小样本资料的差异显著性检验ppt课件.ppt

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