Stata入门教程：两组计量资料平均值的统计检验

"Stata基本操作和数据分析入门：第四讲 两组计量资料平均水平的统计检验" 在本讲中，我们关注的是如何使用Stata进行两组计量资料平均水平的统计检验，特别是针对配对设计的数据。配对设计通常用于比较同一对象在不同条件或时间点下的测量值，例如治疗前后的情况对比。 1. **配对设计的平均水平检验**： - 配对设计的目的是消除个体差异的影响，提高统计效率。在分析配对数据时，我们需要考虑数据的分布特性。 - 如果配对的差值近似正态分布（对于小样本）或者在大样本情况下，我们可以使用**配对t检验**。配对t检验用来检验两配对样本均值之间是否存在显著差异。 - 当小样本的配对差值呈现明显偏态分布时，应选用**配对秩符号检验**（matched-pairs signed-rank test）。这是一种非参数检验方法，对数据分布无严格假设。 2. **实例分析**： - 示例中，10例男性矽肺患者在接受克矽平治疗前后的血红蛋白水平被记录。我们想要检验治疗是否改变了患者的血红蛋白水平。 - 首先，通过`gend=x1-x2`命令生成配对差值变量d。 - 接着，使用`sktestd`命令进行正态性检验，检查配对差值d是否符合正态分布。 - 正态性检验的结果显示P值为0.40189，大于显著性水平α=0.05，因此接受零假设，认为配对差值近似正态分布。 - 最后，执行`ttestd=0`进行配对t检验，检验假设H0：d=0（即两组平均差值为零）与H1：d≠0（两组平均差值不为零）。结果显示，d的平均值为-0.6799999，表明治疗后血红蛋白水平有所降低，但这个变化是否具有统计学意义，需根据t检验的P值和置信区间判断。 3. **配对t检验结果解读**： - 结果中的“Obs”表示观察值的数量，10例患者产生了10个配对差值。 - “Mean”是配对差值的平均值，-0.6799999表示治疗后平均下降了约0.68g/dL。 - “Std.Err”是标准误差，它反映了平均差值的不确定性。 - “Std.Dev.”是标准差，反映差值的变异程度。 - “[95% Conf. Interval]”是95%置信区间，此处为-1.857288 to .4972881，说明在95%的置信水平下，配对差值的平均值可能落在这个范围内。 4. **决策**： - 根据t检验的P值，我们可以决定是否拒绝零假设。如果P值小于显著性水平α，那么我们有理由认为两组间的平均差值存在统计学上的显著差异。在这个例子中，未给出具体的P值，但根据t检验结果的输出，我们可以进一步分析P值来得出结论。 5. **注意事项**： - 在进行配对设计的统计检验时，要确保配对的合理性，即配对的两个观测值之间存在直接的因果关系或关联。 - 正态性检验是关键步骤，因为它决定了应选择哪种统计检验方法。若数据不符合正态分布，应选择非参数检验如配对秩符号检验。 - 在解释t检验结果时，除了P值外，还应关注效应大小（如Cohen's d），这能提供关于差异实际意义的信息。 以上就是Stata中进行两组计量资料平均水平配对设计统计检验的基本操作和理解。正确应用这些方法可以帮助我们有效地分析实验数据，得出可靠的结论。