医学统计学第四版各章例题SAS与STATA实现第三章Word文档格式.docx
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5.71
173.19
58
166.44
4.93
162.91
169.97
9
167.17
8.26
16L27
173.08
59
68
4.52
16545
17L91
10
166.13
5.24
1623S
169.87
60
40
6.95
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173.37
11
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6.42
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61
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630
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4.34
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13
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63
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14
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3.64
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65
66
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17
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5.31
165.51
173.11
1S
167.65
2.79
165.65
169.65
168.46
16302
171.90
19
166.51
5.39
162.65
170.36
69
168.60
5.4S
164,68
172.52
•20
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3.19
16L00
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21
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71
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5.19
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5.27
163$8
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8.22
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23
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4.61
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73
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4.89
164.53
171.53
24
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7.74
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178.15
74
5.00
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25
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4.12
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75
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8.36
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175,14
26
165.19
4.41
162.04
168.34
*76
171.27
4.99
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27
168.80
7.68
16331
174.30
77
36
165,14
171.58
28
167如
2.58
166.14
169.83
78
168.50
3.55
165,96
171,04
29
168.41
3.43
170.86
79
168.08
5.33
164.27
30
167.75
7.53
162.36
173.13
80
4.71
162.14
168.88
♦31
164.25
4.30
161.17
167.33
S1
167.59
3.73
164.93
17026
32
166.42
16271
170.13
*82
171.12
4.40
167.98
174,27
33
166.90
163.74
170.05
83
165.92
5.11
162.26
34
166.77
163&
169&
16786
4.44
164.69
35
165.77
5.34
161.95
85
167.43
6.15
163.03
171.83
16442
6.63
15938
168.86
86
16790
6.13
163.51
172.28
37
4.20
166.82
172.84
87
633
163.06
172.12
38
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4.01
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168.02
88
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4.60
16445
17L03
39
166.59
6.20
1623
171.03
89
167.40
8.27
161.49
173.32
3.56
163.10
168.20
90
167.1S
6.00
162.89
171.48
41
165.72
4.17
162.74
168.71
91
16643
3.87
163.66
169,21
42
166.22
7.44
1603
171.54
92
166.62
4.08
169.54
43
6.12
163.33
172.09
93
166.30
4.84
162.83
169.76
44
16725
163.50
170.99
94
169.70
5.26
165.94
17345
45
165.69
5.91
161.46
169.92
95
169.17
632
164.65
173.69
46
169.06
5.65
165.03
173.10
96
167.89
6.07
163.54
172.23
76
6.14
16436
173.15
97
167.48
6.03
163.16
171.79
4S
4.54
16539
171.89
98
169.93
4.80
166.50
49
167.72
3.82
164.99
170.45
99
16940
5.57
16342
17339
50
170.39
4.15
16742
173.35
100
5.09
162,06
16933
*:
表该样本资料算得的可信区间未包含已知总体均数167.7cm
例3・5
某医生测量了36洛从事铅作业男性工人的血红蛋白含量,算得加均数为130.83或L,标准
差为25・74g/L.问从事铅作业工人的血红蛋白是否不同于正常成年男性平均值140gzL?
(1)建立检验假设,确定检验水准
Ho:
严3=140g/L,即从事铅作业的男性工人平均血红蛋白含量与正常成年男性平均值
相等
Hl:
/岸MF140弓L即从事铅作业的男性工人平均血红蛋白含量与正常成年男性平均值不等
0=0.05
⑵讣算检验统il嗤
本例«
=36>
乂=130・83g/L,425・74g/L,“o=140g/L。
按公式(3-15)
仟36・1=35
J30.83一斗」38
25.74/后
(3)确定P值,做出推断结论
以仟35、f=—2.138=2.138査附表2的r界值表,因^0,05/235<
2.138v'
o・02/2・35♦
故双尾概率0.02<
P<
0,05o按0=0.05水准,拒绝Ho.接受Hi,有统讣学意义。
结合本题可认为从事铅作业的男性工人平均血红蛋白含量低于正常成年男性。
(1)SAS实现
SAS代码如下:
dataex3_5;
n=36;
s_m=130.83;
std=25.74;
p_m=140;
df=n-l:
t=abs(s_m-p_m)/(std-sqrt(a));
p=(l-probt(t,df))*2;
procprint;
\'
artp:
nm:
结果如下:
Obs
(2)STATA实现
.sumhb
Variable|
Mean
Sid,Dev,
Mm
Max
hb|
130.8333
25.74102
178
.tiesthb=140
\toable1
Std.Err
Std.Dev
[95%Conf.Inten^al]
4.29017
122.1238139.5428
Oiie-sanq>
lettest
mean=meaii(hb)
Ho:
mean=140
-2.1367
例3・6
为比较两种方法对乳酸饮料中脂肪含量测;
4^结果是否不同,随机抽取了10份乳酸饮料
制品,分別用脂肪酸水解法和哥特里一罗紫法测定貝结果如表3・5第(1X3)栏。
问两法测崔结果是否不同?
