生物医学统计分析实验2报告.docx
- 文档编号:23213932
- 上传时间:2023-05-15
- 格式:DOCX
- 页数:15
- 大小:134.51KB
生物医学统计分析实验2报告.docx
《生物医学统计分析实验2报告.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《生物医学统计分析实验2报告.docx(15页珍藏版)》请在冰豆网上搜索。
生物医学统计分析实验2报告
评分
大理大学实验报告
2015—2016学年度第2学期
课程名称生物医学统计分析
实验名称均值比较与检验(T检验)
专业班级2013级生物医学工程1班
姓名杨飞范小欢
学号20131661412013166143
实验日期2015年12月10日
实验地点工科楼503
一、实验目的
1.熟悉数据管理的相关操作。
2.学会数据的一些基本统计分析方法及操作。
二、实验环境
1.硬件配置:
处理器(Intel(R)Pentium(R)4cpu2.80GHz)、CD-ROM驱动器、鼠标、内存1GB(1024MB)、32位操作系统
2.软件环境:
IBMSPSS_Statistics_19_win32
三、实验内容
(一)Means过程
与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;但若要求按指定条件分组计算均数和标准差,则用Means过程更显简单快捷。
激活Analyze菜单选CompareMeans中的Means…选项弹出Means对话框。
在对话框左侧的变量列表中选择一个变量,点击钮使之进入DependdentList框,选另一个变量,点击使之进入IndependentList框,点击Next,可选定分组的的第二层次(Layer2of2),选定第三个变量,点击使之进入IndependentList框。
点击Options…可选统计项目:
在CellDisplays项中,Means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AnalyzeforFirstLayer项中,将为第一层次的分组计算方差分析(ANOVAtableandeta)和线性检验(Testoflinearity)。
选好后点击Continue钮返回Means对话框,点击OK钮即可。
(二)Independent-SamplesTTest过程
1.数据准备:
激活数据管理窗口,在“变量视图”窗口定义变量名,然后进
入“数据视图”窗口,按格式输入数据。
2.分析过程:
1)依次单击主菜单“分析→比较均值→独立样本T检验”,定义检验变量和分组变量
2)单击“定义组“按钮,打开对话框,分别在“组1”和“组2”内输入所要比较组的代码,单击“继续”按钮返回到主对话框,点击“确定”,输出结果
(三)Paired-samplesTTest
1.数据准备:
先激活数据管理窗口,在“变量视图”窗口定义变量名,然后进
入“数据视图”窗口,按格式输入数据。
2.分析过程:
依次单击主菜单“分析→比较均值→配对样本T检验”,选择成
对变量,点击“确定”,输出结果
(四)单样本T检验
1.数据准备:
先激活数据管理窗口,在“变量视图”窗口定义变量名,然后进
入“数据视图”窗口,按格式输入数据。
2.分析过程:
依次单击主菜单“分析→比较均值→单样本T检验”,把变量置入“检验变量”框内,在底部检验值框内输入标准值,点击“确定”,输出结果,
(五)实验内容
1.课本第三章《t检验》的例题3.1至例题3.4运行一遍;
2.将指导书中的习题进行数据管理的操作和基本统计分析
四、实验结果与分析
例3.1成虾的平均体重一般为21g,检验在饲料中添加0.5%的酵母培养物对成虾的体
重是否有影响。
步骤及其分析:
(1)数据输入:
单击数据窗口编辑窗口底部的“变量视图”标签,然后进入“变
量视图”窗口,命名变量“成虾体重”,小数位依题意定义为1,单击数据窗口编辑窗口底部的“数据视图”标签,进入“数据视图”窗口,输入数据。
格式如图3-1所示。
图3-1例3.1数据输入格式图3-2“单样本T检验”对话框
