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第五章平均水平的比较第一节Means过程5.1.1主要功能5.1.2实例操作第二节Independent-SamplesTTest过程5.2.1主要功能5.2.2实例操作第三节Paired-SamplesTTest过程5.3.1主要功能5.3.2实例操作第四节One-WayANOVA过程5.4.1主要功能5.4.2实例操作在正态或近似正态分布的计量资料中（如临床常见的体温、血压、脉搏、身高、体重等测量值，几乎均为此类资料），经常在使用前一章计量资料描述过程分析后，还要进行组与组之间平均水平的比较。本章将分四节分别介绍这一统计方法：即常用的ｔ检验和单因素方差分析。第一节Means过程5.1.1主要功能与第四章中Descriptives过程相比，若仅仅计算单一组别的均数和标准差，Means过程并无特别之处；但若用户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过程更显简单快捷。5.1.2实例操作［例５.1］某医师测得如下血红蛋白值（g%），试作基本的描述性统计分析：5.1.2.1数据准备激活数据管理窗口，定义变量名：性别为sex，年龄为age，血红蛋白值为hb。按顺序输入数据(sex变量中，男为1，女为2)，结果见图5.1。5.1.2.2统计分析激活Statistics菜单选CompareMeans中的Means...项，弹出Means对话框（如图5.2示）。今欲分性别同时分年龄求血红蛋白值的均数和标准差，故在对话框左侧的变量列表中选hb，点击钮使之进入DependentList框，选sex点击钮使之进入IndependentList框，点击Next，可选定分组的第二层次（Layer2of2)，选age点击钮亦使之进入IndependentList框。点击Options...可选统计项目：在CellDisplays项中，Mean为均数、Standarddeviation为标准差、Variance为方差、Count为观察单位数、Sum为观察值总和，在StatisticsforFirstLayer项中，将为第一层次的分组计算方差分析（ANOVAtableandeta）和人人线性检验（Testoflinearity）。选好后点击Continue钮返回Means对话框，点击OK钮即可。5.1.2.3结果解释在结果输出窗口中将看到如下统计数据：ForEntirePopulation一行表示40个观察值合计为457.79，均数为11.4448，标准差为2.2690，方差为5.1484，例数为40；接下去各行分别表示先按性别分组（分男性与女性），再按年龄分组（16，17，18岁三组）的观察值合计、均数、标准差、方差和例数。若在IndependentList中未分层次，即sex和age一起放在Layer1of1中，则结果是分别计算男性与女性（不作年龄分组）、16，17，18岁三组（不作性别分组）的观察值合计、均数、标准差、方差和例数（如下所示）。第二节Independent-SamplesTTest过程5.2.1主要功能调用此过程可完成两样本均数差别的显著性检验，即通常所说的两组资料的t检验。5.2.2实例操作［例５.2］分别测得14例老年性慢性支气管炎病人及11例健康人的尿中17酮类固醇排出量（mg/dl）如下，试比较两组均数有无差别。病人2.905.415.484.604.035.104.974.244.362.722.372.097.105.92健康人5.188.793.146.463.726.645.604.577.714.994.015.2.2.1数据准备激活数据管理窗口，定义变量名：把实际观察值定义为x，再定义一个变量group来区分病人与健康人。输入原始数据，在变量group中，病人输入1，健康人输入2。结果如图5.3所示。5.2.2.2统计分析激活Statistics菜单选CompareMeans中的Independent-samplesTTest...项，弹出Independent-samplesTTest对话框（如图5.4示）。从对话框左侧的变量列表中选x，点击钮使之进入TestVariable(s)框，选group点击钮使之进入GroupingVariable框，点击DefineGroups...钮弹出DefineGroups定义框，在Group1中输入1，在Group2中输入2，点击Continue钮，返回Independent-samplesTTest对话框，点击OK钮即完成分析。5.2.2.3结果解释在结果输出窗口中将看到如下统计数据：t-testsforindependentsamplesofGROUPNumberVariableofCasesMeanSDSEofMean---------------------------------------------------------------XGROUP1144.37791.450.387GROUP2115.52821.735.523---------------------------------------------------------------MeanDifference=-1.1503Levene'sTestforEqualityofVariances:F=.440P=.514这一部分显示两组资料的例数（Numbersofcases）、均数（Mean）、标准差（SD）和标准误（SEofMean），显示两均数差值为1.1503，经方差齐性检验：F=.440P=.514，即两方差齐。