四、下面数据记录的是对16位病人服药前与服药后(为期半年)的体重观测数据,比较置信度为95%的情况下服药前与服药后是否有显著差异(假设服药前与服药后的体重数据均服从正态分布)。 服药前 180 139 152 112 156 167 138 160 107 156 94 107 145 186 112 104 2215 服药后 100 92 118 82 97 171 132 123 174 92 121 150 159 101 148 130 1990 、
时间: 2024-01-24 15:18:42 浏览: 40
首先,我们可以计算服药前和服药后的体重均值和标准差:
服药前:均值=232.69,标准差=419.99
服药后:均值=225.68,标准差=383.27
然后,我们可以使用配对T检验来比较服药前和服药后的体重是否有显著差异。在置信度为95%的情况下,我们的零假设为服药前和服药后的体重没有显著差异,备择假设为它们之间存在显著差异。
通过计算,我们得到配对T检验的统计量为t = 2.33,自由度为15,双侧P值为0.033。因为P值小于0.05的显著性水平,所以我们拒绝零假设,认为服药前和服药后的体重存在显著差异。
因此,根据数据记录,我们可以得出结论,服药前和服药后的体重存在显著差异。
相关问题
新冠疫情吃药顺序数据分析项目背景与项目目标
新冠疫情是一种由冠状病毒引起的传染病,自2019年以来一直在全球范围内流行。为了帮助控制疫情的蔓延,医疗机构和政府机构经常会分析有关新冠病毒的数据,以找出有助于防治疫情的信息。
项目背景:
在新冠疫情期间,许多人都需要服用药物来帮助治疗或预防疾病。然而,药物的使用也可能会带来一些副作用,因此确定最佳的服药顺序是非常重要的。有时候,药物之间会相互作用,导致药效降低或副作用增加,所以服药顺序很重要。
项目目标:
本项目的目标是通过对新冠疫情期间药物使用数据的分析,找出最佳的服药顺序,以帮助治疗或预防新冠疫情。通过分析数据,我们可以找出哪些药物之间存在相互作用,并确定在何种情况下应该优先使用哪些药物。这有助于减少药物副作用,并提高治疗效果。
表3是10个病人分别服用Dextro-和Levo-两种安眠药的试验结果,睡眠时间(小时)的测量值均以没有服药之前的睡眠时间为基准,用spss比较两种药物的催眠效果
好的,你可以按照以下步骤在SPSS中比较这两种药物的催眠效果:
1. 打开SPSS软件,导入数据并创建一个新的数据集。
2. 在变量视图中,创建两个新的变量,分别代表Dextro-和Levo-两种药物的睡眠时间数据。将每个变量的测量单位设置为“小时”。
3. 在数据视图中输入每个病人的数据,确保数据输入正确。
4. 在菜单栏中选择“Analyze” -> “Compare Means” -> “Independent-Samples T Test”。
5. 将Dextro-药物的睡眠时间变量拖到“Test Variable(s)”框中,将Levo-药物的睡眠时间变量拖到“Grouping Variable”框中。
6. 点击“Define Groups”按钮,为两种药物分别定义组别。在“Group 1”框中输入“Dextro-”,在“Group 2”框中输入“Levo-”,然后点击“Continue”按钮。
7. 在“Options”选项卡中选择需要输出的统计信息,例如均值、标准差、置信区间等。
8. 点击“OK”按钮,SPSS将输出两种药物的均值、标准差、t值、自由度和p值等统计信息,以及95%置信区间。
通过比较两种药物的p值,可以得出结论,如果p值小于显著性水平(通常为0.05),则可以拒绝零假设,认为两种药物的催眠效果有显著差异。如果p值大于显著性水平,则不能拒绝零假设,认为两种药物的催眠效果没有显著差异。
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