小样本配对t检验的3种计算

在医学研究中，有时要观察同一批对象实验前后某种指标的变化，或者把实验对象配成对子，分别给予不同的处理，这种实验叫做配对实验。这类资料的比较可用t检验（小样本）和z检验（大样本）。配对资料t检验中t值的计算可以用计算器手工完成，可以从EXCEL中“函数”或“数据分析”得出，也可以从SAS等统计软件中得出，我在这里介绍t值的3种计算方法。     

用Excel做t检验与F检验

在医学研究中,经常要对收集到的数据进行各种统计分析.有很多著名的统计软件,如SAS、SPSS等,使用这些软件时,要求用户具有一定的英文基础,因而基层单位掌握其使用方法的人不多.Excel是Office套装办公组件之一,由于它强大的表格处理功能,还有较多统计功能,在基层已相当普及.Excel不但拥有包含80个统计函数的"粘贴函数"工具,还拥有"分析工具库",可用于一些统计分析处理,另外它的"图表向导"可绘制14大类73种统计图,使用简便省时,很值得推广.本文以Excel 2000为例,来做医学统计中常用的t检验和F-检验.     

用Excel做t检验与F检测

在医学研究中 ,经常要对收集到的数据进行各种统计分析。有很多著名的统计软件 ,如 SAS、SPSS等 ,使用这些软件时 ,要求用户具有一定的英文基础 ,因而基层单位掌握其使用方法的人不多。 Excel是 Office套装办公组件之一 ,由于它强大的表格处理功能 ,还有较多统计功能 ,在基层已相当普及。 Excel不但拥有包含 80个统计函数的“粘贴函数”工具 ,还拥有“分析工具库”,可用于一些统计分析处理 ,另外它的“图表向导”可绘制 14大类 73种统计图 ,使用简便省时 ,很值得推广。本文以 Excel2 0 0 0为例 ,来做医学统计中常用的 t检验和 F-检验。…     

浅释t检验、方差分析的应用条件

在作两个均数、多个均数的比较时 ,人们首先想到的是ｔ检验、方差分析的Ｆ检验 ,也就是说这两种检验是作均数比较的常用方法 ,但因其为参数统计方法 ,故在应用时要注意其应用条件 ,一是正态性、二是方差齐性 ;为何要有这两个条件及在实际应用时该如何把握 ,我们作一浅释与探讨 ,使非统计专业人员在实际应用时能更好地把握 ,既能熟练运用 ,又能基本作到满足参数统计的应用条件。一、两均数比较的ｔ检验的条件我们来看一下作ｔ检验时计算的统计量 :ｔ = ｘ1- ｘ2ｓ2 ｃ( 1ｎ1+1ｎ2)( 1)　　它实际上是ｔ分布变量的一个变通形式 ,ｔ分布的原形…     

多样本t检验和正交比较在药物相互作用分析的应用

目的：探讨联合用药时药物相互作用的统计分析方法。方法：从一个实例着手，使用正交比较方法分析药物相互作用；并基于两样本比较￡检验的基本原理，推导出进行多样本比较的t检验方法，并与正交比较的结果进行比较，说明分析思路与计算方法。结果：对于药物相互作用的分析，当观察结果为定量资料时，使用多样本，检验和正交比较都能完成药物相互作用的定量分析，并且能够明确回答是拮抗作用、相加作用还是增强作用；两种方法的分析结果是等价的。结论：采用多样本t检验或正交比较对药物相互作用研究的资料进行分析，结论更明确和可靠。     

适度校正在样本率与总体率差异性检验中的应用

适度校正在样本率与总体率差异性检验中的应用广西右江民族医学院预防医学教研室王国强样本率与总体率比较的Ｘ２检验有数种变通的检验式，即及ｎ（或１—ｎ）的大小对ｘ２检验有影响，故习惯上将两者的乘积ｎｎ或ｎ（１－ｎ）均大于５（即理论数Ｔ＞５）作为其应用的基本...     

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...     

多样本变异系数比较的似然比检验

目的 通过求非中心t分布未知参数最大似然估计,由此提出一种比较多个样本变异系数差异的似然比检验(LRT)方法,并与现有的D'AD检验在第Ⅰ类错误率与检验效能两方面进行模拟比较.方法 由于样本变异系数的似然函数跟非中心t分布有关,本文首先提出一种求非中心t分布未知参数最大似然估计的算法,然后由此构造出比较多个样本变异系数的似然比检验统计量,并求出其Bartlett校正系数,对似然比检验统计量进行Bartlett校正,以便该方法也能用于小样本的情形.计算机模拟时从正态分布总体中抽样,模拟LRT的第Ⅰ类错误率与检验效能,并与D'AD检验做比较.将LRT方法编写成R语言程序,输出校正后的统计量值和相应P值,以方便实际应用.结果 校正的LRT方法能更好地控制第Ⅰ类错误率,并且其检验效能比D'AD检验更稳健.在小样本且样本量不均衡的情形下,其检验效能比D'AD方法高.结论 校正的LRT方法适用范围更广,检验效能高,可为检验多样本变异系数间差异提供更加有效的方法.     

