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獨(dú)立樣本 t 檢驗(yàn)主 要 內(nèi) 容 一 概述 二 應(yīng)用條件 三 實(shí)例分析 四 結(jié)果表述 五 SCI文章應(yīng)用 六 科室數(shù)據(jù)應(yīng)用 t 檢驗(yàn)（ t -test ）以t分布為基礎(chǔ)的假設(shè)檢驗(yàn)方法計(jì)量資料中兩個(gè)均數(shù)比較的假設(shè)檢驗(yàn)在醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)中非常活躍的方法單樣本 t 檢驗(yàn)、配對(duì)樣本 t 檢驗(yàn)、獨(dú)立樣本 t 檢驗(yàn)概 述又稱成組t檢驗(yàn)，適用于完全隨機(jī)設(shè)計(jì)兩樣本均數(shù)的比較將受試對(duì)象完全隨機(jī)分配到兩個(gè)不同處理組檢驗(yàn)?zāi)康模河^察 兩樣本均數(shù) 和 所代表的 兩總體均數(shù) 是否有差別檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量：t 值 獨(dú)立樣本 t 檢驗(yàn)（ Samples t-test）當(dāng)兩樣本含量較小(如n1≤60或/和n2≤60)，且均來(lái)自正態(tài)總體時(shí)，要根據(jù)兩總體方差是否不同而采用不同檢驗(yàn)方法總體方差相等：t 檢驗(yàn) 兩總體方差不等：當(dāng)樣本例數(shù)比較大(n 60)，且服從正態(tài)分布—— u檢驗(yàn)（1）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換后方差齊—— t 檢驗(yàn)（2）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換后方差不齊——t `檢驗(yàn)或秩轉(zhuǎn)換的非參數(shù)檢驗(yàn)應(yīng)用條件 采用完全隨機(jī)設(shè)計(jì)的方法，將19只體重、出生年月等相仿的小白鼠隨機(jī)分為兩組，其中一組喂養(yǎng)高蛋白飼料，另外一組喂養(yǎng)低蛋白飼料，然后觀察喂養(yǎng)8周后小白鼠體重（mg）增加情況，問(wèn)兩組膳食對(duì)小白鼠增加體重有無(wú)不同？收集的所增體重結(jié)果數(shù)據(jù)如下：高蛋白組：134、146、104、119、124、161、107、83、113、129低蛋白組：70、118、101、85、107、132、94、123、實(shí)例分析分析步驟：建立檢驗(yàn)假設(shè)，確定檢驗(yàn)水準(zhǔn)H0：μ1=μ2，即高蛋白組與低蛋白組所增體重的總體均數(shù)相同H1：μ1≠μ2，即高蛋白組與低蛋白組所增體重的總體均數(shù)不同（包括μ1＞μ2 或μ1＜μ2 ）α = 0。
052。 計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量應(yīng)用SPSS21。0操作如下：數(shù)據(jù)輸入正態(tài)性檢驗(yàn) 為分組進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)，首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行拆分正態(tài)性檢驗(yàn) 數(shù)據(jù)拆分后，右下角顯示Split File On，表示正處于數(shù)據(jù)已拆分狀態(tài)正態(tài)性檢驗(yàn)正態(tài)性檢驗(yàn)正態(tài)性檢驗(yàn)獨(dú)立樣本 t 檢驗(yàn)數(shù)據(jù)去拆分獨(dú)立樣本 t 檢驗(yàn)3。 根據(jù)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的結(jié)果做出統(tǒng)計(jì)推斷 給出兩處理組的各種統(tǒng)計(jì)量，包括樣本含量、均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、標(biāo)準(zhǔn)誤 若方差齊，參考Equal assumed一行統(tǒng)計(jì)量 若方差不齊，參考Equal not assumed一行統(tǒng)計(jì)量結(jié)果表述三線表直條圖均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差誤差條圖通過(guò)樣本信息來(lái)描述總體，估計(jì)抽樣誤差的大小，特別適合比較多個(gè)樣本間的差異情況箱式圖上四分位數(shù)最大值下四分位數(shù)最小值最大值最小值反應(yīng)數(shù)據(jù)的分布特征，即數(shù)據(jù)的分布中心、分布、偏度、變異范圍和離群值，特別適合用于多組數(shù)據(jù)分布的比較謝 謝！
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