第3课配对样本t检验PPT课件

格式：pptx
大小：328.08 KB
文档页数：14

下载文档原格式

T检验ppt课件

分别接受两种不同的处理; 2. 同一受试对象或同一标本的两个部分, 分别接受两种不同的处理; 3. 同一受试对象处理前后比较(自身对比);
配对t检验的基本原理: 假设两种处理的效应相同,即µ 1= µ 2,则µ 1µ 2=0 (可视为已知总体均数µ 0=0), 即可看成是差值的样本均数所代表的未知总体均数 µ d与已知总体均数µ 0=0的比较。对于配对样本数据，应该首先计算出各对差值的均数。应用条件:差值服从正态分布。
0
1.833
X 74.2 72 t 1.833 S/ n 6 25
t0.05,24 1.711,
0.01＜p＜0.05
t0.01,24 2.492
第二节配对样本均数的t检验
目的：很几种情况:
1. 将某些重要特征相似的两个受试对象配成一对，
两者的差异无统计学意义。据此资料还不能
认为山区成年男子的脉搏均数与一般健康成年
男子的脉搏均数不同。
(2) 计算统计量
X 0 74.2 72 X 0 t 1.833 SX S/ n 6.0 / 25
(3) 确定P值,作出统计推断结论
以=n-1=25-1=24,查t界值表, t0.05, 24=1.711, t＞t0.05, 24, P＜0.05, 按=0.05水准拒绝H0, 接受H1 ,两者的差异有统计学意义。可以认为山区成年男子的脉搏均数高于一般健
对资料进行分析: 1. 资料提供的信息: 计量资料已知某一总体均数0=72次/分； 4 .2 次 / 分样本信息：n=25, x7 ， S = 6.0次/分。 2. 目的: 推断样本所代表的未知总体均数与已知的总体均数有无差别。
(1) 建立检验假设，确定检验水准

单样本均数的t检验与配对样本均数的t检验PPT课件( 40页)

例10-1 通过以往大规模调查，已知某地新生儿出生体重均数为3.30kg，今从该地难产儿中随机抽取 35名难产儿，测得其平均出生体重为3.42kg，标准差为0.40kg，问该地难产儿出生体重是否与一般新生儿出生体重不同？
分析： X
0

1. 建立假设，确定检验水准
H0：µ= µ0= 3.30kg
例10-2 为比较简便法和常规法测定尿铅含量的结果是否有差别，今对12份尿样分别用两种方法进行测定，结果如表3-3第(1)～(3)栏。问根据该资料能否说明两种方法测定结果不同？
表10-1 两法测定尿铅含量的结果
样品号
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
合计
尿铅含量（ mol/L ）
H1，差别有统计学意义，可认为该地难产儿出生体重大于一般新生儿。
如果是单侧检验，则在查t 界值表时应查单侧
查 t 界值表，单侧 t0.05,341.691，t t0.05, 34 ， P < 0.05，按 0.05的检验水准，拒绝H0，接受
H1，差别有统计学意义，可认为该地难产儿出生体重大于一般新生儿。
第一节单样本均数的 t 检验
亦称样本均数与总体均数比较的 t 检验，检验的目的是推断该样本来自的总体均数 µ与已知的总体均数 µ0 是否相等。
X
t
X0
SX
S/ n
vn1
一般为已知的理论值、标准值或经过大量观察所得到的稳定值。
例10-1 通过以往大规模调查，已知某地新生儿出生体重均数为3.30kg，今从该地难产儿中随机抽取35 名难产儿，测得其平均出生体重为3.42kg，标准差为0.40kg，问该地难产儿出生体重是否与一般新生儿出生体重不同？

SPSS操作—T检验ppt课件

置信区间由置信下限（Lower Limit）和置信上限 (Upper Limit)表示。置信区间越大，置信水平越高。
（计算公式？举出通俗的例证说明其数据解释的作
用及应用领域）
精选PPT课件
6
显著性水平
显著性水平（significance level）表示在“统计假
设检验”（解释何为假设检验？目的？）中，用样本推断
图1—2—1
精选PPT课件
20
⑥ 结果分析
表1—2—1 分组统计量
精选PPT课件
21
表1—2—2 独立两样本T检验结果表
精选PPT课件
22
由表1—2—2可知， 1.进行方差齐次性检验，显著性概率P=0.685>0.05，接受原假设，认为男女游客在购物接待质量满意度方面的方差没有显著性差异，即方差齐次。 2.方差齐次，选择Equality variances assumed这一行，其双测检验显著性概率P为0.436>0.05，接受原假设，可认为男女在购物接待质量满意度方面没有显著差异。
在此框中输入检验值，即检验与什么值有无显著性差异。
该对话框用于指定置信水平和缺失值的处理方法。
图1—1—1
精选PPT课件
13
⑥ 结果分析
表1—1—1 单样本统计量（这一编号为何不为2－1？）
精选PPT课件
14
表1—1—2 单样本T检验结果表同上，以下编码统一
应当逐项解释t，df，Sig（2-tailed）涉及到的
① 独立两样本T检验是用于进行两个独立样本均数的比较。所谓独立样本是指两个样本之间没有任何关联，即：抽取其中一个样本对抽取另一个样本没有任何影响，两个独立样本各自接受相同的测量。样本数可以相等也可以不相等。

