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小样本资料的差异显著性检验ppt课件
书山有路勤为径●▂●学海无涯苦作舟 专业分享,敬请收藏 凡此种种,都是配对试验,因此配对试验既有空间上的配对,亦有时间上的配对,配对试验所得到的数据,就称为配对数据 配对数据的比较方法不同于成组数据的比较方法 其 t-test 的公式为: 其中: 而 是对子数,这里的样本量不是 2n,而是 n 因此自由度不是 2(n-1),而是 n-1 在对配对资料进行统计分析时,首先要计算每一对对子内两数据之差,即 d 值,然后对 d 值进行分析 下面我们以实际例子来说明配对数据的差异性检验 研究 和 的关系,挑选体况基本相似的一对全同胞小鼠,其中任意一只放入Ⅰ组,另一只放入Ⅱ组,共挑选了 8对,分成了两组 一组饲喂正常饲料,另一组饲喂缺乏 的饲料。试验结束后检测小鼠肝脏中 的含量,得如下数据: 对子号 1 2 3 4 5 6 7 8 正常 3550 2000 3000 3950 3800 3750 3450 3050 缺 2450 2400 1800 3200 3250 2700 2500 1750 差 1100 -400 1200 750 550 1050 950 1300 第一步,设立无效假设,即饲料中 VD 缺乏不影响肝脏中 VA 的储存量,对:饲料中缺乏 VE 会严重影响肝脏中 VA 的储存量 简写为:设 第二步,计算:首先计算各组数据的差 然后计算,得 得: 即 t 值出现的概率 否定无效假设,接受备择假设,即饲料中缺乏 VE 会严重影响小鼠肝脏对 VA 的储存量;或正常饲料与缺乏 VE 的饲料两者对肝脏 VA 的储存量差异极显著 随机抽取 10 名健康青年男子,测量一日中不同时间的血压(舒张压)变化,得如下数据,试分析不同时间血压的差异性 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 6 时 80 83 75 78 71 89 77 81 72 75 9 时 85 93 89 83 80 86 85 79 78 81 差: 5 10 14 5 9 -3 8 -2 6 6 上一例是两个试验动物配成一对,这一例是同一个试验材料不同的时间内测定的数据配成一对,这是在水产诊断试验中经常使用的对比方法 下面是统计分析结果(同学们可先行分析) 设立无效假设: 计算 t 值:先计算每一个人的差值,写于表格的最下面一行 再计算差的平均值和标准误: 计算 t 值: 即出现 t 值的概率 因此,否定无效假设,接受备择假设:上午 9 时血压舒张压极显著高于上午 6 时,或:上午 6 时和9 时的血压舒张压有极显著的差异 差异不显著、显著、极显著也可以这样表示: 不显著:n.s. 显著:* 极显著:** 如: 成组数据差异显著性检验和配对数据差异显著性检验的区别在于: 1、在作试验设计和实施试验时,两者的差别就已经确定了,试验设计是配对的,就不能用成组比较法来分析所得资料;反之,试验设计是成组的,就不能用配对比较法来分析所得资料 2、如果是分析别人的资料(如我们在统计学习中碰到的例题等),一定要根据例题(或习题)的内容来加以判断:独立抽取两个样本、将所抽得的样本随机分为两组;抽取一对相似的试验动物、一个个体在某一时间段作什么,另一时间段作什么、某一试验前测定一次,试验后测定一次;等 两者的区别千万不能搞错: 配对试验如使用成组比较法,易发生Ⅱ型错误,即不能鉴别应属显著的差异,这是人为地扩大了标准误(存伪) 成组试验的资料如果乱配成对子后用配对比较法,易使不显著的差异检验成显著的差异(弃真) 成组试验应采用供试单位基本一致的材料,彼此独立,随机抽样、随机分组、随机供试,两组样本尽可能一致 配对试验对子内应尽可能一致,对子间应适当扩大距离,以使试验有更大的适应性 第三节 百分资料的 u-test 在动物科学研究中,特别是水产临床诊断研究中,有很多资料是属于二项分布的 这样的资料一般可用率来表示,如受精率、出苗率、孵化率、死亡率、存活率、治愈率、淘汰率,等 计算这一类率时所用的样本一般很大,样本量较小时,所得到的率其实用意义不大 当 p 或 1-p 不太
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