Stata入门教程：两组计量资料平均值的统计检验

"本资源是关于Stata软件的基本操作和数据分析入门教程，重点讲解了两组计量资料平均水平的统计检验，包括配对设计的平均值检验方法。文档通过实例介绍了如何进行配对t检验和配对秩符号检验，并提供了具体的操作步骤和结果分析。" 在进行两组计量资料平均水平的统计检验时，我们常常会遇到配对设计的情况，即同一对象在不同处理条件下的数据对比。例如，在医学研究中，同一患者的治疗前后的指标比较。Stata作为一款强大的统计分析软件，提供了相应的工具来完成这类检验。 首先，配对设计的平均水平检验通常有以下两种情况： 1. 配对t检验：适用于配对差值服从近似正态分布的场合，无论是小样本还是大样本。在Stata中，可以通过生成配对差值的变量（如gend=x1-x2），然后执行sktestd命令进行正态性检验。如果正态性检验的P值大于0.05，我们可以接受原假设，认为数据近似正态分布，从而进行配对t检验。例如文档中的例子，配对差值d的正态性检验P值为0.40189，大于0.05，所以可以进行配对t检验。 2. 配对秩符号检验（matched-pairs signed-ranks test）：当小样本的情况下，配对差值呈现明显偏态分布时，应选用这种方法。在Stata中，虽然没有直接的命令来执行此检验，但可以通过其他方式实现，如使用非参数检验的命令。 在文档的示例中，进行了配对t检验，命令`ttestd=0`用来检验配对差值d是否为0，即检验两个配对样本的平均值是否有显著差异。结果显示，配对差值d的均值为-0.6799999，标准误为0.5204272，95%置信区间为(-1.857288, 0.4972881)。这意味着在0.05的显著性水平下，无法拒绝零假设，即配对样本的平均值差不为零，因此，我们可以认为经过克矽平治疗后，男性矽肺患者的血红蛋白水平没有显著变化。 Stata提供的这些统计方法可以帮助我们有效地分析和解读两组配对计量资料的平均水平差异，为科研和决策提供依据。了解并熟练掌握这些操作，将有助于提高数据分析的效率和准确性。