多个样本率两两比较x^2检验界值的研究

目的：为探索更加完善的多个样本率两两年比较的统计分析方法,方法：应用蒙特卡洛法在计算机上产生二项分类的样本数据,在反复分析运算之的,确定正式实验条件为：总体率为0．25,样本含量为150,样本个数为2,4,5,6,7,8,9,10,0.20,0.10,0.05,0.25,0.01,0.005,结果：在大量正式运算之后,研制出多个样本率两两比较x^2检验界值,结论：合理的分析表明,本界值准确性高。     

关于成组和配对t检验的检验效能

关于成组和配对ｔ检验的检验效能新疆医学院预防医学系卫生统计学教研室阎立芬，徐秦问题的提出成组和配对设计是最常见的两种实验设计方法。一般认为，两种方法相比，配对设计使同对试验对象间均衡性增大，因而可提高试验的效率［１］；就ｔ检验而言，若用成组比较的ｔ检...     

在SPSS中利用均数和标准差做两独立样本t检验

[目的]在SPSS中利用两样本均数、标准差和样本含量做两独立样本t检验。[方法]通过SPSS软件编写程序,实现两独立样本t检验。[结果]实例验证证明,程序运行的结果正确。[结论]在没有原始数据的情况下利用统计量做两独立样本t检验在SPSS软件中是完全可以实现的。     

Meta分析中小概率事件的多个样本间一致性检验方法

在临床药物有效性和安全性评价中，有时出现小概率的反应结果事件，甚至有观察到０的情况。这类资料不能用Ｘ２检验法作一致性检验。本文建议根据Ｐｏｉｓｓｏｎ原理用１００（１－α）％可信限区间估计法作一致性检验并用实例作了说明。此法也可应用于差异显著性检验。     

完全随机设计两样本率比较的非条件确切检验方法

目的 探讨完全随机设计两样本率比较的Bamard确切非条件检验方法，并与Fishe，确切概率法进行比较。方法 非条件确切检验方法是通过使冗余参数在其参数空间内变动，以其确切P值的上确界为所求检验P值。结果 根据实例分别算得两种方法的确切分布与P值，Bamard方法所得P值较Fisher方法更小。结论 在小样本情形下。Barnard确切非条件检验法较Fisher确切条件检验法获得的检验P值更小，检验功效更高。     

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。     

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     

Hotelling T2检验与u检验、t检验之间的关系

目的 推导反映多元Ｔ＾２统计量与t统计量关系的函数，以揭示Ｔ＾２检验结果与t检验结果差别的本质原因。方法 利用图示方法，在固定t（或r）值条件下，观察r（或t）值变化对Ｔ＾２值的影响，直观地探索Ｔ＾２与t两种检验得到不同结果的可能性。结果 导出Ｔ＾２统计量对t，r统计量的函数形式并证明Ｔ＾２与t两种检验结果差别存在的可能性。结 论 导出的函数说明，不仅仅t会影响到Ｔ＾２，相关系数r对Ｔ＾２的影响也不容忽视，并     

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…     

引人指示变量进行两样本均数的比较

两样本均数的比较 ,在资料具有正态性与方差齐性的条件下 ,一直使用ｔ检验 (或Ｆ检验 )处理 ,这两种方法均属于单变量分析。目前 ,由于多变量分析理论的快速发展和广泛应用 ,将上述单变量资料引入指示变量 ,转化为双变量资料后 ,再进行直线回归分析 ,其结论与ｔ检验的结论是完全一致的。一、方法及意义将符合ｔ检验的两样本变量值合并 ,总样本例数为ｎ =ｎ1 ｎ2 ,把原始变量值看作Ｙ ,再引入一个指示变量值Ｘ值。Ｙ值作为应变量 ,引入的Ｘ值看作事先选定的自变量。两样本合并引入相反的指示变量的数据如下 :Ｙ :Ｙ11Ｙ12 　Ｙ13 ……Ｙ1ｎ1…     

Poisson分布设计时样本含量的估算

Ｐｏｉｓｓｏｎ分布是一种离散分布，它在临床、预防、基础医学，及计划生育研究中有广泛应用。文中对提出的几种Ｐｏｉｓｓｏｎ分布设计时样本含量估算方法，以妇幼卫生、计划生育研究的实例介绍，并讨论了有关问题。