复旦大学：《卫生统计学》课程教学资源（习题）第九章 配伍区组设计资料的统计分析Stata实现

第九章配伍区组设计资料的统计分析的 Stata实现 配对t检验 ttt变量1=变量2 配伍区组设计的方差分析 anova应变量处理分组变量区组变量 在 anova命令执行后,执行下列命令 方差分析的残差计算 predict变量名, residual 配伍区组设计的 Friedman检验 friedman区组1……区组b (见 Stata7附加程序) 例9-1某研究者用某药物治疗高血压患者10名,治疗前后舒张压的变化 情况见表9-1。 表9-110名患者用某药物治疗后的舒张压测定值(mmHg) 患者编号 治疗前 治疗后 差值d (1) (4)=(3)-(2) l15 l10 129 l10 6 116 7 116 l10 6 l16 4 120 104 Stata数据为 116 110 109 89

第九章 配伍区组设计资料的统计分析的 Stata 实现 配对 t 检验 ttest 变量 1＝变量 2 配伍区组设计的方差分析 anova 应变量 处理分组变量 区组变量 方差分析的残差计算 在 anova 命令执行后，执行下列命令 predict 变量名,residual 配伍区组设计的 Friedman 检验 friedman 区组 1 ……区组 b （见 Stata7 附加程序） 例 9－1 某研究者用某药物治疗高血压患者 10 名，治疗前后舒张压的变化 情况见表 9－1。 表 9－1 10 名患者用某药物治疗后的舒张压测定值（mmHg） 患者编号 （1） 治疗前 （2） 治疗后 （3） 差值 d （4）＝（3）－（2） 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 115 110 129 109 110 116 116 116 120 104 116 90 108 89 92 90 110 120 88 96 -1 20 21 22 18 26 6 - 4 32 8 Stata 数据为： x1 x2 1 115 116 2 110 90 3 129 108 4 109 89 5 110 92

678 l16 116 88 10 104 Stata命令为: ttest xI=x2 结果为 Paired t test Variable Ob Mean Std. Err. Std. Dev. [95% Conf. Intervall xI 114.52.1819976.900081109.564119.436 99.93.89429812.3148591.09049108.7095 diff I 14.63.727376 11.7876.16808923.03191 Ho: mean(x1 -x2)= mean(diff)=0 Ha: mean(diff)< 0 Ha: mean(diff)!=0 Ha: mean(diff)>0 t=3.9170 t=3.9170 t=3.9170 P<t=0.9982 P>|t|=0.0035 P>t=0.0018 P=00035,治疗前后舒张压有差别,治疗后下降。 例9一2某研究者对8名冻疮患者足部的两个冻疮部位(两个部位冻疮程 度非常接近)用两种不同药物治疗,分别观测两个冻疮部位的痊愈时间,结果见 表9-2 表9-2两种方法测定患者冻疮痊愈时间时间(天)结果 受试者编号 药物1 药物2 差值d (2) (3) (4)=(3)-(2) 12

6 116 90 7 116 110 8 116 120 9 120 88 10 104 96 Stata 命令为： ttest x1= x2 结果为： Paired t test ------------------------------------------------------------------------------ Variable | Obs Mean Std. Err. Std. Dev. [95% Conf. Interval] ---------+-------------------------------------------------------------------- x1 | 10 114.5 2.181997 6.900081 109.564 119.436 x2 | 10 99.9 3.894298 12.31485 91.09049 108.7095 ---------+-------------------------------------------------------------------- diff | 10 14.6 3.727376 11.787 6.168089 23.03191 ------------------------------------------------------------------------------ Ho: mean(x1 - x2) = mean(diff) = 0 Ha: mean(diff) < 0 Ha: mean(diff) != 0 Ha: mean(diff) > 0 t = 3.9170 t = 3.9170 t = 3.9170 P < t = 0.9982 P > |t| = 0.0035 P > t = 0.0018 P=0.0035，治疗前后舒张压有差别，治疗后下降。 例 9－2 某研究者对 8 名冻疮患者足部的两个冻疮部位（两个部位冻疮程 度非常接近）用两种不同药物治疗，分别观测两个冻疮部位的痊愈时间，结果见 表 9－2。 表 9－2 两种方法测定患者冻疮痊愈时间时间（天）结果 受试者编号 （1） 药物 1 （2） 药物 2 （3） 差值 d （4）＝（3）－（2） 1 8 12 4 2 10 9 -1

3 0 678 8 3 10 Stata数据为: 12 2345678 7 6 10 10 11 1.建立检验假设,确定检验水准 H0:=0,两种药物治疗的冻疮痊愈平均时间相同 H:μ≠0,两种药物治疗的冻疮痊愈平均时间不同 Stata命令为: ttest x1 结果为 Paired t test Variable Mean Std. Err. Std. Dev. [95% Conf. Intervall 7.875 76619422.1671246.0632399.686761 888 7071068 28.327958 11.67204 diff I 2.1251.0763283.044316-4.6701114201115 mean (diff)= mean(x1-x2) t=-1.9743 Ho: mean(diff)=0 degrees of freed

