【管理资料】爱爱医资源t检验汇编

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t检验知识点总结

t检验知识点总结在进行T检验之前，我们需要明确所要分析的问题，确定需要比较的两组数据，以及所使用的数据类型。

T检验分为独立样本T检验和配对样本T检验两种，分别适用于不同的数据类型。

独立样本T检验是用于比较两组独立样本均值是否有显著差异的方法。

它假设两组样本是相互独立的，而且数据呈正态分布，方差相等。

在进行独立样本T检验时，我们需注意检验方差齐性的问题，可以使用Levene检验或Bartlett检验进行检验。

配对样本T检验是用于比较同一组样本在不同条件下的表现是否有显著差异的方法。

它假设两组数据是成对的，即每个观测值在两个条件下都有对应的数值。

在进行配对样本T检验时，我们需要首先计算每对观测值的差值，然后对这些差值进行T检验。

在进行T检验之前，我们还需要明确假设检验的原假设和备择假设。

原假设通常是两组样本均值相等，备择假设则是两组样本均值不相等。

根据所得的T值和自由度，我们可以使用T分布表或统计软件计算出检验的P值，以判断两组样本均值是否有显著差异。

在进行T检验时，我们还需要注意以下几点：1. 样本容量：T检验对样本容量要求不高，通常当样本容量大于30时，T检验的效果会更稳定。

2. 数据正态性：T检验假设数据呈正态分布，因此需要对数据进行正态性检验。

在数据不符合正态分布时，可以使用非参数检验方法进行分析。

3. 数据方差性：T检验假设两组数据的方差相等，因此需要进行方差齐性检验。

当方差不相等时，可以使用修正的T检验方法进行分析。

总的来说，T检验是一种简单而有效的假设检验方法，适用于比较两组样本均值是否有显著差异的情况。

在进行T检验时，我们需要明确问题、选择合适的方法、进行假设检验、并对结果进行解释和判断。

通过合理使用T检验方法，我们可以更好地从数据中获取有效信息，做出正确的决策。

t检验(一)

2013年10月22日
正态检验结果
P=0.819>0.05。故可认为配对差值服从正态分布。
2013年10月22日
（3）配对t 检验从菜单选择 Analyze →Compare Means （均数比较） →Paired- Sample T Test（配对t检验） Paired Variables （配对变量）：对照、实验
X 0 X 0 t , df n 1 SX S n
2013年10月22日
实

例
例4-7 已知人参中M物质的含量服从正态分布，μ0=63.5μg/g。今9次测得一批人工培植人参中M物质的含量(μg/g)为40.0，41.0 ，41.5，41.8，42.4，43.1，43.5，43.8， 44.2。推断这批人工培植人参中M物质的含量与野生人参是否相同？
2013年10月22日
三、成组t检验
适用于完全随机设计(completely random design) 资料的两均数比较。假设检验目的：推断两总体均数是否相同
应用条件：样本来自正态总体方差齐σ12=σ22
2013年10月22日
完全随机设计
完全随机设计(completely random design) 也叫成组设计。是一种单因素k 水平单效应变量的设计方法。
2013年10月22日
配对设计的正确应用
当实验对象的同质性欠佳时，采用配对设计可以提高处理组间的可比性和均衡性配对设计的成败取决于配对的条件，只有当两组观察值间的相关系数r > 0时，配对才是成功的，且能提高检验效能采用自身前后配对设计时，应考虑到环境、气候或疾病的自然进展等引起的效应改变配对设计的资料结合相关或回归分析，有时能得到更丰富的结论

医学统计学t检验

操作步骤
检验正态性
单样本t检验
具体步骤
1 分析——非参数检验——旧对话框——单个样本检验 2 分析——比较均值——单个样本t检验
结
论
1 分析得出的概率值有无统计学意义
2 若有意义，比较样本均数与总体均数的大小
配对样本t检验（Paired t-test）
将比较组受试对象某些影响结果的因素（如年龄，性别等），按特征相似配成对子，测定某指标结果。
0.681
0.5/ 2,38
P 0.50
结论：按=0.05 水准，p＞0.50不拒绝H0
，差别无统计学意义。还不能认为阿卡波糖胶囊与拜唐苹胶囊对空腹血糖的降糖效果有不同。
本次内容结束
LOREM IPSUM DOLOR
Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisicing elit.
对象编号
1 2 3
试验组（n=20） (阿卡波糖胶囊)
基线 8周后 5 4.3 7 4.5 8 5.2
对照组（n=20） (拜唐苹胶囊) 基线 8周后 85 64 6.5 4.2
.
20
9 10.2
75
两独立样本t检验的步骤
两组基本统计量的计算
s
nx
试验组
20
3.0601
2.065
对照组
20
合2并.4方20差5 计算
2.625
sc2

