Stata入门教程：多组平均水平比较与统计检验解析

"本资源是关于Stata软件在基本操作和数据分析中的应用，特别是如何进行多组平均水平的比较。文档涵盖了配对设计和成组设计的统计检验，以及完全随机分组设计下的方差分析和非参数检验。" 在数据分析中，Stata是一款强大的统计分析工具，尤其适用于社会科学和医学研究。本讲主要关注多组间的平均水平比较，包括配对设计和成组设计两种情况。 首先，我们复习了配对设计资料的比较，这是在处理依赖样本时的情况。如果样本差值符合正态分布，小样本可以使用配对t检验，如`ttest 差值变量=0`。当样本量较大时，同样适用配对t检验。若差值呈偏态分布，小样本情况下推荐使用配对符号秩检验，如`signrank 差值变量=0`。 接着，讨论了成组设计，即两个独立样本的比较。在方差齐性且大样本的条件下，我们可以应用成组t检验，例如`ttest 效应指标变量,by(分组变量)`。如果方差齐且两组数据均呈正态分布，成组t检验同样适用。然而，若方差不齐或数据偏态，我们需要使用非参数的秩和检验，如`Ranksumtest`。 然后，文档引入了多组比较的情况，特别是完全随机分组设计。在这种设计下，如果各组数据满足方差齐性，每一组都服从正态分布（小样本时），可以使用单因素方差分析(One-Way ANOVA)。如果方差不齐或数据偏态，Kruskal-Wallis检验（H检验）是更适合的选择。例如，为了探究胃癌与胃粘膜细胞DNA含量的关系，可以对不同组别的DNA含量进行H检验来判断它们是否具有显著差异。 此外，文档还提供了实际数据表格，展示了不同组别的数据分布，这有助于读者理解如何在Stata中应用上述统计方法进行实际操作。 通过这个文档，学习者能够掌握如何在Stata中进行多组平均水平的比较，无论是配对设计还是成组设计，以及如何处理方差不齐或非正态分布的数据。这些技能对于进行科学研究和数据分析至关重要。