；經(jīng)相同部位注射，72小時后觀察結(jié)核菌素皮膚反應(yīng)的直徑，請問兩種疫苗的反應(yīng)結(jié)果有無差別？,配對設(shè)計t檢驗（例8.2）,配對設(shè)計t檢驗,H0:d0,兩種疫苗的反應(yīng)結(jié)果相同H1:d0,兩種疫苗的反應(yīng)結(jié)果不同0.05；雙側(cè)計算檢驗統(tǒng)計量t查表，t0.05/2,11=2.201，所以P0.1，故結(jié)果為不拒絕H0，尚不認為兩組總體方差不同,第四節(jié)續(xù).t檢驗*,前面闡述了方差齊性的情況下，如何進行兩個樣本均數(shù)比較的t檢驗如果方差不齊，很多學(xué)者建議在這樣的情況下采用自由度校正的方法計算t分布的概率，或者直接采用非參數(shù)檢驗,Satterthwaite-Aspint,(Satterthwaite,1941,1946;Aspin1948,1949)分別提出了使用校正自由度的方法計算t值所對應(yīng)的概率P他們提出的自由度計算方法為現(xiàn)在大多數(shù)統(tǒng)計學(xué)軟件所采用，公式如下,補充：假設(shè)檢驗與可信區(qū)間的關(guān)系,區(qū)間估計與假設(shè)檢驗是統(tǒng)計推斷的兩個基本方法，它們之間有共同之處二者的基本思想都是利用樣本信息來對總體的一些性質(zhì)進行推斷。二者的推斷過程都應(yīng)用了小概率事件的原理，難以保證統(tǒng)計推斷的結(jié)論百分之百正確。二者都是利用概率分布的原理推導(dǎo)計算的，所以假設(shè)檢驗可以看成是可信區(qū)間的另一種表達方式；置信區(qū)間可看作是所有可能接受的假設(shè)的集合；例如：,假設(shè)檢驗與區(qū)間估計的關(guān)系,雖然二者間有共同點，但是它們還是有區(qū)別的二者的思維方向不同：假設(shè)檢驗使用反證法（逆向思維）；而在計算可信區(qū)間時，對未知參數(shù)沒有任何了解，但能以一定的置信度給出未知參數(shù)的置信區(qū)間或其所在的范圍（正向思維）。,假設(shè)檢驗與區(qū)間估計的關(guān)系,二者各具特色，例如：在配對t檢驗中，拒絕無效假設(shè)，認為使用藥物后患者的血壓較使用前降低了，差別有統(tǒng)計學(xué)意義，但是能否說藥物有效呢？臨床上要說明降壓要有效，指服用后至少可以使血壓降低5mmHg，此時假設(shè)檢驗無法回答這個問題，但是可信區(qū)間可以；計算差值的95可信區(qū)間，看該區(qū)間是否在5以上；也就是說大多數(shù)的假設(shè)檢驗只能回答可信區(qū)間中是否有0(H0假設(shè))的問題，而至于區(qū)間的具體位置是無法回答的，如下圖：,A:不拒絕H0假設(shè)，前后差值的CI包含0,B:拒絕H0假設(shè)，血壓有變化，但差值的CI提示沒有臨床意義,C:拒絕H0假設(shè)，血壓有變化，差值的CI提示可能有臨床意義,D:拒絕H0，血壓有變化，差值的CI提示有臨床意義,假設(shè)檢驗與區(qū)間估計的關(guān)系,假設(shè)檢驗過程中如果拒絕H0，則可通過P值精確說明出現(xiàn)較當前情況更為極端的概率，作為拒絕H0的把握度；越小的P值意味著越有理由拒絕H0。而可信區(qū)間只能在原先給定的可信度情況下進行區(qū)間估計在不拒絕H0的情