应用电子表格Excel宏功能进行计量资料比较的显著性检验

目的探讨应用电子表格Excel宏功能进行计量资料比较的显著性检验。方法安装电子表格软件Excel，加载宏，调用数据分析工具，进行计量资料比较的方差齐性检验、随机设计的两总体均数比较的t检验、配对设计资料均数比较的t检验、方差分析等显著性检验。结果Excel进行计量资料比较的显著性检验与统计学教材一致。结论用Excel进行计量资料的显著性检验，方便直观快速，可以用于医学统计学处理。     

t检验和χ2检验常见误用辨析

t检验和χ~2检验分别是定量和定性数据分析中最简单和最常用的统计分析方法。t检验主要用于两组数值型数据平均水平的比较,χ2检验主要用于率和构成比的比较。数据分析过程中,这两种方法非常容易误用。现对这两种方法的应用和常见问题展开讨论。1t检验t检验分为单样本t检验、配对t检验和成组t检验三类。单样本t检验用于比较一个样本均数所代表的未知总体均数与已知总体均数之间的差异,如将某地区某年龄男性身高均值与已知的全国同年龄男性身高均值进行比较时,应采用单样本t检验。配对t检验用于配对设计的两样本均值比较,配对设计主要有两种…     

HotellingT^2检验的样本大小估计

用于多变量均数假设检验的Hotelling T~2检验,目前在医学研究和卫生统计资料的分析中已有较多应用。同单变量t检验一样,在实验设计(或调查设计)时,Hotelling T~2检验也涉及到样本大小的估计问题。根据作者的     

三种处理方法配对的计数资料χ~2检验在临床医学中的应用初探

三种处理方法配对的计数资料χ２检验在临床医学中的应用初探湖北医科大学医学统计学教研室丁元林毛宗福王圣基目前临床科研工作中，配对的计数资料绝大多数是两种处理方法配对且试验结果是两分法（阳性、阴性，有病、无病）。常用的统计学处理方法是配对四格表χ２检验。...     

介绍一种通用的t检验程序

均数t检验是科研分析统计最常用的方法。本文利用CASIOfx－180或3gu）P型计算器编制的通用t值检验程序，只须将各组／各单位试验资料7、s、n直接输入计算器，即可获得t检验结果，简便易行，适用性强、应用面广，几乎适用所有设计类型的t检验计算。1公式与方法1．1两样本均数比较1．2样本均数与总体均数t检验1．3配对t检验1．4程序步骤：按下列步骤输入CASOttr一1803op）P计算器。2实例应用2．1两样本均数t检验2．2样本均数与总体均数t检验例u二72Y＝73．7n＝96S二8．8调用．INVKACTNVMTNIKin4Kin62．3配对t检验拥【7。Q7Xi。fol…     

两种测量方法定量测量结果的一致性评价

[目的]比较两种测量方法定量测量结果的一致性评价方法的优劣。[方法]应用配对t检验、简单相关分析、组内相关系数以及Bland-Altman法对某一致性较好的实例以及其衍生出的系统误差较大、随机误差较大以及测量范围局限3种情况进行一致性评价。[结果]对实例一致性评价中,简单相关分析、组内相关系数与Bland-Altman法显示一致性较好,配对t检验显示一致性较差;系统误差较大情况下,简单相关分析显示较好一致性,而配对t检验、组内相关系数与Bland-Altman法显示一致性较差;随机误差较大情况下,配对t检验显示一致性较好,而简单相关分析、组内相关系数与Bland-Altman法显示一致性较差;在测量范围局限而随机误差和系统误差均小情况下,配对t检验与Bland-Altman法显示较好一致性,而简单相关分析与组内相关系数显示一致性较差。[结论]配对t检验与简单相关分析作为一致性评价方法有明显缺陷,而组内相关系数与Bland-Altman法虽有一定局限但可作为一致性评价的优选方法。     

