南方醫(yī)科大學教案首頁
授課題目 | 方差分析1和2 | 授課形式 | 講授 |
授課時間 | 2006-10-12和10-16 | 授課學時 | 6 |
教學目的 與 要 求 | 1. 熟悉方差分析的基本思想及其適用條件; 2. 掌握完全隨機設計、完全區(qū)組設計資料的方差分析及多個樣本均數(shù)間的兩兩比較:LSD-t檢驗、Dunnett-t檢驗、SNK-q檢驗; 了解多組樣本的方差齊性檢驗。 | ||
基本內容 | 1.方差分析的基本思想及適用條件 2.完全隨機設計的單因素方差分析 1) 成組設計方差分析中變異的分解 2) 分析計算步驟 3.隨機區(qū)組設計的兩因素方差分析 1) 隨機區(qū)組設計方差分析中變異的分解 2) 分析計算步驟 4.多個樣本均數(shù)間的多重比較 1) LSD-t檢驗 2) Dunnett-t檢驗 3) SNK-q檢驗 5.了解多組樣本的方差齊性檢驗 | ||
重 點 難 點 | 1(重點、難點)方差分析的基本思想:數(shù)據(jù)的總變異(總離均差平方和)按設計和需要分解成兩個或多個組成部分,總自由度也相應分解 2(重點、難點)完全隨機設計、隨機區(qū)組設計、析因設計、重復測量資料方差分析中總變異、自由度的分解 3 主效應、單獨效應、交互效應的概念,如何分析交互效應 4 介紹SNK、Dunnett、Bonfferoni等多重比較方法 5 方差分析的前提條件(正態(tài)性、方差齊),不符合條件時可以做數(shù)據(jù)變換、非參數(shù)統(tǒng)計方法或采用近似檢驗 | ||
主要教學 媒 體 | 多媒體投影儀 | ||
主 要 外 語 詞 匯 | ANOVA | ||
有關本內容的新進展 | |||
主要參考資料或相關網(wǎng)站 | http://www.smmu.edu。cn/zykj/~statistics/index/index.htm 1. 徐勇勇主編. 醫(yī)學統(tǒng)計學(第二版). 北京:高等教育出版社,2004 2. 楊樹勤主編. 衛(wèi)生統(tǒng)計學(第二版). 北京:人民衛(wèi)生出版社,1991 3. 方積乾主編. 醫(yī)學統(tǒng)計學與電腦實驗(第二版). 上海:上?茖W技術出版社,2001 4. 孫振球主編. 醫(yī)學統(tǒng)計學(供研究生用). 北京:人民衛(wèi)生出版社,2004 | ||
系、教研室 審查意見 | |||
課后體會 |
南方醫(yī)科大學教案
教學內容 | 時間分配和 媒體選擇 |
第一部分第一節(jié) 方差分析的基本思想1、方差分析的意義 2、方差分析的基本思想 3、方差分析的計算方法 4、方差分析的應用條件與用途 第二節(jié) 完全隨機設計的單因素方差分析(one-way ANOVA)1、用途: 2、計算公式: 3、分析步驟(以例說明): 第二部分 第三節(jié) 隨機區(qū)組設計的兩因素方差分析(two-way ANOVA) 1、用途: 2、計算公式: 3、分析步驟(以例說明): 第四節(jié) 多個樣本均數(shù)間的多重比較1、Newman-Keuls檢驗 2、最小顯著差(LSD)t檢驗 小結 | 80分鐘 40分鐘 40分鐘 40分鐘 40分鐘 |
講稿
教學內容 | 時間分配 媒體選擇 | ||||||||
一、方差分析的用途及應用條件 (一)用途 1、檢驗兩個或多個樣本均數(shù)間的差異有無統(tǒng)計學意義; 2、回歸方程的線性假設檢驗; 3、檢驗兩個或多個因素間有無交互作用。 (二)應用條件 1、各個樣本是相互獨立的隨機樣本; 2、各個樣本來自正態(tài)總體; 3、各個處理組(樣本)的總體方差方差相等,即方差齊。 二、 方差分析的基本思想 (一)方差分析中變異的分解 此類資料的變異,可以分出三種: 1、總變異:表現(xiàn)為所有數(shù)據(jù)大小不等,用總的離均差平方和表示,記為SS總。 (i 代表第i個組, j代表第j個觀察值) 的大小還與總例數(shù)N有關,確切講是與總的自由度有關, =N-1。 2、組間變異:組間變異表現(xiàn)為各組均數(shù)大小不等,描述其大小指標 (1)用各組均數(shù)與總均數(shù)X的離均差平方和表示,記為SS組間,SS組間的大小與處理因素的作 用、隨機誤差(測量誤差和個體差異)和組間自由度有關。 , (2)用SS組間 除于組間自由度表示,稱組間均方
