医学精品课件:07第七章方差分析.ppt
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- 医学 精品 课件 07 第七 方差分析
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1、,2020/4/6,1,医学统计学 人民卫生出版社,第七章 方差分析,2020/4/6,2,第七章 方差分析,方差分析(analysis of variance, ANOVA)是英国著名统计学家R.A.Fisher在20世纪20年代提出的一种统计学分析方法,为纪念Fisher,又称F检验。 用途:适用于多个样本均数间的比较。,2020/4/6,3,主要内容 第一节 方差分析的基本思想和应用条件 第二节 多个样本方差齐性检验和变量变换 第三节 完全随机设计资料的方差分析 第三节 随机区组设计资料的方差分析 第四节 多个样本均数间的两两比较,2020/4/6,4,1.掌握 方差分析的基本思想和应用
2、条件;完全随机设计资料的方差分析;随机区组设计资料的方差分析。 2.熟悉 多个样本均数间的两两比较方法:SNK-q检验;Dunnett-t检验。 3.了解 多个样本方差齐性检验;变量变换。,学习目标,2020/4/6,5,第一节 方差分析的基本思想和应用条件,一、方差分析的基本思想 二、方差分析的应用条件,2020/4/6,6,1.根据变异的来源把全部观察值之间的变异(即总变异),按研究目的和设计类型分解成两个或多个组成部分; 2.除随机误差外,其余每个部分的变异可以由某个因素的作用(或某几个因素的交互作用)加以解释,如组间变异可由处理因素的作用加以解释。 3.通过不同变异来源的均方与误差均方
3、比值大小的比较,借助F分布做出统计推断,从而判断各研究因素对观察指标有无影响。,一、方差分析的基本思想,2020/4/6,7,例7-1 某研究者为研究一种降脂新药物的临床疗效,按统一纳入标准选择了某地年龄相同、体重接近的36例高脂血症患者,随机分为3组,每组12例,分别为对照组、低剂量降脂药物组和高剂量降脂药物组,服用一个月后,测定血清总胆固醇(mmol/L),结果见表7-1,试分析三组患者的血清总胆固醇有无差别?,2020/4/6,8,表7-1 三种不同处理水平患者的血清总胆固醇(mmol/L),2020/4/6,9,表7-1上半部分为原始数据,每个原始数据可用 表示 下标i表示处理组号,i
4、=1,2,3,k,本例k=3, 下标j表示各组内观察单位序号,j=1,2,3,ni ,本例ni =12。,表7-1下半部分为与上半部分原始数据有关的合计数,分别为:,2020/4/6,10,(一)变异分解,观测值之间的差异可以分为以下三种变异: 1. 总变异(total variation) :即全部数据之间的变异 2. 组间变异 (variation between groups):即各个处理组间的变异 3. 组内变异(variation within groups) :即同一处理组内数据间的变异,2020/4/6,11,1. 总变异,用总离均差平方和表示,即各测量值与总均数差值的平方和,记
5、为 。 反映了所有测量值之间总的变异情况 计算公式为: , (7-1) 式中 ,N为总观察例数,2020/4/6,12,2. 组间变异,可用各组样本均数与总均数的离均差平方和表示,记为 。 该变异既包含了各处理组不同处理水平的影响,同时也包括了随机误差。 计算公式为: , (7-2),式中ni为各处理组样本例数,k为处理组数。,2020/4/6,13,3. 组内变异,可用组内各测量值Xij与所在组的均数的离均差平方和表示,记为 。 该变异仅反映了随机误差,又称误差变异。 计算公式为: (7-3),2020/4/6,14,离均差平方和与自由度变异分解:,总离均差平方和可以分解为组间离均差平方和及
