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佚名 　　从同一总体里随机抽取n相同的许多样本，这些样本均数吴正态分布。如前面所述正常人红细胞数的抽样实验中已求得100个样本均数，其中多数与总体均数μ比较接近而集中分布在其周围，且左右基本对称，见表6.3（此表由表6.4中的100个均数划记归组而得）。表6.3　红细胞抽样实验中100个样本均数的分布组段460-470-480-490-500-510-520-530-5 ...

佚名 　　从数理统计的理论上讲，并且上节的实例也已说明，在总体均数为μ，总体标准差为σ的正态总体中随机抽取n相等的许多样本，分别算出样本均数，这些样本均数呈正态分布。而当样本含量n不太小时，即使总体不呈正态分布，样本均数的分布也接近正态。在下式中，　　由于μ与（样本均数的标准差）都是常量，又　　X呈正态分布，所以u　　也呈正态分布。但实际上总体标准差往往是不知道的，上式 ...

佚名 　　一组调查或实验数据，如果是计量资料可求得平均数，标准差等统计指标，如果是计数资料则求百分率藉以概括说明这群观察数据的特征，故称特征值。由于样本特征值是通过统计求得的，所以又称为统计量以区别于总体特征值。总体特征值一般称为参数（总体量）。我们进行科研所要探索的是总体特征值即总体参数，而我们得到的却是样本统计量，用样本统计量估计或推论总体参数的过程叫参数估计。　　 ...

佚名 　　为了说明常用的总体均数之区间估计法，我们不妨回顾一下上节所叙的t分布。　　由求t的基本公式　　我们看到X与μ的距离等于t（SX），又根据X集中分布在μ周围的特点，若取t的5%　　界即t0.05（或1%界）乘以SX作为X与μ的距离范围，就可用式（6.6）或式(6.7)求　　出区间来估计总体均数μ所在范围，估错的概率仅有5%或1%，因此称95%或99%可信区间。下 ...

佚名 　　上面已经提到，计数资料可以计算相对数（率）。我们若由样本统计量P估计总体参数π，同样要考虑率的抽样误差，据数理统计研究结果，样本率的分布也近似正态分布，尤其当π比较靠近50%且样本较大时。于是对样本，百分率的可信区间可利用正态分布规律估计，公式是：　　95%可信区间　P-1.96Sp 　　99%可信区间　P-2.58Sp 　　（按正态分布，双侧尾部面积α=0. ...

佚名 　　1．下列数据为某院两种疾病治愈出院者住院天数统计，试计算标准误以比较两者抽样误差的大小。　例数n平均数X标准差S杆菌痢疾8417.6210.61流行性感冒906.173.49　　2．淮南第三药厂新近研制中西药结合的复方制剂安降片，经268例高血压病人临床验证。显效率达50%，试估计总体率所在的95%与99%可信区间。　　3，用巯甲丙脯酸治疗心衰病人60名，治疗 ...

佚名 　　抽样研究包含参数估计与通过假设检验作统计推断这样一些重要内容。前者在第六章最后一节中已经涉及，后者如X2检验，我们亦已有过接触。本章将介绍两均数相比时的假设检验。 相关新闻 ...

佚名 　　为了判断观察到的一组计量数据是否与其总体均数接近，两者的相差系同一总体中样本与总体之间的误差，相差不大；还是已超出抽样误差的一般允许范围而存在显著差别？应进行假设检验，下面通过实例介绍t检验的方法步骤。　　例7.1　根据大量调查得知，健康成年男子脉搏均数为72次/分，某医生在某山区随机抽查健康成年男子25人，其脉搏均数为74.2次/分，标准差为6.5次/分。根 ...

佚名 　　上面介绍了已知总体均数时的显著性检验方法，但有时我们并不知道总体均数，且医学数据资料中更为常见的是成对资料，若一批某病病人治疗前有某项测定记录，治疗后再次测定以观察疗效，这样，观察n例就有n对数据，这即是成对资料（也可对动物做成病理模型进行治疗实验以收集类似的成对资料）；如果有两种处理要比较，将每一份标本分成两份各接受一种处理，这样观察到的一批数据也是成对资料 ...

佚名 　　在日常工作中，我们经常要比较某两组计量资料的均数间有无显著差别，如研究不同疗法的降压效果或两种不同制剂对杀灭鼠体内钩虫的效果（条数）等。这时假若事先难以找到年龄、性别等条件完全一样的人（或动物）作配对比较，那么不能求每对的差数只能先算出各组的均数，然后进行比较。两组例数可以相等也可稍有出入。检验的方法同样是先假定两组相应的总体均数相等，看两组均数实际相差与此假 ...