t-testforEqualityofMeans95%Variancest-valuedf2-TailSigSEofDiffCIforDiff-----------------------------------------------------------------------Equal-1.8123.084.637(-2.468,.167)Unequal-1.7719.47.093.651(-2.513,.213)-----------------------------------------------------------------------这一部分显示t检验的结果，第一行表示方差齐情况下的t检验的结果，第二行表示方差不齐情况下的t检验的结果。依次显示值（t-value）、自由度（df）、双侧检验概率（2-TailSig）、差值的标准误（SEofDiff）及其95%可信区间（ClforDiff）。因本例属方差齐性，故采用第一行（即Equal）结果：t=1.81,P=0.084,差别有显著性意义，即老年性慢性支气管炎病人的尿中17酮类固醇排出量低于健康人。第三节Paired-SamplesTTest过程5.3.1主要功能调用此过程可完成配对资料的显著性检验，即配对t检验。在医学领域中，主要的配对资料包括：同对（年龄、性别、体重、病况等非处理因素相同或相似者）或同一研究对象分别给予两种不同处理的效果比较，以及同一研究对象处理前后的效果比较。前者推断两种效果有无差别，后者推断某种处理是否有效。5.3.2实例操作［例５.2］某单位研究饲料中缺乏维生素E与肝中维生素A含量的关系，将大白鼠按性别、体重等配为8对，每对中两只大白鼠分别喂给正常饲料和维生素E缺乏饲料，一段时期后将之宰杀，测定其肝中维生素A含量（mol/L）如下，问饲料中缺乏维生素E对鼠肝中维生素A含量有无影响？大白鼠对别肝中维生素A含量（mol/L）正常饲料组维生素E缺乏饲料组1234567837.220.931.441.439.839.336.131.925.725.118.833.534.028.326.218.35.3.2.1数据准备激活数据管理窗口，定义变量名：正常饲料组测定值为x1，维生素E缺乏饲料组测定值为x2，数据输入后结果如图5.5所示。5.3.2.2统计分析激活Statistics菜单选CompareMeans中的Paired-samplesTTest...项，弹出Paried-samplesTTest对话框（如图5.6示）。从对话框左侧的变量列表中点击x1，这时在左下方的CurrentSelections框中Variable1处出现x1，再从变量列表中点击x2，左下方的CurrentSelections框中Variable2处出现x2。点击钮使x1、x2进入Variables框，点击OK钮即完成分析。5.3.2.3结果解释在结果输出窗口中将看到如下统计数据：---t-testsforpairedsamples---Numberof2-tailVariablepairsCorrSigMeanSDSEofMean--------------------------------------------------------------------------------------------------------------X134.75006.6492.3518.586.127X226.23755.8212.058-------------------------------------------------------------------------------这段结果显示本例共有8对观察值，相关系数（C）为0.586，相关系数的显著性检验表明P=0.127；变量x1的均数（Mean）、标准差（SD）、标准误（SEofMean）分别为34.7500、6.649、2.351，变量x2的均数、标准差、标准误分别为26.2375、5.821、2.058。PairedDifferences|MeanSDSEofMean|t-valuedf2-tailSig----------------------------------------------------|--------------------------------------------------8.51255.7192.022|4.217.00495%CI(3.730,13.295)|这段结果显示变量x1、x2两两相减的差值均数、标准差、标准误95%可信区间（95%Cl）分别为8.5125、5.719、2.022，95%可信区间（95%Cl）为3.730，13.295。配对检验结果为：t=4.21,P=0.004,差别具高度显著性意义，即饲料中缺乏维生素E对鼠肝中维生素A含量确有影响。第四节One-WayANOVA过程5.4.1主要功能在实际研究中，经常需要比较两组以上样本均数的差别，这时不能使用t检验方法作两两间的比较（如有人对四组均数的比较，作6次两两间的t检验），这势必增加两类错误的可能性（如原先定为0.05，这样作多次的t检验将使最终推断时的0.05）。故对于两组以上的均数比较，必须使用方差分析的方法，当然方差分析方法亦适用于两组均数的比较。方差分析可调用此过程可完成。本过程只能进行单因素方差分析，即完全随机设计资料的方差分析。对于随机区组设计资料方差分析的方法，将在第五章介绍。5.4.2实例操作［例５.4］某单位研究两种不同制剂治疗钩虫的效果，用大白鼠作试验。11只大白鼠随机分配于3组：一组为对照组、另外二组分别为使用甲、乙制剂的实验组。试验方法是：用药前每鼠人工感染500条钩蚴，感染后第8天实验组分别给予甲、乙制剂，对照组不给药，第10天全部解剖检查鼠体内活虫数，结果如下，问两制剂是否有效？对照组甲制剂组乙制剂组2793343033382981291741102102851175.4.2.1数据准备激活数据管理窗口，定义变量名：实际观察值定义为x，组别用变量range表示：其中对照组的值为、甲制剂实验组的值为、乙制剂实验组的值为，输入后的结果如图5.7所示。5.4.2.2统计分析激活Statistics菜单选Compare