s12 (n1 1) s22 (n1 n1 n2 2
1)
sc2

3.0601 2 (20 1) 2.4205 20 20 2
2 (20
1)

医学统计学 t检验

几何均数资料 t 检验，服从对数正态分布，先作对数变换，再作 t 检验。
Two sample t-test
4. t 检验应用条件
样本对总体有较好代表性，对比组间有较好组间均
衡性——随机抽样和随机分组。
样本来自正态分布总体，配对t检验要求差值服从
正态分布，实际应用时单峰对称分布也可以。
两独立样本均数t检验要求方差齐性——两组总体

例7-4
两组小白鼠分别饲以高蛋白和低蛋白饲料，
4周后记录小白鼠体重增加量(g)如表7-3所示，问两
组动物体重增加量的均数是否相等？
H0:12＝22，即高蛋白与低蛋白饲料喂养后小白
鼠体重增加量的总体方差相同;
H1:12≠22，即高蛋白与低蛋白饲料喂养后小白鼠体重增加量的总体方差不同;
＝0.05。

当两总体方差不等（方差不齐）时，两独立样本均数的比较，可采用
t 检验，主要有
Satterthwaite法近似t检验、Welch法近似t检验
和Cochran & Cox法近似t检验。其中Cochran &
Cox法是对临界值校正；而Satterthwaite法和 Welch法是对自由度进行校正。
地难产儿与一般新生儿平均出生体重不同。
二、配对样本均数t检验

配对样本均数t检验简称配对t检验(paired t test), 又称非独立两样本均数t检验,适用于配对设计计量资料均数的比较,其比较目的是检验两相关样本均数所代表的未知总体均数是否有差别。

配对设计(paired design)是将受试对象按某些重要特征相近的原则配成对子，每对中的两个个体随机地给予两种处理。
得出统计量t 值：

医学统计学u检验和t检验课件

H1 （ μ≠μ。）接触噪声作业工人的听力水平与正常成年男性的听力水平不同。
总体
α=0.05
2、选定检验方法，计算检验统计量t值。
n =25 ，X=17200Hz，s =650Hz， μ。=18000Hz
t x0 17200180006.154
s
650 25 统计量t表示，在标准误的尺度
n
下，样本均数与总体均数的偏
1.376 1.061 0.978 0.941 0.920
0.906 0.896 0.889 0.883 0.879
0.859 0.858 0.858 0.857 0.856
0.10 0.20
3.078 1.886 1.638 1.533 1.476
1.440 1.415 1.397 1.383 1.372
μ0=18000Hz
总体
样本
X 17200
S 650
μ0=18000Hz
总体
样本
X 17200
S 650
这些样本是什么分布规律？
文档仅供参考，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系网站或本人删除。
这些样本是什么分布规律？
只知道它服从正
（1）这些样本的均数服从正态分态分布，至于是
0.005 0.01
63.657 9.925 5.841 4.604 4.032
0.0025 0.001
0.005 0.002
127.321 318.309
14.089 7.453 5.598 4.773
22.327 10.215 7.173 5.893
0.0005 0.001
636.619 31.599 12.924 8.610 6.869