佚名 　　u检验（亦称T检验），它根据正态分布规律作假设检验（显著性检验）。当样本含量增大时，样本均数的分布趋向正态，这可看图6.1，t分布曲线以ν=9的一条比ν=3的更近似正态分布，再看附表3，表最下一行ν为∞时的t分布即是正态分布。故u检验用于大样本。　　在仅有一条的标准正态曲线上，以u=1.96与-1.96为界，从此处向外的尾部面积共占5%，即�u�≥1.96相应 ...

佚名 　　例7.6　某工业区卫生防疫站为掌握学龄儿童免疫球蛋白水平，对一批无结核及肾炎病史，一月内无急性感染，又未进行预防接种的学生作了血清IgM（mg/dl）测定，其中12岁男孩73人的X±S为125±54，12岁女孩68人的为153±75，试比较12岁男、女孩的IgM水平有无显著差别。　　这里令男生为第1组，女生为第2组。　　（1）检验假设H0：μ1=μ2；H1：μ ...

佚名 　　检验两个样本均数相差的显著性时，我们先有假定：第一个样本系从均数为μ1、方差为σ12的正态总体中随机取出，第二个样本取自另一个类似的总体，相应的总体参数为μ2与σ22，两个总体的方差应相等即σ12=σ22，然后才可用上述方法进行显著性检验，如果资料呈显著偏态，或两组方差相差悬殊，就要考虑用第十章非参数统计方法处理，或者通过变量代换，使上述条件得到满足。那么，怎 ...

佚名 　　有些统计方法只适用于正态分布或近似正态分布资料，如用均数和标准差描述资料的集中或离散情况，用正态分布法确定正常值范围及用t检验两均数间相差是否显著等，因此在用这些方法前，需考虑进行正态性检验。　　正态分布的特征是对称和正态峰。分布对称时众数和均数密合，若均数-众数0，称正偏态。因为有少数变量值很大，使曲线右侧尾部拖得很长，故又称右偏态；若均数-众数　　正态曲线 ...

佚名 　　方差齐性检验的方法是以两方差中较大的方差为分子，较小的方差为分母求一比值（称为F值），然后将求得的F值与临界值比较，看相差是否显著，现举一例说明。　　例7.10　某单位测定了蓄电池厂工人32号，得尿氨基乙酰丙酸（mg/l）的平均含量为7.06，方差为42.3072，又测定了化工厂工人6名，得平均含量为3.48，方差为0.9047，试比较两方差的相差是否有显著意 ...

佚名 　　在第七章我们已介绍了两个样本均数相比较的显著性检验方法。如果相互比较的组超过两个，为同时解决几个均数的比较问题，通常使用方差分析法。　　方差即标准差σ或S的平方，又称均方，它由离均差平方和被自由度相除而得。方差分析时我们将总离均差平方和即总变异分析为几个组成部分，其自由度也分解为相应的几部分，故方差分析又称变异数分析。它是处理实验研究资料时重要的分析方法之一， ...

佚名 　　1．资料　这里所要的是类似第七章第一节三、中所述的成组资料，不过现在不是两组而是多组，如下例。　　例8.1　分泌型免疫球蛋白A（SIgA）是胃肠道分泌液、泪液等外分泌液中的主要免疫球蛋白类，某院研制了“125I－SIgA放射免疫测定药盒”，为人体SIgA的检验提供了一种简便方法。为比较不同批号药盒检验结果是否一致，该院曾将三批号各四个药盒一一测定了某一标本得结 ...

佚名 　　经方差分析（即F检验），若各组均数之间差别不显著，则到此为止，不必作进一步统计学处理了。当F检验结果为相差显著时，这只是对各组均数的整体而言，至于哪些均数间的差别显著，哪些不显著，还要作如下进一步分析。　　本例检验结果为相差显著，这里我们先用较为简单而实用的最小显著差数法来比较三组中每两组均数间的差别是否显著，然后介绍q值法。　　1．最小显著差数法　　（1）计 ...

佚名 　　随机单位组设计资料和t检验中的成对资料相类似，不同之处是成对资料只二个组，而随机单位组设计有三个或更多的组，因而要比较的均数多于两个，它是比完全随机设计更精细的一种设计方法。这样设计的资料作方差分析的检验效能较高，因为在此种设计的方差分析表中多了一个分析内容──单位组间的变异，致使误差均方有一定程度的缩小。下面用例子说明分析过程。　　例8.3　以缺乏核黄素的饲 ...

佚名 表8.11　家兔注射某种药物后不同部位所生疱疹大小（cm2）动物编号注射次序123456各动物小计 各动物平均数 ⅠB7.5C6.7A7.9D6.1F7.3E6.941.47.07ⅡE8.5D8.2B8.1C9.9A8.7F8.351.78.62ⅢC7.3F7.3E6.8A7.4B6.0D7.742.57.08ⅣA7.4E7.7C6.4F5.8D7.1B6.440 ...