配对资料的t检验精.pptx

配对设计的t检验
设计方式：配对设计同一样本接受不同处理的比较同一对象治疗（或处理）前后的比较（时间影响）配对的两个受试对象分别给予两种处理原理：通过配对设计，尽量消除可能的干扰因素。如果处理因素无作用，则每对差值的总体均数μ应为0，样本均数也应离0不远。
第1页/共15页
计算公式：为差值的均数，n为对子数
第3页/共15页
配对秩和检验
第4页/共15页
采用配对设计，研究不同剂量的蔗糖对小鼠肝糖原含量的影响
表10-1 不同剂量组小鼠肝糖原含量(mg/100g)
第5页/共15页
以此例说明编秩的基本方法
表10-1 不同剂量组小鼠肝糖原含量(mg/100g)
秩表示差值的绝对值从小到大的排序号，正负号取之差值的正负号，相同大小的差值取平均秩。
第6页/共15页
配对符号秩检验方法
H0:差值的中位数为０H1:差值的中位数不为０=0.05统计量对正的秩求和Ｔ+＝48.5，对负的秩求和Ｔ-＝6.5，由于Ｔ+＋Ｔ-=n(n+1)/2，所以只需任取一个秩和，不妨取数值较小的秩和T=6.5
第7页/共15页
H0为真时，Ｔ服从对称分布,大多数情况下，T在对称点n(n+1)/4附近
第2页/共5页
1. 建立假设 H0：µd=0，即差值的总体均数为“0”，H1：µd>0或µd<0，即差值的总体均数不为“0”，检验水准为0.05。2. 计算统计量3. 确定概率，作出判断以自由度v(对子数减1)查t界值表，若P<0.05，则拒绝H0，接受H1，若P>=0.05，则还不能拒绝H0。
第13页/共15页
Stata命令
配对符号秩检验方法 signrank x=y 即： signrank 变量1＝变量2

配对资料的样本均数T检验

数检验要求数据符合正态分布，因为正态分布是t检验的前提条件。如果数据不符合正态分布，可能会导致检验结果不准确。
在进行配对资料的样本均数t检验之前，可以通过图形或统计软件进行正态性检验，以确保数据分布符合正态分布。
差值需要满足独立性
配对资料的样本均数t检验要求差值之间相互独立，即差值之间没有相关性。如果差值之间存在相关性，会导致检验结果不准确。
同一样本在不同条件下的比较
同一样本在不同条件下的比较，例如同一批实验样本在不同温度或不同pH 条件下的反应结果，可以通过配对资料的样本均数t检验来分析不同条件下的差异。
这种应用场景适用于需要比较不同实验条件对结果影响的研究，能够帮助研究者更好地理解实验条件对结果的影响机制。
04 配对资料的样本均数t检验的注意事项
配对资料的样本均数t检验
目录
• 配对资料的样本均数t检验概述 • 配对资料的样本均数t检验的步骤 • 配对资料的样本均数t检验的应用场景 • 配对资料的样本均数t检验的注意事项 • 配对资料的样本均数t检验的案例分析
01 配对资料的样本均数t检验概述
定义与特点
定义
配对资料是指将两个测量值进行配对，然后对配对的测量值进行比较的资料。配对资料的样本均数t检验是一种常用的统计分析方法，用于比较两组配对数据的均值是否存在显著差异。
在进行配对资料的样本均数t检验之前，需要检查差值之间的相关性，以确保差值之间相互独立。
差值的方差齐性检验
配对资料的样本均数t检验要求差值的方差齐性，即差值的方差在不同组之间没有显著差异。如果差值的方差不齐，会导致检验结果不准确。
VS
在进行配对资料的样本均数t检验之前，需要进行方差齐性检验，以确保差值的方差齐性。如果方差不齐，可以采用适当的校正方法或非参数检验等方法进行处理。

