两样本PK之t检验

两独立样本的t检验和两配对样本的t检验。

示例：降压药Labe和Meto降压效果的比较（Group：1=Labe，2=Meto；Dbl：舒张压基线血压；Dw13：用药13周后的舒张压水平）

（1）两独立样本的t检验

适应条件：独立性、正态性、方差齐性。①独立性一般从专业背景上进行判断；②两独立样本的t检验对正态性要求不高，数据略偏，结果依旧稳健，但要注意此处的正态性是指两个组的数据均呈正态性；③等方齐性对结果影响较大，方差不齐，需要修正t值。SPSS结果输出中有等方差和方差不等时两种结果，注意选择相应的结果即可。正态性方差齐性的条件不满足除了可以通过数据变换外，还可以改用两独立样本的非参数检验，如Mann-Whitney、Wilcoxon、Kruskal-wallis等方法，可参见后续的非参数检验。

SPSS操作步骤及结果解读

①正态性检验:本例使用“分析>>描述统计量>>Explore过程”，结果如下图，两组试验前后的数据均呈（近似）正态分布，具体方法参见“正态分布与方差齐性的检验方法与SPSS操作”。如细心会发现，该处的Labe和Meto的Dbl正态性检验与“正态分布与方差齐性的检验方法与SPSS操作”中结果不一样。原因是SPSS软件默认剔除有缺失值的记录后进行分析，只分析没有缺失值的记录。可在Explore过程的“选项”中对缺失值的处理进行选择。

②分析>>比较均值(Compare Means)>>独立样本的T检验(Independent-Samples T Test)：将要分析的变量放入“检验变量”框，本例为Dbl和Dw13；分组变量放入“分组变量”，本例为Group，定义组…使用指定值定义组1和组2，本例“组1”为1，“组2”为2

结果如下图，默认的统计会分别按基线值（Dbl）和用药13周的舒张压（Dw13）分组输出结果。Dbl：两组方差相等（F=0.414，P=0.521），两独立样本t检验结果采用方差相等时的数据（t=5.024，P<0.001）,可以认为两组舒张压在治疗前有统计学差异。Dw13：两组方差齐（F=0.013，P=0.908），两独立样本t检验结果采用方差相等时的数据（t=2.935，P=0.004）,可以认为两组在治疗13周后舒张压有统计学差异。

如果只分析没有缺失记录的数据，需要在两独立样本的t检验对话框的“选项”中，将缺失值的默认处理方式“逐步顺序排除个案（Exclude cases analysis by analysis）”改为“排除缺失值个案(Exclude cases listwise)”，结果如下，解读同上。

说明：本例仅用于说明SPSS操作。实际应用时，如遇此类情况，并不能说明Labe组合Meto组的治疗效果有差异，因为两组在治疗前的基线就不同。遇到此类情况，可以考虑两种处理方法，一种方法是考虑协方差分析，后续笔记会推出。另外利用两者的差值进行比较：

①计算差值：转换(Transform)>>计算变量(Compute Variable)

目标变量(Target Variable)：新变量名称，本例记为d；数字表达式(Numberic Expression)：新变量如何计算产生，本例为Dw13-Dbl

②差值正态性检验：分析>>描述统计量>>Explore过程：本例因变量为d，分组变量为Group

③分析>>比较均值>>独立样本的T检验：本例检验变量为d，分组变量为Group，定义组…“组1”为1，“组2”为2

结果如下图，结合频数图和Explore过程，两组治疗前后的差值均呈（近似）正态分布（结果略）。Labe和Meto在降低舒张压方面没有统计学差异（t=-0.732，P=0.467）。

（2）两配对样本的t检验

配对t检验的本质是单样本的t检验，是两组差值和0的比较。常用在治疗前后的比较（实际为重复测量的特例，使用配对t检验忽略了可能会存在的交互作用），同一样本采用不同的方法检测后比较两种检测方法的差异、配对对象接受不同的处理等等。

适应条件为两组差值呈正态分析，实际操作只要差值不是强烈偏态即可。条件不满足，可改用两配对样本的非参数检验，如Wilcoxon符号秩检验、Friedman检验等，可参见后续的非参数检验。

SPSS操作步骤及结果解读

①正态性检验：

1. 计算差值：转换>>计算变量目标变量：新变量名称，本例记为d；数字表达式：新变量计算产生方式，本例为Dw13-Dbl
2. 差值正态性检验：分析>>描述统计量>>Explore过程：本例因变量为d，分组变量为Group
   

②配对样本t检验

1. 按组分割文件：数据>>分割文件，本例按Group分割文件。具体要根据数据结构，如无分组则不用分割
2. 分析>>比较均值>>配对样本的T检验(Paired-Samples T Test)：将配对的两个分析变量分别放入配对的变量框中，可同时分析多对。本例第一对变量1为Dw13，变量2为Dbl

结果如下图：两组治疗前后的差值均呈（近似）正态分布。两组治疗前后舒张压均有统计学差异（Labe组：t=-36.862，P<0.001；Meto组：t=-37.701，P<0.001）

（3）方差分析

作为方差分析的特例，两独立样本的t检验也可以使用完全随机设计的方差分析：单因素方差分析（One-Way ANOVA过程）或者单变量方差分析（Univariate过程）；两配对样本的t检验也可以使用随机区组设计的方差分析：单变量方差分析（Univariate过程），需要修增加区组变量）。具体方法可参见后续的“群殴之方差分析”。