(2)依次单击主菜单“分析→比较均值→单样本T检验”,打开如图3-2的对话框,把变量“成虾体重”置入“检验变量”框内,在底部检验值框内输入标准值µ0“21“,点击“确定”,输出表3-1、表3-2
表3-1基本统计量信息
N
均值
标准差
均值的标准误
成虾体重
16
21.519
.9282
.2321
表3-2t检验和95%的置信区间
单个样本t检验
检验值=21
t
df
Sig.(双侧)
均值差值
差分的95%置信区间
下限
上限
成虾体重
2.235
15
.041
.5188
.024
1.013
分析:
因为它只具有单个样本,故选择单样本t检验。
(3)结果说明
表3-1表明,列出了成虾体重的一些基本统计量,样本个数n=16,样本平均数
21.519,样本标准差s=0.9282,均值的标准误差0.2321;
表3-2表明,统计量t为2.235,自由度df=16-1=15,双侧P值0.041<0.05,有显著性,即可以认为在配合饲料中添加了0.5%的酵母培养对成虾体重有影响。
例3.2研究两种不同饵料对罗非鱼生长的影响。
步骤及其分析:
(1)数据输入:
单击数据窗口编辑窗口底部的“变量视图”标签,然后进入“变
量视图”窗口,分别命名两变量“组别”和“鱼产量,小数位都定义为0,如图3-3所示。
单击数据窗口编辑窗口底部的“数据视图”标签,进入“数据视图”窗口,输入数据,“组别”取值1表示A料,“组别”取值2表示B料,格式如图3-4所示。
图3-3例3.2资料的变量命名图3-4例3.2的数据输入格式
(2)依次单击主菜单“分析→比较均值→独立本T检验”,打开如图3-5的对话框,把变量“产鱼量”置入“检验变量”框内,再将“组别”变量置入“分组变量”框内;单击定义组,打开对话框,分别在组1和组2框内输入所要比较组的代码,1(A料)和2(B料),如图3-6所示;单击确定,输出表3-3和表3-4
图3-5“独立样本T检验”对话框图3-6定义分组的对话
表3-3两种饵料对产鱼量影响的统计量
组别
N
均值
标准差
均值的标准误
产鱼量
1
7
562.14
30.025
11.348
2
6
612.50
23.020
9.398
表3-4两种饵料对鱼产量影响的独立样本t检验结果
方差方程的Levene检验
均值方程的t检验
F
Sig.
t
df
Sig.(双侧)
均值差值
标准误差值
差分的95%置信区间
下限
上限
产
鱼
量
假设方差等
.019
.893
-3.344
11
.007
-50.357
15.058
-83.500
-17.214
假设方差不
等
-3.418
10.900
.006
-50.357
14.734
-82.823
-17.891
分析:
因为两饵料相互独立,且只有两组数据,故选用两个独立样本的T检验来分析。
(3)结果说明
表3-3列出了分析变量的一些基本统计量,包括样本均值,样本个数,标准差和均值的标准误;
表3-4给出了两种饵料对鱼产量影响的独立样本T检验结果。
首先我们要做方差的齐性检验,我们可以看到P值0.893>0.05,说明两组方差不显著即方差齐次性,所以我们要选择方差相等的一行的结果,从这行中我们可以看到P=0.007<0.01,故可以认为A、B两种饵料对产鱼量的影响达到极显著水平,即喂B饵料的鱼产量极显著高于喂B饵料的产鱼量。
例3.310只兔子在接种疫苗前后体温是否有变化?
步骤及其分析:
(1)数据输入:
单击数据窗口编辑窗口底部“变量视图”标签,进入“变量图”窗口,分别命名两变量“接种前”和“接种后”,小数位都定义为0。
单击数据窗口编辑窗口底部“数据视图”标签,进入“数据视图”窗口,输入数据。
(2)依次单击主菜单“分析→比较均值→配对样本T检验”,打开配对样本T检验的对话框,同时选中两个变量(接种前和接种后),将其置入成对变量框内;单击确定,输出表3-5、表3-6和表3-7。
表3-5接种前后体温的基本统计量
均值
N
标准差
均值的标准误
对1
接种前
38.240
10
.1578
.0499
接种后
38.630
10
.2058
.0651
表3-6疫苗接种前后体温的相关系数
N
相关系数
Sig.