《配对样本t检验》PPT课件

学生编号
第一学期 60
第二期 67
3.4 配对样本t检验（Paired-Samples t Test）例1：某班20个学生第一和第二学期期末的听力考试成绩如下所示，请检验一下，两次考试的平均成绩之间是否有显著差异（α= .05）。
1
2
3 4 5 6 7 8 9 10
78
28 83 60 87 90 73 70 82
Std. Error Mean 1.81601
t -2.092
df 19
Sig. (2-tailed) .050
3.4.3 SPSS的“帮助”功能 SPSS的Help： 1）进入Paired-Samples T Test点击Help； 2）SPSS上点击“Help”：Statistics Coach Case Studies Statistics Coach: Paired-Samples T Test Assumptions ： Observations for each pair should be made under the same conditions. The mean differences should be normally distributed. Variances of each variable can be equal or unequal.
第三课配对样本t检验
3.1 统计方法的种类和条件 • 参数统计(parametric statistics)：通常要求样本所来自的总体的分布型是已知的 (如身高呈正态分布)，在这种假设的基础上，对总体参数(如总体平均数)进行检验，称为参数统计。如：t检验(Gossett笔名student)
• 非参数统计(non-parametric statistics)：某些数据的总体分布难以用函数式表达，或者总体分布的函数式未知，只知道总体分布是连续型或离散型，解决这类问题不依赖总体分布的形式，或者不受总体参数的限制，故称非参数统计。如：χ2 检验：在调查问卷、民意测验中，e.g. 文理分科、总统选举、饮料、水果偏好等，意见不一定呈正态分布。

医学统计学——t检验课件

医学统计学——t检验课件xx年xx月xx日contents •t检验的基本概念•t检验的原理•t检验的步骤•t检验的应用•t检验的注意事项•t检验的实例演示目录01 t检验的基本概念统计假设检验的一种，用于比较两个独立样本的平均数是否有显著差异，或一个样本的平均数与一个已知的参考值之间是否有显著差异。

t检验常用于小样本数据，特别是两个独立样本的比较。

t检验的定义t检验的适用范围适用于小样本数据，特别是两个独立样本的比较；常用于检验一个样本的平均数与一个已知的参考值之间是否有显著差异；可用于二分类变量和等级变量的比较。

