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    千次阅读 2020-12-20 22:03:11
    第1步:求Z值,标准正态分布表(Z值表)的计算:标准正态分布表临界值计算:将公式复制、粘贴至Excel的公式编辑栏中就可以直接得到计算结果。记得代入具体的α值,并且在公式前面加英文状态下的等号,否则得不到计算...

    使用

    Excel

    软件计算最方便,不需要查任何统计学表格

    !

    1

    步:求

    Z

    值,标准正态分布表(

    Z

    值表)的计算:

    标准正态分布表临界值的计算:

    将公式复制、粘贴至

    Excel

    的公式编辑栏中就可以直接得到计算结果。

    记得代入具体的

    α

    值,并且在公式前面加英文状态下的等号,否则得不到计算结果!

    2

    . P

    值的计算:

    如果你已经计算好了

    Z

    值,可以按以下公式直接计算出

    P

    值,也不需要查表:

    注意,如果

    Z

    值为负值,应该取绝对值后再代入以上公式,或者使用

    NORMSDIST(Z

    )

    代替

    1-NORMSDIST(Z

    )

    例如

    NORMSDIST(-1.64)=0.05 Zα

    称为标准正态分布的临界值,

    t(α,n-1)

    称为

    t

    分布(

    student

    分布)的临界值。

    P

    值计算公式

    【双侧】

    NORMSINV(1-

    α

    /2)

    ,例如

    NORMSINV(1-

    展开全文
  • daisyqian回答于:2018-10-01...标准正态分布表临界值计算:NORMSINV(1-α/2) 【双侧】,例如NORMSINV(1-0.05/2)=1.959963985NORMSINV(1-α) 【单侧】,例如NORMSINV(1-0.05)=1.644853627你将我的公式复制、粘贴至...

    daisyqian

    回答于:2018-10-01

    使用Excel软件计算最方便,不需要查任何统计学表格!

    1、标准正态分布表(Z值表)的计算:

    a.标准正态分布表临界值的计算:

    NORMSINV(1-α/2) 【双侧】,例如NORMSINV(1-0.05/2)=1.959963985

    NORMSINV(1-α) 【单侧】,例如NORMSINV(1-0.05)=1.644853627

    你将我的公式复制、粘贴至Excel的公式编辑栏中就可以直接得到计算结果。记得代入具体的α值,并且在公式前面加英文状态下的等号,否则得不到计算结果!

    b. P值的计算:

    如果你已经计算好了Z值,可以按以下公式直接计算出P值,也不需要查表:

    【双侧】P值=(1-NORMSDIST(Z值))*2,例如(1-NORMSDIST(1.96))*2=0.024997895*2=0.05

    【单侧】P值=1-NORMSDIST(Z值),例如1-NORMSDIST(1.96)=0.024997895=0.025

    注意,如果Z值为负值,你应该取绝对值后再代入以上公式,或者使用NORMSDIST(Z值)代替1-NORMSDIST(Z值)。例如NORMSDIST(-1.96)=0.024997895

    Zα称为标准正态分布的临界值,t(α,n-1)称为t分布(student分布)的临界值,这两个值可以通过查统计学教科书附表而取得,也可以按我回答的“标准正态分布表临界值的计算”项下的公式计算。我以你p1-p2的例子来说明。你的例子是要比较2个率是否来自同一个总体(也就是2个率p1、p2是否相等)。在这里,原假设H0一般是p1、p2相等,对应的备择假设H1是p1、p2不等,则有

    Z=(p1-p2)/sqrt[p1×(1-p1)/n1+p2×(1-p2)/n2]

    sqrt代表开平方,n1、n2分别代表2分样本的样本量

    得到Z值后,可以按照我回答的“P值的计算”项下的公式计算P值,当P值<0.05时(有时是0.01,有时是0.10,依行业习惯而定)拒绝原假设H0,否则就接受H0,这是各种统计软件使用的方法。

    也可以通过统计学教科书附表查找Z0.05(有时是Z0.01,有时是Z0.10,依行业习惯而定)的双侧临界值,当|Z|>Z0.05时拒绝原假设H0,否则就接受H0,这是各种统计教科书使用的方法。

    不同场合下Z值的计算公式有所不同,你可以寻找统计假设检验的知识好好看一看。这种方法一般称为u检验,在总体标准差已知的情况下使用。

    在总体标准差未知而样本标准差已知的情况下,则需要使用t检验,其计算过程与u检验完全形同。

    展开全文
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    在上两期课程中,我们详细讲解了SPSS计算均值和单样本T检验的操作。上述两种方法是对单一样本进行的均值分析和比较。单一样本指的是同一类型或者同一组别的样本,比如男性,或者一班。

    当我们要进行2类样本或者2组样本的比较的时候,就需要用到独立样本 T检验。

    但是需要注意的是,这里需要这两类样本之间相互独立,而不能是相互相关,比如男性和女性,相互独立的。下面我们通过实际案例数据来详细讲解独立样本T检验的操作步骤及结果解读。

    我们搜集了31例患者的相关数据,我们要比较不同性别分组的身高的差异(图1)

    2a59ab4dafa9da8072c20181460e415a.png

    图1

    独立样本t检验操作步骤:

    ①点击“分析”--“比较平均值”--“独立样本t检验”(图2)

    0c2034a5d06fa8135a702e0928a68b67.png

    图2

    ②将身高选入右侧检验变量,将性别选入分组变量(图3)

    f42ad8c49fd76e353c1d063f14c013a0.png

    图3

    ③点击“定义组”,设置性别的分组编码(图4),然后点击确定进行运算

    c65903ec30f6ef0d05db032ef00fbdf9.png

    图4

    ④结果分析

    556588c7d0e1c596ba30dd69d5b21335.png

    图5

    由上表(图5)看出:一般描述统计表给出男性8个,女性22个,平均身高分别为167.88和163.36。而这两者之间是否存在显著的差异还要进一步看下面的结果

    1fd87b16dd053ef6029ff780f347b958.png

    图6

    这里要仔细讲解一下,关于独立样本t检验,这里和单样本t检验的结果不同。这里的结果是基于2种不同的假设会有2种结果。

    基于来莱文方差等同性检验,如果方差齐,就选择第一行的T检验结果,如果方差不齐则接受第二行的T检验结果。这里判定方差齐性的标准为莱文方差等同性检验的显著性,基于本例为0.005<0.05,意味着原假设方差齐不成立,接受备选假设方差不齐。因此这里的T检验结果为:T=2.662,P=0.026<0.05。

    基于以上分析得出,不同性别的身高均值存在显著的差异,结合均值得出,男性身高均值显著高于女性。

    需要注意的是,这里的被检验变量年龄同样需要服从正态分布,关于如何检验正态性,可以查阅前期的课程。

    以上就是本期全部内容哦,我们将持续推出更多实用的生物医药统计课程,涵盖SPSS、Meta、Stata、GraphPad、SAS、R、NoteExpress、EndNote、Revman等数据统计分析软件及统计学方法!敬请关注哦!

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    版权说明:本文系杏花开生物医药统计原创文章。

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