在數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)中不僅僅只有 t 檢驗(yàn)??!

多數(shù)同學(xué)們區(qū)分不清各路檢驗(yàn)大神(只能怪自己統(tǒng)計(jì)沒學(xué)好),我們本次將各種檢驗(yàn)一次性區(qū)分清,同時(shí)手把手教大家如何采用 SPSS 檢測(cè)各項(xiàng)檢驗(yàn)。

???

初級(jí)篇(兩樣本比較,u 檢驗(yàn)和 t 檢驗(yàn))

u 檢驗(yàn)(Mann-Whitney U)

情況 1: 當(dāng)總體方差 σ2 已知,無論樣本是大樣本(n≥30)還是小樣本(n<30),樣本平均數(shù)的分布服從正態(tài)分布,用 u 檢驗(yàn)進(jìn)行兩組數(shù)據(jù)的比較。

情況 2: 當(dāng)總體方差 σ2 未知,但樣本數(shù) n≥30,此時(shí)兩兩比較仍用 u 檢驗(yàn)。

例如,在一次跳遠(yuǎn)測(cè)試中,已知 32 位男生成績(jī)和 32 位女生成績(jī),平均值中男生成績(jī)略高于女生成績(jī),想要考察跳遠(yuǎn)成績(jī)中是否與性別有關(guān),因此,我們需要比較兩組數(shù)據(jù)是否具有顯著性差異。

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樣本數(shù)大于 30,因此,我們采用 u 檢驗(yàn),應(yīng)用 SPSS 軟件比較是否具有顯著性

首先,我們需要將男生組定義為 1,將女生組定義為 2;

打開 SPSS,將數(shù)據(jù)輸入,在左下角「變量視圖」中將標(biāo)題分別改為「組別」和「成績(jī)」;

點(diǎn)擊「分析」,「非參數(shù)檢驗(yàn)」,在「舊對(duì)話框」中選擇「2 個(gè)獨(dú)立樣本」。

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我們將學(xué)生的成績(jī)添加入「檢驗(yàn)變量列表」中,將組別加入「分組變量」中;

此時(shí)應(yīng)該定義不同的組,點(diǎn)擊「定義組」,在組 1 中輸入「1」代表男生組成績(jī),組 2 中輸入「2」代表女生組成績(jī);

檢驗(yàn)類型中勾選「Mann-WhitneyU」,點(diǎn)擊「確定」則可看到統(tǒng)計(jì)結(jié)果啦!

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在顯著性中我們可以看到,p 值為 0.017,有顯著性差異,說明學(xué)生的跳遠(yuǎn)成績(jī)確實(shí)與性別有關(guān)。

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t 檢驗(yàn)(Student's t test)

情況 1:當(dāng)總體方差 σ2 未知,但樣本數(shù) n<30,此時(shí)兩兩比較用 t 檢驗(yàn);

T 檢驗(yàn)分為單樣本和雙樣本(雙樣本包括獨(dú)立樣本 T 檢驗(yàn)和配對(duì)樣本 T 檢驗(yàn))

(1)單獨(dú)樣本 T 檢驗(yàn)用于進(jìn)行樣本所在總體均數(shù)與已知總體均數(shù)的比較;

(2)獨(dú)立樣本 T 檢驗(yàn)用于兩樣本均數(shù)組間設(shè)計(jì)的比較(即對(duì)照組和實(shí)驗(yàn)組的比較)。

如評(píng)價(jià)抗腫瘤藥對(duì)腫瘤細(xì)胞的殺傷作用,將實(shí)驗(yàn)分為兩組,一組對(duì)照,另一組采用藥物處理,觀察處理后腫瘤細(xì)胞的生存率;

(3)配對(duì)樣本 T 檢驗(yàn)用于兩樣本均數(shù)組內(nèi)設(shè)計(jì)的比較(即一個(gè)樣本先后接受不同的處理后的比較)。

如一批學(xué)生分別接受為期三個(gè)月的記憶訓(xùn)練,比較訓(xùn)練前后對(duì)圖形記憶的差異;

獨(dú)立樣本 T 檢驗(yàn)應(yīng)用最廣泛,因此,我們以獨(dú)立樣本 T 檢驗(yàn)為例,說明 SPSS 的操作。

而兩樣本在做 T 檢驗(yàn)之前需要對(duì)方差齊性進(jìn)行檢驗(yàn),此時(shí),我們就需要用到 F 檢驗(yàn)(F 檢驗(yàn)是檢驗(yàn)方差齊性

例如評(píng)價(jià)化合物的抗腫瘤活性,測(cè)定藥物處理后腫瘤細(xì)胞的生存率。我們將兩組數(shù)據(jù)分組排列后輸入 SPSS 中;

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點(diǎn)擊「分析」「比較均值」「單因素 ANOVA」

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將「組別」放入因子中,將「存活率」放入因變量列表中,點(diǎn)擊「選項(xiàng)」選擇「方差同質(zhì)性檢驗(yàn)」,點(diǎn)擊「繼續(xù)」,確定后即可看到方差是否齊性。

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在方差齊性檢驗(yàn)中可看到顯著性 >0.05,說明兩組樣本方差是齊的(p<0.05 時(shí)方差不齊),可直接采用 t 檢驗(yàn);

而如果兩樣本方差不齊,則應(yīng)采用 t 檢驗(yàn)或變量變換等方法(情況略顯復(fù)雜~~)

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回到數(shù)據(jù)輸入界面,進(jìn)行 t 檢驗(yàn),點(diǎn)擊「分析」「比較均值」「獨(dú)立樣本 T 檢驗(yàn)」

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將「存活率」放入檢驗(yàn)變量中,將「組別」放入分組變量中;

點(diǎn)擊「定義組」,組 1 輸入「1」代表對(duì)照組,組 2 輸入「2」代表藥物處理組,點(diǎn)擊「繼續(xù)」「確定」后即可看到 T 檢驗(yàn)結(jié)果。

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結(jié)果中可看到,方差相等的時(shí)候兩組之間 p 值為 0.000,有顯著性差異,說明化合物有顯著的抗腫瘤效果??!

