（1）Ha:
sd（0）~=sd
（1）Ha:
sd（0）>sd
（1）
PF_U=0.4368P>F_obs=0.7735
两样本方差比F=0.690，P=0.4368＞0.10，按α=0.10水准不拒绝H0，差别无统计学意义，尚不能认为两组总体方差不同。
由此，认为两组资料满足两组计量资料的t检验和方差分析的要求。
建立假设：
H0：
2种药物治疗慢性肾炎的疗效均数相同
H1：
2种药物治疗慢性肾炎的疗效均数不相同
α=0.05
t检验：
.ttesty,by（group）
Two-samplettestwithequalvariances
------------------------------------------------------------------------------
Group|ObsMeanStd.Err.Std.Dev.[95%Conf.Interval]
---------+--------------------------------------------------------------------
0|17-.0260403.40781321.681457-.8905656.838485
1|22.00305.43157762.024279-.8944648.9005648
---------+--------------------------------------------------------------------
combined|39-.0096304.29764781.85881-.6121869.5929261
---------+--------------------------------------------------------------------
diff|-.0290903.6082877-1.2615981.203418
------------------------------------------------------------------------------
Degreesoffreedom:
37
Ho:
mean（0）-mean
（1）=diff=0
Ha:
diff<0Ha:
diff~=0Ha:
diff>0
t=-0.0478t=-0.0478t=-0.0478
P|t|=0.9621P>t=0.5189
完全随机设计的方差分析：
.onewayygroup
AnalysisofVariance
SourceSSdfMSFProb>F
------------------------------------------------------------------------
Betweengroups.0081152811.0081152810.000.9621
Withingroups131.288523373.54833847
------------------------------------------------------------------------
Total131.296639383.4551747
Bartlett'stestforequalvariances:
chi2
（1）=0.5952Prob>chi2=0.440
两种检验方法最终的P=0.9621〉0.05所以按照α=0.05不拒绝H0，可以认为两种药物治疗慢性肾炎的疗效均数相同
二、某医院收集了一批慢性肾炎患者，随机分成3组，对3组慢性肾炎病人分别用A药（group=1），B药（group=2）和C药（group=3），评价指标为连续性变量，用Y表示（Y值越高表明疗效越好），结果见Stata文件（ex2X.dta，X=1，2,…，100）。
问这3种药物治疗慢性肾炎的有效率是否相同？
依题意，本题属完全随机设计，所得指标数据为计量资料，且相互独立，在满足各自应具备的条件的前提下，可以对其进行完全随机设计资料的方差分析以推断三个样本所代表的总体均数μ1,μ2μ3是否相等。
首先，分别对各组计量资料进行正态性检验：
（文件ex24）
H0：
资料正态分布
H1：
资料非正态分布
α=0.05
.sktestyifgroup==1
Skewness/KurtosistestsforNormality
-------joint------
Variable|Pr（Skewness）Pr（Kurtosis）adjchi2
（2）Prob>chi2
-------------+-------------------------------------------------------
y|0.9170.7930.080.9609
.sktestyifgroup==2
Skewness/KurtosistestsforNormality
-------joint------
Variable|Pr（Skewness）Pr（Kurtosis）adjchi2
（2）Prob>chi2
-------------+-------------------------------------------------------
y|0.5110.3071.640.4411
.sktestyifgroup==3
Skewness/KurtosistestsforNormality
-------joint------
Variable|Pr（Skewness）Pr（Kurtosis）adjchi2
（2）Prob>chi2
-------------+-------------------------------------------------------
y|0.6350.6920.390.8225
三组资料正态性检验的P值都大于0.05，不拒绝H0，认为三组资料分别服从正态分布。
然后对三组数据做Bartkett方差齐性检验：
