均值比较与检验(T检验)实验报告.docx

《均值比较与检验(T检验)实验报告.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《均值比较与检验(T检验)实验报告.docx（10页珍藏版）》请在淘文阁 - 分享文档赚钱的网站上搜索。

1、评分试验报告课程名称生物医学统计分析试验名称均值比较与检验T 检验 专业班级姓名学号试验日期试验地点20232023 学年度第2学期一、试验目的把握数据文件的建立、保存、调用等操作方法，学习对数据进展治理，理解变量的定义、类型和度量类型等的数据格式的正确设定，以及学习依据数据状况对数据进展单样本t 检验、独立样本 t 检验和配对样本t 检验。二、试验环境1、硬件配置：处理器鼠标、内存 1GB(1024MB)、硬盘、系统类型：64 位操作系统安装内存RAM：4.00GB2、软件环境：IBM SPSS Statistics 19.0 软件，windows 7 操作系统三、试验内容(包括本试验要完成

2、的试验问题及需要的相关学问简洁概述) 1、 课本第三章的相关例题运行一遍，留意理解结果；2、将试验指导书的例 1 例 2 依据步骤进展数据治理的操作和根本统计分析。四、试验结果与分析包括试验原理、数据的预备、运行过程分析、源程序代码、图形图象界面等 注：本项可以增加页数一 试验原理1、Means 过程：与 Descriptives 过程相比，假设仅仅计算单一组别的均数和标准差，Means 过程并无特别之处；但假设要求按指定条件分组计算均数和标准差，如分性别同时分年龄计算各组的均数 和标准差，则用Means 过程更显简洁快捷。激活Analyze 菜单项选择Compare Means 中的 Mea

3、ns.项，弹出 Means 对话框。在对话框左侧的变量列表中选一个变量，点击钮使之进入Dependent List 框，选另一个变量如sex 点击钮使之进入Independent List 框，点击 Next，可选定分组的其次层次Layer 2 of 2，选第三个变量如age 点击钮亦使之进入Independent List 框。点击Options.可选统 计工程：在Cell Displays 项中，Mea 为均数、Standard deviation 为标准差、Variance为方差、Count 为观看单位数、Sum 为观看值总和，在Analyze for First Layer 项中，将为

4、第一层次的分组计算方差分析ANOVA table and eta和线性检验Test of linearity。选好后点击Continue 钮返回Means 对话框，点击OK 钮即可。2、Independent-Samples T Test过程：调用此过程可完成两样本均数差异的显著性检验，即通常所说的两组资料的t 检验。激活Analyze菜单项选择Compare Means中的Independent-samples T Test.项，弹出Independent- samples T Test对话框。从对话框左侧的变量列表中选 x，点击钮使之进入 Test Variable(s) 框，选group

5、 点击钮使之进入Grouping Variable框，点击Define Groups.钮弹出Define第 2 页共 7 页Groups 定义框，在 Group 1 中输入 1如 1 为安康人，在 Group 2 中输入 2如 2 为病人，点击Continue 钮，返回Independent-samples T Test对话框，点击OK 钮即完成分析。3、Paired-Samples T Test过程：调用此过程可完成配对资料的显著性检验，即配对t 检验。激活Analyze 菜单项选择Compare Means 中的Paired-samples T Test.项，弹出 Paried-sampl

6、es TTest对话框。从对话框左侧的变量列表中点击x1 如x1 为正常组，这时在左下方的CurrentSelections 框中Variable 1 处消灭x1，再从变量列表中点击x2如x2 为缺乏组，左下方的 Current Selections 框中Variable 2 处消灭x2。点击 钮使x1、x2 进入Variables框，点击 OK 钮即完成分析。二试验运行结果及分析例 3.1输出结果：表1根本统计量信息N均值标准差均值的标准误成虾体重1621.519.9282.2321表2t检验和95%的置信区间t成虾体重2.235检验值 = 21dfSig.(双侧)均值差值15.041.51