【医学课件】预防医学-t检验

t检验与相关分析的不同点
1
t检验主要用于比较两组数据的均值是否存在显著差异，而相关分析用于衡量两个变量之间的线性关系强度和方向。
2
t检验关注数据的分组和组间的差异，而相关分析关注两个变量之间的共同变化趋势和相关程度。
3
t检验通常在实验或研究中使用，样本量相对较小，而相关分析可用于大规模数据集，样本量不一定要相等。
1 2
适用范围
两组独立样本t检验适用于完全随机设计的两样本均数的比较，其目的是检验两样本所来自总体的均数是否相等。
前提条件
数据呈正态分布，两样本方差相等，且总体方差未知但符合正态分布。
3
统计方法
采用SPSS软件计算t检验，得出t值、自由度和相伴概率p值。
两组配对样本t检验
适用范围
01
两组配对样本t检验适用于配对设计的两样本均数的比较，目
的是检验两样本所来自总体的差值均数是否为零。
前提条件
02
数据呈正态分布，两样本方差相等，且总体方差未知但符合正
态分布。
统计方法
03
采用SPSS软件计算t检验，得出t值、自由度和相伴概率p值。
多组独立样本t检验
适用范围
多组独立样本t检验适用于完全随机设计的多组样本均数的比较，目的是检验多组样本所来自总体的均数是否相等。
t检验与相关分析的相同点
t检验和相关分析都是统计分析方法，可用来研究数据的分布和关系。
两者都可用于描述和比较数据的特征，例如均值、中位数、方差等。
两者都可用于假设检验，通过样本数据推断总体特征。
t检验与其他统计方法的比较
01
与方差分析（ANOVA）相比，t检验只能用于比较两组数据的均值差异，而方差分析可用于比较多个组间的均值差异。

医学统计学——t检验课件

医学统计学——t检验课件xx年xx月xx日contents •t检验的基本概念•t检验的原理•t检验的步骤•t检验的应用•t检验的注意事项•t检验的实例演示目录01 t检验的基本概念统计假设检验的一种，用于比较两个独立样本的平均数是否有显著差异，或一个样本的平均数与一个已知的参考值之间是否有显著差异。

t检验常用于小样本数据，特别是两个独立样本的比较。

t检验的定义t检验的适用范围适用于小样本数据，特别是两个独立样本的比较；常用于检验一个样本的平均数与一个已知的参考值之间是否有显著差异；可用于二分类变量和等级变量的比较。

两个独立样本来自的总体服从正态分布；两个独立样本来自的总体方差相等；样本数据是随机样本。

t检验的假设条件02 t检验的原理两独立样本t检验适用条件样本应来自正态分布总体，且方差相等。

结果解释根据t值和自由度，结合临界值表，确定P值，判断是否拒绝原假设。

统计假设比较两组独立样本的均值是否存在显著差异，即H0：μ1=μ2与H1：μ1≠μ2。

两配对样本t检验统计假设比较两组配对样本的差值均值是否显著非零，即H0：μ1-μ2=0与H1：μ1-μ2≠0。

适用条件样本应来自正态分布总体，且方差相等。

结果解释根据t值和自由度，结合临界值表，确定P值，判断是否拒绝原假设。

单因素方差分析t检验统计假设比较三组或多组独立样本的均值是否存在显著差异，即H0：μ1=μ2=…=μn与H1：μ1≠μ2≠…≠μn。

适用条件样本应来自正态分布总体，且方差相等。

结果解释根据F值和自由度，结合临界值表，确定P值，判断是否拒绝原假设。

如果P值小于预设显著性水平α，则认为各组均值存在显著差异；否则，认为无显著差异。

03 t检验的步骤明确研究目的明确研究目的是t检验的首要步骤，决定了数据的类型和数量。

数据筛选对数据进行筛选，去除异常值和缺失值，以确保数据的有效性和可靠性。

数据分组根据研究目的，将数据分成两组或以上，以便进行比较和分析。

医学统计学第八章-t检验

随机数：494 567
随机数：206 126
……
试验
对照
试验
对照
对照
试验
对子号
试验组
对照组
1
门诊6
门诊1
2
门诊4
门诊2
3
门诊3
门诊5
……
……
试验组与对照组的两个观察对象均按照一定的条件配成对子，同一对子中的“混杂”因素在二者间几乎相同；而在不同对子间这些“混杂”因素则有可能差别很大
01
02
03
单样本资料的t检验
单样本资料的t检验
P/ 2
P / 2
t39
0
-2.023
2.023
-1.294
1.294
1/2α
1/2 α
由于t=-1.294>t0.05/2,35=-2.023，因此虽然无法准确得出P值，但仍然可以推断P>0.05（经过计算机软件得出结果P=0.203 ）
在a=0.05的水准上，不拒绝H0，尚不认为农村新生儿的出生体重与该地平均水平不同。
2
样本对应的总体均数等于3.36，仅仅是由于抽样误差所致这种差别；
3
非抽样误差，二者的确有别？
4
两种情况只有一个是正确的，且二者必居其一，需要我们作出推断。
单样本资料的t检验
H0：＝3.36，农村新儿体重与该地平均水平相同
H1：≠3.36，二者不同（有可能高也有可能低，总之不相等即可）
检验水准a=0.05(双侧)
02
假设检验与区间估计的关系
2.018
前面阐述了方差齐性的情况下，如何进行两个样本均数比较的t检验
如果方差不齐，很多学者建议在这样的情况下采用自由度校正的方法计算t分布的概率，或者直接采用非参数检验