組間均方反映處理因素和隨機誤差的作用。 3、組內變異:組內變異表現(xiàn)為各組內部各個觀察值大小不等。描述其大小指標: (1)用各組內部每個觀察值與組均數(shù)X的離均差平方和表示,記為SS組內。SS組內的大小與隨機誤差(測量誤差和個體差異)和組內自由度有關。 , (2)用SS組內除于組內自由度表示,稱組內均方
組內均方只反映觀察值的隨機誤差(個體差異及隨機測量誤差)。 三種變異的關系: SS總=SS組內+SS組間 , (二)方差分析思想 1、如果兩個或多個樣本來自同一個總體,或者處理因素的效應一樣(沒有差異),則組間和組內的變異相等,即: MS組間 =MS組內 或兩者相差不大,它們的比值用F表示:
則F=1, 或F與1相差不大。 2、若兩個樣本或多個樣本來自不同總體,或者處理因素的效應不一樣,則組間變異大于組內變異,即: MS組間>MS組內 則F值明顯大于1。要大到多大程度才有統(tǒng)計學意義?按和查F界值表,由F值確定P值,按P值大小作出推斷。 方差分析基本思想:在方差分析時,根據(jù)資料的設計類型不同,將總的離均差平方和及自由度分解為兩個或多個部分,除隨機誤差外,其余部分的變異反映處理因素的作用,通過比較不同來源的均方,借助F分布原理作出統(tǒng)計推斷,從而了解處理因素對觀測指標有無影響。 三、單因素方差分析 (一)計算方法 單因素方差分析的計算公式 變異來源 SS υ MS F
組間 k-1 組內(誤差) SS總 - SS組間 N-k 總 N-1 會計資格* 四、分析步驟 1、建立假設和確定檢驗水準; H0: H1: 不等或不全相等
2、計算檢驗統(tǒng)計量F值 表9-15 例9-16 方差分析結果 變異來源 SS υ MS F P 組間 2.0276 3 0.6759 10.24 <0.01 組內 0.7918 12 總 2.8194 15 3、確定P值和推斷結論 以組間自由度為,以組內自由度為,查附表3,F界值表:=3.49,由于, 故P<0.05; 按,拒絕H0,接受H1, 可以認為四組均數(shù)不等或不全相等。 注意:以上僅是總的結論,尚需對四個樣本均數(shù)進行兩兩比較(見后)。 五、 多個樣本均數(shù)的兩兩比較-q檢驗 多個樣本均數(shù)比較經(jīng)F檢驗后,若得出有統(tǒng)計學意義的結論后,要進一步推斷哪些組之間有差別,哪些組之間沒有差別,還是所有各組之間都有差別,要解決這些問題,就要進一步做均數(shù)間的兩兩比較了。 多個樣本均數(shù)間的兩兩比較又稱多重比較,由于涉及的對比組數(shù)大于2,就不能應用前面介紹的t檢驗,只能使用下面介紹的方法。 若仍用前述前述的t檢驗方法,對每兩個對比組作比較,會使犯第一類錯誤(拒絕了實際上成立的H0所犯的錯誤)的概率α增大,即可能把本來無差別的兩個總體均數(shù)判為有差別。 (一)檢驗統(tǒng)計量q的計算公式為:
式中 為兩個對比組的樣本均數(shù)。為方差分析中算得的組內均方),和 分別為兩對比組的樣本例數(shù)。q檢驗適用于多個均數(shù)間的兩兩比較。 (二) q檢驗的方法步驟 對例9-16資料作兩兩比較。 1、建立假設 H0:任兩對比組的總體均數(shù)相等,即 H1:任兩對比組的總體均數(shù)不等,
2、選擇檢驗方法,計算統(tǒng)計量q