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進(jìn)階篇(多組數(shù)據(jù)間兩兩比較,One-wayANOVA)

當(dāng)三組及三組以上數(shù)據(jù)時(shí),此時(shí) u 檢驗(yàn)和 t 檢驗(yàn)均不適用,而應(yīng)該用方差分析(ANOVA);

當(dāng)多組數(shù)據(jù)中存在一個(gè)變量時(shí),例如不同濃度之間對(duì)細(xì)胞分化的影響,或不同藥物對(duì)腫瘤細(xì)胞的生存的影響等,此時(shí)應(yīng)采用單因素方差分析(One-way ANOVA);

例如,我們用不同藥物處理腫瘤細(xì)胞,比較化合物處理后腫瘤細(xì)胞的存活率,評(píng)價(jià)化合物抗腫瘤活性;

首先,我們需要將對(duì)不同組進(jìn)行定義,1 表示對(duì)照組,2 表示化合物 1 處理組,3 表示化合物 2 處理組,4 表示化合物 3 處理組;

而在進(jìn)行單因素方差分析前我們需要檢驗(yàn)方差齊性,步驟同 t 檢驗(yàn)中的 F 檢驗(yàn)。

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從 F 檢驗(yàn)的結(jié)果可看出,p 為 0.001,有顯著性差異,說明此時(shí)方差不齊。

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接下來我們進(jìn)行 One-way ANOVA 分析,點(diǎn)擊「分析」「比較均值」「單因素 ANOVA」

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我們將組別添加至因子中,將存活率添加至因變量列表中;

在「對(duì)比」中選擇「多項(xiàng)式」,在「兩兩比較」中如果方差齊,則常選擇「LSD」「Tukey」「Dunnett」等。

而我們此次方差不齊,則選擇「Tamhane’s T2(M)」(具體哪種非參數(shù)檢驗(yàn)則根據(jù)實(shí)驗(yàn)需要選擇);

在「選項(xiàng)」中選擇「描述性」,點(diǎn)擊「確定」則可看到比較的結(jié)果。

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結(jié)果中可以看到,每?jī)山M之間兩兩比較均有顯著性差異,說明化合物有顯著的抗腫瘤效果。

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多因素方差分析(Two-wayANOVA)

當(dāng)三組及三組以上數(shù)據(jù)且同時(shí)存在兩個(gè)及兩個(gè)以上變量時(shí),為了考察兩個(gè)及兩個(gè)以上的變量對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果是否有影響,此時(shí)我們應(yīng)該采用多因素方差分析(Two-wayANOVA)。

例如,我們考察不同濃度下給藥時(shí)間不同是否對(duì)抗腫瘤藥藥效有差異;藥物臨床實(shí)驗(yàn)時(shí)給藥后不同時(shí)間點(diǎn)不同性別的受試者血藥濃度是否有差異等。

我們以不同周期下不同性別的小鼠體重是否有差異為例,說明多因素方差分析的運(yùn)用。

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我們可以直接將數(shù)據(jù)輸入 SPSS 中,點(diǎn)擊「分析」「一般線性模型」「單變量」

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我們將「體重」添加至因變量中,分別將「周期」和「性別」放入固定因子中;

此外,只需點(diǎn)擊「選項(xiàng)」,在選項(xiàng)中將三組因子添加至「顯示均值」框中,在「輸出」中將「描述統(tǒng)計(jì)」和「方差齊性檢驗(yàn)」勾上;

點(diǎn)擊「繼續(xù)」「確定」,其余選項(xiàng)按照默認(rèn)值不需改變即可。

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在結(jié)果分析中,最主要的是「主體間效應(yīng)的檢驗(yàn)」,結(jié)果中我們可以看出,單個(gè)因子中不同周期和不同性別對(duì)小鼠體重有顯著影響;

而在多因素中,不同周期下不同性別對(duì)小鼠體重呈現(xiàn)出顯著影響。

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總 結(jié)

兩兩比較,u 檢驗(yàn)(n≥30 或方差已知 n<30),t 檢驗(yàn)(方差未知且 n<30)

三組以上單變量比較,One-way ANOVA

三組以上兩個(gè)及兩個(gè)以上變量比較,Two-way ANOVA

F 檢驗(yàn)比較方差齊性,t 檢驗(yàn)和 ANOVA 分析之前應(yīng)做 F 檢驗(yàn)。

我們長期為科研用戶提供前沿資訊、實(shí)驗(yàn)方法、選品推薦等服務(wù),并且組建了 70 多個(gè)不同領(lǐng)域的專業(yè)交流群,覆蓋PCR、細(xì)胞實(shí)驗(yàn)、蛋白研究、神經(jīng)科學(xué)、腫瘤免疫、基因編輯、外泌體、類器官等領(lǐng)域,定期分享實(shí)驗(yàn)干貨、文獻(xiàn)解讀等活動(dòng)。

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