医学统计学-t检验

单样本t检验概述
1
定义和用途
单样本t检验是将一个样本的平均值与一个已知的总体平均值进行比较。该方法可用于检测某一群体的平均数是否与已知平均数有显著差异。
2
计算公式
计算t值的公式为（样本平均值-总体平均值） / 标准误差。
3
实例分析
例如，医生想检查其患者的平均血压是否与总体平均血压相同。医生可以采取一些患者的随机抽样，进行平均血压值的估计。利用单样本t检验，医生可以比较患者平均血压和已知的总体平均数的数量差异。
t检验在药物研发中的应用
1 疗效检验
t检验在药物研发中被广泛用于检验不同药物、不同剂量和不同给药方式的疗效。
2 药物毒性检测
t检验可用于检测药物给药对器官功能和生理指标的影响和损伤。
3 剂量选定
t检验可用于评估药物的安全性和有效性，并确定剂量的选择。
t检验在生物医学研究中的应用
基础研究
t检验在生物医学基础研究中应用广泛，可用于比较不同基因型、不同表观遗传信息和不同环境因素对生物体的影响。
t检验和方差分析
方差分析
方差分析是一种用于比较三个或更多群体之间差异的方法。它可以用于比较顺序数据、类别数据和等间隔数据。
t检验和方差分析的不同
t检验是用于比较两个群体之间差异的方法，适用于均值分布差异较小、样本较小的数据。而方差分析适合适用于比较多个群体之间差异的情况、以及数据间的交互作用。
配对t检验概述
1 定义和用途
配对t检验是用于比较同一组受试者在两个不同时间点或两种不同条件下的差异。
2 计算公式
计算配对t值需用到每个块对的平均值和标准差。平均值差值除以标准误差的公式表示 t值。

医学统计学——t检验课件

•t检验概述•t检验的前提条件•单一样本t检验•独立样本t检验•配对样本t检验•t检验的扩展•t检验在医学中的应用•t检验的常见错误及注意事项目录t检验的定义0102031t检验的适用范围23t检验主要用于比较两组数据的均值是否存在显著差异，例如比较两组病人的平均血压、平均血糖等指标是否存在显著差异。