两个独立样本来自的总体服从正态分布；两个独立样本来自的总体方差相等；样本数据是随机样本。

t检验的假设条件02 t检验的原理两独立样本t检验适用条件样本应来自正态分布总体，且方差相等。

结果解释根据t值和自由度，结合临界值表，确定P值，判断是否拒绝原假设。

统计假设比较两组独立样本的均值是否存在显著差异，即H0：μ1=μ2与H1：μ1≠μ2。

两配对样本t检验统计假设比较两组配对样本的差值均值是否显著非零，即H0：μ1-μ2=0与H1：μ1-μ2≠0。

适用条件样本应来自正态分布总体，且方差相等。

结果解释根据t值和自由度，结合临界值表，确定P值，判断是否拒绝原假设。

单因素方差分析t检验统计假设比较三组或多组独立样本的均值是否存在显著差异，即H0：μ1=μ2=…=μn与H1：μ1≠μ2≠…≠μn。

适用条件样本应来自正态分布总体，且方差相等。

结果解释根据F值和自由度，结合临界值表，确定P值，判断是否拒绝原假设。

如果P值小于预设显著性水平α，则认为各组均值存在显著差异；否则，认为无显著差异。

03 t检验的步骤明确研究目的明确研究目的是t检验的首要步骤，决定了数据的类型和数量。

数据筛选对数据进行筛选，去除异常值和缺失值，以确保数据的有效性和可靠性。

数据分组根据研究目的，将数据分成两组或以上，以便进行比较和分析。

医学统计学--t检验和u检验PPT课件

562500
7
3450
8
3050
2500 1750
550
302500
合计
—
—
1050 1102500
1. 建立假设，确定检验水准
H0：d 0 两种饲料喂养的大白鼠肝中维生素含量相等；
H1：d 0
两种饲料喂养的大白鼠肝中维生素含量不等。
0.05
2. 选择检验方法，计算统计量 t d 0 812.5 4.207 sd n 546.25 / 8
代入公式，得:
2953.43 182.52 1743.16 141.02
SC2
12 12 13 2
13 17.03
S X1 X 2
17.03 1 1 1.652 12 13
– 按公式计算，算得:
t 15.2110.85 2.639 1.652
• 确定P值，作出推断结论两独立样本t检验自由度为 =n1+n2-2 =12+13-2=23；查t界值表，t0.05(23)=2.069，t0.01(23)=2.807.
四 u 检验
1、样本与总体的u检验
u X 0 0 n
u X 0
Sn
2、两样本的u检验
u
x1 x2
s12
s
2 2
n1 n2
σ0已知 σ0未知
第二节第一类错误与第二类错误
假设检验是反证法的思想，依据样本统计量作出的统计推断，其推断结论并非绝对正确，结论有时也可能有错误，错误分为两类。
n 1 81 7
3.确定P值，判断结果
查t界值表，P 0.005 ，按 0.05 水准，拒绝H0 ，接受H1，可认为两组大白鼠肝中维生素A的含量不等，维生素E缺乏饲料组的大白鼠肝中维生素 A含量低。

t检验ppt课件

1. 建立检验假设，确定检验水准令两组患者血糖值的总体均数分别为μ1 和μ2 。 H0： μ1 = μ2 ； H1： μ1 ≠ μ2 ；α= 0.05。
2. 计算检验统计量
t X1 X2 SX1X2
X1 X2
SC2 X1X2
是两样本均数之差的联合标准误， S
2 C
是联合方差。
SC 2
X12(
X1)2 n1
X22(
X2)2 n2
n1n22
另外，如果已知两样本标准差为
S1
,
S2
时，可按以下公式计算S
2 C
：
SC 2 (n11n)1S12 n2(n221)S22
本例中，t = 2.639
3. 确定P值，得出推断结论
自由度ν= n1 + n2 – 2 = 23, 查 t 界值表，t 0.05/2，(23) = 2.069,
t > t 0.05(23), P < 0.05, 差别有统计学意义。按α= 0.05 水准, 拒绝 H0 ，接受H1，可认为两组患者2个月后测得的空腹血糖值的均数不同。
总体方差不具齐性的两样本 t' 检验
方差齐性检验
两总体的方差齐性决定了，采用何种统计检验的方法去比较两小
样本均数的差异。
两总体方差的齐性检验，即 F 检验。
二． t' 检验
t' 检验有3种方法，本章介绍Cochran & Cox法和Satterthwaite法。检验统计量t'为：
t X1 X 2
S
2 1
S
2 2
n1 n2
ν 1 = n1 – 1, ν2 = n2 – 1
校正临界值 t'α/2为：

T检验及应用ppt课件

⑴选择菜单：【分析】 → 【比较均值】 → 【配对样本T检验】出现如图所示的窗口。
ppt课件.
14
喝茶前后体重平均值有较大差异，说明喝茶后的平均体重低于喝茶前的平均体重。
它表明在显著性水平为0.05 时，肥胖志愿者服用减肥茶前后的体重有明显的线性变化，喝茶前和喝茶后体重的线性相关程度较强.
⑵选择统计量。两配对样本T检验采用T统计量。首先，对两组样本分别计算出每对观测值的差值得到差值样本；然后，体用差值样本，通过对其均值是否显著为0的检验来推断两总体均值的差是否显著为0.
⑶计算检验统计量观测值和概率P-值
SPSS将计算两组样本的差值，并将
相应数据代入式①，计算出T统计量的观测值和对应的概率P-值。
至此，SPSS将自动计算平均值和对应的概率P-值。分析结果如表3和表4所示。表3.人均住房面积的基本描述统计结果
ppt课件.
100个家庭的人均住房面积的平均值为21.2平方米，标准差为1.7平方米
5
表4人均住房面积单样本T检验结果
总体均值的95%的置信区间为（20.8,21.5）平方米。即：我们有95%的把握认为家庭人均住房面积均值在 20.8~21.5平方米之间。
⑴选择菜单【分析】 → 【比较均值】 → 【独立样本T检验】
⑵将数学成绩到【检验变量（T）】框中。于是出现如图所示的窗口。
ppt课件.
10
⑶选择总体标识变量到【分组变量】框中。
样本均值有一定的差异
ppt课件.
11
p>0.05，认为二者方差无显著差异
P＞0.05，因此认为两总体的均值无显著差异。
得到的检验统计量为 t 统计量，数学定义为：
t

