Stata入门教程：多组平均水平比较与统计检验

"Stata基本操作和数据分析入门：第五讲 多组平均水平的比较" 在Stata中进行数据分析，尤其是涉及多个组别的比较时，掌握正确的统计方法至关重要。本讲主要介绍了如何进行两组和多组的平均水平比较。 首先，我们回顾一下两组比较的统计检验方法： 1. 配对设计资料，也称为Dependent Samples，适用于两个配对样本的比较。如果样本量较小且配对差值服从正态分布，可以使用配对t检验（`ttest 差值变量=0`）。在大样本情况下，配对t检验同样适用。若配对差值呈偏态分布，小样本情况下则推荐使用配对符号秩检验（`signrank 差值变量=0`）。 2. 成组设计，即Two Independent Samples，用于两个独立群体的比较。当方差齐且样本量较大时，可采用成组t检验（`ttest 效应指标变量,by(分组变量)`）。如果方差齐且每组数据都遵循正态分布，也可以使用成组t检验。若方差不齐或样本呈偏态分布，建议使用秩和检验（`Ranksumtest`）。 接下来，我们转向多组比较，这里以完全随机分组设计为例，这要求各组间数据独立： 1. 当方差齐性得到满足，且每组数据均服从正态分布（小样本时需满足），可以使用单因素方差分析（One-Way ANOVA）进行分析，命令为`anova y by x`，其中y是因变量，x是分组变量。这种方法适用于多个独立样本的均值比较，以判断是否存在显著差异。 2. 如果方差不齐或数据呈偏态分布，可以使用非参数的Kruskal-Wallis检验（H检验），Stata中的命令为`kruskalwallis y by x`。此检验不依赖于数据的分布，因此对数据的分布形态没有严格要求。 举例说明，假设我们有四组人群的胃粘膜细胞DNA含量数据，我们想要检验这些组的平均DNA含量是否相同。在这种情况下，可以先用单因素方差分析或Kruskal-Wallis检验进行分析，以确定不同组间的DNA含量是否存在显著差异。 Stata提供了丰富的工具来处理各种类型的比较任务，包括配对样本、独立样本以及多组样本的比较。正确选择并应用这些统计方法，可以帮助我们深入理解数据并得出可靠的结论。在实际操作中，要根据数据的特性和研究设计选择合适的检验方法。同时，注意检查数据的正态性、方差齐性等前提条件，以确保统计检验的有效性。