t检验包括以下3种情况

①样本均数与总体均数的比较（单样本t检验），通常用于检验判断观察到的一组计量数据是否与其总体均数接近，两者的相差系同一总体中样本与总体之间的误差，相差不大，还是已超出抽样误差的一般允许范围而存在显著差别；②配对t检验，通常用于两同质受试对象分别接受两种不同的处理或同一受试对象接受两种不同的处理；     

统计学系列讲座第4讲定量数据均数比较的t检验

当研究结果为一组或两组计量资料(定量数据)时,要想知道这一组数据总体平均水平是否同某一标准值不同,或这两组数据总体平均水平是否不同,对于这类情形一般首先考虑用t检验。下面将结合实例对t检验的3种设计类型以及需注意的问题分别进行介绍。1 t检验的3种设计类型1.1单样本t检验(样本均数与总体均数比较的t检验)这种设计的特点是对一组同质(符合特定研究目的)的受试对象不按任何其他因素进行分组,直接观测或给予一种特定处理后观测这些受试对象某个或某些指标的大小。目的是想推断样本所代表的未知总体均数μ与已知总体均数μ0有无差别。…     

两样本比较

1 小样本 若两样本均来自正态分布且方差齐时，用完全随机设计的两样本均数比较的t检验。若两样本来自非正态总体或方差不齐时，可通过变量变换使数据资料呈正态或方差齐，再用完全随机设计的两样本均数比较的t检验；在达不到t检验应用条件时，可选用t’检验或两样本比较的秩和检验。     

多个样本均数差异比较的统计检验方法之一

在医学科研中,两个样本均数之间差异的比较,常用t检验或u检验比较两者的差异在统计学上有无显著意义的结论,但对于三个以上样本均数之间差异的比较,则不宜进行两组两组之间的t检验,因为这样会明显地增大犯Ⅰ类错误(假阳性错误)的概率.两两对比的次数越多,犯Ⅰ类错误的概率越大.例如,当三组之间进行两两比较时,只需比3次,即A组与B组比,A组与C     

本刊常用统计学方法

常用统计学方法:分类(名义分类或等级分类)资料用χ2检验、Ridit分析,区间变量均数组间比较用t检验、F检验、秩和检验(适用于呈偏态分布的区间变量)。χ2检验的适应范围:当总样本含量(n)>40,理论频数(T)>5时,用χ2检验的基本公式;若n>40,1相似文献   

本刊常用统计学方法

常用统计学方法:分类(名义分类或等级分类)资料用χ^2检验、Ridit分析,区间变量均数组间比较用t检验、F检验、秩和检验(适用于呈偏态分布的区间变量)。χ^2检验的适应范围:当总样本含量(n)>40,理论频数(T)>5时,用χ^2检验的基本公式;若n>40,1相似文献   

统计学系列讲座第3讲 抽样误差与参数估计

1 均数的抽样误差 即使你确知某市健康成年男子的平均身高为174 cm，如果你随机抽取1份50人的样本，所得样本均数一般也不会恰好等于174 cm这个总体均数。这就是由于抽样而引起的误差——抽样误差。在实际工作中，由于各种条件所限，一般不可能也没有必要观察总体中的每一个个体，常常是通过抽样来进行研究的。虽然抽样误差是不可避免的，但其大小是可以度量的。     

统计学系列讲座 第5讲 多组样本均数比较的方差分析

前面第4讲学习了两样本均数比较的t检验，但在医学科研中，常常需要进行多个样本均数的比较以推断多个处理效应间的差别，此时就需要用到方差分析（analysis of variance．ANOVA）。方差分析又称F检验，不同的设计需要用到不同的方差分析。本讲仅介绍常用的完全随机设计资料的方差分析和完全随机区组设计资料的方差分析。     

常用医学统计方法及其应用第四讲t检验

常用医学统计方法及其应用第四讲ｔ检验中山医科大学卫生统计学教研室游志颖，骆福添上一讲介绍了适用于大样本资料的ｕ检验，本讲介绍适用于小样本的ｔ检验。ｔ检验用于比较两个均数，因可用于不同设计类型资料而有样本均数与总体均数比较的ｔ检验、配对设计资料的ｔ检验...     

应该严格区分“标准差”和“标准误”

标准差（standard deviation）它是随机误差的代表，是随机误差绝对值的统计均值。它的全称应是标准偏差，习惯上简称为标准差。标准误（standard error of mond）是在抽样试验中常用到的样本平均数的标准差，也就是样本平均数的标准误，简称为标准误。前者的代表符号为“s”。而后者的代表符号为“sx”。标准差和标准误的含意、作用完全不同，前者是表示个体间变异大小的指标，是衡量数据精密程度的指标；后者是反映样本均数对总体均数的变异程度，是度量结果精密度的指标。两者虽然在统计推断和误差分析方面都有着重要的作用，但是绝对不能将两者混用。     

