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设计|医学科研课堂丨统计说说（二）：你的t检验做对了吗？( 三 )

G)：选入分组变量 ， 本例为：分组 。
★定义组(D)：定义分组变量 。
点击“定义组(D)”按钮 ， 弹出“定义组”对话框（图7） 。

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图7 定义分组变量的对话框
在此对话框中对所要比较的组别赋值进行选择 ， 本例：
?组1：1 。
?组2：2 。
点击“继续(C) ”回到主对话框 ， 点击左下角“确定” 。
3. 主要输出结果及分析
（1）独立样本基本统计量表 （表7）

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基本统计描述指标的统计量：样本量为20（锻炼组与对照组分别为10） ， 锻炼组与对照组的均数分别为4.32和3.89、标准差分别为0.34和0.36、标准误分别为0.11和0.11 。
（2）例3-3的独立样本t 检验结果表（表8）
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独立样本t检验的结果 。 若方差齐性假设（莱文方差等同性检验）满足 ， 则读取第一行t检验的结果 ， 否则读取第二行t检验的结果 。 本例结果：经方差齐性检验得：F=0.003 ， P=0.960 ， 可以认为方差齐同 ， 读取第一行t 检验的结果 。 t=2.734 ， 自由度=18 ， P=0.014 ， 均数的差值为0.43 ， 标准误为0.16 ， 均数差值的95% 置信区间为（0.10 ， 0.75） ， 差异有统计学意义 。
报告中独立样本t检验的表述形式：
锻炼组和对照组的肺活量（4.32±0.34和3.89±0.36）比较 ， 采用独立样本t检验 ， 差异有统计学意义（t=2.734 ，P=0.014） ， 可以认为中速长跑与健身操锻炼能够提高肺活量 ， 锻炼组的肺活量高于对照组 。

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技术总结
1. 在医学统计学中 ， t 检验是最为常见的一类假设检验方法 ， t 检验（t-test）源于t分布 ， t 分布是英国统计学家W.S.Gosset于1908年以“Student”笔名发表论文提出的 ， 所以又称“Student’s t-distribution”；以t分布为基础的检验称为t 检验；t 分布的发现使得小样本统计推断成为可能 ， 它被认为是统计学发展历史中的里程碑之一 。
2.t 检验有三种设计形式：单样本t 检验/配对样本t 检验/独立样本t 检验；
3.t 检验涉及的资料类型是计量资料；
4.是否采用t 检验应看各自的应用条件（正态方差齐性） 。
好了 ， 那么 ， 若不能满足t 检验的应用条件（正态方差齐性） ， 我们又应该用何种统计学方法呢？见图8 。 正态性检验又是如何做的呢？？具体步骤且听下回分解 。
本节内容采用的是SPSS 23.0版本 。

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图8 单变量两组计量资料的分析思路示意图
撰稿：刘岭
约稿编辑：刘芹

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专家简介
刘岭：陆军军医大学卫生统计学教研室副教授 ， 主要从事卫生统计学教学、科研工作 。 担任中华卫生信息学会第八届统计理论与方法专业委员会委员 ， 重庆市预防医学卫生统计专业委员会副主任委员 ， 并担任《第三军医大学学报》等多家杂志的编委、统计审稿专家 。
排版：毕丽 审核：王东
PS：各位小伙伴若对本次课堂内容有何疑问可给我们留言 ， 我们将在下一期课堂请刘教授为大家解答 。
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