Stata入门：第五讲，多组平均水平比较与统计检验详解

本文档是关于Stata软件的基本操作和数据分析入门教程，主要针对的是第五讲——多组平均水平的比较。这一部分着重讲解了两种设计类型的统计检验：配对设计和成组设计。 在配对设计中，例如对于小样本，当配对差值资料符合正态分布时，可以使用配对t检验（ttest 差值变量 = 0），以判断两个配对样本的平均值是否有显著差异。而在大样本且配对差值分布正态的情况下，依然适用配对t检验。若差值呈偏态分布，应选择配对符号秩检验（signrank 差值变量 = 0）。 成组设计（TwoIndependentSamples）则涉及到两组独立样本的比较。当方差齐且样本量足够大，且两组资料各自满足正态分布时，可采用成组t检验（ttest 效应指标变量, by(分组变量))。然而，当方差不齐或者遇到小样本偏态的情况，需切换到秩和检验（Ranksumtest）来评估组间差异。 此外，文档还提及了多组比较中的完全随机分组设计。在这种设计下，假设各组间资料独立且均服从正态分布（小样本要求），可以使用单因素方差分析（One-Way ANOVA）来检验各组间的平均值是否存在显著差异。若方差不齐或数据偏态，应改用Kruskal-Wallis检验（H检验），如例5.1所示，通过分析胃癌与胃粘膜细胞中DNA含量的数据，来探究四组人群中DNA含量的平均值是否一致。 本篇文档提供了Stata中进行多组平均水平比较的具体方法和适用场景，帮助读者掌握在不同设计条件下进行有效数据分析的技能。这对于从事科研或数据分析工作的人员来说，是一份实用的参考资料。