《实用护理统计学》多选题

A型题1.在由两样均数的差别推断两总体均数的差别t的检验中,检验假设是: A.两样本均数相等     

来稿中统计学处理的有关要求

统计结果的解释和表达：当P〈0．05（或P〈0．01）时，应说明对比组之间的差异有统计学意义，而不应说对比组之间具有显著性（或非常显示性）的差别；应写明所用统计学分析方法的具体名称（如：成组设计资料的t检验、两个因素因设计资料的方差分析、多个均数之间两两比较的q检验等），统计量的具体值（如t值，x^2，F值等），应尽可能给出具体的P值；当涉及到总体参数（如总体均数、总体率等）时，在给出显著性检验结果的同时，再给出95％可信区间。     

注意不要用t检验代替方差分析

来稿中统计数据处理最常见的错误之一是对多个样本均数进行比较时 ,采用t检验代替方差分析。t检验只适用于检验两个样本均数间有无差别 ,采用t检验对多组均数进行两两比较或多组均数与对照组比较 ,结果会产生较大的误差 ,增大了犯α错误的概率 ,即可能把本来无差异的两个总体均数判为有差异 ,使结论的可信度降低。正确的方法是对多组 (≥ 3组 )均数比较时 ,首先应进行方差分析 ,若统计量F值有显著意义时 ,再选用合适的多重比较方法。如进行多个样本均数间的两两比较多采用q检验 (SNK法 ) ;而对多个实验组与同一个对照组均数间的两两比较或…     

人群健康研究的统计学方法第三讲计量资料的统计推断

1总体均数的可信区间估计 1．1抽样误差的概念 在医学研究中，通常采用的是抽样研究的方法。也就是从研究的总体中，随机抽取有代表性的个体（样本）进行研究，目的是用样本的信息推论总体特征，这在统计学中称为统计推断（statistical inference）。     

实用护理统计学(21)

在统计推断中,有些问题,如总体均数的可信区间估计、t检验、F检验、相关系数和回归系数的显著性检验等,大都是假定样本所来自的总体分布为已知的函数形式,但其中有的参数(如总体均数μ和总体     

多个样本率差异比较的统计检验方法之一

在医学科研中二个样本率之间差异的比较,常用四格表x~2检验或u检验做出相应的两个总体率有无差别的统计推断.这是大家所常用和熟悉的统计检验方法,但对于三个或三个以上样本率之间差异比较则不宜在两两之间多次进行四格表x~2检验或u检验.这样不仅繁琐,而且随着检验次数的增多会明显地增大犯Ⅰ类错误(α型错误)的概率,以致达到令人无法接受的程度,其道理与多个样本均数差异比较不宜两两做t检验完全一样(读者可参阅本刊1997年第4期“多个样本均数差异比较的统计检验方法之一”一文).     

实用护理统计学(6) 第二章 计量资料的逻辑处理(续)

(2)配对计量资料的比较配对计量资料的比较,包括配对试验中同时(或同一)受试对象分别给予两种不同处理的效果比较,以及同一受试对象处理前后的比较。前者的目的是推断两种处理的效果有无差别,后者的目的是推断某种处理有无作用.常     

统计分析中检验方法的选择

1一组样本资料若来自正态总体,可用t检验;若来自非正态总体或总体分布无法确定,可用Wilcoxon符号秩和检验。2配对设计资料二分类变量,可用McNemar检验;有序多分类变量,可用Wilcoxon符号秩和检验;连续型变量,若来自正态总体,可用配对t检验,否则可用Wilcoxon符号秩和检验。3两组独立样本连续型变量,若来自正态总体,可用t检验,否则可用Wilcoxon符号秩和检验;二分类变量,可用2χ检验验;无序多分类变量,可用2χ检验;有序多分类变量,宜用Wilcoxon符号秩和检验。     

浅析医学统计方法的选择

现在很多文章都涉及血清标记物或方法学的评价，如2011年美国临床化学杂志（Clinical Chemistry）发表的文章大约70％都是与此相关的，标记物或方法学的评价包括灵敏度、特异度、多个测量指标之间的关系、多个测量指标与应变量的关系等。这些评价都要与测量数据、实验数据打交道，因此掌握一些医学统计的基本概念和医学统计方法的正确选择就显得尤为重要。基本的医学统计方法有很多，如样本均数与已知样本均数比较、两样本均数比较、多个样本均数的比较、两个样本率的比较、多个样本率的比较、两组或多组构成比的比较、非参数检验、多因素资料的方差分析等。如果对于统计方法没有一个整体的把握和认识，可能就会出现误用滥用统计方法的情况。在此，笔者把统计方法选择的基本原则及选择流程图报告如下，以供同行参考。     

计量资料统计学分析方法

1 若两组为独立样本比较：①资料服从正态分布，且方差齐性时，采用￡检验。②资料不服从正态分布时，有两种方法：可进行数据转换，如对数转换等，使之服从正态分布，然后对转换后的数据采用t检验；采用非参数检验，如Wilcoxon检验。