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生醫研究之統計方法

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t檢定之使用與誤用

 

中興大學 生物系統工程研究室  陳加忠

 
 

此篇文章來自:Park J Med SCI, 2015, 31(6): 1-2

作者:Y. Skaik

篇名:The bread and butter of statistical analysis "t-test": uses and misuses.

生醫研究中,誤用了統計技術可能導致錯誤的結論。在統計檢定中最普通

應用的技術為t檢定。通常被稱為統計學的奶油及麵包。此t檢定容易使用,也容易被誤用。常用的t檢定有三項。每一種t檢定有其特定的情況與檢定標準。

t-檢定   

使用條件

一組樣本t檢定

以一個平均值與另一個固定值或標準值比較。

二組樣本t檢定

比較兩組樣本之平均值,各組相互獨立,並來自不同族群。

成對t檢定   

比較兩個平均值,其樣本以成對方式呈現。

 一、三項t檢定

1.      一組樣本t檢定

以此組樣本與一個特定值,或是標準值加以比較。其容易在於自一族群取樣之樣本,其平均值與某一特定數值是否不同?例如一個學校學生中取樣200人,其平均IQ值是否比120更低。

樣本數目大於40,可以保證此樣本平均值是近乎常態分配,如此使用一組樣本t檢定則是安全。

2. 兩組樣本t檢定

有兩組樣本,分別來自不同族群,其兩個平均值是否有差異?

進行此項分析,兩組樣本要相互獨立,並無相關。樣本可以來自兩個族群,或是同一群任一分成兩組。只有量化連續之數字數據才能以此進行t檢定。

3. 成對t檢定

兩組數據在試驗時成對出現,舉例如下:

3.1. 一個族群之樣本,其處理之前後數據。

3.2. 對相同樣本進行成對量測(例如左右手臂)

3.3. 一個族群(處理族,treatment)與每一族群(對照組,check)配對進行試驗。

二、t-檢定之誤用

在以下之情況下,請勿使用t檢定

1.      樣本數目太小(小於15),數據分佈為偏(skewed),有離群值(outliers)存在。

2.      樣本數目適中(大於15),但具有嚴重離群值。

3.      量測數據為分類變數(categorical),例如性別,顏色等。

4.      如果一組樣本先以A處理,然後再進行B處理,此為成對t檢定,不是二組樣本t檢定。

5.      樣本受到一種處理,然後在與一種特定值比較,此為一組樣本t檢定。

如果研究目的是比較3或更多組之平均值,應該使用變方分析(ANOVA),不應該直接使用二組樣本t檢定進行成對比較。