对1
接种前&接种后
10
.472
.168
表3-7疫苗接种前、接种后的T检验结果
成对差分
t
df
Sig.双侧
均值
标准差
均值的标准误
差分的95%置信区间
下限
上限
对1
接种前-接种后
-.3900
.1912
.0605
-.5268
-.2532
-6.450
9
.000
分析:
这是自身对照比较,属于自身配对,故选用配对样本T检验来分析;
(3)结果说明
表3-5为配对样本T检验的描述性统计结果,分别为疫苗接种前后体温平均值、样
本例数(N)、样本标准差和均数的标准误;
表3-6为接种前后两变量的相关分析,相关系数r为0.472,P值=0.168>0.05,表明接种前后体温不存在线性相关关系;
表3-7是疫苗接种前后的配对T检验结果。
表中列出了两变量的均值、标准差、均值的标准误、差分置信区间的上下限、自由度等。
其中我们可以通过t=-6.045和P值=0.000<0.01得出接种疫苗前后兔子体温有极显著差异,即接种疫苗可以使得兔子体温显著提高。
例3.4针对七组番茄,用A、B两病毒处理,研究其不同处理方法的病毒钝化效果。
步骤及其分析:
(1)数据输入:
单击数据窗口编辑窗口底部“变量视图”标签,进入“变量图”窗口,分别命名两变量“A法”和“B法”,小数位都定义为0。
单击数据窗口编辑窗口底部的“数据视图”标签,进入“数据视图”窗口,输入数据。
(2)依次单击主菜单“分析→比较均值→配对样本T检验”,打开配对样本T检验的对话框,同时选中两个变量(A法和B法),将其置入成对变量框内;单击确定,输出表3-8、表3-9和表3-10。
表3-8A、B两种处理方法结果基本样本统计量
均值
N
标准差
均值的标准误
对1
A法
9.29
7
5.765
2.179
B法
17.57
7
6.133
2.318
表3-9A、B两种处理方法结果的相关系数
N
相关系数
Sig.
对1
A法&B法
7
.607
.148
表3-10两种处理方法的t检验结果
分析:
由题意得这是自身对照比较,属于自身配对,故选用配对样本T检验来进行分析;
(3)结果说明
表3-8为配对样本T检验的描述性统计结果,显示有A法和B法处理的病痕数目的均
数、样本标准差、均数的标准差;
表3-9为A法、B法两变量的相关分析,相关系数r为0.607,P值=0.148>0.05,表
A法和B法处理结果不存在线性相关关系;
表3-10是A、B两方法处理结果的配对T检验结果。
表中列出了两变量的均值、标
准差、均值的标准误、差分置信区间的上下限、自由度等。
其中我们可以通过t=-4.150和P值=0.006<0.01得出A、B两方对钝化病毒的效果有极显著差异。
习题1比较老年慢性支气管炎病人和11例健康人尿中17酮类固醇排出量有无差别。
步骤及其分析:
(1)数据输入:
单击数据窗口编辑窗口底部的“变量视图”标签,然后进入“变
量视图”窗口,分别命名两变量“x”和“group”(group用来区分病人与健康人,病人用1表示,健康人用2表示),x小数位都定义为2,group小数位定义为0,如图3-7所示。
单击数据窗口编辑窗口底部的“数据视图”标签,进入“数据视图”窗口,输入数据,格式如图3-8所示。
图3-7变量视图窗口格式图3-8数据视图窗口数据输入格式
(2)依次单击主菜单“分析→比较均值→独立本T检验”,打开独立样本T检验对话框,把变量“x”置入“检验变量”框内,再将“group”变量置入“分组变量”框内;单击定义组,打开对话框,分别在组1和组2框内输入所要比较组的代码,1(病人)和2(健康人),单击确定,输出表3-11和表3-12
表3-111组(病人)和2组(健康人)的基本统计量
group
N
均值
标准差
均值的标准误
x
1
14
4.3779
1.44989
.38750
2
11
5.5282
1.73540
.52324
表3-121组(病人)和2组(健康人)的独立样本T检验结果
方差方程的Levene检验
均值方程的t检验
F
Sig.
t
df
Sig.
