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文章目录

一、案例介绍

2.问题分析

3. 软件操作及结果解释

（一）适用条件的判断

(2)统计描述与推论

4。结论

在上一篇推文中，我们介绍了独立样本t检验的假设检验理论（独立样本t检验（t-test）——理论介绍）。 这篇推文将演示在软件中实施独立样本 t 检验的操作。 步。

一、案例介绍

某医生研究某生化指标（X）在诊断病毒性肝炎中的临床意义，测定了20名正常人和19名病毒性肝炎患者的生化指标（X）含量（μg/dl）。 他询问病毒性肝炎患者和正常人的生化指标（X）水平是否有差异？ 部分数据如图1所示。

图1

2.问题分析

本例分析的目的是比较两组数据的均值是否存在差异，即判断患者之间的生化指标（X）水平是否存在差异病毒性肝炎和正常人一样。 对于这种情况，可以使用独立样本t检验。 但需要满足六个条件：

条件1：观测变量是连续变量。 本研究中的生化指标含量为连续变量，满足这一条件。

条件2：观察到的变量相互独立。 本研究中各个研究对象的观测变量是独立的，互不干扰。 这个条件就满足了。

条件3：观察到的变量可以分为2组。 本研究将病毒性肝炎患者和正常人分为两组，均满足这一条件。

条件4：观测变量不存在显着异常值。 这种情况需要通过软件分析来判断。

条件5：每组中观察到的变量呈正态（或近似正态）分布。 这种情况需要通过软件分析来判断。

条件6：两组观测变量的方差相等。 这种情况需要通过软件分析来判断。

3. 软件操作及结果解释

（一）适用条件的判断

1.条件4判断（异常值判断）

在进行独立样本t检验时，需要分别检查各组的异常值，因此需要使用分割函数“Split by”。

(一)软件操作

① 选择“（分析）”-“（探索）”-“（描述）”，在右侧“（变量）”框中选择观察变量“X”，在“分割依据”中选择“组”右边的盒子。 点）”框（图 2）。

图2

② 在“（统计分析）”下的“Size”中勾选“N（样本量）”和“（缺失值）”，并在“（集中趋势）”中勾选“Mean（平均值）”、“（）” ”，检查“标准。 “（离散趋势）”中的“（标准差）”、“（最小值）”和“（最大值）”（图3），结果如图4所示。

图3

图4

③ 在“绘图”下的“箱线图”中勾选“箱线图”和“数据”，并在“数据”下拉菜单中选择“（散点图）”。 ）”（图5），结果如图6所示。

图5

图6

(2)结果解释

在图4的表“（描述性分析）”中，列出了每组观察变量的最小值和最大值。 经专业判断，判断人体生化指标水平可能为215.4μg/dl和292.7μg/dl； 此外，图6中的箱线图也没有表明任何异常值。 综上，本例中没有发现需要删除的异常值，满足条件4。

2.条件5的判断（正态性检验）

(一)软件操作

在进行独立样本t检验时，需要分别检验各组的正态性，因此需要使用分割函数“Split by”（见图2）。

① 在“Plots”下的“QQ Plots”中勾选“QQ”（图7）。 结果如图 8 所示。

图7

图8

②勾选“（统计分析）”中的“-Wilk（-Wilk正态性）”（图9），结果如图10所示。

图9

图10

(2)结果解释

图8和图10按组列出了两组的分析结果。 图8中QQ图上的两组散点基本分布在对角线周围，说明两组数据呈正态分布； 图10正态性检验结果显示，两组P分别为0.813和0.192，均>0.1。 它还表明两组数据服从正态分布。 总之，此案例满足条件 5。阅读有关正态性检验的更多信息。

3、条件6的判断（方差齐性检验）

(一)软件操作

① 选择“（分析）”-“（探索）”-“（描述）”，勾选“（离散趋势）”中的“Std.（标准差）”和“（方差）”（图11），结果为如图 12 所示。

图11

图12

②选择“（分析）”-“T-检验（t检验）”-“T-检验（独立样本t检验）”，在右侧“（因变量）”框中选择“X”，更改“组” 选择右侧的“（组变量）”框（图 13）。

图13

③勾选“（假设检验条件判断）”中的“检验（方差齐性检验）”（图14），结果如图15所示。

图14

图15

(2)结果解释

从图12“描述性分析( )”表中的“Std.(标准差)”和“方差()”结果可以看出，正常组和肝炎患者组的标准差分别为9.168和13.695分别为 84.058 和 84.058。 187.558，两组之间的标准差和方差值似乎存在差异，但需要根据统计检验的结果进行综合判断。

图15“Test('s)（方差齐性检验）”是方差齐性检验的结果。 可见F=3.883，P=0.056

(2)统计描述与推论

1、软件操作

选择“（分析）”-“T-Tests（t检验）”-“T-Test（独立样本t检验）”，勾选相应选项，如图16所示。

图16

2. 结果解释

(一)统计说明

图17“Group（组描述性分析）”表提供了“Group（组）”、“N（样本量）”、“Mean（均值）”、“中位数（）”、“SD（标准差）”和“ SE（标准错误）”。 可见，正常人生化指标含量为271.300±9.168μg/dl，肝炎患者生化指标含量为236.216±13.695μg/dl。 图18显示了两组人群的生化指标水平分布。 两组生化指标含量似乎存在差异，但仍需根据统计检验结果来判断。

图17

图18

(2)统计推断

图19“T-Test（独立样本t-检验）”表提供了通过t检验（'st）和校正t检验（ Welch's t)、P值、“Mean（平均差）”及其“95%（95%置信区间，95%CI）”、“SE（平均差的标准误差）”、“Size（效应大小）”和 95% CI。

由于本例满足正态性要求，但不满足方差齐性要求，因此采用修正t检验（Welch's t）对结果进行分析。 可见，肝炎患者生化指标平均含量较正常人群低35.084 μg/dl，95% CI为27.435~42.733； 差异有统计学意义（t'=9.352，P

图19

4。结论

本研究采用独立样本t检验来判断病毒性肝炎患者与正常人的生化指标水平是否存在差异。 从专业知识来看，两组数据中不存在需要删除的异常值； 通过绘制QQ图和-Wilk检验，表明两组数据服从正态分布； 通过 's 检验，表明两组数据之间的方差不均匀，因此采用 Welch's t 检验对数据进行分析。

结果显示，正常人和肝炎患者的生化指标水平分别为271.300±9.168μg/dl和236.216±13.695μg/dl； 肝炎患者平均生化指标水平较正常人低35.084μg/dl（95%CI：27.435~42.733），差异有统计学意义（t'=9.352，P

以上就是本文的全部内容。 下一篇文章我们将介绍“独立样本t检验（t-test）——SPSS软件实现”。 请继续关注本公众号。