内容发布更新时间 : 2024/12/25 0:52:44星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。
Group A - Control
F FUTAILP T DF TUTAILP 7.41049 .0048427 2.59576 17.0000 .0094223 7.41049 .0048427 2.70819 11.6076 .0097563
方差齐性检验的结果表明，两者的方差不具齐性，应使用上表中的第二行结果，方差不具齐性时的t检验。t＝2.708 19，df＝11.607 6，t的显著性概率P＝0.009 756 3，P <0.01，结论是拒绝H0，A组药物对改善病程有极显著的作用。 （2）B组与对照组比较：
T-Test for Non-Primal Data
Group B - Control
F FUTAILP T DF TUTAILP 1.44981 0.29496 0.80702 17.0000 0.21540 1.44981 0.29496 0.79880 15.6533 0.21818
方差齐性检验指出，方差具齐性。t＝0.807 02，df＝17，t的显著性概率P＝0.215 40，P >0.05。结论是尚无足够的理由拒绝H0。因此，B组药物对改善病程的效果不显著。
5.17 一项为促进肺癌筛查的非专业健康顾问培训项目，共有79名不同背景的人员参加。培训结束后，她（他）们对培训手册中的各项内容进行了评价，有46人认为手册中所提供的信息非常有用，34人认为手册中的家庭作业非常有用[14]。请检验培训人员对这两项内容的评价差异是否显著？
答：
H0：φ1＝φ2 HA：φ1≠φ2 所用程序如下：
options nodate; data binomial;
input n1 y1 n2 y2;
mp=(y1+y2)/(n1+n2);
u=(abs(y1-y2)-0.5-mp*abs(n1-n2))/sqrt(mp*(1-mp)*(n1+n2)); utailp=1-probnorm(u); keep u utailp; cards;
79 46 79 34 ;
proc print; id u;
var utailp;
title 'Significance Test for Binomial Data'; run;
结果见下表： 。
Significance Test for Binomial Data
U UTAILP 1.82993 0.033630
本例为双侧检验，当显著性概率P <0.025时拒绝H0，统计量u的显著性概率P＝0.033 63，P >0.025。因此，尚无足够的理由拒绝H0，培训人员对这两项的评价无显著性差异
5.18 加入抗生素后的几个小时内，多形核白细胞迅速地提高了对Borrelia螺旋体的吞噬速度，在此期间血浆中螺旋体的总数明显减少。设计一实验：将被Borrelia螺旋体感染的血液，放在37℃培养两小时。在此期间，吞噬细胞不断地增加。如果在被感染的血液中添加青霉素G和四环素可促进吞噬细胞进一步地增加。以下是在感染的血液中分别添加青霉素G、四环素和不添加抗生素的三个处理，在培育两小时后多形核白细胞的个数[15]：
处 理 添加青霉素G组 添加四环素组 不添加抗生素组
y
31.7 26.7 12.7
s 0.7 4.1 2.9 n 100 100 100
检验添加抗生素是否显著提高多形核白细胞的数量？
答：首先，假定总体近似服从正态分布（文献中没有给出）。 方差齐性检验的统计假设为：
H0：?1??2HA：?1??2
根据题意，本题之平均数差的显著性检验是单侧检验，统计假设为：
H0：?1??2HA：?1??2
（1）添加青霉素G组（组1）与对照组（组2）间的比较：
T-Test for Non-Primal Data
Penicillin G - Control
F FUTAILP T DF TUTAILP 17.1633 0 63.6881 198.000 0 17.1633 0 63.6881 110.497 0
从结果中可以看出，显然方差不具齐性。此时的df＝110.497，P值为0，结论是添加青霉素G后，极显著地提高了多形核白细胞的数量。 （2）添加四环素组（组1）与对照组（组2）间的比较：
T-Test for Non-Primal Data Tetracycline - Control
F FUTAILP T DF TUTAILP 1.99881 .00033282 27.8776 198.000 0 1.99881 .00033282 27.8776 178.228 0
方差不具齐性，应使用方差不具齐性的t检验。统计量t的显著性概率P＝0，拒绝H0。说明添加四环素后，极显著地提高了多形核白细胞地数量。
5.19 用免疫抑制药物单独或配伍处理被单纯疱疹病毒感染的小鼠，以下是用免疫抑制
[16]
药物CTS和CTS+ATS处理小鼠，其红斑持续的天数：
y/d 处 理 s/d n
单独使用CTS 4.66 3.56 72 混合使用CTS＋ATS 9.04 6.87 53 注：CTS：cellophane tape stripping，透明胶带剥离。
推断两种不同处理，在红斑持续天数上的效应差异是否显著？ 答：首先，假定总体近似服从正态分布（文献中没有给出）。
方差齐性检验的统计假设为：
H0：?1??2HA：?1??2
根据题意，本题之平均数差的显著性检验是双侧检验，统计假设为：
H0：?1??2HA：?1??2
程序前面已经给过，这里不再给出，只给出结果。
T-Test for Non-Primal Data
F FUTAILP T DF TUTAILP 3.72403 .00000018902 4.63436 123.000 .000004492
3.72403 .00000018902 4.24119 72.514 .000032349