表3-5两种方法对乳酸饮料中脂肪含量的测崔结果(%)
編号
<
1)
哥特里一罗紫法
⑵
脂肪酸水解法
⑶
差值d
(4X2)73)
0.840
0580
0.260
2
0.591
0509
0.0S2
0.674
0500
0.174
0.632
0316
0.316
0.687
0337
0.350
0978
0517
0.461
0.750
0,454
0.296
8
0730
0512
0.21S
L200
0997
0.203
0.870
0506
0.364
2.724
Hz“a,即两种方法的测定结果相同
血耳工0・即两种方法的测企结果不同
⑵汁算检验统il•量
=10.加2・724,N^=0・8483.7=ZJ/n=2・724/10=0・2724。
0.8483-22空L
叫一=0.1087
10-1
按公式(3-16)
v=i0-l=9
尸°
27247.925,
0J087/710
(3)确企P值,做出推断结论
査附表2的r界值表得P<
0.001o按0=0.05水准,拒绝尿.接受局,有统计学意义。
可认为两种方法对脂肪含量的测定结果不同,哥特里一罗紫法测总结果较高。
SAS代码如下:
严用MEANS作配对资料两个样本均数比较的t检验*/
dataex3_6:
inputxlx2@@;
d=xl・x2:
cards;
0.580
0.509
0.500
0.337
0.978
0.517
0.454
0.730
0.512
1.200
0.997
0.506
procmeanstprt:
vard;
nm;
严用UNIVARIATE过程作配对资料两样本均数比较的t检验*/procunivariatedata=ex3_6;
vard:
MEANSPROCEDURE
分析变量:
d
t值Pr>
|t!
7.93
0001
SAS系统
UNIVARIATEPROCEDURE变&
矩
N均值标准差偏度未校平方和变异系数
0.2724
0.10868119
-0.0337503
0.848322
39.8976451
权重总和观测总和方差峰度校正平方和标准误差均值
2724
0,0118116
0.06565577
01063044
0.03436801
基本统计测度位置均值中位数众数
0.272400
0.278000
变异性标准追方差极差
0.10868
0.01181
037900
四分位极差0.14700
位置检验:
Mu0=0检验
Studentt符号符号秩
••统计量…
-P
值…一
t7.925976Pr>
|t|
Pr>
=|M|0.0020
Pr>
=|S|0.0020
分位数(是义5)分位数100%最大值99%
95%
90%
75%Q3
50%中位数
25%QI
10%
5%
1%
0%最小值
27.5
估il值
0.4610
0.4125
03500
0.2780
0.2030
0.1280
0.0820
极值观测■•…最小值….
最大值
值
观测
0.082
0.218
0364
.ttestxl=x2
'
"
anable|Obs
StdDe\・
〔95%ConfInieml]
X1110
.7952
.0583003
.1843618
.6633155.9270845
x2|10
.5228
.0588125
.1859814
.389757.655843
diff|10
.2724
.034368
.1086812
1946542.3501458
niean(diff)=mean(xl
■x2)
t=7,9260
meaa(di3)=0
degreesoffreedom=9
Ha:
<
0
Ha
:
meaii(difl£
)!
=
mean(difi)>
Pr(T<
t)=LOOOO
P论T|
>
|t|)=0,0000
PrCT>
1)=0.0000
.gend=xl-x2
.ttestd=0
Variable|Obs
Std.Err.
