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Excel的统计分析 t-检验与方差分析,预防医学教研室 卢芸,Excel 的主要工作界面由如图所示：,一、Excel 2007/2010的工作界面概况,Office 按钮,标题栏,功能区,工具表区,状态栏,Excel 功能区界面,设置数据分析模块,单击Excel工作界面左上角的Office按钮 或者 ，可以打开“文件”菜单。单击菜单底部的 按钮或者按钮 可以设置Excel 选项。,设置数据分析模块,弹出“加载宏”对话框，勾选全部选项，如图所示，点击确定，然后查看功能区的“数据”右上角出现了新的一列,二、Excel 的统计分析功能,6. 方差分析 7. 相关分析 8.回归分析 9. 时间序列分析 10. 聚类/判别分析 11.非参数检验,1. 抽样与随机数发生器 2. 数据分组与频数统计 3. 描述性统计分析 4. 参数估计 5. 双样本假设检验 （t-检验、z检验、F-检验）,计量资料统计推断的基本方法,t 检验 z 检验 方差分析,7,2019/11/8,二、t - 检验,t 检验（t-test）又称亦称student t-检验（Students t test） 主要用于样本含量较小（例如n30），总体标准差未知的正态分布资料。在SPSS统计软件中用于： 小样本均数与总体均数的比较； 配对资料的比较; 两样本均数的比较。 t 检验对象的要求：独立、正态、方差齐。,Excel 中的 t-检验应用于,案例1,为比较新旧两种肥料对产量的影响，某研究者选择了面积相等、土壤等条件相同的40块田地，分别施用新旧两种肥料，得到的产量数据如图所示，比较新肥料获得的平均产量是否与旧肥料获得的平均产量相等？,step 1,在“数据”选项卡中单击“数据分析”按钮,step 2,直接在“描述统计”对话框中的“输入区域”文本框中输入“A2:A21”，表示对旧肥料的产量的统计描述；然后重复上述两步操作再在“输入区域”文本框中输入“B2:B21”，表示对新肥料的产量的统计描述。,step 3,在“数据”选项卡中单击“数据分析”按钮,step 4,选择“t检验双样本异方差检验”分析工具，单击“确定”按钮 ，弹出“t检验双样本异方差检验”对话框。,step 5,也可直接在“t检验：双样本异方差检验”对话框中的“变量1的区域”文本框中输入“A2:A21”，表示旧肥料的产量；在变量2的区域”文本框中输入“B2:B21”，表示新肥料的产量；在“假设平均差”中输入0。,step 6,在“输出选项”中单击“输出区域”，并在后面的文本框中选择想要输出的某单元格或默认新工作表组后，单击“确定”按钮 即可完成。,案例2,现有12名志愿受试者服用某减肥药，服药前和服药后一个疗程各测量1次体重（Kg），数据如图所示。试分析服用该减肥药前后的体重有无变化。,step 1,在“数据”选项卡中单击“数据分析”按钮,step 2,选择“t检验：平均值的成对二样本”分析工具，单击“确定”按钮 ，弹出“t检验：平均值的成对二样本”对话框。,直接在“t检验：平均值的成对二样本”对话框中的“变量1的区域”文本框中输入“A2:A13”，表示服药前测得的体重；在变量2的区域”文本框中输入“B2:B13”，表示服药后测得的体重；在“假设平均差”中输入0。,step 3,在“输出选项”中单击“输出区域”，并在后面的文本框中选择想要输出的某单元格或默认新工作表组后，单击“确定”按钮 即可完成。,step 4,在“输出选项”中单击“输出区域”，并在后面的文本框中选择想要输出的某单元格或默认新工作表组后，单击“确定”按钮 即可完成。,三、方差分析,方差分析的基本思想： 把全部观察值间不同（变异），按设计和需要分解成两个或多个部分，然后将各部分的变异与随机误差进行比较，判断各部分的变异是否具有统计学意义。,方差分析的目的： 通过数据分析找出对某复杂事物有显著影响的因素，各因素之间的相互作用，以及显著影响因素的最佳水平等。,根据实验设计分类,Excel 统计分析,（一）单因素方差分析,单因素方差分析仅研究了单个研究因素，该因素可有多个水平（如果只有2个水平就用t-检验），如果在实验中按随机化原则将受试对象随机分配到一个研究因素的多个水平中去，然后观察实验效应，通过分析处理组均数之间的差别，推断试验中所代表的多个总体均数间是否存在差别。,数据结构,案例 3,以某科室将20名外科医生经A、B、C 3种不同伤口缝合方式培训后缝合相同创面伤口所花的时间数据为例，20名外科医生缝合相同创面伤口所花的时间的原始数据如图所示，通过样本数据比较A、B、C 3种不同的缝合方式对伤口缝合完成时间的多少是否有显著影响。,step 1,单因素方差分析,step 2,输入区域：A3:C11,step 3,F临界值,（二）双因素方差分析,双因素方差分析对应的是两因素试验。在双因素试验中，试验的结果同时受两个因素的影响，这两个因素分别称为行因素和列因素。,数据结构,1. 无重复的双因素方差分析,无重复：不考虑两个影响因素之间的相互影响。,案例4,某实验室做实验，按照体重的轻重将30只同性别老鼠分为6组，5只老鼠设为一组，分别用5种方法染尘，测得的各鼠全肺湿重数据见下图，分析不同的处理方法度全肺湿重有无影响。,step 1,无重复双因素分析,step 2,B2:F7,step 3,2. 可重复的双因素方差分析,如果两个因素对因变量的影响是独立的，但如果两个因素搭配在一起会对因变量产生一种新的效应，就需要考虑交互作用对因变量的影响，此时可用可重复的双因素方差分析。,析因设计方差分析,交叉设计方差分析,可重复,案例5,A、B两种药物联合应用对红细胞增加数的影响，数据见下图，判断哪一种用药方法疗效更好。,step 1,可重复双因素分析,step 2,B3:C8,A2:C8,step 3,误差,Thanks For You Attention !,
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