Stata入门教程：多组平均水平比较解析

"该文档是关于Stata软件在基本操作和数据分析入门中的应用，特别是针对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Kruskal-Wallis检验。" 在Stata中进行数据分析时，首先要理解不同类型的比较方法。在第五讲中，讲解了两种主要的设计类型：配对设计和成组设计。 1. **配对设计**： - 当我们处理的是配对数据，例如同一对象在不同条件下的测量值，可以使用配对设计的统计检验。 - 对于小样本且配对差值服从正态分布的情况，可以使用配对t检验（ttest 差值变量=0）。 - 如果样本量较大，同样可以使用配对t检验。 - 若小样本且差值呈偏态分布，推荐使用配对符号秩检验（signrank 差值变量=0）。 2. **成组设计**： - 在两个独立组别的比较中，如果满足方差齐性和大样本条件，可使用成组t检验（ttest 效应指标变量, by(分组变量)）。 - 方差齐且两组数据分别符合正态分布时，也可以应用成组t检验。 - 对于方差不齐或小样本偏态分布情况，应选择秩和检验（Ranksumtest）。 文档还提供了一些示例数据，其中展示了两组（0和1）的数值，这些数据可以用于进行成组设计的分析。 3. **多组比较**： - 完全随机分组设计适用于各组间独立的情况，当方差齐且各组数据都符合正态分布（小样本时要求），可进行单因素方差分析（OneWay ANOVA）。 - 如果方差不齐或数据呈偏态分布，应使用非参数的Kruskal-Wallis检验（H检验）。文档举例说明了如何分析四组人群的胃粘膜细胞DNA含量是否存在显著差异。 通过这些统计方法，Stata用户可以有效地比较和分析不同组间的均值差异，从而得出科学的结论。掌握这些基本操作对理解和应用Stata进行数据分析至关重要，尤其在医学、社会科学等领域的研究中。