t检验还可用于检测单个样本的均值与已知的某个值是否存在显著差异，例如检测某种新药的有效性。

在医学研究中，t检验常用于临床试验、流行病学调查等数据统计分析中。

t检验的历史与发展t检验起源于英国统计学家G.E.皮尔逊，最初用于解决科学实验中的数据分析问题。

随着科学技术的不断发展，t检验逐渐成为医学统计学中最常用的统计分析方法之一。

目前，t检验已经广泛应用于医学、生物、社会科学等领域的数据统计分析中，成为研究者和学者们必备的统计工具之一。

样本正态分布样本独立性独立性是指样本数据来自不同的总体，且各总体之间相互独立。

在进行t检验时，要求样本数据是来自两个或多个相互独立的总体。

如果样本数据不是来自相互独立的总体，那么t检验的结果可能会受到影响。

在实际应用中，如果样本数据不满足独立性要求，可以通过将数据分为不同的组（如按时间、按个体等）来满足独立性要求。

如果数据无法分组满足独立性要求，则可以考虑使用其他统计方法。

方差齐性单一样本t检验是用来检验一个样本均值是否显著地不同于已知的参考值或“零”（即检验假设H0：μ=μ0）。

这种检验通常用于检验单个观察值是否与已知的参考值有显著差异。

公式t=(X-μ0)/SX/√n，其中X是样本均值，μ0是已知的参考值或“零”，SX是样本标准差，n是样本大小。

T检验资料

课堂练习比较不同性别同学的数学成绩平均值和方
差。数据如下表所示。
表
数学成绩表
性别
数学
Male
99
79
59
89
79
89
99
Female
88
54
56
23
实现步骤
图4-1 在菜单中选择“Means”命令
图4-2 Means对话框
图4-3 “Means：Options”对话框
结果和讨论
上表说明，男性的数学成绩优于女性。均值高于女性均值与总体平均值。
两配对样本T检验的零假设H0为两总体均值之间不存在显著差异。
首先求出每对观察值的差值，得到差值序列；然后对差值求均值；最后检验差值序列的均值，即平均差是否与零有显著差异。如果平均差和零有显著差异，则认为两总体均值间存在显著差异；否则，认为两总体均值间不存在显著差异。
SPSS将自动计算T值，由于该统计量服从
本没有任何影响，两组样本个案数目可以不同，
个案顺序可以随意调整。
• 样本来自的两个总体应该服从正态分布。
两独立样本T检验的零假设H0为两总体均值之间不存在显著差异。
在具体的计算中需要通过两步来完成：第一，利用F检验判断两总体的方差是否相同；第二，根据第一步的结果，决定T统计量和自由度计算公式，进而对T检验的结论作出判断。
1．判断两个总体的方差是否相同
SPSS采用Levene F方法检验两总体方差是否相同。
2．根据第一步的结果，决定T统计量和自由度计算公式
（1）两总体方差未知且相同情况下，T统计量计算公式为
（2）两总体方差未知且不同情况下，T统计量计算公式为
T统计仍然服从T分布，但自由度采用修正的自由度，公式为

医学统计学——t检验

数据的正态性
t检验的前提之一是数据符合正态分布，如果数据不符合正态分布，t检验的结果可能会受到影晌。
在医学研究中，很多数据可能并不符合正态分布，这时需要采用其他更适合的非参数检验方法。
方差齐性
t检验要求数据的方差齐性，即各组数据的方差不能相差太大。
如果各组数据的方差不齐，t检验的结果可能会受到影晌，此时可以采用方差分析等方
均值与标准差
均值
均值是描述一组数据集中趋势的指标，它等于所有数据值的总和除以数据量。在医学统计学中，我们通常使用平均值来代表一个群体的特征。
标准差
标准差是描述一组数据变异程度的指标，它反映的是每个数据值与均值的差异程度。标准差越大，说明数据值的变异程度越大；标准差越小，说明数据值的变异程度越小。
协方差分析（ANCOVA）
总结词
协方差分析是一种更高级的统计分析方法，用于在考虑一个或多个协变量的情况下，比较两个或多个组的均值是否存在显著差异。
详细描述
协方差分析的基本思想是将数据分为组间变异和组内变异，并计算它们的比值，即F 值。与方差分析不同的是，协方差分析考虑了协变量的影响，能够更准确地比较各组的均值是否存在显著差异。
确定p值
使用t分布表查询与t统计量相对应的p值。
p值是当原假设为真时，获得样本数据的概率。
如果p值小于预定的显著性水平（通常为0.05），则拒绝原假设，认为样本与总体之间存在显著性差异；否则，接受原假设，认为样本与总体之间无显著性差异。
04
t检验的实际应用
临床试验
01
确定治疗方法的疗效
在临床试验中，研究人员使用t检验来比较实验组和对照组之间的治疗
t检验的历史与发展