將四個樣本均數(shù)從大到小順序排列,并編上組次: 組次 1 2 中國衛(wèi)生人才網(wǎng)3 4 均數(shù) 3.3200 3.0975 2.6850 2.4025 組別 D C B A
列出兩兩比較計算表,見表9-17 表9-17 四個樣本均數(shù)兩兩比較的q檢驗 對比組 兩均數(shù)之差 標準誤 q值 組數(shù) q界值 P A與B a 0.05 0.01 (1) (2) (3) (4)=(2)/(3) (5) (6) (7) (8) 1與4 0.9175 0.1285 7.140 4 4.20 5.50 <0.01 1與3 0.6350 0.1285 4.942 3 3.77 5.05 <0.05 1與2 0.2225 0.1285 1.732 2 3.08 4.32 >0.05 2與4 0.6950 0.1285 5.409 3 3.77 5.05 <0.01 2與3 0.4125 0.1285 3.210 2 3.08 4.32 <0.05 3與4 0.2825 0.1285 2.198 2 3.08 4.32 >0.05 3、確定P值,判斷結果 由表9-17中第8欄可以知道,除了第1組與第2組以及第3組與第4組之間差別沒有顯著性外,其他組間差別均有顯著性差異。 六、LSD-t檢驗(最小顯著差異t檢驗,Least significant difference) LSD-t檢驗適用于某一對或幾對在專業(yè)上有特殊價值的均數(shù)間的比較。 統(tǒng)計量計算公式為:
七、Dunnett-t檢驗 Dunnett-t檢驗適用于k-1個實驗組與一個對照組均數(shù)差別的多重比較。 統(tǒng)計量計算公式為:
幾種方法的敏感性比較:LSD>Dunnett>SNK>Tukey>Scheff。 八、隨機區(qū)組設計/配伍組設計資料的方差分析(two-way ANOVA) 1、隨機區(qū)組設計 相當于配對設計的擴大。具體做法是將受試對象按性質相同或相近者組成b個單位組(配伍組),每個單位組中有k個受試對象,分別隨機地分配到k個處理組。這種設計使得各處理組受試對象數(shù)量相同,生物學特點也較為均衡。由于減少了誤差,試驗效率提高了。
例A:為研究注射不同劑量雌激素對大白鼠子宮重量的影響,取4窩不同種系的大白鼠(b=4),每窩3只,隨機地分配到3個組內(k=3)接受不同劑量的雌激素的注射,然后測定其子宮重量,問注射不同劑量的雌激素對大白鼠子宮重量是否有影響? 解: 1. 建立假設、確定檢驗水準 H0:m1= m2= m3雌激素對大白子宮重量無影響 H1: m1、 m2、 m3不相等或 不全相等 a=0.01 2. 計算檢驗統(tǒng)計量F 隨機區(qū)組設計的方差分析表
3. 確定P 值、下結論 Ø 處理間差別的推斷:v處理 = 2,v誤差 = 6,查表得F 0.01,2,6=10.92,因P <0.01,按a =0.01水準拒絕H0,故可認為三個劑量組對大白鼠子宮重量有影響。 Ø 配伍組間差別推斷:F0.01,3,6=9.78,配伍組間P<0.01,按a=0.01水準拒絕H0,故認為各配伍組間的總體均數(shù)有差別。此設計將配伍組間變異從組內變異中分解出來,減少了誤差,較之完全隨機設計,試驗效率提高了。 Ø 如果F配伍<1 , MS配伍<MS誤差 ,配伍設計無效(或曰無必要進行配伍設計); Ø 應將SS配伍與SS誤差合并, v配伍與 v誤差合并,計算出新的MS誤差’,并計算新的F值,再查F 界值表,下結論。 F處理=MS處理/MS誤差 F處理’= MS處理/ MS誤差’ 九、小結 • ANOVA的基本思想 • 完全隨機設計和配伍組設計的不同 • 各變異間的關系 • 常用的均數(shù)間兩兩比較的方法 | 15’ 投影 15’ 15’ 投影 15’ 15’ 投影 15’ 15’ 投影 15’ 15’ 投影 15’ 15’ 投影 15’ 15’ 投影 15’ |