6、组内离均差平方和,即 (7-4) 相应的总自由度也分解为组间自由度和组内自由度,即 (7-5),2020/4/6,15,(二)变异比较与分析 计算统计量F值借助F分布,做出统计推断,1.计算统计量F 值: (1)统计量F值的计算公式为: , (7-8) 式中 MS:即均方,是各部分的离均差平方和除以各自的自由度所得比值,称为均方差,简称均方(mean square)。 (2)组间均方和组内均方的计算公式分别为: (7-6), (7-7),2020/4/6,16,2.借助F分布,做出统计推断,(1)F统计量服从F分布,F分布有两个自由度,1为组间自由度,2为组内自由度,记为Fa(1, 2) (2
7、)由F界值表(附表4),可查出按所取的检验水准,供方差分析用的单侧F界值,作为判断统计量F大小的标准。 如F 时,则0.05,拒绝H0,接受H1,说明各样本来自不全相同的总体,即认为各样本的总体均数不全相同。 相反,如 时,则0.05,不拒绝H0,尚不能认为各样本的总体均数不全相同的结论。,F值越大,P 值越小,拒绝H0的理由越充分。,2020/4/6,17,二、方差分析的应用条件,(一)方差分析的应用条件 1. 各样本是互相独立的随机样本,均服从正态分布。 2. 各样本的总体方差相等,即具有方差齐性(homogeneity of variance)。,对于非正态分布或方差不齐的资料可进行变量
8、变换变为正态 或接近正态后再进行方差分析,或者采用秩和检验进行分析。,2020/4/6,18,第二节 多个样本方差齐性检验和变量变换,一、多个样本方差齐性检验 二、变量变换,2020/4/6,19,一、多个样本方差齐性检验Bartlett 检验,1. Bartlett 检验的基本思想 2.统计量 值的计算公式 3.举例说明Bartlett 检验的步骤,2020/4/6,20,1. Bartlett 检验的基本思想,将各组的样本方差之和除以方差个数得合并方差; 假如各组总体方差相等,那么,各组样本方差与合并方差相差不会很大,其统计量 值也不会很大,即出现大的 值的可能性很小; 反之,如果各组总体
9、方差不相等,就会出现大的 值,因而有理由拒绝原假设。,2020/4/6,21,2.统计量 值的计算公式,式中 是各比较组的方差, 为合并方差(即误差的均方MS组内或MS误差),k是参加比较的组数, 为各组的样本含量,N为总观测例数。,2020/4/6,22,例7-2 对例7-1中三组资料做方差齐性检验。,Bartlett 检验要求资料具有正态性。,2020/4/6,23,二、变量变换,变量变换:是将原始数据作某种函数转换,如转换为对数值。 用途:对于明显偏离正态性或方差齐性条件的资料,常采用变量变换(data transformations)或改用秩变换的非参数统计(nonparametric
10、 statistics)方法。 目的:使资料转为正态分布;使各组达到方差齐性;曲线直线化。以满足t检验或方差分析的应用条件。 常用的变量变换方法: 对数变换(logarithmic transformation)、 平方根变换(square root transformation)、 倒数变换(reciprocal transformation)、 平方根反正弦变换(arcsine square root transformation)等。,变量变换虽然改变了资料分布的形式, 但不改变各组资料间的关系。,2020/4/6,24,表7-2 常用变量变换方法及其应用,2020/4/6,25,第三节
11、 完全随机设计资料的方差分析,一、完全随机设计的特点 二、变异分解 三、分析步骤,2020/4/6,26,一、完全随机设计的特点,完全随机设计(completely randomized design)是采用完全随机化的分组方法,将同质的受试对象分配到各处理组分别接受不同的处理,比较各组均数之间的差别有无统计学意义,推断处理因素的效应。 特点:完全随机设计只考察一个处理因素,是单因素多水平的实验设计方法,又称为单因素方差分析(one-way ANOVA)。,2020/4/6,27,例7-1 资料设计分析,某研究者为研究一种降脂新药物的临床疗效 (1)采用完全随机的分组方法:将统一纳入标准选择的
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