3 6 9 3 4 4 12 8 5 7 6 -1 6 10 10 0 7 8 11 3 8 10 11 1 Stata 数据为： x1 x2 1 8 12 2 10 9 3 6 9 4 4 12 5 7 6 6 10 10 7 8 11 8 10 11 1.建立检验假设，确定检验水准 H0： d = 0 ，两种药物治疗的冻疮痊愈平均时间相同 H1：d  0 ，两种药物治疗的冻疮痊愈平均时间不同  = 0.05 Stata 命令为： ttest x1= x2 结果为： Paired t test ------------------------------------------------------------------------------ Variable | Obs Mean Std. Err. Std. Dev. [95% Conf. Interval] ---------+-------------------------------------------------------------------- x1 | 8 7.875 .7661942 2.167124 6.063239 9.686761 x2 | 8 10 .7071068 2 8.327958 11.67204 ---------+-------------------------------------------------------------------- diff | 8 -2.125 1.076328 3.044316 -4.670111 .4201115 ------------------------------------------------------------------------------ mean(diff) = mean(x1 - x2) t = -1.9743 Ho: mean(diff) = 0 degrees of freedom = 7

Ha: mean(diff)<o Ha: mean(diff)!=0 Ha: mean(diff)>0 Pr(T<t)=0.0445 Pr(|T|>|t|)=0.0889 Pr(T>t)=0.9555 t=1.9743,则P=00889,在a=005水平上不拒绝H,差值的样本均数 与已知总体均数的比较,差异无统计学意义,故尚不能认为该两种药物治疗的冻 疮痊愈平均时间不同 例9-3为了解不同治疗方法对高胆固醇血症的疗效,根据专业要求,在 采取相关清洗或洗脱措施,保证相邻两次疗效不受影响的前提下,某硏究者用3 种不同方法对9只受试动物进行实验,其血浆胆固醇测定值( mmol/L)见表9 表9-33种治疗方法的血浆胆固醇测定结果(mmol) 动物编号 甲方法 乙方法 丙方法 10.10 6.6 7.74 6.78 6.83 13.22 12.67 10.95 7.78 7.47 5.65 6.85 6 6.l1 6.02 8 8.08 6.26 7.87 7.56 5 6.45 Stata数据为 b 0.1 13.22 7.78 5 747 8.08 7.56

Ha: mean(diff) < 0 Ha: mean(diff) != 0 Ha: mean(diff) > 0 Pr(T < t) = 0.0445 Pr(|T| > |t|) = 0.0889 Pr(T > t) = 0.9555 t =1.9743，则 P ＝0.0889，在  = 0.05 水平上不拒绝 H0 ，差值的样本均数 与已知总体均数的比较，差异无统计学意义，故尚不能认为该两种药物治疗的冻 疮痊愈平均时间不同。 例 9－3 为了解不同治疗方法对高胆固醇血症的疗效，根据专业要求，在 采取相关清洗或洗脱措施，保证相邻两次疗效不受影响的前提下，某研究者用 3 种不同方法对 9 只受试动物进行实验，其血浆胆固醇测定值（mmol/L）见表 9 －3。 表 9－3 3 种治疗方法的血浆胆固醇测定结果（mmol/L） 动物编号 甲方法 乙方法 丙方法 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10.10 6.78 13.22 7.78 7.47 6.11 6.02 8.08 7.56 6.69 5.40 12.67 6.56 5.65 5.26 5.43 6.26 5.06 7.74 6.83 10.95 7.20 6.85 5.88 5.79 7.87 6.45 Stata 数据为： b g x 1 1 10.1 2 1 6.78 3 1 13.22 4 1 7.78 5 1 7.47 6 1 6.11 7 1 6.02 8 1 8.08 9 1 7.56

12.67 345678 6.56 5.65 6.26 5.0 7.74 33333333 6.83 10.95 6.85 5678 5.88 5.79 7.87 6.45 Stata命令为: anova x g b 结果为 Number of obs R 0.9378 Root mse =,672582 d=0.8988 Source Partial SS MS Prob>F Model|109.0373281010.9037328 0.0000 g 11.1255414 25.5627707 b|97.9117867812.2389733 0.0000 Residual|7.2378600816.452366255 Total|116.275188264.47212262 P=00006,3种不同方法得到的血浆胆固醇测定值(mmoL)不全相同 例9-4将30只小白鼠按体重、性别、窝别、活泼性分成10个区组,每

1 2 6.69 2 2 5.4 3 2 12.67 4 2 6.56 5 2 5.65 6 2 5.26 7 2 5.43 8 2 6.26 9 2 5.06 1 3 7.74 2 3 6.83 3 3 10.95 4 3 7.2 5 3 6.85 6 3 5.88 7 3 5.79 8 3 7.87 9 3 6.45 Stata 命令为： anova x g b 结果为： Number of obs = 27 R-squared = 0.9378 Root MSE = .672582 Adj R-squared = 0.8988 Source | Partial SS df MS F Prob > F -----------+---------------------------------------------------- Model | 109.037328 10 10.9037328 24.10 0.0000 | g | 11.1255414 2 5.5627707 12.30 0.0006 b | 97.9117867 8 12.2389733 27.06 0.0000 | Residual | 7.23786008 16 .452366255 -----------+---------------------------------------------------- Total | 116.275188 26 4.47212262 P=0.0006，3 种不同方法得到的血浆胆固醇测定值（mmol/L）不全相同。 例 9－4 将 30 只小白鼠按体重、性别、窝别、活泼性分成 10 个区组，每