Stata第四章 t检验和单因素方差分析（下）
2012-04-17 生物谷 生物谷
·单因素方差分析 单因素方差分析又称为OnewayANOVA，用于比较多组样本的均数是否相同，并假定：每组的数据
·单因素方差分析
单因素方差分析又称为OnewayANOVA，用于比较多组样本的均数是否相同，并假定：每组的数据服从正态分布，
具有相同的方差，且相互独立，则无效假设Ho:各组总体均数相同。在STATA中可用命令：
oneway观察变量分组变量[,meansbonferroni]
其中子命令 bonferroni是用于多组样本均数的两两比较检验。
例：测定健康男子各年龄组的淋巴细胞转化率(%)，结果见表，问：各组的淋巴细胞转化率的均数之间的差别有无显著性？(资料摘自卫生统计学，四川医学院主编，p30)
健康男子各年龄组淋巴细胞转化率(%)的测定结果
11-20岁组：58 616162636870707478
41-50岁组：54 5757586060636466
61-75岁组：43 52555660
用变量x表示这些淋巴细胞 转化率以及用分组变量group=1，2，3分别表示11-20岁组，41-50岁组和61-75岁组， 即：数据表示为：
|
x |
58 |
61 |
61 |
62 |
63 |
68 |
70 |
70 |
74 |
78 |
54 |
57 | ||||||||||||||
|
group |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
2 |
2 | ||||||||||||||
|
x |
57 |
58 |
60 |
60 |
63 |
64 |
66 |
43 |
52 |
55 |
56 |
60 |
||||||||||||||
|
group |
2 |
2 |
2 |
2 |
2 |
2 |
2 |
3 |
3 |
3 |
3 |
3 |
||||||||||||||
则用STATA命令：
oneway xgroup,meanbonferroni
|
|Summaryofx group|Mean① -------------+------------ 1|66.5 2|59.888889 3|53.2 -------------+------------ Total|61.25② AnalysisofVariance SourceSSdfMSFProb>F ----------------------------------------------------------------------------------------- ③ ④ ⑤ ⑥ ⑦ Betweengroups616.3111112308.1555569.770.0010 ⑧ ⑨ Withingroups662.1888892131.5328042 ------------------------------------------------------------------------------------------ Total1278.502355.5869565 Bartlett'stestforequalvariances:chi2(2)=2.1977Prob>chi2=0.333 Comparisonofxbygroup (Bonferroni) RowMean-| ColMean|12 ----------------|-------------------------------------- 2|-6.61111 |0.054 | 3|-13.3 -6.68889 |0.001 0.134 |
①为对应三个年龄组的淋巴细胞转化率的均数；②三组合 并在一起的总的样本均数；③组间离均差平方和；④组间离均差平方和的自由度；⑤组间均方和(即：⑤=③/④)；⑧组内离均差平方 和；⑨组内离均差平方和的自由度；组内均方和(即：=⑧/⑨)；⑥为F统计值(即为⑤/)；⑦为相应的p值；为方差齐性的Bartlett抯检验；方差齐性检验相应的p值；第二组的淋巴细胞转化率样本均数-第一组的淋巴细胞转化率的样本均数的差；第二和第一组均数差的显著性检验所对应的p值；第三组的淋巴细胞转化率样本均数-第一组的淋巴细胞转化率的样本均数的差；第三和第一组均数差的显著性检验所对应的p值；第三组的淋巴细胞转化率样本均数-第二组的淋巴细胞转化率的样本均数的差；第三和第二组均数差的显著性检验所对应的p值。
由上述结果可知： 三组方差无显著地齐性，因此若三组数
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