医学统计t检验的

医学统计是现代医学快速发展的一种重要研究方法.医学科研人员常要根据不同的设计方案选择合适的统计方法.其中,t检验是最常用也是非常容易犯错误的一种统计方法.

医学统计t检验方差分析配对设计成组设计医学统计是医学科研中重要的分析方法,也是医学论文中的重要组成部分.它是对资料进行科学的搜集、整理和分析,从许多复杂现象中寻找规律,解决问题.而在众多统计方法中,t检验是一种最常用的统计推断方法,在计量资料的统计分析中应用十分广泛,同时它也是卫生统计学教学的重点和难题点.在科研与教学中,研究人员和学生常会出现以下三种典型错误.

典型问题1.自身配对t检验误用成组t检验.

如某医生用A、B两种血红蛋白测定仪器检测了16名健康男青年的血红蛋白含量（g/L）检测结果见表1,问两种血红蛋白测定仪器检测结果是否有差别?

此例是对同一观察对象进行的两种处理方法,属于配对设计,而研究人员把治疗前后的数据当成是相互独立的数据,直接将治疗前与治疗后的数据按成组设计资料的t检验进行比较,这种处理方法与设计类型并不相符.我们知道配对设计的检验效能高于成组设计,应用配对设计可以减少实验误差和个体差异对结果的影响,从而提高统计处理的效率.因此配对设计资料,一般计算每对数据的差值,用其差值的大小,反映两种处理之间效应之差的大小.我们常见的配对设计有观察对象处理前后对比（如治疗前后、检查前后）和同体采取不同处理对比（（如同一观察对象两种方法）.

典型问题2.计量数据呈方差不齐时仍用t检验.

这一错误在教学和医学论文中都较常见,当两组数据经方差齐性检验为方差不齐时,需用校正t检验（t'检验）处理,不能直接用t检验,否则会得出错误结论.如为探索胃脘痛寒、

热症实质,测胃脘痛热症患者与健康人胃脘温度（℃）,并计算得热症病组n1等于27,等于37.68,s1等于0.66健康人n2等于36,等于37.19,s2等于0.33.问两组均数有无差别?一些学生直接应用t检验进行比较,而我们发现题中数据经方差齐性检验后为方差不齐,需用校正t检验,算出t'等于3.540,P<0.01,所以拒绝H0,认为两组有显著性差异.因此在教学与科研论文中,我们要特别注意强调参数检验的前提条件,t检验和方差分析只有经过正态性和方差齐性检验才能应用.若不满足,可选用适合分析偏态分布资料的非参数检验（如秩和检验）进行分析,或对变量进行变换使之满足应用的前提条件,再用相应的参数检验法.

典型问题3.多组计量数据比较误用t检验.

t检验一般只适合两组计量数据比较,多组计量数据进行比较需用方差分析,进一步进行两两比较时常用LSD法,可实际应用中发现很多研究人员将两者混用.如为研究煤矿粉尘作业环境对尘肺的影响,将24只Wistar大鼠随机分到甲、乙、丙三个组,每组8只,分别在地面办公楼,煤炭仓库和矿井下染尘,12周后测量大鼠全肺湿重（g）数据见表.

科研人员对上述资料采用两样本t检验进行两两比较,得出结论：除乙组和丙组差异无统计学意义以外（P>0.05）,其余各两组间差异均有统计学意义（P<0.05）,这是非常典型的错误.我们知道此例是三组计量数据比较,应用方差分析,若多次用t检验会增大犯第一类错误的概率.方差分析是一次检验多个样本所来自的总体的均数是否相等,若P<0.05,再进一步进行多重比较,得出正确结论.所以,通过统计软件计算可知方差分析的统计量F=7.579,P=0.003,按检验水准α=0.05拒绝H0,可以认为不同粉尘环境影响大鼠的全肺湿重.进一步的多重检验,利用LSD法可得甲组和丙组有显著差异（P=0.001）,其余组别之间无差异,这个结果与用t检验结果是有差异的.

综上所述,统计方法t检验固然应用广泛,但是医学统计方法的选择与应用是有一定前提范围的,所以要想保证数据处理的科学性,应选择正确的统计方法.