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

7
Case Studies: 在SPSS的Case Studies的Index的字母p点击Paired-Samples T Test
One of the most common experimental designs is the "pre-post" design. It consists of two measurements taken on the same subject, one before and one after the introduction of a treatment or a stimulus. If the treatment had no effect, the average difference between the measurements is equal to 0 and the null hypothesis holds; if the treatment did have an effect, the average difference is not 0 and the null hypothesis is rejected.
4
77
3.4.1用Excel进行Paired-Samples t Test的步骤
H0
H1
1) 在“工具”栏依次点击“数据分析”→“t-检
验：平均值的成对二样本分析”→“确定”；
2) 点击“变量1的区域”右边的数据组表格框、拖动数据所在的表格；
3) 点击“变量2的区域”右边的数据组表格框、拖动数据所在的表格；
3）根据P值，作出统计结论若p>0.05，接受H0；若p≤0.05，拒绝H0， α=0.05。
3
3.4 配对样本t检验（Paired-Samples t Test）例1：某班20个学生第一和第二学期期末的听力考试成绩如下所示，请检验一下，两次考试的平均成绩之间是否有显著差异（α= .05）。
学生编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
第一学期 60 78 28 83 60 87 90 73 70 82 69 86 68 68 76 84 83 87 60 78
第二学期 67 79 60 85 66 87 86 74 74 81 79 80 82 70 82 86 85 84 62
2) 依次点击Analyze → Compare Means→ Paired-Samples T Test；
3) 点击两组数据，使之进入Paired-Variables，点击OK。
Pa ired Sam ple s Te st
Pair 1
Semes ter1 - Semest er2
Mean -3. 80000
1
• 3.2 t检验的种类
• 单总体t检验：检验样本平均数与已知总体平均数的差异是否显著。当总体呈正态分布，如总体标准差未知，且样本容量小于30，则样本平均数与总体平均数的离差统计量呈t分布。 e.g.中国男性平均身高是170cm，某大学男生身高是否与此一致。
• 双总体t检验：检验两个样本平均数与其各自代表的总体的差异是否显著，分为两类：
第三课配对样本t检验
3.1 统计方法的种类和条件 • 参数统计(parametric statistics)：通常要求样本所来
自的总体的分布型是已知的 (如身高呈正态分布)，在这种假设的基础上，对总体参数(如总体平均数)进行检验，称为参数统计。如：t检验(Gossett笔名student)
• 非参数统计(non-parametric statistics)：某些数据的总体分布难以用函数式表达，或者总体分布的函数式未知，只知道总体分布是连续型或离散型，解决这类问题不依赖总体分布的形式，或者不受总体参数的限制，故称非参数统计。如：χ2 检验：在调查问卷、民意测验中，e.g. 文理分科、总统选举、饮料、水果偏好等，意见不一定呈正态分布。
检验两个独立样本的平均数与其各自代表的总体的差
异是否显著。e.g. 2个班1次考试
2
3.3 假设检验三步骤
1）建立假设，确定检验水准α
H0，
H1，若拒绝H0，就接受H1，假设检验分单、双
侧检验。检验水准α通常取0.05或0.01。
2）根据研究目的和实验设计选择检验方法参数检验（t检验）、非参数检验（χ2检验）
Paired Differences
95% Confidence
Int erval of the
Std. Error
Difference
Std. Deviation Mean
Lower
Upper
8.12145 1.81601 -7. 60095
.00095
t -2. 092
df
Sig. (2-tailed)
4) “α”的右边默认是0.05，也可改为0.01；
5) “输出选项”统计结果的位置可放到“新工作
表组”，也可指定在某个区域，最后点击“确定”。
答案: t = -2.092，df = 19，p > .05，无显著差异。5
3.4.2用SPSS进行Paired-Samples t Test的步骤
1) SPSS的配对样本t检验要求把两组数据并列排放，例如，EG的数据在一列，CG的在另一列，可手工输入，也可导入xls或者txt文档；
• 1）配对样本t检验(Paired-Samples t Test)：用于检验两个相关样本的平均数与其各自代表的总体的差异是否显著。分为两种实验设计：
（1）自身不同处理结果的检验。e.g. 1个班2次考试
（2）同一总体配对后不同处理结果的检验。 e.g.把受试根据年龄、性别、成绩配对再处理。
• 2）独立样本t检验(Independent-Samples t Test)：用于
Байду номын сангаас
19
.050
6
3.4.3 SPSS的“帮助”功能 SPSS的Help： 1）进入Paired-Samples T Test点击Help； 2）SPSS上点击“Help”：Statistics Coach Case Studies
Statistics Coach: Paired-Samples T Test Assumptions ： Observations for each pair should be made under the same conditions. The mean differences should be normally distributed. Variances of each variable can be equal or unequal.