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第九章 t检验和方差分析 在科研中,我们往往是根据样本之间的差异,去推断其总体之间是否有差异。样本差异可能是由抽样误差所致,也可能是由本质的不同所致。应用统计学方法来处理这类问题,称为“差异的显著性检验”。若已知总体为正态分布,进行差异的显著性检验,称为 “参数性检验”,SAS 中 MEANS、TTEST、 ANOVA、 GLM 等均属此类检验;若未知总体分布,进行差异的显著性检验,称为“非参数性检验”, SAS 中采用NPAR1WAY 过程。 第一节 t 检验 9.1.1 简介 t 检验是用于两组数据均值间差异的显著性检验。它常用于以下场合: 1.样本均值与总体(理论)均值差别的显著性检验 检验所测得的一组连续资料是否抽样于均值已知的总体 根据大量调查的结果或以往的经验,可得到某事物的平均数(例如生理生化的正常值),以此作总体均值看待。 SAS 中采用MEANS 过程,计算出观察与总体均值的差值,再对该差值的均值进行t 检验。 2.同一批对象实验前后差异的显著性检验(自身对照比较)或配对资料差异的显著性检验(配对比较检验) 比如,在医学研究中,我们常常对同一批病人治疗前后的某些生理生化指标(如血压、体温等)进行测量,以观察疗效;或对同一批人群进行预防接种,以观察预防效果;或把实验对象配成对进行测定,比较其实验结果。 SAS 中采用MEANS 过程,计算出两样本观察的差值(如治疗前、后实验数据的差值),再对该差值的均值进行t 检验。 3.两样本均值差异的显著性检验 作两样本均值差异比较的两组原始资料各自独立,没有成对关系。两组样本所包含的个数可以相等,也可以不相等。每组观测值都是来自正态总体的样本。 设1X 与2X 为两样本的均值,1n 与2n 为两样本数,21s ,22s 为两样本方差,分两种情形,其数学模型为: (1)方差齐(相等)时: )/1/1(21221nnsxxt )2/(])1()1[(212222112nnsnsns (2)方差不齐时: 22212121//nsnsxxt SAS 中采用TTEST 过程,先作方差齐性检验(F 检验),然后根据方差齐 (EQUAL)和方差不齐(UNEQUAL)输出t 值和P 值以及基本统计量。 在作方差齐性检验时,用F 检验。F 值计算公式为: ),(),(22212221 SSMinSSMaxF  9.1.2 用 MEANS 过程作t 检验 1.过程格式 PROC MEANS MEAN STD STDERR T PRT; VAR 变量表; 2.说明 (1)PROC MEANS 语句中,选择了5 个统计量:均值、标准差、标准误差、t 值、P 值。 (2)VAR ...

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