双侧
均值差值
标准误差值
差分的95%置信区间
下限
上限
x
假设方差等
.440
.514
-1.807
23
.084
-1.15032
.63675
-2.46755
.16690
假设方差不等
-1.767
19.472
.093
-1.15032
.65111
-2.51088
.21023
分析:
病人和健康人是两个相互独立的样本,且样本个数不相等,所以选用独立样本
的T检验来分析。
(3)结果说明
表3-11显示了1组(病人)和2组(健康人)的一些基本统计量,包括样本均值,
样本个数,标准差和均值的标准误;
表3-12给出了病人和健康人尿中17酮类固醇排出量的T检验结果。
首先我们要做
方差的齐性检验,因为P值0.514>0.05,说明两组方差不显著即方差齐次性,所
以我们要选择方差相等的一行的结果,从这行中我们可以看到P=0.084>0.05,故
可以认为病人组和健康人组之间差异不显著,即老年慢性支气管炎病人和健康人
尿中17酮类固醇排出量相等。
习题2研究饲料中缺乏维生素E对鼠肝中维生素A含量有无影响。
步骤及其分析:
(1)数据输入:
单击数据窗口编辑窗口底部“变量视图”标签,进入“变量视图”窗口,分别命名两变量“正常饲料组”和“维生素E缺乏饲料组”,小数位都定义为1。
单击数据窗口编辑窗口底部“数据视图”标签,进入“数据视图”窗口,输入数据。
(2)依次单击主菜单“分析→比较均值→配对样本T检验”,打开配对样本T检验的对话框,同时选中两个变量(正常饲料组和维生素E缺乏饲料组),将其置入成对变量框内;单击确定,输出表3-13、表3-14和表3-15。
表3-13正常饲料组和维生素E缺乏饲料组基本统计量
均值
N
标准差
均值的标准误
对1
正常饲料组
34.750
8
6.6485
2.3506
维生素E缺乏饲料组
26.238
8
5.8206
2.0579
表3-14正常饲料组和维生素E缺乏饲料组相关系数
N
相关系数
Sig.
对1
正常饲料组&维生素E缺乏饲料组
8
.586
.127
表3-15正常饲料组和维生素E缺乏饲料组T检验结果
成对差分
t
df
Sig.(双侧)
均值
标准差
均值的标准误
差分的95%置信区间
下限
上限
对1
正常饲料组-维生素E缺乏饲料组
8.5125
5.7193
2.0221
3.7311
13.2939
4.210
7
.004
分析:
该题研究的是饲料中缺乏维生素E与鼠肝中维生素A含量的关系,属于同源配对,所以采用配对样本T检验来分析;
(3)结果说明
表3-13为配对样本T检验的描述性统计结果,显示有正常饲料组和维生素E缺乏饲料组肝中维生素A含量的均数、样本标准差、均数的标准差;
表3-14为正常饲料组和维生素E缺乏饲料组两变量的相关性分析,相关系数r为0.586,P值=0.127>0.05,表示正常饲料组和维生素E缺乏饲料组中肝中维生素A含量不存在线性相关关系;
表3-15是正常饲料组和维生素E缺乏饲料组的配对T检验结果。
表中列出了两变量的均值、标准差、均值的标准误、差分置信区间的上下限、自由度等。
P值=0.004<0.01得出正常饲料组和维生素E缺乏饲料组中肝中维生素A含量有极显著差异。
所以饲料中缺乏维生素E对鼠肝中维生素A含量有影响。
五、实验小结
【1】根据目的的不同,采用不同的T检验;
【2】P值<0.05有显著性差异。
手写签名:
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 生物医学 统计分析 实验 报告