求助独立T检验为什么没统计学的t检验和p值意义

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-02-24 15:13 标签： spss独立样本t检验
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来源：科研时间微信
作者：胡志德
编者按：t检验无疑是医学论文中使用频率最高的一种统计方法，可以毫不夸张地说，95％以上的医学科学论文都会应用t检验对数据分析。然而在部分论文中，特别是中文杂志上刊登的论文中，滥（乱）用t检验的现象可谓屡见不鲜，俯拾皆是。如何正确运用t检验进行数据分析，并对统计分析结果进行科学的解释的，是对一名医学科研工作者的基本要求，也是保证研究结论稳健可靠的关键所在。在此，笔者拟就医学论文中常见的滥（乱）用t检验的现象做一总结和概括，就如何正确使用t检验谈谈自己的认识。1、不论科研设计类型而盲目套用t检验t检验有三种类型：独立样本t检验、配对样本t检验和单样本t检验，其中尤以前两者在医学科研中的应用最为广泛。在进行数据分析时，应根据实验设计类型选择合适的t检验。若实验组和对照组未进行配对，在符合独立样本t检验使用条件的情况下，可采用独立样本t检验比较两组数据的差异是否具有统计学意义；若实验组和对照组进行配对，在符合配对样本t检验使用条件的情况下，则应该使用配对t检验。论文写作过程中，在阐述统计学方法时，应说明自己采用的是独立样本t检验还是配对样本t检验，而不应千篇一律地将统计学处理阐述为“采用t检验比较两组数据”。2、不论数据分布类型而盲目采用t检验t检验对数据有特殊的要求，独立样本t检验对数据的基本要求是：①数据呈正态分布；②总体方差相等。配对样本的t检验则要求两组数据的差值呈正态分布。对于数据正态分布检验，可以采用Kolmogorov-Smirnov检验或Shapiro-Wilk检验，这两种检验均可在SPSS中实现。在大多数情况下，两种检验的结果是相同的，但有时略有差异，一般以Shapiro-Wilk检验结果为准。若数据呈正态分布，但方差不整齐，则可以采用近似t检验对数据进行分析。SPSS软件在进行t检验时，会自动计算方差齐性检验的结果，并同时告知t检验和近似t检验的统计学结果。若方差整齐，则建议作者采用独立样本t检验的结果，反之，则宜采用近似t检验的结果。大多数医学数据都不呈正态分布，如血脂、血糖、肝酶、肿瘤标志物等，因此不宜使用t检验进行两组数据的比较，而应该采用非参数统计方法，如Mann-Whitney U检验或Wilcoxon检验。3、在多组设计中反复采用t检验比较两组之间的差异不论是独立样本t检验，还是配对样本t检验，仅仅适用于实验分组只有两组研究。若实验设计有多个组，即同一实验因素下有多个分组，则不宜反复采用t检验进行反复进行组间比较。比如研究某药物对细胞增殖能力的影响，研究者设立了空白对照组（不加药物组），低剂量组和高剂量组。需要明确药物处理是否能影响细胞的增殖能力，则不宜分别采用t检验分别比较高剂量组与对照组、低剂量组与对照组、高剂量组与低剂量组之间的差异是否有统计学意义，而应该采用单因素方差分析或Kruskal-Wallis H检验先从总体上明确三组之间的差异是否有统计学意义，然后根据研究需要决定是否进行两组间的比较，采用何种方法进行比较。4、割裂统计学结论与专业结论的联系，试图以统计学解释代替专业解释统计学是医学科研的重要工具之一，医学科研的开展诚然离不开统计学的支持，但是也不能完全依靠统计学。在很多情况下，有统计学意义并不意味着专业意义，反之亦然。不论是独立样本t检验还是配对样本t检验，对统计学结果的解读并不能局限于P值。P值只是反映了犯Ⅰ类误差的概率，并不能反映实验效应的大小。通俗地讲，P值班为0.02的统计学含义为：实验组和对照组之间的差异可能有两种解释，即“抽样误差”和“实验因素（包含其它混杂因素）的作用结果”，而前者的概论仅为2%。因此，我们可以认为抽样误差导致两组差异纯的可能性极小，实验组和对照组之间的差异是由实验因素造成的。研究是否有专业价值往往能够需要考虑差异的大小，而不应该仅仅局限于一个P值。比如研究某药物对血糖的影响，服用药物前后，研究对象的血糖平均值分别为9mmol/L和8.5mmol/L（方差略），经t检验发现两组的差异有统计学意义（P=0.02）。该研究虽然在统计学有意义，但这并不意味着该研究结果具有专业价值，因为从专业上来讲，如果一个药物仅仅只能将血糖降低0.5mmol/L，其临床价值几乎可以忽略不计。5、结语在本文中，笔者总结了几种常见的滥（乱）用t检验的现象，并探讨了t检验的适用范围和专业解释。希望本文有助于各位同行正确认识和运用t检验，避免在发表研究论文时出现“滥（乱）用t检验”尴尬。笔者：胡志德，济南军区总医院检验科。Journal of Thoracic Disease学术沙龙委员。本文来自科研时间微信