H0:
σ12=σ22=σ32三个组总体方差相同
H1:
三个组总体方差不全相同
α=0.10
经计算检验统计量χ2=3.6108，P=0.164〉0.10在0.10水准处，不能拒绝H0，故不能认为三组数据的方差不齐。
建立假设进行方差分析:
H0：
3种药物治疗慢性肾炎的疗效均数相同
H1：
3种药物治疗慢性肾炎的疗效均数不全相同
α=0.05
.onewayygroup
AnalysisofVariance
SourceSSdfMSFProb>F
------------------------------------------------------------------------
Betweengroups58.9638576229.48192883.250.0450
Withingroups598.58731669.0695047
------------------------------------------------------------------------
Total657.551168689.66987012
Bartlett'stestforequalvariances:
chi2
（2）=3.6108Prob>chi2=0.164
方差分析的结果P=0.045〈0.05按照α=0.05拒绝H0，可以认为三种药物治疗慢性肾炎的疗效不全相同。
比较三种药物处理后治疗慢性肾炎的疗效的均数两两之间的差异：
H0：
第i组与第j组的疗效总体均数相同（i≠j）
H1:
第i组与第j组的疗效总体均数不同
α=0.05
采用LSD-t检验：
探索性研究，灵敏度高，两两之间的差异较灵敏的被发现
.lsdygroup
LSD方法进行两两均数比较
输入效应变量分组变量
mean1-mean2=0.421402P-value=0.631813
mean1-mean3=-1.828885P-value=0.040535
mean2-mean3=-2.250286P-value=0.021088
两两比较结果说明，A药组和B药组的疗效的差异没有统计学意义。
A药组和B药组的疗效都比C药组疗效差，差异具有统计学意义。
采用比较保守的灵敏度比较低的Bonferroni检验，差异较难被发现：
Comparisonofybygroup
（Bonferroni）
RowMean-|
ColMean|12
---------+----------------------
2|-.421402
|1.000
|
3|1.828882.25029
|0.1220.063
Bonferroni检验两两比较的结果是三个药组两两比较互相之间的差异不具有统计学意义。
可见此方法检验结果较保守，灵敏度不高。
三、某医院收集了一批高血脂患者，为了控制年龄与性别对疗效的影响，进行年龄和性别配对，同一对进行随机分为2组，A组用A药，B组用B药，用某个高血脂呈正相关的的指标描述治疗高血脂的疗效，疗效观察值越低表示疗效越好。
用Y1表示A组的疗效观察值，用Y2表示B组的疗效观察值，同一配对为一行。
结果见Stata文件（ex3X.dta，X=1，2,…，100）。
问这2种药物治疗高血脂的疗效是否相同？
本题属异体配对设计，所得数据为配对计量资料，在满足应具备的条件的前提下可以采用配对t检验进行处理：
首先计算配对差值并进行正态性检验（文件ex34）
H0：
配对差值服从正态分布
H1：
配对差值非正态分布
α=0.05
gend=x1-x2
sktestd
Skewness/KurtosistestsforNormality
-------joint------
Variable|Pr（Skewness）Pr（Kurtosis）adjchi2
（2）Prob>chi2
-------------+-------------------------------------------------------
d|0.5690.8810.350.8380
P=0.8380〉0.05，故认为配对的差值近似服从正态分布。
对配对设计资料进行t检验：
H0：
2种药物治疗高血脂的疗效差异的均数为0
H1：
2种药物治疗高血脂的疗效差异的均数不为0
α=0.05
.ttestx1=x2
Pairedttest
------------------------------------------------------------------------------
Variable|ObsMeanStd.Err.Std.Dev.[95%Conf.Interval]
---------+--------------------------------------------------------------------
x1|23.9293222.53317832.557034-.1764222.035066
x2|23.885844.50607642.427057-.16369441.935382
---------+--------------------------------------------------------------------
diff|23.0434782.89839174.308535-1.8196721.906629
------------------------------------------------------------------------------
Ho:
mean（x1-x2）=mean（diff）=0
Ha:
mean（diff）<0Ha:
mean（diff）~=0Ha:
mean（diff）>0
t=0.0484t=0.0484t=0.0484
P|t|=0.9618P>t=0.4809
P值为0.9618，在α=0.05水平不拒绝H0，认为两种药物治疗高血脂的疗效差别没有统计学意义。
