医学统计学复习重点

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t检验t检验应用条件：①小样本（n<100），且总体标准差σ未知②样本取自正态分布的总体,；③两样本总体方差相等（σ12=σ22）。1)总之，六个字：正态性、方差齐（1）建立假设、确定检验水准H0：µ=µ0铅作业工人与正常成年男性血红蛋白平均值相等H1：µ≠µ0铅作业工人与正常成年男性血红蛋白平均值不等α=0.05（2）选定检验方法，计算检验统计量（3）确定P值，作出推断结论一、单样本t检验单样本t检验——例4-1（1）正态性检验Analyze→Descriptivestatistics→Explore→“皂甙含量”选入Dependentlist框中→点击plots复选框并选中Normlityplotswithtest→Continue→OK（2）t检验Analyze→CompareMeans→One-samplesTTest→“皂甙含量”选入TestVariables框中TestValue框中填“8.9”→Continue→OK二、配对样本t检验配对t检验——例4-3（1）计算差值dTransform→Computevariable→Targetvariable(d)=NumericExpress(new-old)→OK（2）正态性检验(同前)（3）t检验Analyze→CompareMeans→Paired-samplesTTest→“new”、“old”选入PairedVariables框中→OK\n二、独立样本的方差齐性检验与t检验两独立样本t检验——例4-4（1）正态性检验和方差齐性检验Analyze→Descriptivestatistics→Explore→“转化率”选入Dependentlist框中→“group”选入Factor框中→点击plots复选框并选中Normlityplotswithtest同时选中Spreadvslevelwithlevenetest下面的untransformed按钮→Continue→OK（2）t检验Analyze→CompareMeans→Independent-samplesTTest→“转化率”选入Dependentlist框中→“Group”选入GroupingVariables框中，并点击“DefineGroups”Group1对应的框中填“1”Group2对应的框中填“2”方差分析方差分析的应用条件：⑴各样本是相互独立的随机样本。⑵各样本均服从正态分布；检验资料是否正态分布，可用正态性检验。⑶相互比较的各样本的总体方差相等，即具有方差齐性(homogeneityofvariance)。一、完全随机设计的方差分析也称单因素方差分析（一）正态性检验（二）方差齐性检验（三）方差分析H0：四组总体均数相等，即H1：四组总体均数不全相等。检验水准：二、随机区组设计的方差分析完全随机设计资料的方差分析——例5-1（1）正态性检验和方差齐性检验（略）（2）方差分析Analyze→CompareMean→One-WayANOVADependentList:Factor:group→Options:√Descriptive；√Homogeneity-of-variance→Continue→PostHocMultipleComparison:√S-N-K→Continue→OK随机区组设计资料的方差分析——例5-2\n（1）正态性检验和方差齐性检验（略）（2）方差分析Analyze→GenerallinearModel→Univariate→Dependent:FixedFactor:block,group→Model→⊙Custom→Model:block,group→Continue→PostHocTestsfor:block,group√LSD√SNK→Continue→Options→univariate:Options(组别→DisplayMeanfor框)→Continue→Okcc卡方检验应用条件1）当n≥40且所有的T≥5时，用检验的基本公式；当P≈α时，改用四格表资料的Fisher确切概率法。（2）当n≥40但有1≤T＜5时，用四格表资料的校正公式；或改用四格表资料的Fisher确切概率法。（3）当n＜40，或T＜1时，用四格表资料成组RXC,n>40,1≤T＜5的格子数不超过格子数的1/5时一、成组设计2×2表资料的c2检验例8-9/8-101.加权频数Data→WeightCases→WeightCases:⊙Weightcasesby:Frequency2.c2检验Analyze→DescriptiveStatistics→Crosstabs…group→Rows框effect→Columns框→Statistics:√Chi-square（检验）→Continue→Cells…:Counts:√Expected）Percentages:√Row→Continue→OK。