t检验.医学统计实例详解-医学统计助手★卡方检验,t检验,F检验,秩和检验,方差分析

•  来源：医学统计助手（statsas.com)

t检验是医学统计学中常用的一种假设检验方法，用于比较两个样本均值是否有显著差异。它可以帮助医学研究者确定一个治疗方法或药物是否显著地改善了患者的症状或生理指标。

在医学研究中，t检验常被用来：

1. 比较两个独立样本的均值：例如，比较一个治疗组和一个对照组的平均响应时间或血压。
2. 比较两个配对样本的均值：例如，比较同一个人在治疗前后的血糖水平。
3. 比较一个样本的均值与一个已知的总体均值：例如，比较一个新药物的平均有效期和已知的平均有效期。

在使用t检验时，需要注意：

1. 样本数据必须是正态分布或接近正态分布，可以通过观察样本数据的直方图或使用正态概率图来判断。
2. 样本数据的方差要相等，可以通过方差齐性检验来判断，如果方差不相等需要使用t'检验。
3. t检验只能检验两个样本之间的差异，无法检验多个样本之间的差异。

一、独立样本t检验

独立样本t检验是一种常用的医学统计方法，它用于比较两组独立个体的连续变量测量结果是否存在显著差异。

假设我们随机选择了40名失眠患者，其中20人接受了新药物治疗，另外20人接受了安慰剂治疗。我们记录了他们使用药物/安慰剂后每晚的睡眠时间，并使用独立样本t检验进行分析。
数据如下：睡眠时间（小时）

新药物	安慰剂
7.0	6.5
7.1	6.8
6.8