上次经验中我们对t检验的使用条件进行了了解，即数据必须是计量数据。数据具有正态性，两组样本具有方差齐性。那么现在我们来了解下t检验的不同类型的方法运用。t检验分为单样t检验两独立样本t检验，t'检验配对t检验大家一定要记住，t检验只有这四种分类，只适用于文章中只有两个组别比较的数据分析中，关于这四种t检验的类型，均是基于t分布的基础。其中，两独立样本t检验及配对t检验在临床研究中最为常用。单样本t检验应用较少，是推断1样本均数与已知的总体均数是否存在差别的一中检验方法，比如，如研究某种药物的疗效，得到某指标均数（样本均数）与已知某正常人群中该指标（总体水平）进行比较，进而判断该药物的疗效。而t'检验的应用的情况基本被软件的结果所替代，不需要单独的进行计算，主要适用于当两组样本的原始数据符合正态分布但是方差不齐的情况，其实这部分内容我们也已经在前面分享。这种情况下，可以直接选择SPSS软件操作时显示的方差不齐的结果进行解释。那么对于两独立样本t检验和配对t检验我们如何辩分和应用呢，这两种方法的区别主要在于如何选择研究对象，两独立样本t检验是将研究对象完全随机的分为两组，两组分别接受不同的处理措施，而配对t检验是按照某种特征性质，将研究对象分别分配到两组中，即两组中的研究对象是1:1配对的，而不是完全随机的分配，在医学研究中的配对设计主要适用于以下情况： 第一，异体配对，将某些重要的特征相似的两个研究对象配成一对，每对两个研究对象分别接受不同的处理， 第二，自身配对，同一研究对象在不同的两个部位接受不同的处理，可看作，是自己与自己的配对， 第三，实际应用中，将研究对象接受某种处理前后的数据视为配对设计，但是前提是受试对象不随时间变化，非常重要的一点是：配对设计t检验，顾名思义，两组样本数是相同的，即配对t检验的两组例数相同，两样本t检验的例数可相同，可不同。这是与两独立样本t检验最直观的区别， 而且除了两组数据满足正态分布外，此种检验方法会产生一个新的变量即两组中每对研究对象测得的数据间的差值，这个差值d需满足正态分布，如样本数n大于30可视作近似服从正态分布，如样本量较少，进行正态分布的检验，（操作在前面的文章中已有说明） 大多数情况下，在临床研究中治疗前与治疗后的比较均为配对设计的t检验，需要将治疗前后差值进行比较，如：欲比较两组患者的疗效，比较两组研究对象中E2水平的差异。我们可以从下表中看到，E2指标存在治疗前后的比较即两组内的比较，那我们可以判断出每一组（A组，B组）中治疗前后的两指标的比较均采用配对t检验，（治疗前后是相互一一对应的数据，相当于成对数据），即A组治疗前（14.03±3.63）与治疗后（31.21±14.43）进行比较，得到差值d，经软件分析得到相应的t值和P值（配对t检验的SPSS软件操作的步骤下期介绍），得到差值d为（27.27±10.12）。 而两组间的比较我们可以判断是采用两独立样本t检验，因为是随机进行分配并没有组成对子，但是比较的是什么？就是把每一组的每一个指标的差值，如A组的E2水平，即A组治疗前后的E2水平的差值d与B组治疗前后E2水平的差值d1进行比较。方法即为两独立样本t检验。有问题可留言
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