Армацевтическая
жүктеу/скачать 12,32 Mb.
|
Биостатистика-МПД.рус
- Бұл бет үшін навигация:
- Краткая теория t-критерий Стьюдента для независимых выборок
| Задача 3.
Две группы детей, одинаковых по оценке умственных способностей, независимо обучались по двум различным методикам преподавания. В ходе тестирования были получены следующие результаты: - объем выборки из первой группы n1=20, , ; - объем выборки из второй группы n2=10, , . В предположении, что изучаемые показатели в каждой группе имеют нормальное распределение с неизвестными средними и неизвестными, но одинаковыми дисперсиями.Проверить при уровне значимости , сильно отличаются средние показатели групп? Задача 4. С помощю специальных исследований было определено, что у стариков до лечения инсулином среднее содержание белков в крови составляло 81.04 ± 1.7, а после лечения 79.33 ± 1.6. Можно ли утверждать, что различие показателей достоверно, закономерно ли оно? Можно ли на его основании утверждать, что лечение инсулином понижает содержание белков в крови? Задача 5. У студентов - медиков проводилось исследование пульса до и после сдачи экзамена. Частота пульса до экзамена составила 98,8 4,0, а после экзамена 84,0 5,0. Можно ли считать, что после экзаменов частота пульса снижается и приближается к норме? Задача 6. У студентов-медиков проводилось исследование артериального давления до и после сдачи экзамена. Максимальное давление до сдачи экзамена составило 127,26,0, после сдачи 1174,0 мм рт. ст. Можно ли считать, что до сдачи экзаменов у студентов действительно имеется повышение максимального артериального давления? Задача 7. Содержание холестерина в сыворотке крови у больных с коронарным атеросклерозом составило 231,04,0 мг% до применения холина и 204,03,0 мг% после лечения. Применение холина снижает содержание холестерина в сыворотке крови? Задача 8. Сравнить между собой результаты выполнения тестов в двух группах. Исходные данные представлены в таблице:
Задача 9. Сравнить между собой результаты выполнения логических задач до и после курса обучения. Исходные данные представлены в таблице:
Краткая теория t-критерий Стьюдента для независимых выборок Данный метод заключается в проверке нулевой гипотезы о том, что средние значения признака в сравниваемых группах не различаются. Если нулевая гипотеза по результатам теста отклоняется, то следует принять альтернативную гипотезу о том, что средние значения в группах различны. t-критерий может применяться лишь при одновременном соблюдении следующих двух условий: значения признаков в каждой из сравниваемых групп должны иметь нормальное распределение; дисперсии распределений признаков в двух сравниваемых группах равны. В программе Statistica есть два варианта критерия Стьюдента для сравнения независимых выборок: 1 - для анализа исходных данных в таблице данных; 2 - для анализа с использованием ранее рассчитанных значений средних, среднего квадратического отклонения и числа объектов исследования при условии, что оба условия t-критерия выполнены. Вариант1. Создадим таблицу в программе Statistica, куда внесем исходные данные из восьмой задачи. Выберем меню Statistics, модуль Basic Statistics, процедуру t-test independent by groups (рис. 4.1). В диалоговом окне, активизировав кнопку Variables (Переменные), необходимо указать в правой части окна группирующий признак (столбец, содержащий коды групп), а в левой части окна – столбец, содержащий анализируемый признак (рис. 4.2). Рисунок 4.1 Выбор процедуры t-test independent by groups (t-критерий для независимых выборок) Проверка первого условия применимости критерия Стьюдента (нормальность распределения признаков) может быть осуществлена графически. Выберем вкладку Advanced (Дополнительно), здесь имеются кнопки Categorized normal plots (Категоризированные нормальные графики) и Categorized histograms (Категоризированная гистограмма). Построив эти графики можно судить о нормальности распределения (рис.4.3) Рисунок 4.2 Задание переменных Рисунок 4.3 Проверка признаков на нормальность распределения Для проверки выполнения второго условия применимости критерия Стьюдента (равенство дисперсий распределений признаков) программа автоматически использует F-критерий Фишера. Также можно воспользоваться процедурой расчета критерия Левина, для чего необходимо активизировать опцию Options/ Levene’s test (рис.4.4). Рисунок 4.4 Выбор опции Levene’s test (Критерий Левина) После нажатия кнопки Summary на экране появится итоговая таблица с результатами сравнения двух независимых выборок по t-критерию Стьюдента (рис.4.5). Рисунок 4.5 Итоговая таблица с результатами сравнения двух независимых выборок по t-критерию Стьюдента Наименование столбцов итоговой таблицы: - Mean 1, Mean 2 – средние значения переменных; - t-value – значение t-критерия; - df – число степеней свободы; - р – уровень значимости t-критерия; - Valid 1, Valid 2 - число наблюдений в группах; - Std. Dev. – стандартные отклонения значений переменных; - F-ratio Variances – значение F- критерия; - p Variances - уровень значимости F-критерия; - Levene F(1,df) – значение критерия Левена; - df Levene - число степеней свободы критерия Левена; - р Levene - уровень значимости критерия Левена. Если для критерия Левена р<0,05, следует сделать вывод о различии дисперсий в сравниваемых группах. Если для критерия Левена р>0,05, следует сделать вывод о равенстве дисперсий в сравниваемых группах. Аналогично для F-критерия: Если для t-критерия значение р>0,05, то нулевая гипотеза о равенстве средних принимается. Если для t-критерия значение р<0,05 (такие результаты выделяются красным цветом шрифта), то нулевая гипотеза о равенстве средних отклоняется. Вариант 2. Если среднее и среднее квадратическое отклонение были рассчитаны в ходе предыдущего анализа, а также известно, что выполняются условия применимости t-критерия, можно использовать другую процедуру программы Statistica. Выберем меню Statistics, модуль Basic Statistics, процедуру Difference tests: r, %, means (Другие тесты). Подставив соответствующие параметры для каждой из двух групп в диалоговое окно и выполнив расчет, мы получим значение «р» (рис.4.6). Рисунок 4.6 Диалоговое окно процедуры Difference tests: r, %, means (Другие тесты) Полученные результаты можно интерпретировать следующим образом: - если р>0,05, то нулевая гипотеза об отсутствии различий средних принимается; - если р<0,05, то нулевая гипотеза отклоняется. жүктеу/скачать 12,32 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|