从同一总体里随机抽取n相同的许多样本，这些样本均数吴正态分布。如前面所述正常人红细胞数的抽样实验中已求得100个样本均数，其中多数与总体均数μ比较接近而集中分布在其周围，且左右基本对称，见表6.3（此表由表6.4中的100个均数划记归组而得）。 表6.3 红细胞抽样实验中100个样本均数的分布 组 段 460- 470- 480- 490- 500- 510
多组资料的比较也是从排秩号开始，但不是直接用秩和进行检验，有的书籍称之为秩检验（rank test），以示与秩和检验有别，其检验假设也较复杂：在处理完全随机设计的资料时，H 0 ：F（X １ ）＝F（X 2 ）=F（X 3 ）=……，即比较的各样本所对应的各总体的分布函数相等，H 1 ：各总体的分布函数不相等或不全相等；在处理随机单位组设计的资料时，H 0
一群变量值可能用平均数描述集中的位置，用变异指标描述离散情况，而频数表则把变量值的分布描绘得更具体。为了直观还可把频数表画成直方图。如第四章中曾将7岁男童坐高的频数分布绘成图4.1。从图中可看出数据集中均数周围，左右基本对称，离均数愈近数据愈多，离均数愈远数据愈少的特点。医学科研中如健康人的红细胞数、血红蛋白量、血清总胆固醇，同年龄同性别儿童的身高、体重等，
简单地说，是指随机事件的数量表现。例如一批注入某种毒物的动物，在一定时间内死亡的只数；某地若干名男性健康成人中，每 人血 红蛋白量的测定值；等等。另有一些现象并不直接表现为数量，例如人口的男女性别、试验结果的阳性或阴性等，但我们可以规定男性为1，女性为0，则非数量标志也可以用数量来表示。这些例子中所提到的量，尽管它们的具体内容是各式各样的，但从数学观点来看，
此法由Wilcoxon氏首次提出，故又称Wilcoxon氏法。 处理时可用查表法或计算法，今以例10.3分别说明如下。 查表法步骤： 1．排队，将差数按绝对值从小至大排列并标明原来的正负号，见表10.3第（5）栏，排队后与原豚鼠号已无对应关系。 2．编秩号，成对资料编秩号时较为复杂，要注意三点： （1）按差数的绝对值自小至大排秩号，但排好后秩号要保持原差数的
此法又称为wilcoxon氏两样本法。 处理时也可用查表法或计算法，今以例10.4分别说明之。 查表法步骤： 1．各自排队，统一编秩号，即将两组数据分别从小到大排列，但编秩号时要两组统一进行，凡分属于两组的相等数据用平均秩号，如本例0.042共三个，取平均序号皆为8。 2．令较小样本秩号之和为r ，例数为n １ 。 3．计算R＇，公式为： R＇=n 1 (n
为了说明常用的总体均数之区间估计法，我们不妨回顾一下上节所叙的t分布。 由求t的基本公式 我们看到X与μ的距离等于t（SX），又根据X集中分布在μ周围的特点，若取t的5% 界即t0.05,,（或1%界）乘以SX作为X与μ的距离范围，就可用式（6.6）或式(6.7)求 出区间来估计总体均数μ所在范围，估错的概率仅有5%或1%，因此称95%或99%可信区间。下面
1．资料 这里所要的是类似第七章第一节三、中所述的成组资料，不过现在不是两组而是多组，如下例。 例8.1 分泌型免疫球蛋白A（SIgA）是胃肠道分泌液、泪液等外分泌液中的主要免疫球蛋白类，某院研制了“ 125 I－SIgA放射免疫测定药盒”，为人体SIgA的检验提供了一种简便方法。为比较不同批号药盒检验结果是否一致，该院曾将三批号各四个药盒一一测定了某一标本
为了表示个体差异的大小，或者说表示某一变量变异程度的大小，可计算标准差等变异指标来说明，现在我们要表示抽样误差的大小，如要问，从同一总体抽取类似的许多样本，各样本均数（或各率）之间的变异程度如何？也可用变异指标来说明。这种指标是： （一）均数的标准误 为了表示均数的抽样误差大小如何，用的一种指标称为均数的标准误。我们以样本均数为变量，求出它们的标准差即可表示
现以例10.1说明其计算步骤如下： 1．划出每对数值的正负号，如令用药后每分钟灌流滴数大于用药前的为“+”，反之为“-”，相等为“0”，则其结果见表10.1最右侧栏。 2．清点“+”、“-”、“0”各有几个，分别记为n + 、n - 、n 0 ，得n + =9，n -= 3，n 0 =0 3．代入式（10.1），求得χ 2 值 ，v＝１（10.1） 4．但χ
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