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双因素方差分析与独立样本T检验结果不一致该如何正确进行统计分析？
做了个植物对加温和淹水时间响应的实验，选择植物叶片可溶性糖做了一个指标，实验设计中加温设置不加温（0℃）和加温2℃两个梯度，淹水时间设置淹水2小时和6小时两个题都，看它们对植物叶片可溶性糖的影响，结果出来后，采用双因素方差分析做了加温和淹水的效应，发现淹水有影响，加温无影响，加温和淹水交互作用也无影响。因此，想把所有相同淹水时间的植物放到一起，做两个淹水时间的独立样本T检验，但结果出来发现，淹水时间不同的两个组，植物叶片可溶性糖含量差异不显著。对此有点困惑，统计学知识不是太好，因此想请教各位虫友，我这种比较方式对不对，双因素和T检验结果不同原因在哪？以下是数据
糖含量& && &&&淹水时间& && && && && &&&加温度数
6.92& && && && && && && && &6& && && && && && && && && && &&&2
7.21& && && && && && && && &6& && && && && && && && && && &&&2
7.28& && && && && && && && &6& && && && && && && && && && &&&2
7.04& && && && && && && && &2& && && && && && && && && && &&&2
7.9& && && && && && && && &&&2& && && && && && && && && && &&&2
7.61& && && && && && && && &2& && && && && && && && && && &&&2
6.89& && && && && && && && &6& && && && && && && && && && &&&0
7.26& && && && && && && && &6& && && && && && && && && && &&&0
7.64& && && && && && && && &6& && && && && && && && && && &&&0
7.42& && && && && && && && &6& && && && && && && && && && &&&0
7.42& && && && && && && && &2& && && && && && && && && && &&&0
9.08& && && && && && && && &2& && && && && && && && && && &&&0
8.64& && && && && && && && &2& && && && && && && && && && &&&0
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那应该用什么方法比较才能知道淹水在几个不同的组之间的影响呢，怎么样比较不同淹水组的差异？谢谢
因为你的研究中淹水因素只有两个水平，又因为淹水因素的主效应显著，因此，只要看淹水因素两个水平的糖含量的均值即可确定你所需要的不同淹水组的差异。具体来说，你可以这样表述：淹水因素的主效应显著，淹水2小时条件下的糖含量（M=7.95, SD=0.20）高于淹水6小时条件下的糖含量（M=7.22, SD=0.19），F(1,13)=6.85, p=.028。（我将你的数据录入SPSS20.0，计算的结果与你前面呈现的略有差异，你的结果是F(1,13)=6.92, p=.027，结论则是一样的。）
非常感谢！
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