医学论文数据统计t检验

一般常用的统计检验方法有：t 检验、卡方检验、方差分析和相关回归分析。统计检验方法的选择主要依据数据的类型(计量、计数) 、组数的多少(两组、多组) 、样本量的大小以及对比的方式(相互比较、配对比较) ,此外计量数据还要考虑分布形态和方差齐性等问题。

宜采用两独立样本均数的t检验进行计算。过程基本都是一样的，只公式不同。

1、作两样本的正态性检验及方差齐性检验。

2、建立检验假设，确定检验水准

H0：u1=u2  无影响

H1：u1<>u2 有影响

a＝

3、计算检验统计量（用下面的公式）

4、确定P值，作出推断结论。（此步要查t界值表，双侧）。

具体数值自己算吧。

采用spss软件，单因素分组对照计算。

t值和P值都用来判断统计上是否显著的指标。在p值就是拒绝原假设的最小alpha值，把统计量写出来，带进去算出来之后，根据统计量的分布来算p值。P值是用来判定假设检验结果的一个参数，也可以根据不同的分布使用分布的拒绝域进行比较。由R·A·Fisher首先提出。Fisher的具体做法

假定某一参数的取值，选择一个检验统计量，在该统计量的分布在假定的参数取值为真时应该是完全已知的从研究总体中抽取一个随机样本计算检验统计量的值计算概率值或者说观测的显著水平即在假设为真时的前提下，检验统计量大于或等于实际观测值的概率。

可以使用SPSSAU[进阶方法]--[二元logistic回归]。

二元Logit回归分析时，首先分析p 值，如果此值小于，说明具有影响关系，接着再具体研究影响关系情况即可，比如是正向影响还是负向影响关系等；除此之外，还可以写出二元Logit回归分析的模型构建公式，以及模型的预测准确率情况等。