定量资料的t检验医学统计学在医学研究中，我们经常需要比较两组数据之间的差异性，以便评估某种治疗方法或者疾病的发生率。
统计学中的t检验是一种常用的方法来检测这种差异是否具有统计学意义。
本文将详细介绍定量资料的t检验，在医学研究中的应用和实际操作流程。
什么是t检验t检验（t-test）是指在一定条件下，将两个样本的平均数进行比较的统计方法。
它是在小样本情况下用于判断两个正态总体均值是否有显著差异的一种参数假设检验方法。
t检验的实质就是在比较两组数的平均值是否有明显的差别，以此来推断两组数是否来自同一总体。
在医学研究中，通常我们会将患者分成两组，一组接受某种治疗方法，一组不接受。
通过比较两组的实验数值，来验证这种治疗方法是否有效。
t检验的分类t检验有两种基本形式：单样本t检验和双样本t检验。
单样本t检验单样本t检验（One-sample t-test）是用于检验一个样本的平均数是否与已知的总体均值相等的方法。
它突出了使用t分布来处理样本数量较少的情况。
在医学研究中，单样本t检验通常用于评估一种新药物的疗效，比较某种检查的结果与标准值之间的差异等等。
双样本t检验双样本t检验（Two-sample t-test）是用于比较两个样本的平均数是否有显著差异的方法。
在医学研究中，双样本t检验通常用于评估某种治疗方法与对照组的效果，比较不同性别、不同治疗方法等等的差异。
t检验前提条件t检验有一些前提条件，需要满足才能保证结果的有效性，一般包括以下几个方面：1.数据正态性：样本数据应当是正态分布的，正态性检验方法有Q-Q图、Shapiro-Wilk检验等。
2.数据独立：要求样本数据必须是互相独立的，即任何样本数值的变化，不会影响其他样本数据的取值。
3.方差齐性：要求两个样本具有相同的方差水平，即一组数据的变异程度与另一组相等，方差齐性检验方法有F检验、Levene检验等。
4.样本量要求：整体来说，t检验在样本数量较小时，效果更为显著。
