第四讲-两组计量资料平均水平的统计检验

Stata 软件基本操作和数据分析入门第四讲 两组计量资料平均水平的统计检验一、配对设计的平均水平检验统计方法选择原则：假如配对的差值服从近似正态分布(小样本)或大样本，则用配对 t检验小样本的情况下，配对差值呈明显偏态分布，则用配对秩符号检验(matched-pairs signed-ranks test)。例 1 10 例男性矽肺患者经克矽平治疗，其血红蛋白（g/dL）如下：表 10 例男性矽肺患者血红蛋白值（g/dL）病例号12345678910治疗前11.315.015.013.512.810.011.012.013.012.3治疗后14.013.814.013.513.512.014.711.413.812.0问：治疗前后的血红蛋白的平均水平有没有改变这是一个典型的前后配对设计的讨论(但不提倡，因为对结果的解释可能会有问题)Stata 数据输入结构X1X211.3141513.8151413.513.512.813.510121114.71211.41313.812.312操作如下：gen d=x1-x2 产生配对差值的变量 dsktest d 正态性检验正态性检验结果如下：. sktest d Skewness/Kurtosis tests for Normality ------- joint ------ Variable | Pr(Skewness) Pr(Kurtosis) adj chi2(2) Prob>chi2-------------+------------------------------------------------------- d | 0.279 0.774 1.43 0.4885正态性检验的无效假设为：资料正态分布相应的备选假设为：资料非正态分布=0.05，由于正态性检验的 P 值=0.4885>>，故可以认为资料近似服从正态分布。ttest d=0 配对 t 检验: H0:d=0 vs H1:d0，=0.05结果如下：One-sample t test------------------------------------------------------------------------------Variable | Obs Mean Std. Err. Std. Dev. [95% Conf. Interval]---------+-------------------------------------------------------------------- d | 10 -.6799999 .5204272 1.645735 -1.857288 .4972881------------------------------------------------------------------------------Degrees of freedom: 9 Ho: mean(d) = 0 Ha: mean < 0 Ha: mean ~= 0 Ha: mean > 0 t = -1.3066 t = -1.3066 t = -1.3066 P < t = 0.1119 P > |t| = 0.2237 P > t = 0.8881P 值=0.2237>，故认为治疗前后的血红蛋白的平均数差异没有统计学意义。即：没有足够的证据可以认为治疗前后的血红蛋白的总体平均数不同。假如已知差值的样本量，样本均数和样本标准差，可以...