R笔记:两独立样本的差异显著性检验

发布网友发布时间：2024-12-10 04:15

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热心网友时间：2024-12-10 04:21

在生物医学研究中，比较两个组间的差异性是常见行为，这可以分为独立组间的比较和相关组（配对组）的比较。独立组比较时，需要考虑数据类型选择合适的方法：定量资料间的比较通常使用两独立样本的t检验，无序的分类资料间的比较则采用卡方检验。如果定量数据不满足t检验的条件或为有序多分类数据，则可能需要考虑非参数检验。

具体而言，两独立样本的t检验通常在数据正态且方差齐时使用。示例中通过调用shapiro.test和leveneTest进行正态性检验和方差齐性检验，结果表明数据满足正态分布和方差齐性。采用t.test进行t检验后，结果提示无显著差异（P-值>0.05）。在进行数据载入和处理时，将需要比较的数据赋值到新对象，便于后续操作，例如使用x<-ttest[1:40,1]等简化代码。

当数据不满足正态分布或方差齐性时，可以采用非参数检验。例如，使用wilcox.test进行Wilcoxon秩和检验，结果同样表示无统计学差异（P-值>0.05）。值得注意的是，当数据中有重复值（即"结"现象）时，R的P值计算可能会给出近似值，而非精确值。

卡方分析用于处理四表格资料、双向无序的行列表资料或分组变量有序、结局变量无序的行列表资料。进行卡方检验时，首先生成列联表，可使用table或xtabs函数实现。在数据满足卡方检验条件时，结果可能提示无统计学差异（P-值>0.05）。如果条件不满足，如单元格值小于5，可以考虑使用连续校正的卡方值或Fisher精确检验。

综上所述，通过灵活选择合适的统计检验方法，可以有效地分析两个独立样本间的差异性，为生物医学研究提供支持。