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
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，
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
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，
例7.6 某工业区卫生防疫站为掌握学龄儿童免疫球蛋白水平，对一批无结核及肾炎病史，一月内无急性感染，又未进行预防接种的学生作了血清IgM（mg/dl）测定，其中12岁男孩73人的X±S为125±54，12岁女孩68人的为153±75，试比较12岁男、女孩的IgM水平有无显着差别。 这里令男生为第1组，女生为第2组。 （1）检验假设H 0 ：μ 1 =μ 2
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
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
关于计数资料，求出特征数百分率后，率与率的比较一般采用第三章介绍的X 2 检验法，在大样本时，根据样本率分布呈正态分布的特点，也可用u检验。 例7.7 某地曾流行一种原因不明的 皮炎 ，有关部门进行调查时，以宅旁有桑毛虫寄生树的人群为观察组（第1组），以宅旁无该树者为对照组（第2组），两组患病率如下，经显着性检验可得什么结论？ 表7.4 两组皮炎患病率 组
直方图是以直方的面积表示数量的。直方顶端连成曲线后，整个曲线下面积就表示总频数，用1或100%表示。一定区间曲线下面积就是出现在此区间的频数与总频数之比，或出现在该区间的各个变量的概率之和。例如以7岁男童102人为100%，则若要知道坐高在66至68cm间的人数占总人数的百分比，只要知道曲线下横坐标为66至68cm区间内的面积就可以了。因此求出曲线下面积有其
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