统计第12次作业教案(共6页).doc

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1、精选优质文档-倾情为你奉上统计学第12次作业 郭晓兰 微生物学 2将18名原发性血小板减少症患者按病情和年龄都相近的原则配为6个单位组，每个单位组中的3名患者随机分配到A、B、C三个治疗组中，治疗后患者的血小板升高，结果见教材表16-16，问3种治疗方法的疗效有无差别？教材表16-16 不同人用鹿茸草后血小板的升高值/（L-1）年龄组ABC13.86.3 8.024.66.311.937.610.214.148.6 9.214.756.4 8.113.066.2 6.913.4分析：该题为随机区组设计，应用随机区组方差分析。总变异可分解为处理变异、区组变异和误差。解：（1）统计描述表1 18名

2、原发性血小板减少症患者用不同治疗方法后血小板升高值情况TreatBlockNMeanStd.DeviationA1666.2001.793B1667.8331.619C16612.5172.411Total18188.8503.319（2）统计推断建立检验假设，确定检验水准：对于处理组：三种治疗方法的平均血小板升高值相等。：三种治疗方法的平均血小板升高值不全相等。对于区组：各区组的总体效应相等。：各区组的总体效应不全相等。均取；假设资料符合方差分析的前提条件，用SPSS软件进行随机区组方差分析，步骤如下：AnalyzeGeneral Linear ModelUnivariateDependen

3、ts variable：血小板升高值；Fixed factors：treat；Block；Model：Custom：Build terms：main effects；Treat : Model；Block : Model；Continue点击Post Hoc，Treat: Post Hoc Test for；Equal Variances Assumed: LSD、SNK、Bonferroni；Continue点击Save，Unstandardized (Predicted Values)，Standardized (Residuals) OK将数据进行方差分析后，计算结果如表2：表2 方差分

4、析表变异来源总变异187.26517处理间 129.003 2 64.50279.3380.000 0区组间 50.132 5 10.026 12.3330.000 1误差8.13100.813由表可知：对处理因素和区组因素统计检验后的均小于0.05，按水准拒绝，接受，可认为三种治疗方法的平均血小板升高值不全相等；可认为：对于同一种治疗方法而言，各区组血小板升高值的差异有统计学意义。Bonferroni法对各处理组进行两两比较建立检验假设，确定检验水准：，即相互比较的两种治疗方法血小板升高值相等。：，即相互比较的两种治疗方法血小板升高情况不相等。用SPSS软件进行多重比较后得出表3：表3 三种

5、治疗方法血小板升高值的多重比较（Bonferroni法）对比组1与2t值值A与B治疗组1.6333.3170.032A与C治疗组6.31712.1340.000B与C治疗组4.6838.9960.000由于表3的值是由SPSS软件计算而来，该值与检验水准比较，各个对比组的值均小于0.05，拒绝，接受，可认为B治疗方法血小板升高值高于A治疗方法，两者平均血小板升高值差值的95%置信区间为（0.139，3.127）（L-1）；可认为C治疗方法血小板升高值高于A治疗方法，两者平均血小板升高值差值的95%置信区间为（4.823，7.811）（L-1）；可认为C治疗方法血小板升高值高于B治疗方法，两者平

6、均血小板升高值差值的95%置信区间为（3.189，6.177）（L-1）。（3）残差图判断资料是否满足方差分析前提条件绘制残差图：Graphs Scatter SimpleDefine: Y Axis: ZRE_1, X Axis: treatOKGraphs Scatter SimpleDefine: Y Axis: ZRE_1, X Axis: blockOKGraphs Scatter SimpleDefine: Y Axis: ZRE_1, X Axis: pre_1OK图1：treat 与残差的残差图 图2：预测值与残差的残差图 图3：区组与标准残差的残差图三个残差图显示无特殊值，基

7、本满足方差分析要求的方差齐性和服从正态分布的条件，可以用方差分析对资料进行分析。4某研究人员以0.3 ml/kg剂量纯苯给大鼠皮下注射染毒，每周3次，经45天后，使实验动物白细胞总数下降至染毒前的50%左右，同时设置未染毒组。两组大鼠均按照是否给予升高白细胞药物分为给药组和不给药组，实验结果见教材表16-18，试作统计分析。教材表16-18 实验效应指标（吞噬指数）数据未染毒组染毒组 不给药 给药 不给药 给药3.803.881.851.943.903.842.012.254.063.962.102.033.853.921.922.103.843.802.042.08解：本资料为析因设计资料，

8、应用析因设计资料的方差分析。（1）统计描述表4 析因设计四种组合的均数和标准差升高白细胞药物纯苯皮下注射染毒未染毒染毒不给药3.8900.1011.9840.0992.937给药3.8800.0632.0800.1132.9803.8852.0322.959（2）统计推断 建立检验假设，确定检验水准； ： 即染毒组和未染毒组不存在交互效应。 ： 即染毒组和未染毒组存在交互效应。 ： 即染毒因素的主效应为0。 ： 即染毒因素的主效应不为0。 ： 即给药因素的主效应为0。 ： 即给药因素的主效应不为0。 均取；假设资料符合方差分析的前提条件，用SPSS软件进行析因设计资料的方差分析，步骤如下：An

9、alyzeGeneral Linear ModelUnivariateDependents variable：吞噬指数；Fixed factors：药物；纯苯染毒；Model：Full ，Continue点击Plots，Horizontal Axias: 纯苯染毒； Separate Lines: 药物；Add ，Continue 点击Save，Unstandardized (Predicted Values)，Standardized (Residuals)，Continue点击Options，Display means for: 纯苯染毒、药物； Compare main effects

10、；Display: descriptive statistics ContinueOK结果如表5：表5 方差分析表变异来源总变异17.339 19染毒与否17.168 117.168 1857.0090.000 给药与否 0.009 1 0.009 1.000 0.332 交互作用 0.014 1 0.014 1.519 0.236误差 0.14816 0.009 由表可见，, P0.05 ，接受，可认为染毒和给药无交互效应。 P0.05 ，接受，可认为给药与不给药对应的总体均数相等，即给药因素没有存在主效应。（3）残差图判断资料是否满足方差分析前提条件绘制残差图：Graphs Scatter SimpleDefine: Y Axis: ZRE_1, X Axis: 给药OKGraphs Scatter SimpleDefine: Y Axis: ZRE_1, X Axis: 染毒OKGraphs Scatter SimpleDefine: Y Axis: ZRE_1, X Axis: pre_1OK图4 给药与标准残差的残差图 图5 染毒与标准残差的残差图 图6 预测值与标准残差的残差图三个残差图显示无特殊值，基本满足方差分析要求的方差齐性和服从正态分布的条件，可以用方差分析对资料进行分析。专心-专注-专业