t檢驗、u檢驗、卡方檢驗、F檢驗、方差分析

1、統(tǒng)計中經(jīng)常會用到各種檢驗，如何知道何時用什么檢驗呢，根據(jù)結(jié)合自己的工作來說一說：t檢驗有單樣本t檢驗，配對t檢驗和兩樣本t檢驗。單樣本t檢驗：是用樣本均數(shù)代表的未知總體均數(shù)和已知總體均數(shù)進行比較，來觀察此組樣本與總體的差異性。配對t檢驗：是采用配對設(shè)計方法觀察以下幾種情形，1,兩個同質(zhì)受試對象分別接受兩種不同的處理；2,同一受試對象接受兩種不同的處理；3,同一受試對象處理前后。u檢驗：t檢驗和就是統(tǒng)計量為t,u的假設(shè)檢驗，兩者均是常見的假設(shè)檢驗方法。當樣本含量n較大時，樣本均數(shù)符合正態(tài)分布，故可用u檢驗進行分析。當樣本含量n小時，若觀察值x符合正態(tài)分布，則用t檢驗（因此時樣本均數(shù)符合t分布），

2、當x為未知分布時應采用秩和檢驗。F檢驗又叫方差齊性檢驗。在兩樣本t檢驗中要用到F檢驗。從兩研究總體中隨機抽取樣本，要對這兩個樣本進行比較的時候，首先要判斷兩總體方差是否相同，即方差齊性。若兩總體方差相等，則直接用t檢驗，若不等，可米用t'檢驗或變量變換或秩和檢驗等方法。其中要判斷兩總體方差是否相等，就可以用F檢驗。簡單的說就是檢驗兩個樣本的方差是否有顯著性差異這是選擇何種T檢驗（等方差雙樣本檢驗，異方差雙樣本檢驗）的前提條件。在t檢驗中，如果是比較大于小于之類的就用單側(cè)檢驗，等于之類的問題就用雙側(cè)檢驗?？ǚ綑z驗是對兩個或兩個以上率（構(gòu)成比）進行比較的統(tǒng)計方法，在臨床和醫(yī)學實驗中應用十分

3、廣泛，特別是臨床科研中許多資料是記數(shù)資料，就需要用到卡方檢驗。方差分析用方差分析比較多個樣本均數(shù)，可有效地控制第一類錯誤。方差分析（analysisofvariance,ANOVA）由英國統(tǒng)計學家首先提出，以F命名其統(tǒng)計量，故方差分析又稱F檢驗。其目的是推斷兩組或多組資料的總體均數(shù)是否相同，檢驗兩個或多個樣本均數(shù)的差異是否有統(tǒng)計學意義。我們要學習的主要內(nèi)容包括單因素方差分析即完全隨機設(shè)計或成組設(shè)計的方差分析（one-wayANOVA）：用途：用于完全隨機設(shè)計的多個樣本均數(shù)間的比較，其統(tǒng)計推斷是推斷各樣本所代表的各總體均數(shù)是否相等。完全隨機設(shè)計（completelyrandomdesign）不考

4、慮個體差異的影響，僅涉及一個處理因素，但可以有兩個或多個水平，所以亦稱單因素實驗設(shè)計。在實驗研究中按隨機化原則將受試對象隨機分配到一個處理因素的多個水平中去，然后觀察各組的試驗效應；在觀察研究（調(diào)查）中按某個研究因素的不同水平分組，比較該因素的效應。兩因素方差分析即配伍組設(shè)計的方差分析（two-wayANOVA）：用途：用于隨機區(qū)組設(shè)計的多個樣本均數(shù)比較，其統(tǒng)計推斷是推斷各樣本所代表的各總體均數(shù)是否相等。隨機區(qū)組設(shè)計考慮了個體差異的影響，可分析處理因素和個體差異對實驗效應的影響，所以又稱兩因素實驗設(shè)計，比完全隨機設(shè)計的檢驗效率高。該設(shè)計是將受試對象先按配比條件配成配伍組（如動物實驗時，可按同窩

5、別、同性別、體重相近進行配伍），每個配伍組有三個或三個以上受試對象，再按隨機化原則分別將各配伍組中的受試對象分配到各個處理組。值得注意的是，同一受試對象不同時間（或部位）重復多次測量所得到的資料稱為重復測量數(shù)據(jù)精心整理(repeatedmeasurementdata，對該類資料不能應用隨機區(qū)組設(shè)計的兩因素方差分析進行處理,需用重復測量數(shù)據(jù)的方差分析。方差分析的條件之一為方差齊，即各總體方差相等。因此在方差分析之前，應首先檢驗各樣本的方差是否具有齊性。常用方差齊性檢驗(testforhomogeneityofvarianee)推斷各總體方差是否相等。本節(jié)將介紹多個樣本的方差齊性檢驗，本法由Bartlett于1937年提出，稱Bartlett法。該檢驗方法所計算的統(tǒng)計量服從/分布