亦称成组比较。目的是推断两样本各自代表的总体均数μ1与μ2是否相等。根据样本含量n的大小，分u检验与t检验。
在日常工作中，我们经常要比较某两组计量资料的均数间有无显着差别，如研究不同疗法的降压效果或两种不同制剂对杀灭鼠体内钩虫的效果（条数）等。这时假若事先难以找到年龄、性别等条件完全一样的人（或动物）作配对比较，那么不能求每对的差数只能先算出各组的均数，然后进行比较。两组例数可以相等也可稍有出入。检验的方法同样是先假定两组相应的总体均数相等，看两组均数实际相差与此...
上面介绍了已知总体均数时的显着性检验方法，但有时我们并不知道总体均数，且医学数据资料中更为常见的是成对资料，若一批某病病人治疗前有某项测定记录，治疗后再次测定以观察疗效，这样，观察n例就有n对数据，这即是成对资料（也可对动物做成病理模型进行治疗实验以收集类似的成对资料）；如果有两种处理要比较，将每一份标本分成两份各接受一种处理，这样观察到的一批数据也是成对资...
...μ 1 ，μ 2 ，……μ k 是否相等，以便比较多个处理的差别有无统计学意义。其计算公式见表19-6。 表19-6 完全随机设计的多个样本均数比较的方差分析公式 变异来源 离均差平方和SS 自由度v 均方MS F 总 ΣX 2 -C* N-1 组间（处理组间） k-1 SS 组间 /v 组间 MS 组间 /MS 组间 组内（误差） SS 总 -SS 组间 ...
又称两因素方差分析。把总变异分解为处理间变异、区组间变异及误差三部分。除推断k个样本所代表的总体均数，μ 1 ，μ 2 ，……μ k 是否相等外，还要推断b个区组所代表的总体均数是否相等。也就是说，除比较多个处理的差别有无统计学意义外，还要比较区组间的差别有无统计学意义。该设计考虑了个体变异对处理的影响，故可提高检验效率。 表19-10随机区组设计的多个样本...
Gaussian curve 高斯曲线 geometric mean 几何均数 grouped data 分组资料
今天你喝的是“冲动”、“激活”还是“尖叫”？这个夏天，这些古怪、陌生的名字和饮料联系起来，成了前卫的功能饮料。多达二三十种的功能饮料异军突起，众多厂家热炒概念，功能饮料贴着运动饮料、营养素水、平衡饮料、电解质补充饮料、纤维饮料、植物饮料、活性维生素水饮品、益生饮料等等新鲜“标牌”。有些厂家甚至把功能饮料夸大地说成“强身健体的神水”。 但是在热闹的功能饮料市场
----感冒药种类繁多，品牌营销可能是上策。东盛“抗感”家族集体出征 随着秋季的来临，气温变化加大，今年感冒药的销售旺季也如期而至。老牌劲旅摩拳擦掌，新锐品牌陆续登场，新一轮感冒药的市场争夺已拉开帷幕。同时，今年春季那场肆虐全国的非典疫情仍然让人心有余悸。这让许多拥有“抗非”产品的厂家也开始运筹帷幄，严阵以待，以防SARS卷土重来…… 市场上感冒药品牌五花八
恶性肿瘤的治疗长期以来是一个世界性的难题。随着对于肿瘤细胞信号传导途径的研究不断深入，人们对肿瘤细胞内部的癌基因及抗癌基因的相互作用，以及它们对肿瘤微环境的影响已经越来越清楚，这也使针对肿瘤的特异性分子靶点设计新的抗肿瘤治疗药物成为可能。近年来，抗体药物治疗肿瘤受到了广泛的关注，一批新药被批准上市，推动了肿瘤治疗和生物技术产业的发展。在日前举行的“癌症的靶向
提要计量资料常用的描述性指标：集中趋势指标（均数、几何均数、中位数）和离散趋势指标（全距、四分位数间距、方差、标准差）；正常值范围的估计。
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