7、88下限.024差分的 95% 置信区间上限1.013试验总结：（1） 由于该例题中只有“成虾体重”一个变量，因此我们选择单样本t检验检验“成虾体重”的均值与给定的检验值m0= 21之间是否存在显著差异；（2） 表1是分析变量的根本统计量：列出的统计量包括样本个数、样本平均值、样本标准差和均值的标准误差；3 表2是给出t检验的结果，其中t = 2.235 ，df = 15 ，双侧 sig = 0.041 ，由于 p = 0.041 0.05, 故须承受原假设，结论为两组方差差异不显著，说明方差齐性，故应选择“假设方差相等”一行的结果进展显著差异性分析；双侧P值= 0.007 0.05 ，且P

8、0，双侧P值 = 0.168 0.05，说明接种前后的体温不存在线性相关关系，但呈正相关关系；4 表7为配对t检验的结果，其中t = -6.450，df = 9，P = 0.000 0，双侧P值 = 0.148 0.05， 说明 A 法和B 法处理结果不存在线性相关关系，但呈正相关关系；4 表 10 为配对t 检验的结果，其中t = -4.150，df = 6，P = 0.006 0.05，故须承受原假设，结论为两组方差差异不显著，说明方差齐性，故应选择“假设方差相等” 一行的结果进展显著差异性分析；t = 1.81，双侧P值 = 0.084 0.05，则应承受原假设(m = m12) ，可以

9、认为安康人和病人中的酮类固醇排出量没有存在显著差异性，即老年性慢性支气管炎病人的尿中 17 酮类固醇排出量等于安康人。例 2输出结果：表13两种饲料喂养结果的根本统计量均值N标准差均值的标准误对 1正常饲料组34.75086.64852.3506维生素E缺乏饲料组26.23885.82062.0579表14两种饲料喂养结果的相关关系N对 1正常饲料组 & 维生素E缺乏饲料组8相关系数.586Sig.127表15两种饲料喂养结果的t检验结果成对差分差分的 95% 置信均值均值的标区间标准差准误下限上限tdfSig.(双侧)对 1 正常饲料组 - 维生8.51255.71932.02213.731

10、1 13.2934.2107.004素E缺乏饲料组9试验总结：（1） 由于此题中大白鼠的性别、体重等皆是比较全都的，因此我们选择配对 t 检验中的同源检验对接种两种饲料喂养结果的差异性进展检验；（2） 表 13 为配对t 检验的描述性统计结果，分别为两种饲料喂养处理的平均值、样本例数、样本标准差和均数的标准误；（3） 表 14 为两种处理前后两变量的相关分析，相关系数r = 0.586 0，P(sig ) = 0.127 0.05，说明两种喂养结果不存在线性相关关系，但呈正相关关系；（4） 表 10 为配对t 检验的结果，其中t = 4.210，df = 7，双侧P值 = 0.004 0.05

11、，则应拒绝原假设(md= 0) ，可以认为两种喂养方法对大白鼠的肝中维生素A 含量有极显著差异，即喂养正常饲料对大白鼠的肝中维生素A 含量的影响比喂养缺乏维生素E 的显著五、试验小结：包括主要试验问题的最终结果描述、具体的收获体会，待解决的问题等通过本次试验更加把握了数据文件的建立、保存、调用和治理等操作方法，以及对资料进展描述性统计分析。1、利用SPSS 进展数据分析时遵循以下步骤：（1） SPSS 数据的预备阶段：明确数据分析目标，正确收集数据；（2） SPSS 数据的加工整理阶段：对数据进展加工整理；（3） SPSS 数据的分析阶段：用不同统计方法对数据进展分析；（4） SPSS 数据的结果的解释阶段：正确解释分析结果。2、对资料进展t 检验的方法有以下几种：（1） 单样本t 检验：用于检验单个变量的均值与检验值m 0 之间是否存在显著差异，且单样本t 检验要求样原来自正态分布总体。（2） 独立样本t 检验：用于检验两组来自独立总体的样本，其独立总体的均值是否一样。（3） 配对样本 t 检验：用于检验两个相关的样本是否来自具有一样均值的总体，且一般分为自身配对和同源配对两种。3、把握了推断显著差异性的方法，同时也了解了相关的线性分析、相关分析。手写签名：