Matlab实现独立双样本检验：自适应统计决策与验证

独立双样本检验是医学统计学中的关键方法，用于比较两个独立样本之间的差异。在本文《独立双样本检验的Matlab实现》中，作者杨润怀、张振、杨思桥和梁振探讨了如何利用MATLAB编程语言来自动化执行这种统计分析。他们的目标是创建一个程序，能够根据输入数据自动判断适用的统计检验方法，并输出精确的结果。 首先，程序设计的核心步骤是检验样本是否符合正态分布。如果其中一个或两个样本不符合正态分布，通常会采用Kolmogorov-Smirnov (K-S) 检验和Mann-Whitney U (M-WU) 检验来评估样本分布的相似性。这两种非参数检验方法适用于不满足正态分布假设的情况。 当两组样本都符合正态分布时，程序会进一步检查它们的方差是否相等。如果方差相等，那么传统的t检验可以得出结论；反之，如果方差不等，就需要使用Satterthwaite校正来调整效应大小，确保在方差不齐的情况下也能得到有效的t值。 整个过程旨在提供一个用户友好的工具，无需用户对各种检验有深入理解，只需输入数据，程序就能自动处理复杂的数据分析。文章通过两个实例验证了程序的准确性和有效性，这两个实例展示了程序在实际应用中的可靠性和实用性。 此外，该研究得到了国家自然科学基金的支持（C090206）以及国家级大学生创新创业训练项目的资助。作者团队来自安徽医科大学生命科学学院生物医学工程系，其中梁振作为通讯作者，提供了邮箱联系方式以便读者咨询。 总结起来，这篇首发论文不仅介绍了独立双样本检验的MATLAB实现方法，还强调了其在医学统计分析中的实用价值。通过标准化的程序流程，该方法简化了数据分析过程，提高了科研效率，对于那些需要频繁进行此类检验的研究人员来说，具有重要的实际意义。