SAS实例教程：配对样本的t检验

1、问题与数据

某研究使用克矽平治疗矽肺病患者10名，分别测得治疗前、后患者的血红蛋白含量（g/dL），数据如下。试问该药对矽肺患者的血红蛋白含量有无影响？

2、对数据结构的分析

整个数据资料涉及1组患者（共10名），每名患者有治疗前、后2个数据，采用自身前后对照设计，测量指标为血红蛋白含量，因此属于配对设计的定量资料。

要想知道克矽平对血红蛋白的含量有无影响，前面已经讲过，可以分析治疗前、后血红蛋白含量的差值与0相比是否有统计学意义。若2组数据服从正态分布的要求，可选用配对样本的t检验。下面我们来看看SAS是如何操作的。

3、SAS分析方法

（1）数据录入SAS

（2）利用proc univariate程序，对差值（dif）进行检验→run。

4、结果解读

（1）前2个表格给出了血红蛋白含量差值的基本统计量，包括均数、标准差、方差、峰度、中位数等。

（2）正态性检验表格给出了正态性检验的结果，Shapiro-Wilk检验的P值=0.9402，表明数据符合正态分布。

样本量50例以下常用Shapiro-Wilk检验，50例以上多用Kolmogorov-Smirnov检验，当例数>2000时，SAS不显示Shapiro-Wilk检验结果。对正态性检验结果不必苛刻和死板，因为其检验方法比较敏感，即使数据略偏离正态分布也会得出一个较小的P值，而大多数统计方法对轻微的正态性偏离都有一定的“抗性”，数据略偏离正态时，其结果仍是稳健的，此时可以结合直方图、PP图或QQ图等进行综合判断。

（3）位置检验表格给出了分布检验的结果，分别为t检验、符号检验、符号秩检验（即Wilcoxon配对检验）的差值与0比较的结果。本例数据符合正态分布，则选择t检验的结果。

（如果不符合正态分布，则选择符号秩检验结果）

5、撰写结论

使用克矽平治疗前、后，矽肺患者的血红蛋白含量差值为（0.2±1.0）g/dL，尚不能认为克矽平对矽肺患者的血红蛋白含量有影响（t=0.531，P=0.609）。

6、延伸阅读

本例如果按照前后测量设计的重复测量资料分析方法进行检验，其结果与配对样本的t检验结果完全相同，但是它们却是两种不同类型的设计。实际工作中，重复测量设计常被误作配对设计或随机区组设计进行分析。

之前已经讲过，配对样本的t检验适用于3种情况：（1）同一研究对象给予处理前、后比较；（2）同一研究对象给予不同处理比较；（3）不同研究对象配对后，随机接受不同处理比较。配对设计的同一对子内，2个实验单位可以随机分配处理，可以同期测量结果（如第3种适用情况）；而重复测量设计的时间点不能随机分配，也不能同期观察实验结果。

关于配对设计、随机区组设计和重复测量设计资料的区别及各自的统计分析方法，会在今后的专题中详细阐述，敬请期待。

（如果你想使用文中数据进行练习，请随时给小咖（微信：xys2016ykf）发消息，小咖将原始数据发给你。）

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