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常用显著性检验1.t检验适用于计量资料、正态分布、方差具有齐性的两组间小样本比较。
包括配对资料间、样本与均数间、两样本均数间比较三种，三者的计算公式不能混淆。
2.t'检验应用条件与t检验大致相同，但t′检验用于两组间方差不齐时，t′检验的计算公式实际上是方差不齐时t检验的校正公式。
3.U检验应用条件与t检验基本一致，只是当大样本时用U检验，而小样本时则用t检验，t检验可以代替U检验。
4.方差分析用于正态分布、方差齐性的多组间计量比较。
常见的有单因素分组的多样本均数比较及双因素分组的多个样本均数的比较，方差分析首先是比较各组间总的差异，如总差异有显著性，再进行组间的两两比较，组间比较用q检验或LST检验等。
5.X2检验是计数资料主要的显著性检验方法。
用于两个或多个百分比(率)的比较。
常见以下几种情况：四格表资料、配对资料、多于2行*2列资料及组内分组X2检验。
6.零反应检验用于计数资料。
是当实验组或对照组中出现概率为0或100％时，X2检验的一种特殊形式。
属于直接概率计算法。
7.符号检验、秩和检验和Ridit检验三者均属非参数统计方法，共同特点是简便、快捷、实用。
可用于各种非正态分布的资料、未知分布资料及半定量资料的分析。
其主要缺点是容易丢失数据中包含的信息。
所以凡是正态分布或可通过数据转换成正态分布者尽量不用这些方法。
8.Hotelling检验用于计量资料、正态分布、两组间多项指标的综合差异显著性检验。
计量经济学检验方法讨论计量经济学中的检验方法多种多样，而且在不同的假设前提之下，使用的检验统计量不同，在这里我论述几种比较常见的方法。
在讨论不同的检验之前，我们必须知道为什么要检验，到底检验什么？如果这个问题都不知道，那么我觉得我们很荒谬或者说是很模式化。
检验的含义是要确实因果关系，计量经济学的核心是要说因果关系是怎么样的。
那么如果两个东西之间没有什么因果联系，那么我们寻找的原因就不对。
那么这样的结果是没有什么意义的，或者说是意义不大的。
2020 NO.27China &Foreign Medical Treatment|药物与临床意义(P>0.05),治疗后，观察组FEV 1、FEV 1/FVC 高于对照组(P<0.05)，两组治疗后的FEV 1、FEV 1/FVC 与同组治疗前比较显著提升(P<0.05),见表2o2.3疗效对比观察组总有效率高于对照组, 差异有统计学意义 (P<0.05),见表 3o3 讨论临床治疗次大面积肺栓塞合并肺动脉高压以促进血液再流通为主要治疗原则,多通过溶栓、抗凝疗法治疗患者。
现阶段，法华林、低分子肝素是治疗肺栓塞的 常用药物,但单纯的抗凝治疗仅能够抑制血栓再形成, 对已经形成的血栓难以发挥有效的溶栓作用, 影响预后效果，因此有必要研究更加高效的治疗途径。
胡耀武等冋研究后发现,前列地尔能够有效提高肺动脉高压患 者的FEV 1、FEV 1/FVC 水平,促进患者肺功能恢复。
该研究中，与对照组比较,观察组治疗后的FEV 1,FEV 1/FVC增幅显然更高，表明观察组肺功能恢复效果更加理想。
分析后可知，前列地尔中主要含有前列腺素E1,可同时作用于血管平滑肌的内皮细胞膜、血小板膜表层受体，激活腺苷酸环化酶,提高细胞中环磷酸腺苷浓度,使其对肺血管平滑肌产生舒张作用，扩张肺动脉，增加心输 岀量，扩张肺动脉，有效改善患者肺功能。
宋玉华"对80例大面积肺栓塞合并肺动脉高压患者研究后发现, 采用前列地尔治疗患者能够有效降低肺动脉压，应用效果满意。
结合该次实践结果可知，两组采用的治疗方案均可有效降低肺动脉压水平, 但观 察组改善效果更佳。
研究后发现, 前列地尔可刺激血管内皮生成纤溶酶原激活物，促进纤维蛋白溶解，削弱纤维蛋白对血小板、红细胞的聚集桥联效应，改善血液成 分聚集，调节血液高凝、高黏状态，同时抑制补体系统、白细胞趋化性，中和多种致炎因子，进一步降低内皮细 胞通透性，调节通气/血流比例失衡，改善机体缺氧情况，有效减轻肺动脉高压。
T检验及其与方差分析的区别假设检验是通过两组或多组的样本统计量的差别或样本统计量与总体参数的差异来推断他们相应的总体参数是否相同。
