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两组均数t磨练一定要求正态漫衍吗?

发布时间:2021-10-14 00:22 作者:PG电子app下载 点击: 【 字体:

本文摘要:统计小食系列 1 t磨练一定要求正态漫衍吗? 是否接纳t磨练要看其指标理论上是何漫衍直方图形态是否大致中间多或者双方少观其是否极端异常值;正态性磨练是辅助的作用。 若正态性磨练P0.05,且直方图或Q-Q图显示正态漫衍形态者可接纳参数磨练方法。若数据大致出现中心多、双方少的左右大致对称漫衍者(近似正态漫衍)纵然假设磨练P0.05,t磨练和F磨练仍然可以使用。

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统计小食系列

1 t磨练一定要求正态漫衍吗?

是否接纳t磨练要看其指标理论上是何漫衍直方图形态是否大致中间多或者双方少观其是否极端异常值;正态性磨练是辅助的作用。

若正态性磨练P>0.05,且直方图或Q-Q图显示正态漫衍形态者可接纳参数磨练方法。若数据大致出现中心多、双方少的左右大致对称漫衍者(近似正态漫衍)纵然假设磨练P<0.05,t磨练和F磨练仍然可以使用。

固然需要注意的是虽然出现近正态漫衍可是当该指标(例如肿瘤患者生存时间)理论上呈显着偏态漫衍时不推荐使用t磨练应接纳非参数磨练方法。若数据漫衍是严重的偏态漫衍必须使用非参数磨练方法。

若数据正态性磨练显示是偏态漫衍就不能用t磨练吗? 不见得。

Shapiro-Wilk 正态性磨练同其他方法料相似P值受样本量影响较大。纵然数据险些呈完美的正态漫衍若样本量较大P值仍然可能<0.05反之若样本量较小则很容易获得P>0.05效果。因此统计分析不能完全依赖正态性磨练效果。另一方面大样本数据是否可以忽略正态性问题? 这种看法是不正确的。

大样本数据虽然样本均数仍出现正态漫衍t磨练自己方法学没有问题但由于该t磨练是基于样本均数开展的统计推断而严重偏态漫衍的数据接纳均数形貌很是不严谨因此t磨练的结论也无法反映两组数据总体漫衍的差异性。

郑老师认为在统计实践中可以接纳更灵活的措施来应对正态性问题。

2 正态性判断的统计实践方法

郑老师认为在实践中正态性磨练的方法是一种参考的方法但它并不能饰演决议性角色应联合直方图或者Q-Q图进一步的分析。两者方法联合可以将数据分为正态、近似正态与严重偏态三种形态。

对于成组设计的t磨练一般存在着两种看法。第一各组样本均来自于正态漫衍的总体。

一般可通过正态性磨练来举行判断好比接纳Shapiro-Wilk磨练方法如果至少一组 P <0.05则被认为正态性不切合差异性比力接纳秩和磨练; 第二凭据中心极限定理无论样原来自何种漫衍只要样本量足够大(一般认为样本量大于50即为足够大)其样本均值均近似听从正态漫衍。因此样本量较大时完全可以忽视正态性问题仍然可以接纳参数磨练方法。上述两个看法相互矛盾令统计分析人员很是困惑。

不外许多人提出一旦呈偏态漫衍是否就可以接纳非参数秩和磨练? 没有错从方法严谨性是没有任何问题不外统计分析没有所谓100%正确的方法只有适合的统计谋略。对于近似正态漫衍的资料选择非参数与参数均可统计分析时可以思量何种方法更具有可行性。

3 医学数据分析t磨练的小我私家分析习惯

真实世界中严格的正态漫衍数据险些不存在由于t磨练以及统计形貌时的均数和尺度差的效果更为普通公共熟识一般情况下一定水平的偏态漫衍(甚至P<0.05)t磨练效果仍然可以被接受其磨练效能仍然不低于秩和磨练。

以下本人的分析习惯仅供参考:

如果指标理论上属于严重偏态漫衍则放弃t磨练 如果该指标理论上属于正态漫衍无论巨细样本该只要直方图大致中间多或者双方少的对称无特别异常值均可接纳t磨练 如果指标理论漫衍不明确但样本量较大(>100)该只要直方图大致中间多或者双方少无特别异常值均可接纳t磨练,无需思量正态性磨练效果。

如果指标理论漫衍不明确但样本量不大(<100)若两组数据正态性磨练P值均>0.01,可以思量接纳t磨练若至少一组<0.01,建议放弃t磨练 无论巨细样本如果直方图呈一边倒趋势或者存在若干个极端异常值放弃t磨练 最后两组数据比力任何一组P<0.05均可以放弃t磨练而选择秩和磨练(但我也很少这么做)

系列撰写者:郑卫军浙江中医药大学医学统计学教研室主任。这里不妨广而告之如果您有一个临床试验项目正处于设计阶段而且已经或者将要过医院伦理委员会审核不妨联系郑老师统计团队我们可以资助您更好的改善临床试验。


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