医学统计学6-2t检验

区18岁男生的平均身高低于一般人群。
双侧检验
抽样分布
拒绝域 /2
1 - 接受域
置信水平拒绝域 /2
-3.08 -1.98
H0值
1.98
样本统计量
有了 / 2,，可以查得 t /2,
在双侧检验中， P是指比计算的统计量 t更大的事件的概率
若 t t / 2, ,则t所对应的 P 0.4
思考1
例6-3 方差齐性检验结果
（1）
H0
:
2 1
2 2
H
1
:
2 1
2 2
0.10
（2）计算统计量
F
S12 (较大) S22 (较小)
4.22 1.352
9.68,1
49, 2
49
（3）查 F 界值表，得 F0.10/2,49,49=1.60，因此 P<0.10，按 α 水准
拒绝 H0 ，可以认为两总体方差不齐，应采用 t' 检验，计算检验统
（1）
H0
H1
1 2
1 2
0.05
（2）计算检验统计量
t X 1 X 2 11.314
Sc
2
(
1 n1
1 n2
)
（3）查 t界值表，得P<0.05, 按α＝0.05水准拒绝H0，接受H1，可以认为新生儿缺氧缺血性脑病患者急性期血浆
SOD浓度低于一般新生儿。
单侧检验（右侧检验）
抽样分布
H0, 差异无统计学意义(统计结论)。还不能认
为......不同或不等(专业结论)。
不拒绝H0不等于接受H0, 因为此时拒绝H0的证据不足，下结论时,对H0只能说:拒绝或不拒绝 H0; 而对H1只能说接受H1。

卫生统计学专题八：t检验

专题八 t 检验⒈t 检验基础t 检验是一种以t 分布为基础，以t 值为检验统计量资料的假设检验方法。

⑴t 检验的基本思想：假设在H 0成立的条件下做随机抽样，按照t 分布的规律得现有样本统计量t 值的概率为P ，将P 值与事先设定的检验水准进行比较，判断是否拒绝H 0。

⑵t 检验的应用条件：①样本含量较少（n ＜50）；②样本来自正态总体（两样本均数比较时还要求两样本的总体方差相等，即方差齐性）。

【注】实际应用时，与上述条件略有偏离，只要其分布为单峰近似对称分布，对结果影响不大。

⑶t 检验的主要应用：①单个样本均数与总体均数的比较；②配对设计资料的差值均数与总体均数0的比较；③成组设计的两样本均数差异的比较。

⑷单样本t 检验基本公式：t=x0s x μ-=nsx 0μ- υ=n-1⒉z 检验z 分布（标准正态分布）是t 分布的特例，当样本n ≥50或者总体σ已知时用z 检验。

⑴单样本z 检验基本公式：z=nsx 0μ- 或 z=nx 0σμ-⑵单样本z 检验的步骤与单样本t 检验的基本相似。

⒊配对设计均数的比较配对设计是为了控制某些非处理因素对实验结果的影响而采用的设计方式，应用配对设计可以减少实验误差和个体差异对结果的影响，提高统计处理的效率。

⑴配对设计的主要四种情况：①配对的两受试对象分别接受两种处理，如在动物实验中，常先将动物按照窝别、体重等配对成若干对，同一对的两受试对象随机分配到实验组和对照组，然后观察比较两组的实验结果。

②同一样品用两种不同方法测量同一指标或接受不同处理。

③自身对比，即将同一受试对象（实验或治疗）前后的结果进行比较。

④同一对象的两个部位给予不同处理。

⑵对配对资料的分析：一般用配对t 检验，其检验假设为：差值的总体均数为0即μd =0。

计算统计量的公式为：t=ns 0d d-，υ=n-1式中d 为差值的均数；s d 为差值的标准差；n 为对子数。

⑶关于自身对照（同体比较）的t 检验：①在医学研究中，我们常常对同一批患者治疗前后的某些生理、生化指标进行测量以观察疗效，对于这些资料可以按照配对t 检验。

医学统计学——t检验课件

样本量大小的问题
足够的样本量是t检验准确性的重要保障
如果样本量过小，t检验的结果可能不准确。
确定合适的样本量
在医学研究中，一般认为样本量至少需要达到30才能进行t检验。同时，可以使用如Bootstrap、jackknife等重采样方法来评估t检验的稳定性。
06
t检验的复习与巩固
概念辨析
t检验
医学统计学——t检验课件
xx年xx月xx日Βιβλιοθήκη contents目录
• t检验的基本概念 • t检验的原理 • t检验的步骤 • t检验的应用 • t检验的局限性 • t检验的复习与巩固
01
t检验的基本概念
t检验的定义
总结词
t检验是一种常用的参数检验方法，用于比较两组数据的均值是否存在显著差异。
详细描述
计算t值
正态性检验
对数据进行正态性检验，以确定数据是否符合正态分布。
t值计算
根据样本数据计算t值，并确定自由度。
查表得出p值
p值定义
p值是统计学中表示样本数据是否显著的重要指标。
p值计算
使用t值和自由度查表得出p值。
解读p值
根据p值大小，判断样本数据的显著性，从而得出结论。
04
t检验的应用
t检验是通过计算t值来评价两组数据之间的差异程度，以确定这种差异是随机误差引起还是处理效应引起。
t检验的适用范围
总结词
t检验适用于小样本数据，特别是样本数据呈正态分布或近似正态分布的情况。
详细描述
在医学研究中，t检验常用于比较两组病例的疗效、安全性等指标的差异，也可以用于评价不同剂量、不同处理方式之间的差异。
实例
例如在肺癌患者的预后评估中，根据患者年龄、性别、病理类型、肿瘤大小、淋巴结转移情况等数据，使用t检验进行统计分析，可以得出患者的生存期是否存在显著差异，从而为临床医生提供参考依据。