Std.De\*.
[95%Conf.Inien^al]
d|10
.1946542.3501458
mean=meaii(d)
Pairedttest
mean=0
degreesoffreedom=
Pr(T>
t)=0.0000
Pr(T<
t)=LOOOO
例3・7
为研究国产四类新药阿卡波糖胶囊的降血糖效果,某医院用40名n型糖尿病病人进行同期随机对照试验。
研究考将这些病人随机等分到试验组(用阿卡波糖胶囊)和对照组(用拜唐苹胶囊),分别测得试验开始前和8周时的空腹血糖,算得空腹血糖卜•降值见表3・6,能否认
为该国产四类新药阿卡波糖胶囊与拜膚苹胶囊对空腹血糖的降糖效果不同?
表3-6阿卡波糖胶囊组和拜唐苹胶囊组空腹血糖卜•降值(mm&
L)
阿卡波糖胶囊组必
-070
•5.60
2.00
2.80
0.70
3.50
4.00
5・80
7.10
•050
(hi=20)
2・50
•1.60
1.70
3.00
0.40
-1.40
拜唐苹胶囊组上
3.70
6.50
5.20
0.80
0.20
0.60
340
6.60
-1.10
(”2・20)
3.80
L60
2.20
1.20
3.10
-2.00
Hz“LM,即阿卡波糖胶囊组与拜唐苹胶囊组空腹血糖下降值的总体均数相等
Hz“iHM,即阿卡波糖胶囊组与拜膺苹胶囊组空腹血糖下降值的总体均数不等
今算得阿卡波糖胶囊组空腹血糖下降值均数X|=2・0650(minoL'
l),标准差
Si=3・0601(uimol/L);
拜唐苹胶囊组空腹血糖卞降值均数2.6250(nmiolL),标准差
S,=24205(inmol/L)a按公式(3・18)
乂一¥
()650—2.6250—冋JSf+S;
J3.O6OF+2.4205,
v=«
i+n2-2=2(«
-l)=2(20-l)=38
以1=38、t=-0-642=0-642,査附表2的/界值表得P>
0.50.按a=(M)5水准,
不拒绝Hq,无统计学意义。
还不能认为阿卡波糖胶囊与拜腐苹胶囊对空腹血糖的降糖效果不同。
dataex3_7:
inputX@@;
if_n_<
21thenc=l;
elsec=2:
-070-5,602,002,800.703.504.005.807.10-0.50
2.50-L60L703.000404.504602.506.00-1.40
3.706.505.005200.800.200.603.406.60-1.10
6.003.802.001.602.002.201.203.101.70-2.00
procnesi;
varX;
classc;
run:
TheTTESTProcedure
\^able:
X
StdDe:
・
StdErr
Minimum
Maximum
20
10650
3.0601
0.6S43
■5.6000
7,1000
2,6250
2.4205
05412
■2.0000
6.6000
■05600
2.7589
0.8724
Method
95%CLMean
StdDev
95%CLStdDev
2,0650
0632S3.4972
3,0601
2.32724.4696
1.492237578
24205
LS40S3,5353
Di£
F(l-2)
Pooled
-05600
■2.32621.2062
2・7589
225473.5556
f(l-2)
SatterthTT-aite
05600
23293L2093
Metiiod
\^aiices
DF
|tl
Equal
-0,64
0.5248
Unequal
36.086
064
0.5250
EqualityofX^nances
MumDF
DenDF
F\yuePr>
F
FoldedF
1.600.3153
.nestxl=x2jinp
l\vo-samplettestwichequalvariances
[95%ConfImerval]
xl|
2.065
.6842697
3,060147
•6328071
3.49刀93
x2|
2.625
.54124
2420499
1.492172
3.757828
combmed|
2.345
•4329231
2.738046
1.46933
3.22067
&
ff|
•・56
•8724482
-2326179
1206179
06419
diff=mean(xl)-inean(x2)
.stackxlx2,into(x).rename.stackgroup.ttestx.by(group)
l\vo-samplettestuirhequalvariances
Group1
Std,Err
SuJ.Dev,
(95%Conf.Interval]
ll
3497193
2|