Stata软件基本操作和数据分析入门.docx
《Stata软件基本操作和数据分析入门.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《Stata软件基本操作和数据分析入门.docx（21页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。
Stata软件基本操作和数据分析入门
Stata软件基本操作和数据分析入门
第四讲两组计量资料平均水平的统计检验
一、配对设计的平均水平检验
统计方法选择原则:
如果配对的差值服从近似正态分布（小样本）或大样本，则用配对t检验
小样本的情况下，配对差值呈明显偏态分布，则用配对秩符号检验（matched-pairssigned-rankstest）。
例110例男性矽肺患者经克矽平治疗，其血红蛋白（g/dL）如下:
表10例男性矽肺患者血红蛋白值（g/dL）病例号12345678910治疗前11.315.015.013.512.810.011.012.013.012.3治疗后14.013.814.013.513.512.014.711.413.812.0问:
治疗前后的血红蛋白的平均水平有没有改变这是一个典型的前后配对设计的研究（但不提倡，因为对结果的解释可能会有问题）
Stata数据输入结构
X1X2
11.314
1513.8
1514
13.513.5
12.813.5
1012
1114.7
1211.4
1313.8
12.312
操作如下:
gend=x1-x2产生配对差值的变量d
sktestd正态性检验
正态性检验结果如下:
.sktestd
Skewness/KurtosistestsforNormality
-------joint------
Variable|Pr（Skewness）Pr（Kurtosis）adjchi2
（2）Prob>chi2
-------------+-------------------------------------------------------
d|0.2790.7741.430.4885
正态性检验的无效假设为:
资料正态分布
相应的备选假设为:
资料非正态分布
=0.05，由于正态性检验的P值=0.40189>>,，故可以认为资料近
似服从正态分布。
ttestd=0配对t检验:
H:
=0vsH:
0，0d1d
=0.05
结果如下:
One-samplettest
------------------------------------------------------------------------------Variable|ObsMeanStd.Err.Std.Dev.[95%Conf.Interval]---------+--------------------------------------------------------------------
d|10-.6799999.52042721.645735-1.857288.4972881------------------------------------------------------------------------------Degreesoffreedom:
9
Ho:
mean（d）=0
Ha:
mean<0Ha:
mean~=0Ha:
mean>0
t=-1.3066t=-1.3066t=-1.3066
P|t|=0.2237P>t=0.8881
P值=0.2237>,，故认为治疗前后的血红蛋白的平均数差异没有统计
学意义。
即:
没有足够的证据可以认为治疗前后的血红蛋白的总体平
均数不同。
如果已知差值的样本量，样本均数和样本标准差，可以用立即命令如
下（如，已知样本量为10，差值的样本均数为-0.66，差值的标准差
为1.65，则输入命令如下:
ttesti样本量样本均数样本标准差0
本例为:
ttesti10-0.661.650
得到下列结果如下:
.ttesti10.661.650
One-samplettest
------------------------------------------------------------------------------
|ObsMeanStd.Err.Std.Dev.[95%Conf.Interval]---------+--------------------------------------------------------------------
x|10.66.52177581.65-.52033891.840339------------------------------------------------------------------------------Degreesoffreedom:
9
Ho:
mean（x）=0
Ha:
mean<0Ha:
mean~=0Ha:
mean>0
t=1.2649t=1.2649t=1.2649
P|t|=0.2377P>t=0.1188
结果解释与结论同上述相同。
如果对于小样本的情况下，差值不满足正态分布，则用
Match-Sign-ranktest，操作如下:
signrank差值变量名=0
假如本例不满足正态分布（为了借用上例资料，而假定的，实际上本
例满足正态分布）则
H:
差值的中位数,00
（其意义是治疗前的血红蛋白配大于治疗后的血红蛋白的概率,治疗
前的血红蛋白小于治疗后的血红蛋白的概率）
H:
差值的中位数01
=0.05
本例为signrankd=0
Wilcoxonsigned-ranktest
sign|obssumranksexpected-------------+---------------------------------
positive|41827
negative|53627
zero|111-------------+---------------------------------
all|105555unadjustedvariance96.25
adjustmentforties0.00
adjustmentforzeros-0.25
----------
adjustedvariance96.00
Ho:
d=0
z=-0.919
Prob>|z|=0.3583
P值=0.3583>>，故没有足够的证据说明两个总体不同。
二、平行对照设计的两组资料平均水平统计检验
统计方法选择原则:
如果两组资料的方差齐性和相互独立的，并且每组资料服从正态
分布（大样本资料可以忽略正态性问题），则用成组t检验，否则可
以用成组Wilcoxon秩和检验。
例2为研究噪声对纺织女工子代智能是否有影响，一研究人员在
某纺织厂随机抽取接触噪声95dB（A）、接触工龄5年以上的纺织
女工及同一单位、条件与接触组相近但不接触噪声的女职工，其
子女（学前幼儿）作为研究对象，按韦氏学前儿童智力量表（中
国修订版）测定两组幼儿智商，结果如下。
问噪声对纺织女工子
代智能有无影响,（接触组group=0，不接触组group=1）
资料及其结果如下:
groupx079093091092094077093074091010108307308801020900100081091083010608407808709501011101110011141861106110711071941891104
198
1110
189
1103
189
1121
194
195
192
1109
198
198
1120
1104
1110
方差齐性检验
H,:
vsH:
012112
=0.1
两组方差齐性的检验命令（仅适合两组方差齐性检验）
sdtestx,by（group）
Varianceratiotest
------------------------------------------------------------------------------
Group|ObsMeanStd.Err.Std.Dev.[95%Conf.Interval]---------+--------------------------------------------------------------------
0|2589.081.8229289.1146485.3176692.84234
1|25101.521.9009829.50491197.59657105.4434---------+--------------------------------------------------------------------combined|5095.31.57745611.154392.1299898.47002------------------------------------------------------------------------------
Ho:
sd（0）=sd
（1）
F（24,24）observed=F_obs=0.920
F（24,24）lowertail=F_L=F_obs=0.920
F（24,24）uppertail=F_U=1/F_obs=1.087
Ha:
sd（0）（1）Ha:
sd（0）~=sd
（1）Ha:
sd（0）>sd
（1）
PF_U=0.8389P>F_obs=0.5805
P值=0.8389>>,，因此可以认为两组方差齐性的。
正态性检验:
H:
资料服从正态分布vsH:
资料偏态分布01
=0.05
每一组资料正态性检验
sktestxifgroup==0
Skewness/KurtosistestsforNormality
-------joint------
Variable|Pr（Skewness）Pr（Kurtosis）adjchi2
（2）Prob>chi2
-------------+-------------------------------------------------------
x|0.9270.3261.050.5926
.sktestxifgroup==1
Skewness/KurtosistestsforNormality
-------joint------
Variable|P
升级会员 