首先，可以判断出方差不具齐性。这时的t＝4.241 99，df＝72.514，检验统计量t的显著性概率P＝0.000 032 349，远远小于0.005，拒绝H0。结论是：CTS单独使用与CTS+ATS混合使用，在红斑持续天数上的差异极显著。
5.20 一项关于手术后患者药物直接从小肠吸收的研究，得到下表中的结果[17]（节录的一部分）：
药物代谢动力学参数：口服庆大霉素80 mg后的Cmax和MRT
受试者 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12
Cmax / （?g · mL-1*） 手术前 3.8 11.6 4.8 4.9 5.9 6.7 3.3 7.8 3.3 5.5 7.6 6.3
手术后 4.3 9.4 2.7 5.2 4.8 4.1 3.7 6.0 6.6 4.6 4.8 4.0
MRT** / min 手术前 137 110 172 98 144 122 138 101 244 121 93 119
手术后 108 91 455 85 132 126 122 94 85 133 112 150
注：*Cmax：maximum plasma concentration achieved（达到的最大血浆浓度）。 **MRT：mean residence time （平均残留时间）。
答：
H0：?d?0?d?0 HA：（1）检验Cmax：
因数据无法进行正态性变换，需用非参数统计。这里从略。 （2）检验MRT：
数据严重偏离正态性，无法进行正态性变换，需用非参数统计。这里从略。
（注：遇到这种情况应分析造成严重偏离正态性的原因。是整个趋势？还是个别数据？如果是个别数据，还要从生物学角度分析出现这种情况的原因。）
5.21 根据IKDC（international knee documentation committee）膝盖损伤客观评分标准，评价了外科手术前和手术24个月后膝盖退行性变异的得分。共有32名患者接受手术，术前
[18]
评分属于近似正常者6人，术后为15人；推断手术效果是否显著？
答：H0：φ1＝φ2
HA：φ1≠φ2
程序与17题相似，不再给出过程。以下是计算的结果：
Significance Test for Binomial Data
U UTAILP 2.26290 0.011821
P <0.05，手术效果是显著的。
5.22 一项旨在研究夜间血液透析，在肉毒碱代谢上短期效果的工作。给出了采用常规透析方法和在夜间透析方法，患者的一些生化指标[19]。以下仅摘录了其中的白蛋白。 CHD* NHD**
1 41 39 2 35 40 3 41 39 4 39 37 5 38 35 6 35 37 7 36 39 8 37 37 9 42 39
注：*CHD：常规的血透析。 **NHD：在夜间血透析。 对于白蛋白，采用不同的透析方式，所得结果差异是否显著？
答：
H0：?d?0病人序号
白蛋白/（g · L-1）
?d?0 HA： SAS程序为：
options nodate; data sorty;
input y1 y2 @@; y=y1-y2; cards;
41 39 35 40 41 39 39 37 38 35 35 37 36 39 37 37 42 39 ;
proc sort; by y; data norm; n=9;
do i=1 to n by 1;
p=(i-1/3)/(n+1/3); u=probit(p); output ; end; data combine;
merge sorty norm ; symbol v=star; proc gplot; plot y*u; run;
proc means n mean stderr t prt;
var y;
title1 'Paired T-Test: Albumin' ; run;
从正态概率图可以看出，分布稍有负偏和负的峭度，但还可以认为是近似服从正态分布的。计算结果如下：
Paired T-Test: Albumin
Analysis Variable : Y
N Mean Std Error T Prob>|T| ----------------------------------------------------- 9 0.2222222 0.9686442 0.2294157 0.8243 -----------------------------------------------------
t的双侧显著性概率P＝0.824 3，显然两种透析方法之间的差异是不显著的。
5.23 女性在绝经前后很多生理指标都发生了改变，下面摘录了体重指数（BMI）,血清瘦素（Lep）和血清雌二醇（E2）含量。其中的Lep和E2的原始数据不符合正态分布，因此做了对数变换，下面给出的数据是经对数变换后的结果[20]（平均数±标准差）：
样本含量
（n）
22 70
BMI
Lep E2
/（mg · L-1） /（pmmol · L-1） 0.91±0.18 0.87±0.25
2.27±0.16 2.05±0.18
绝经前
绝经后 23.40±3.08 24.90±3.18
请推断，上述指标在绝经前和绝经后个体之间变差的差异是否显著？
答：可以使用本章第10题的程序，只利用其中方差齐性检验部分，不考虑对平均数的检验。统计假设为：
H0：?1??2HA：?1??2 （1）“体重指数”结果见下表：
F-Test for Non-Primal Data: BMI
F FUTAILP T DF TUTAILP 1.06599 0.45375 1.94397 90.0000 0.027511
1.06599 0.45375 1.97700 36.1918 0.027849
（2）“Lep”结果见下表：
F-Test for Non-Primal Data: Lep
F FUTAILP T DF TUTAILP