Transcript 常用的统计检验 作者 Dr. Maria Correa-Prisant （北北卡罗来纳州立大学兽医学院微生物学、病理学和 寄生虫学系） 翻译 lvruiqin(DXY) 关联的假设 假设： 正态分布 独立观测 两个检验位点(sites) 独立(independent)的， 配对(paired)的， 两只不同的猫 相同的猫 常用的统计检验 • 相关（Correlation ）：线性关系 • T-检验（T-tests ）：与均值相联系 • 卡方（Chi-square tests ）：与比值相联系.

常用的统计检验
作者 Dr. Maria Correa-Prisant
（北北卡罗来纳州立大学兽医学院微生物学、病理学和
寄生虫学系）
翻译
lvruiqin(DXY)
关联的假设
假设：
正态分布
独立观测
两个检验位点(sites)
独立(independent)的， 配对(paired)的，
两只不同的猫
相同的猫
常用的统计检验
• 相关（Correlation ）：线性关系
• T-检验（T-tests ）：与均值相联系
• 卡方（Chi-square tests ）：与比值相联系
相关系数（Correlation coefficient）
变量：
连续型
错误！！！
正态分布
线性关系
应用相关的例子——苯巴比妥的浓度
总
剂
量
mg/kg/
（
天
）
血清浓度
T-检验（T-tests ）
甲组
乙组
11
11
12
12
13
13
14
13
15
14
25
比较两个小组马的呼吸速度
甲乙两组马是相互独立的
H0:甲组的均值＝乙组的均值
Ha:甲组的均值≠乙组的均值
均值不相同的概率有多大呢？
T-检验的计算
甲组
乙组
11
11
12
12
13
13
14
13
15
14
25
均值 13
14
S1=1.58 S2=5.16
例子：呼吸速度
H0: 甲组均值=乙组均值
Ha：甲乙两组均值不等
p=0.4815
没有足够的证据拒绝零
假设
• 呼吸速度是正态分布吗？
• 用非参数检验中的Wilcoxon
检验比较秩（ranks）
• 甲组=5.9
• 乙组=6.083
• p=0.999
概率值
如果我将该试验重复100次，那么我将
可能会有5次机会得到均值相同的结果。
p值的解释
p<0.05
P=0.05
P>0.05
有足够的把握拒绝H0
拒绝零假设
没有足够的把握拒绝H0
回到急性腹痛病例
急性腹痛治疗方案树状图
药物治疗
手术治疗
安慰
作出正确预测的可能性
重复过程
目标是预测
为什么相似的治疗病例对疗法的
反应不同？
两种处理两种结果
处理
药物治疗
手术治疗
结果
死亡
还生
总数200
H0:处理方式和结果之
间没有联系（相互
独立）
Ha:处理方式和结果之
间不相互独立
卡方（Chi-square tests ）
观察频数
临界值=3.841，所以在0.05水平上拒绝零假设。
期望频数
其他的统计检验
• 单因素方差分析（One-way analysis of
variance）
• Kruskal-Wallis检验
• 回归
• Fisher精确检验
• MacNemar检验
配对数据
• 配对T检验
• 重复测量