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        醫學統計學:第十一章多個樣本均數比較的方差分析

        上傳人:努力****83 文檔編號:178497710 上傳時間:2022-12-28 格式:PPT 頁數:30 大?。?.42MB
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        1、多個樣本均數比較的方差分析多個樣本均數比較的方差分析 s前章介紹了兩樣本均數比較的t檢驗。在醫學科學研究中,常常要通過多個樣本均數比較來推斷各處理組間是否存在差別,此時若多次重復使用t-test,會使犯第類錯誤(假陽性錯誤)的概率增大,且脫離了原先的實驗設計,將多個樣本均數的同時比較轉變為兩個樣本均數的多次比較。若采用實驗設計所對應的方差分析同時分析多個樣本均數的差別,則可避免以上問題。第一節 方差分析的基本思想和應用條件 s方差分析(analysis of variance,ANOVA)的理論依據是F分布,故又稱F檢驗。在處理實驗設計資料時,主要用于推論多個處理組處理效應的差別。s下面結合例

        2、11-1的試驗結果,介紹方差分析的基本思想及其應用條件。s例例11-1 為了解燙傷后不同時期切痂對肝臟三磷酸腺苷(簡寫為ATP)的影響,將30只雄性大鼠隨機分成3組,每組10只:A組為燙傷對照組,B組為燙傷后24小時(休克期)切痂組,C組為燙傷后96小時(非休克期)切痂組。全部動物統一在燙傷后168小時處死并測量其肝臟的ATP含量,結果見表11-1。這一問題的解決可以歸結為三組ATP總體均數差別的比較。如果三組ATP的總體均數存在差別,則推論B組和C組的處理對ATP有影響。方差分析的應用條件s各組樣本是相互獨立的隨機樣本且來自正態總體。s各組總體方差相等,即方差齊性(homoscedastic

        3、ity)。s上述兩個條件與兩均數比較的t檢驗的應用條件是相同的。實際上,當組數為2時,方差分析與兩均數比較的t檢驗是等價的,且對同一資料有。第二節 完全隨機設計資料的方差分析s完全隨機設計(completely random design)只設計一個處理因素(該因素有兩個或兩個以上水平),采用完全隨機的方法直接將受試對象分配到各個處理水平組。各處理水平組例數可以相等亦可以不等。以例11-1為例,先將30只大鼠按體重大小編號,從附表15中第10行第6列、第7列向下開始取2位的隨機數,即63,73,65,。隨機數排出序號后,序號110為A組,序號1120為B組,序號2130為C組。s方差分析的結果

        4、只能說明多組間是否有差別,有時我們更關心哪兩組間有差別(如本例更關心兩個切痂組的ATP含量是否有差別)。這時可進行多個均數的兩兩比較,詳見本章第四節。第三節 隨機區組設計資料的方差分析 s隨機區組設計(隨機區組設計(randomized block design)亦)亦稱配伍組設計或單位組設計,是配對設計的擴展稱配伍組設計或單位組設計,是配對設計的擴展。具體做法是首先將受試對象按可能影響試驗結。具體做法是首先將受試對象按可能影響試驗結果的屬性分組(非隨機分組),如按動物的性別果的屬性分組(非隨機分組),如按動物的性別、體重分組,按病人的年齡、職業、病情分組等、體重分組,按病人的年齡、職業、病情

        5、分組等。分組的原則是屬性相同或相近的分在同一組內。分組的原則是屬性相同或相近的分在同一組內,共形成,共形成b個區組,再分別將各區組內的受試對個區組,再分別將各區組內的受試對象隨機分配到各處理組。其設計特點是:每個區象隨機分配到各處理組。其設計特點是:每個區組的受試對象數與處理組數相等,區組內的受試組的受試對象數與處理組數相等,區組內的受試對象生物學特性較均衡,可減少試驗誤差,提高對象生物學特性較均衡,可減少試驗誤差,提高統計假設檢驗的效率。統計假設檢驗的效率。s例例11-4(續例11-3)根據表11-6的試驗結果,檢驗甲、乙、丙、丁不同濃度的血水草總生物堿對小鼠體內的尾蚴存活率的影響。(注:這

        6、里的小鼠體內的尾蚴存活率是測量指標,不同于第四章計數資料統計指標的“率”)注意問題s在實際工作中,一般只對試驗的研究因素感興趣,即注重處理組間差別的假設檢驗,必要時也可對區組間的差別進行假設檢驗。本例,區組間的總體均數有差別,說明小鼠體重(或各區組的試驗條件)對小鼠體內尾蚴存活率有影響。第四節 多個均數間的兩兩比較s經方差分析,若各組的均數差別無統計學意義,則不需要作進一步的統計處理,但是當方差分析結果為 時,只說明k組總體均數不相同或不全相同,不能說明各組總體均數間有差別。如果要分析哪兩組間均數有差別,需進行多個均數間的兩兩比較(multiple comparison)。在進行兩兩比較時若仍

        7、用兩均數比較t檢驗,將會增加第一類錯誤的概率,把本來無差別的兩個總體均數判為有差別。PPSNK-q檢驗sSNK為Student-Newman-Keuls三人姓氏的縮寫,檢驗統計量為q,亦稱q檢驗,適用于多個均數的兩兩比較,常用于探索性研究。q的計算公式如下LSD-t檢驗s即最小顯著差異(least significant difference)t檢驗。適用于某一對或幾對在專業上有特殊價值的均數間差別的比較。三、Dunnett-t檢驗s適用于k-1個實驗組與一個對照組均數差別的多重比較,檢驗統計量為Dunnett-t值,第六節 重復測量數據的方差分析*s對于臨床上常見的重復測量數據(repeated measurement data),也稱監測數據(monitoring data),即每個患者的臨床觀察結果是多次重復測量結果的連線(見圖11-2),統計分析的目的是比較這些連線變化趨勢的特征。

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