SAS进行两独立样本t检验：性别对降压药起效时间影响分析

"该文档是关于卫生统计学中的两独立样本t检验的教程，通过一个实际的药物临床试验案例来讲解如何运用SAS软件进行数据分析。文档内容包括实验目的、SAS程序应用、数据导入、正态性检验以及方差齐性检验。" 在卫生统计学中，两独立样本t检验是一种广泛使用的统计方法，用于比较两个独立群体（例如男性和女性）的平均值是否有显著差异。在这个例子中，目的是考察降压新药在男性和女性高血压患者中的起效时间是否有所不同。 首先，进行t检验之前，需要满足三个基本条件： 1. 随机抽样：确保样本是从总体中随机抽取，保证样本的代表性。 2. 正态分布：每个样本来源的总体应符合正态分布，这是t检验的基础假设。 3. 方差齐性：两组样本的方差必须相等，这样才能使用传统的t检验。如果方差不齐，则需采用方差不齐的t'检验（也称为Welch's t检验）。 在SAS软件中，可以通过univariate过程进行正态性检验，以验证样本数据是否符合正态分布。在示例中，使用了Shapiro-Wilk检验，结果显示男性和女性组别的数据都大致服从正态分布。 接着，为了检查方差齐性，可以使用方差齐性的Levene's检验或使用SAS程序进行分析。在本例中，虽然没有直接展示方差齐性检验的结果，但通常我们会计算两组的样本方差，并根据F统计量和对应的P值判断方差是否相等。若P值大于0.05，我们通常接受原假设，认为方差齐。 一旦满足了这些条件，可以进行两独立样本t检验。在SAS中，可以使用ttest过程进行此检验。在这个药物试验案例中，由于研究目的是探索性别对起效时间的影响，因此采用的是双侧检验。检验假设为两总体均值相等（H0）与不相等（H1），并计算相应的t统计量和P值。如果P值小于显著性水平（通常是0.05），则拒绝零假设，说明两组间存在显著差异；反之，如果P值大于0.05，我们无法拒绝零假设，认为两组间无显著差异。 这个教程提供了从数据处理到统计分析的完整流程，展示了如何在实践中运用SAS进行两独立样本t检验，以评估不同群体之间的定量数据差异。对于卫生统计学的学习者或数据分析师来说，这是一个非常有价值的参考资料。