二、R×C表资料的c2检验例8-12/8-131.加权频数（略）2.c2检验Analyze→DescriptiveStatistics→Crosstabs…group→Rows框effect→Columns框→Statistics:√Chi-square（检验）→Continue→Cells…:Counts:√Expected）Percentages:√Row→Continue→OK。三、配对设计2×2表资料的c2检验例8-14/8-151.加权频数（略）\n2.c2检验Analyze→DescriptiveStatistics→Crosstabs…新法→Rows框旧法→Columns框→Statistics:√McNemar（检验）→Continue→Cells…:Counts:√Expected）Percentages:√Row→Continue→OK。秩和检验可应用秩和检验的情况1.不满足正态和方差齐性条件的小样本资料；2.总体分布类型不明的小样本资料；3.一端或两端是不确定数值（如＜0.002、＞65等）的资料（必选）；4.单向有序列联表资料步骤1.建立检验假设，确定检验水准H0:Md=0，治疗前后血小板总数差值的总体中位数为0；H1：Md≠0，治疗前后血小板总数差值的总体中位数不为0；α＝0.052.求检验统计量T值①省略所有差值为0的对子数，观察单位数减去0对子数的个数②按差值的绝对值从小到大编秩，绝对值相等的差值若符号不同取平均值，并保持原差值的正负号；③任取正秩和或负秩和为T，本例取T-=3。一、完全随机设计两样本比较的秩和检验3.确定P值，作出推断结论1.建立检验假设：H0：两组疗效总体分布相同H1：两组疗效总体分布不同α＝0.052.计算检验统计量\n⑴编秩⑵求秩和⑶计算z值（z=0.4974，c=0.8443，zc=0.5413)3.确定P值；做出推断结论二、完全随机设计多个样本比较的秩和检验1、建立检验假设，确定检验水准2、混合编秩，分组求秩和Ti3、计算检验统计量H4、确定P值，作出推断结论小样本情况：当组数k≤3，且ni≤5时，可查H界值表,确定P值。如果H＞Ha，则P＜a；反之，P＞a。大样本情况：若k＞3或ni＞5时，理论上，H近似服从自由度为k-1的χ2分布，可查χ2界值表确定P值。三、随机区组设计的秩和检验1.建立检验假设：H0：3种剂量雌激素注射后子宫重量总体分布相同H1：3种剂量雌激素注射后子宫重量总体分布不同或不全相同α＝0.052.计算检验统计量M值3.确定P值；做出推断结论注：当各区组相同秩次太多时,应计算校正χ2值配对设计的符号秩检验：analyze→nonparametrictests→2relatedsamples→testpairlist:治疗前-治疗后testtype:wilcoxon→ok完全随机设计的两样本比较的秩和检验：analyze→nonparametrictests→2independent-samples→testvariablelist:分析变量→groupingvariable:分组变量→definegroups:分组变量的值testtype:Mann-WhitneyU→ok配伍组设计的秩和检验：analyze→nonparametrictests→krelatedsamples→testvariables:变量1、变量2、变量3…testtype:Friedman→ok\n相关与回归直线回归的条件1.线性（linearity）2.独立（independency）3.正态（normaldistribution）4.等方差（equalvariance）LINE直线相关（1）正态性检验（略）（2）散点图Graphs→LegacyDialogs→Scatter/Dot→SimpleScatter→Define：YAxis：yXAxis：xSetMarkersby：group→Ok.（3）求相关系数并对其进行假设检验Analyze→Correlate→Bivariate→BivariateCorrelations（x和y→Variables框）CorrelationCoefficients:√PearsonTestofSignificance:√Two-tailed→OK直线回归（1）正态性检验（略）（2）散点图（略）（3）求回归系数并对其进行假设检验Analyze→Regression→Linear→LinearRegression（y→Dependent框，x→Independent框）→OK秩相关（1）正态性检验（略）（2）求等级相关系数并对其进行假设检验Analyze→Correlate→Bivariate→BivariateCorrelations（x和y→Variables框）CorrelationCoefficients:√SpearmanTestofSignificance:√Two-tailed√Flagsignificantcorrelations→OK