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医学论文中常见t检验应用错误及案例分析
文章发布日期:2017-09-28   来源:本站原创  作者:刘晓红  点击次数:105次

 
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t检验主要分为单样本t检验、配对样本t检验及完全随机设计2样本比较的t检验。t检验的应用条件是:当样本量较小时,理论上要求样本为来自正态分布总体的随机样本;当2小样本均数比较时,要求2总体方差相等。
单样本t检验用于样本均数与已知总体均数的比较。在实际应用中,此检验较少见。配对t检验又称成对t检验,指的是受试对象相同或基本相同的实验设计,其优点是抽样误差较小,实验效率高,所需样本量相对较少。配对设计分为前后配对设计、左右配对设计、异体配对设计。其中的前后及异体配对设计采用配对t检验。完全随机设计2样本比较的t检验用于实验研究中完全随机设计2样本均数的比较,或观察性研究中受试对象按某种特征分组的2组间样本均数比较。一些常见t检验应用错误及案例如下:
1 应该用方差分析而用t检验    1中既无统计量值又无P值,明显表格不完整,从正文的统计学描述看是直接进行的t检验;而表1中是4组数据的各指标比较,首先应该采用方差分析。如果有统计学意义,再进行组内的两两比较。常用方法为LSD-t检验及SNK检验,可根据情况选择某一种方法。如果直接多次采用2样本均数比较的t检验,则会加大Ⅰ类错误的概率。
1     4组研究对象血清Cys C、Hcy、Cr检测结果比较

2  应该用卡方检验而误用t检验     22组构成比的比较,采用t检验显然错误,而且此组数据中,1个理论频数1。正确的处理方法是应该让作者补充病例数或者是根据专业知识合并相邻行或者列,或者是删除理论频数较小的行或列。本文作者的目的是比较B-CS的类型,显然合并项或者删除项都不是很合适的,最好的处理办法是建议作者再积累更多病例数后再发表。
  表
2   合并与不合并肝细胞癌的B-CS类型分布比较

3 应该用重复测量方差分析而用t检验   表3是3组资料治疗前后ABR阈值的比较,作者在统计学方法描述中采用了配对t检验,显然是不正确的。通常2组之间的均数比较采用t检验,而表3是3组资料比较,如3组独立指标比较,应该用方差分析;但此表是非独立的计量资料,为避免出现Ⅰ类错误的概率,应该用重复测量数据的方差分析。
表3   3组实验动物耳蜗实验前后ABR检测比较(n=16)

4 应该用非参数检验方法而用t检验   小样本研究,4中干预前后的菌落数量明显不呈正态分布,应该用非参数法检验。
4   不同材料干预前后菌落数量比较(n=24)

5 配对t检验与成组t检验误用   此文统计学描述中,组间比较采用配对t检验,显然有误。表中的2组各指标比较应该采用完全随机设计2样本比较的t检验。通常情况下治疗前后各指标的比较才应该采用配对t检验
5  2组血浆生物标志物水平比较

本文所列举的t检验误用案例仅仅只是统计学方法误用中的少部分,希望借此能够抛砖引玉。
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