同时也可以认为数据为随机区组设计资料，由上文可知，满足方差分析的条件。
源假设不变，采用随机区组设计资料的方差分析，数据格式做出改变，改为3个变量，x表示疗效的数值，变量b为两种不同的药物处理，变量a.为分组情况，变量值1、2…23分别表示23组患者
.anovaxab
Numberofobs=46R-squared=0.2533
RootMSE=3.04659AdjR-squared=-0.5274
Source|PartialSSdfMSFProb>F
-----------+----------------------------------------------------
Model|69.2620935233.011395370.320.9952
a|69.2403544223.147288830.340.9929
b|.0217390941.0217390940.000.9618
Residual|204.198249229.28173861
-----------+----------------------------------------------------
Total|273.460343456.07689651
区组处理效应的F检验P值为0.9618与t检验结果一致。
四、某研究者收集一批牛皮癣患者，随机分为2组，A组用A药（group=1），B组用B药（group=0）评价指标为有效（Y=1）和无效（Y=0），结果见Stata文件（ex4X.dta，X=1，2,…，100）。
问；两种药物的疗效如何？
本题属于成组设计两样本率比较的资料，首先对本题的数据资料进行整理（文件ex44）绘制四格表如下：
group|有效无效|Total
-----------+----------------------+----------
B药|1341|54
-----------+----------------------+----------
A药|1329|42
-----------+----------------------+----------
Total|2670|96
经验算，所有理论数T>5,采用成组设计两样本率比较的正态近似法μ检验或者Pearsonχ2检验。
首先建立假设：
H0：
2种药物治疗牛皮癣的疗效有效率相同。
H1：
2种药物治疗牛皮癣的疗效有效率不同。
α=0.05
μ检验的统计量：
Sp1-p2=0.09143,μ=-0.7525查μ界值表，得P>0.05,不拒绝H0，尚不能认为两种药物的疗效不同。
Pearsonχ2检验。
.tabi1341\1329,chir
|col
row|12|Total
-----------+----------------------+----------
1|1341|54
|24.0775.93|100.00
-----------+----------------------+----------
2|1329|42
|30.9569.05|100.00
-----------+----------------------+----------
Total|2670|96
|27.0872.92|100.00
Pearsonchi2
（1）=0.5660Pr=0.452
χ2=0.5660P=0.452>0.05不拒绝H0，尚不能认为两种药物的疗效不同。
五、某研究者收集一批老慢支患者，为了控制病程对疗效的影响，进行病程配对，同一对进行随机分为2组，A组用A药，评价指标为有效（Y1=1）和无效（Y1=0），B组用B药，评价指标为有效（Y2=1）和无效（Y2=0），同一配对为一行，结果见Stata文件（ex5X.dta，X=1，2,…，100）。
问；两种药物的疗效如何？
本题属于配对设计资料两样本率的比较，首先将文件数据整理成配对4格表（文件ex54）
|B组
A组|10|Total
-----------+----------------------+----------
1|368|44
0|3335|68
-----------+----------------------+----------
Total|6943|112
进行假设检验：
H0：
两种药物治疗老慢支的有效率无差别
H1：
两种药物治疗老慢支的有效率有差别
α=0.05
由于b+c>40采用McNemar配对检验
.mcci3683335
|Controls|
Cases|ExposedUnexposed|Total
-----------------+------------------------+----------
Exposed|368|44
Unexposed|3335|68
-----------------+------------------------+----------
Total|6943|112
McNemar'schi2
（1）=15.24Prob>chi2=0.0001
ExactMcNemarsignificanceprobability=0.0001
P值小于0.05，按照α=0.05水准，拒绝H0，认为两种药物治疗老慢支的有效率有差别。
六、某医院收集了一批消化道疾病患者，为了控制病程和性别疗效的影响，进行病程和性别配对，同一对进行随机分为3组，A组用A药，B组用B药，C组用C药，用某个定量的观察指标描述疗效，该指标观察值越低，表示疗效越好。
用Y1表示A组的疗效观察值，用Y2表示B组的疗效观察值，用Y3表示C组的疗效观察值，同一配对为一行。
结果见Stata文件（ex6X.dta，X=1，2,…，100）。
问这3种药物治疗该疾病疗效是否相同？
本题属于随机区组设计资料，所得数据为计量资料。
在满足所需条件的
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