卫生统计应用讲座 第四讲 如何选择统计分析方法

在获得调查研究或实验数据资料后,如何选择统计方法,进行资料分析是实际工作中经常遇到的问题。一般是从分析资料的类型、分布着手,结合研究目的,选择统计分析方法。 1.明确资料类型: 卫生统计资料,一般分为计量资料与计数资料两大类。计量资料是对每个观察单位用定量方法测定某项指标的数值大小所得     

t检验和方差分析有何区别

t检验适用于两个变量均数间的差异检验,多于两个变量间的均数比较要用方差分析。用于比较均值的t检验可以分成三类,第一类是针对单组设计定量资料的;第二类是针对配对设计定量资料的;第三类则是针对成组设计定量资料的。后两种设计类型的区别在于事先是否将两组研究对象按照某一个或几个方面的特征相似配成对子。无论哪种类型的t检验,都必须在满足特定的前提条件下应用才是合理的。若是单组设计,必须给出一个标准值或总体均值,同时,提供一组定量的观测结果,应用t检验的前提条     

两组独立样本资料t检验中检验效能的探讨及SAS的实现

目的 探讨两组独立样本资料t检验中,检验效能的意义及SAS程序的实现.方法 用SAS 9.1对两组独立样本资料t检验的实例进行检验效能的分析.结果 当P>0.05时,可能是因为检验效能低下而造成的假阴性结果.结论 进行两组独立样本资料t检验时,若P>0.05时应进行检验效能的分析,以明确是由于样本含量不足导致检验效能过...     

两计量样本间比较方法的选择

本文从实用角度出发,利用Monte Carlo方法抽样,以各种检验方法之效能和误差为观察指标,通过162000次模拟实验,对比较两个计量资料常用的10种检验方法进行了态性、方差比、平均数差及样本含量变化的敏感性和稳健性研究。     

一个“非参数统计方法”的设想——最小机率界线法

医学统计方法常用t检验处理两个样本均数间的差别显著性,但t检验要求资料为正态或接近正态分布才能应用,而医学实际工作中常遇到很多非正态分布的实例,就先要用各种代换数据处理,使资料变成正态分布,然后用代换数据作t检验,但往往有些资料找不到适当的代换数据,这样计算方法就变成复杂麻烦。近来从国外传入“非参数统计方法”,对正态与非正态资料都可用,但这些“非参数统计方法”也有缺点,对正态分布资料比不上t检验精确灵敏,希望大家研究出一种更好的非参数统计方法,对正态分布的资料,能够做到与     

假设检验列入方差齐性检验步骤的必要性

卫生统计中，两均数分析时常采用t检验来比较其差异，但发现较多专业书刊(文献略)中在介绍检验步骤时均没列入方差齐性检验，易误将数据直接代入t检验公式导致结论偏差。本文就下列实例(例表)作一讨论。     

多个样本及其两两比较的秩和检验SAS程序

秩和检验是医学实践中较为常用的一大类非参数统计方法 ,目前国内几本较具权威性ＳＡＳ专著〔1,2〕,均介绍了秩和检验的一些ＳＡＳ程序 ,宇氏〔3〕也作了进一步的探讨和总结 ,但对于不同资料类型和特征的多个样本比较的秩和检验ＳＡＳ程序阐述得不够全面 ,而且几乎未涉及到两两比较的ＳＡＳ程序 ,但实际工作者往往对两两比较的结果更为感兴趣。为此 ,本文结合实例 ,根据常见类型资料的特点 ,给出了多个样本及其两两比较的秩和检验ＳＡＳ程序。1 成组设计的原始数据多个样本及其两两比较这种类型资料一般为成组设计的定量资料 ,但各个样本的…     

基于中心效应和临床界值的多中心临床试验评价方法学探讨

多中心临床试验考虑中心效应进行疗效评价时,需参考临床界值(如等效界值或非劣效性界值)进行统计分析,但经对国内外文献检索,发现有关文献报道极少.有小部分等效性或非劣效性研究结果,基于中心效应检验无统计学差异的情况下,计量资料应用两组资料的t检验,分类资料应用两组资料的U检验,或应用均数或有效率的可信区间进行统计分析;多数文献未考虑中心效应,直接应用两组计量资料的t检验,或两组分类资料的U检验,或均数或有效率的可信区间进行统计分析.     

