如何正确应用t检验的基础介绍

t检验已成为广大科研工作者最为熟悉并且应用最多的统计方法之一，但是有些科研人员对t检验的‘过分’信任，及应用条件、资料性质及处理的试验设计类型的认识不清，也使t检验成为了误用最多的统计分析方法，前面我们已经讲述t检验处理数据的操作和流程，现在为大家讲解下如何正确运用t检验。1.首先明确它的使用条件 计量数据 正态性 方差齐性 整体比较时：两组数据的比较根据数据类型的不同，判断其是否为计量数据，简单来讲，计量资料一般是属于连续性的，每一个观察对象均含有一个具体的数值，一般临床指标的数值是属于计量资料，如血红蛋白计数，血铅浓度及血压等，对于计数资料的数据，如肺癌中吸烟的人数，博士毕业的人数，或者是一个月手术的人数，这类型的数据是不采用t检验进行比较分析的，而是采用非参数方法进行（秩和检验，后期说明）。那么如果确定数据是计量资料，就需要考虑分布情况，因不同的分布类型采用的表达形式及统计分析的方法不同，一般分为两种形式：1正态分布，2非正态分布，前者以均数±标准差的形式表达，后者以中位数及四分位间距表示，如下图：那么对于其分布类型就需要进行正态性检验，在之前我们已经展示了如何应用SPSS软件进行检验，但是在临床研究中，如样本例数大于50，其数据分布类型接近正态分布，有时也可认为近似正态分布，在处理数据时，有时会直接进行计算均数和标准差， 但是并不是这样的表达就是一定准确，如计算后结果为：4.12±4.02，我们可以看到标准差与均数之间相差不大，这种情况下数据的正态性是值得怀疑的，这样的数据很可能属于偏态分布。 即当均数与标准差相差不多，或是S>X，或标准差大于均数的1/3的情况下我们需要对数据进行正态性检验，如不服从正态分布，可以对原始数据进行变量转换，转变为，或采用相应的非参数检验方法（秩和检验，后期说明）。对于方差齐性的检验，如方差不齐，但是P值接近0.05，则可以按照方差齐性的结果进行计算。在我的经验中应用软件进行计算时，结果部分有方差不齐时的结果，可直接读取结果。还有一点需要切记，就是，t检验只应用于文章中只有两个对比组，只有两个对比组，只有两个对比组（重要的事情说三遍）均数的比较的情况。即并不是所有的两组之间均数的比较都应用t检验，举个例子，当文章中是三组数据的比较如下图，此时要求进一步两两组之间的比较，则不宜采用t检验，因为文章中不是只存在两组数据，而t检验只是适用于两组之间的比较，如误用，则会使结果的可靠性降低，可信度下降，此时应该采用多个均数之间的两两比较的方法。如Bonferroni法，LSD法，SNK法等。