Професия на студента за независими проби - Основи на медицината, основана на доказателства

t-тест на Стюдънтза независими извадки

t-тестът на Стюдънт (t-тест на Стюдънт или просто "t-тест") се използва, ако трябва да сравнитесамо две групиколичествени характеристики с нормално разпределение (специален случай на дисперсионен анализ). Забележка: този критерий не може да се използва при сравняване на няколко групи по двойки; в този случай трябва да се приложи дисперсионен анализ. Погрешното използване на t-теста на Стюдънт увеличава вероятността от „разкриване“ на несъществуващи различия. Например, вместо да се признаят няколко лечения за еднакво ефективни (или неефективни), едно от тях се обявява за най-доброто.

Две събития се наричат независими, ако настъпването на едно от тях не влияе по никакъв начин на настъпването на другото. По същия начин две колекции могат да се нарекат независими, ако свойствата на едната от тях по никакъв начин не са свързани със свойствата на другата.

Пример за изпълнение на t-тест в програмата STATISTICA.

Жените са средно по-ниски от мъжете, но това не е резултат от факта, че мъжете имат някакво влияние върху жените - въпросът тук е в генетичните характеристики на пола. С помощта на t-тест е необходимо да се провери дали има статистически значима разлика между стойностите на средната височина в групите мъже и жени. (За образователни цели приемаме, че данните за височината са нормално разпределени и следователно t-тестът е приложим).

Фигура 1. Пример за форматиране на данни за извършване на t-тест за независими проби

Обърнете внимание как са форматирани данните на Фигура 1. Както приWhisker plot илиBox-whisker plot, таблицата има две променливи: едната от тях е групиране (Променлива за групиране ) ("Пол") - съдържа кодове (съпрузи и съпруги), които позволяват на програмата да определи кои от данните за височината към коя група принадлежат; вторият – т.нар. зависима променлива (Зависима променлива ) ("Растеж") - съдържа самите анализирани данни. Но при извършване на t-тест за независими извадки в програмата STATISTICA е възможна и друга опция за проектиране – данните за всяка от групите („Мъже“ и „Жени“) могат да бъдат въведени в отделни колони (Фигура 2).

Фигура 2. Друг формат на данни за извършване на t-тест за независими проби

За да извършите t-тест за независими проби, трябва да направите следното:

1-а. Стартирайте t-test модул от менюСтатистика >Основни статистики/таблици >t-тест,независим, по групи (ако има групираща променлива в таблицата с данни, вижте Фигура 3)

ИЛИ

1-б. Стартирайте t-test модул от менюСтатистика >Основни статистики/таблици >t-тест, независим, по променливи (ако данните са въведени в независими колони, вижте Фигура 4).

По-долу е описан тестов случай, при който има групираща променлива в таблицата с данни.

2. В прозореца, който се отваря, натиснете бутонаVariables и посочете на програмата коя от променливите на таблицатаSreadsheet се групира и коя е зависима (Фигури 5-6).

Фигура 5. Избор на променливи за включване в t-теста

Фигура 6. Прозорец сизбрани променливи за t-тест

3. Натиснете бутонаРезюме: Т-тестове.

Фигура 7. Резултати от t-теста на независими проби

Средно (мъжки) - среднозначението на растежа в групата "Мъже";
Средно (жени) - средната стойност на ръста в групата "Жени";
t-стойност : стойност на t-теста на Стюдънт, изчислена от програмата;
df - брой степени на свобода;
P - вероятност за валидност на хипотезата, че сравнените средни стойности не се различават. Всъщност това е най-важният резултат от анализа, тъй като стойносттаP показва дали тестваната хипотеза е вярна. В нашия пример P > 0,05, от което можем да заключим, че няма статистически значими разлики между ръста на мъжете и жените.
Валиден N (мъжки) - размер на извадката "Мъже";
Валиден N (жени) - размер на извадката "Жени";
Ст. dev. (мъжки) - стандартно отклонение на извадката "Мъже";
Ст. dev. (жени) - стандартно отклонение на извадка "Жени";
F-ratio, Variances - стойността на F-теста на Fisher, който се използва за проверка на хипотезата за равенството на дисперсиите в сравняваните проби;
P, Variances - вероятността за валидност на хипотезата, че дисперсиите на сравняваните проби не се различават.

Мамка му, забравих да напиша, че сравняваме 3 групи

Основи на медицината, основана на доказателства. Биомедицинска статистика.

Автор на статията:

Олга Светлицкая

Председател на Съвета на младите учени (SMU), кандидат на медицинските науки, доцент в катедрата по анестезиология и реанимация на BelMAPO.