在医学论文中如何选择统计分析方法

<正>计量资料:用仪器、工具或其他定量方法获得的定量结果,表现为数值的大小,一般有度量衡单位。如患者的身高(cm)、体重(kg)和脉搏(次/分)等。两组计量资料比较,如方差齐,小样本(n50)采用t检验,大样本(n≥50)采用u检验。多组资料比较采用分差分析,如Pα,进一步两两比较(q检验)或多组与1个对照组比较(Dunnett检验)等。如方差不齐,采用秩和检验。计数资料:观察结果是定性的,表现为互不相容的类别或属性,分二分类和多类反应,如治疗结果为有效和     

再澄清小样本t检验的适用条件

再澄清小样本ｔ检验的适用条件华西医科大学卫生统计教研室王建琼倪宗瓒近年来，我们在进行卫生统计学教学以及处理、咨询来自临床实际资料的过程中，常碰到不少医学实际工作者不清楚或不甚清楚小样本ｔ检验成立时所需条件各自对检验效果产生的影响。文献〔２〕论证了配对...     

医学资料统计学处理中假设检验的误用

卫生事业在快速发展,医学研究工作也越来越深入。怎样把研究工作所获得的原始资料转化为有用的信息,以便被医务工作者所了解、掌握和利用是医学研究工作中的关键环节。医学统计方法作为科研工作的一个基本工具,在这方面起着至关重要的作用。但是,一些研究人员并不十分熟悉医学统计方法,在实际应用中会出现一些不妥甚至误用的现象。这些现象涉及到的问题很多,本文仅就假设检验中常用方法的一些误用作一分析和阐述,以期对正确应用这些方法     

线性回归模型在等效性、非劣效性中的应用及其SAS实现

目的针对医学研究中常见的定量资料等效性检验、非劣效性检验存在的问题,探讨应用线性回归模型理论进行定量资料的等效性检验、非劣效性检验,并给予统计软件技术上的支持。方法从线性回归模型的构造出发,根据模型中参数的统计学意义,结合等效性检验、非劣效性检验原理,利用SAS统计软件包,结合实例,编写程序,并计算相应的统计量。结果分别对平行设计和多中心设计的定量资料进行统计学检验,并对主要输出结果进行了解释。结论探索出在临床研究中利用线性回归模型,通过SAS软件包进行统计学检验的途径,并为类似问题的解决提供了理论参考。     

配对四格表资料χ2检验在 SPSS 和 SAS 软件中的实现

目的：通过实例来介绍配对四格表资料的卡方检验在SPSS和SAS统计分析软件中如何操作,输出结果的区别及正确的解读,为临床及相关科研人员提供可以借鉴的方法。方法使用SPSS和SAS统计软件,对配对四格表资料的卡方检验进行操作和分析。结果本文以两种方法诊断肺癌的检测结果为例题,根据基本公式算得统计量χ2＝4．92,P＜0．05,得出两种诊断方法的诊断结果存在差异。在SPSS软件的分析结果中只有P值,SAS软件的分析结果可以给出统计量和P的确切值,但统计量χ2＝6．23,与基本公式计算的结果不同,经过自编程序运行后,我们得到了与基本公式相同的结果。结论 SPSS和SAS统计软件是医学统计学数据分析的常用教学软件,本文通过实例详解,得出在结果的输出方面两种软件有很大区别,但这并不影响我们得出相同的统计结论。 SPSS软件操作简便,SAS软件编程比较麻烦,以及SAS软件在处理此类资料上存在默认不校正的问题,因此,在实际应用中,我们可以根据情况自行选择。     

基于Matlab的Kruskal-Wallis和Nemenyi检验的界面实现

目的 设计Kruskal-Wallis检验和Neminyi检验的程序,并完成界面化,为医学科研工作提供此类问题的技术支持.方法 依据Kruskal-Wallis检验和Neminyi检验的建立过程,运用matlab编程实现这一过程.结果 对相关数据进行处理,结果显示软件运用方便,得出结果快速准确.结论该程序对这类医药科学实验设计和研究具有很大的帮助.