t 检验：1.单因素设计的小样本（n＜50）计量资料2.样本来自正态分布总体3.总体标准差未知4.两样本均数比较时，要求两样本相应的总体方差相等?根据研究设计t检验可由三种形式：–单个样本的t检验–配对样本均数t检验(非独立两样本均数t检验)–两个独立样本均数t检验（1）单个样本t检验?又称单样本均数t检验(one sample t test),适用于样本均数与已知总体均数μ0的比较,其比较目的是检验样本均数所代表的总体均数μ是否与已知总体均数μ0有差别。
?已知总体均数μ0一般为标准值、理论值或经大量观察得到的较稳定的指标值。
?单样t检验的应用条件是总体标准未知的小样本资料( 如n<50),且服从正态分布。
（2）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。
?应用配对设计可以减少实验的误差和控制非处理因素，提高统计处理的效率。
?配对设计处理分配方式主要有三种情况：①两个同质受试对象分别接受两种处理，如把同窝、同性别和体重相近的动物配成一对，或把同性别和年龄相近的相同病情病人配成一对；②同一受试对象或同一标本的两个部分，随机分配接受两种不同处理，如例 5.2资料；③自身对比(self-contrast)。
即将同一受试对象处理（实验或治疗）前后的结果进行比较，如对高血压患者治疗前后、运动员体育运动前后的某一生理指标进行比较。
（3）两独立样本t检验两独立样本t 检验(two independent samples t-test)，又称成组t 检验。
u检验、t检验、F检验、X2检验常用显著性检验1.t检验适用于计量资料、正态分布、方差具有齐性的两组间小样本比较。
包括配对资料间、样本与均数间、两样本均数间比较三种，三者的计算公式不能混淆。
2.t'检验应用条件与t检验大致相同，但t′检验用于两组间方差不齐时，t′检验的计算公式实际上是方差不齐时t检验的校正公式。
3.U检验应用条件与t检验基本一致，只是当大样本时用U检验，而小样本时则用t检验，t检验可以代替U检验。
4.方差分析用于正态分布、方差齐性的多组间计量比较。
常见的有单因素分组的多样本均数比较及双因素分组的多个样本均数的比较，方差分析首先是比较各组间总的差异，如总差异有显著性，再进行组间的两两比较，组间比较用q检验或LST检验等。
5.X2检验是计数资料主要的显著性检验方法。
用于两个或多个百分比(率)的比较。
常见以下几种情况：四格表资料、配对资料、多于2行*2列资料及组内分组X2检验。
6.零反应检验用于计数资料。
是当实验组或对照组中出现概率为0或100％时，X2检验的一种特殊形式。
属于直接概率计算法。
7.符号检验、秩和检验和Ridit检验三者均属非参数统计方法，共同特点是简便、快捷、实用。
可用于各种非正态分布的资料、未知分布资料及半定量资料的分析。
其主要缺点是容易丢失数据中包含的信息。
所以凡是正态分布或可通过数据转换成正态分布者尽量不用这些方法。
8.Hotelling检验用于计量资料、正态分布、两组间多项指标的综合差异显著性检验。
计量经济学检验方法讨论计量经济学中的检验方法多种多样，而且在不同的假设前提之下，使用的检验统计量不同，在这里我论述几种比较常见的方法。
在讨论不同的检验之前，我们必须知道为什么要检验，到底检验什么？如果这个问题都不知道，那么我觉得我们很荒谬或者说是很模式化。
检验的含义是要确实因果关系，计量经济学的核心是要说因果关系是怎么样的。
那么如果两个东西之间没有什么因果联系，那么我们寻找的原因就不对。
关于计量资料中的t检验
作者：
来源：《中外医疗》2020年第20期
有单样本t检验，配对t检验和两样本t检验。
单样本t检验：是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较，来观察此组样本与总体的差异性。
配对t检验：是采用配对设计方法观察以下几种情形：（1）两个同质受试对象分别接受两种不同的处理;（2）同一受試对象接受两种不同的处理;（3）同一受试对象处理前后。
从两研究总体中随机抽取样本，要对这两个样本进行比较的时候，首先要判断两总体方差是否相同，即方差齐性。
若两总体方差相等，则直接用t检验，若不等，可采用t'检验或变量变换或秩和检验等方法。
