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罗茗

[交流] 【求助】比较两组数据是否既有统计学意义?【已解决】

取样时间及溶出速率(min,%)次数20)


                5         10          15          20          30         45      
普通片 10.89      21.89    38.82    59.65    80.65     85.45         
分散片 31.39      75.62    90.79    96.59    98.46     98.86

   想 请统计学得好的师兄师姐帮忙算下!!!以上两组数据是否具有统计学意义?好象要用T检验!
   感谢!

[ Last edited by cadick on 2009-12-14 at 04:08 ]
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snoopyzhao

至尊木虫 (职业作家)

★ ★ ★ ★ ★ ★
小木虫(金币+0.5):给个红包,谢谢回帖交流
wuchenwf(金币+5,VIP+0):谢谢 7-2 23:02
我觉得你在比较时,还需要考虑时间的因素,也就是最终是一个两因素无重复的实验。宜采用方差分析进行数据分析。

第一步需要检验数据是否符从正态分布。我在 R 中使用 shapiro.test() 检验原始数据不服从正态分布,经反正弦变换后,数据服从正态分布。然后,剂型和时间进行方差分析。

全部的代码与结果如下:
CODE:
> x <- c(10.89,21.89,38.82,59.65,80.65,85.45,31.39,75.62,90.79,96.59,98.46,98.86)
> f1 <- gl(2,6,12)
> f2 <- gl(6,1,12)
> shapiro.test(x[1:6])

        Shapiro-Wilk normality test

data:  x[1:6]
W = 0.928, p-value = 0.5648

> shapiro.test(x[7:12])

        Shapiro-Wilk normality test

data:  x[7:12]
W = 0.7341, p-value = 0.01384

> asin(x/100) -> z
> shapiro.test(z[1:6])

        Shapiro-Wilk normality test

data:  z[1:6]
W = 0.9277, p-value = 0.5623

> shapiro.test(z[7:12])

        Shapiro-Wilk normality test

data:  z[7:12]
W = 0.8493, p-value = 0.1554

> anova(aov(z~f1+f2))
Analysis of Variance Table

Response: z
          Df  Sum Sq Mean Sq F value   Pr(>F)   
f1         1 0.80510 0.80510  40.287 0.001433 **
f2         5 1.50785 0.30157  15.091 0.004887 **
Residuals  5 0.09992 0.01998                    
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
>
>

整个分析使用 R (http://www.R-project.org) 完成。
2楼2009-06-30 22:12:27
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罗茗

哇,完全看不懂,太复杂了~`但是还是谢谢!
能不能简洁点,直接说两组数据有无统计学意义啊?
3楼2009-07-01 19:19:39
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snoopyzhao

至尊木虫 (职业作家)

★ ★
小木虫(金币+0.5):给个红包,谢谢回帖交流
wuchenwf(金币+1,VIP+0):可能楼主对这个方面不太擅长吧 7-2 23:03
你可以看最后的那个方差分析表啊……
这个很清楚了啊,如果你看不懂,那么我就不说什么了……
4楼2009-07-01 22:34:59
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罗茗

不好意思,还是看不懂,隔行如隔山啊,我就想知道算出来结果是有统计学意义还是没有统计学意义啊?
   谢谢!
5楼2009-07-02 09:49:07
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snoopyzhao

至尊木虫 (职业作家)

★ ★ ★ ★
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mingdong(金币+3,VIP+0):感谢交流! 7-11 23:04
这不存在隔行不隔行的意思,基本统计知识,作为一个搞科研的人来说,无论如何都是要掌握一些的。当然,我也不是搞这行的……

至于统计学意义,看你的显著性水平了,当然,在这个例子里,只要看方差分析表的最后一列就可以了,很明显,那里给出的概率非常小,所以,通常情况下,应该是有统计学意义的。
6楼2009-07-03 13:39:10
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yqx1985

木虫 (著名写手)

云中仙

★ ★ ★
mingdong(金币+3,VIP+0):谢谢您的帮助! 7-15 23:48
SPSS给你处理下
                Group Statistics
        group        N        Mean        Std. Deviation        Std. Error Mean        普通片        6        49.5583        30.76632        12.56030
        分散片        6        81.9517        26.25790        10.71974




                                        Independent Samples Test
                Levene's Test for Equality of Variances                t-test for Equality of Means
                                                                        95% Confidence Interval of the Difference
                F        Sig.        t        df        Sig. (2-tailed)        Mean Difference        Std. Error Difference        Lower        Upper
Equal variances assumed       
                          .658        .436        -1.962        10        .078        -32.39333        16.51284        -69.18624        4.39957
Equal variances not assumed                       
                                                      -1.962        9.759        .079        -32.39333        16.51284        -69.30976        4.52310

[ Last edited by yqx1985 on 2009-7-13 at 12:59 ]
人面不知何时去,桃花依旧笑春风
7楼2009-07-13 12:51:08
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罗茗

谢谢各位拉~~~~~~~~~~~
8楼2009-07-14 11:43:00
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