t检验PPT精品医学课件

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t
X 0 SX

X 0 S/ n
ν=n-1
例8.1 已知某地新生儿出生体重均数为3.36kg。从该地
农村随机抽取 40 名新生儿，测得其平均体重为 3.27kg ，标准差为 0.44kg ，问该地农村新生儿出生体重是否与该地新生儿平均体重不同？（1）建立检验假设，确定检验水准 H0:μ=μ0=3.36 H0:μ≠μ0
配对资料的t检验(paired samples t-test)先求出各对子的差值d的均值 d , 若两种处理的效应无差别，理论上差值d的总 d 体均数应为0。所以这类资料的比较可看作是样本均数 d 与总体均数 0 的比较。要求差值的总体分布为正态分布。 t 检
验的公式为：
| d d | | d 0 | |d | t Sd Sd / n Sd / n
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第三节
两样本均数比较
两本均数比较的t检验亦称为成组t检验，又称为独立样本t 检验（independent samples t-test）。适用于比较按完全随机设计而得到的两组资料，比较的目的是推断两样本均数各自所
代表的总体均数μ1和μ2是否相等。两样本含量可以相等也可以
S X1X 2 1 1 S n n 2 1
2
式中，S2称为两均数合并的方差，计算公式为：
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12
2 2 ( n 1 ) S ( n 1 ) S 1 2 2 S2 1 n1 n2 2
上式如果n1=n2，则
S X1X 2
2
t
3.25 | 4.52 2.491 / 12
（3）确定P值，作出推断结论 ν=n-1=12-1=11，t界值表，得 t0.001/2，11=4.437, 现t>t0.001/2, 11 , 故P<0.001。按α水准，拒绝H0, 接受 H1 ，差异有统计学意义。可以认为两种不同结核菌素对儿童的皮肤反应直径有差别，新制品反应小于标准品。

爱爱医资源-9. t检验

1. 建立假设，确定显著性水平 H0: m =3.30（难产儿与一般新生儿平均体重相同） H1: m > 3.30（难产儿平均体重大于一般新生儿）
a =0.05(单侧检验----右侧检验)
2. 计算统计量
X m0 3.42 3.30 t ＝＝1.77, 34 S / n 0.40 / 35
图* 双侧t检验的检验水准a
图** 单侧t检验的检验水准a
总体均数的假设检验：
单侧检验比双侧检验更易得到拒绝H0的结论。
配对设计资料的 t 检验
1. 配成对子的两个受试个体分别随机的分配两种不同的处理
异源配对
如把同窝、同性别和体重相近的动物配成一对；把同性别、同病情和年龄相近的病人配成一对等；
a = 0.05(双侧检验)
2. 计算统计量
Sd
2 2 d ( d ) /n
n 1
4.1721 4.792 /12 0.453 12 1
d md d 0.399 t 3.051, 11 Sd Sd / n 0.453/ 12
3. 确定P值，作出统计决策
u变换 u X m
u
X m
X ～N ( m , X ) N (0,1)
X
X 未知，用 X 的估计值S X ：
X ～N ( m , X ) t ( ) t变换
t X m X m SX S/ n
总体均数m的(1 a )可信区间：X ta / 2, S XBiblioteka 3. 确定P值，作出统计决策
界值t0.05,34 ＝1.691，|t|>t0.05,34 ，得P<0.05，按
a0.05检验水准拒绝H0 ,接受H1 ，差别有统计学意