赵耐青卫生统计教研室内容平行对照研究设计的介绍1两个独立样本平均水平的比较2成组设计成组设计：可以是实验性研究中的随机分组，也可以是观察性研究中的不同人群随机抽样。在实验性研究中，将受试对象随机分成二组或更多组，每个受试对象均有相同的机会进入其中的任何一组。平行对照研究设计随机对照研究设计举例为了评价某药治疗视疲劳的疗效，采用随机对照试验，收集400名符合视疲劳诊断的患者，随机分成两组，每组200人。试验组受试者滴用该试验药，对照组受试者滴用人工泪眼，经过四周治疗后，停止滴药1周，然后测定两组受试者的视疲劳症状评分，比较两组视疲劳的平均分的差异。成组设计病例对照研究举例为了评价某个单核苷酸多态性的变异性（CNVs）与肝癌患者的关联性，某研究者采用病例对照设计：在肝癌患者人群中随机抽取500人作为病例组在乙肝患者（不是肝癌患者）的人群中随机抽取500人作为对照组测量这些对象的该单核苷酸多态性的CNVs，比较两组的CNVs的平均水平的差异性。横断面调查研究举例横断面调查研究举例某地区有10万人口，其中未患高血压的对象至少有7万人，在该地区随机抽取2000非高血压患者，调查这些对象是否有高血压家族史，以及这些对象的收缩压和舒张压，得到有家族史和没有家族史的两组人的收缩压和舒张压，试比较两组人的收缩压的平均水平。两个独立样本平均水平的比较两个独立样本平均水平的比较可以是两样本t检验，也可以两样本秩和检验。考虑到检验效能的原因，一般采用下列统计分析策略：如果满足每组资料近似呈正态分布（或大样本）并且方差齐性（?1=?2），则可用两样本t检验；如果满足每组资料近似呈正态分布（或大样本）但方差不齐（?1??2），则可用两样本t’检验；否则可以用两样本的Wilcoxon秩和检验两组资料平均水平比较例：在某个降血糖药的临床研究中，共收集36个糖尿病患者，随机分为第一组和第二组，第一组服用A药，第二组服用B药，经过治疗6个月后，检查这些对象的糖化血红蛋白，试比较两个降血糖药的疗效。 两样本进行t检验举例首选t检验，但要求每组资料服从正态分布，方差齐性。因此首先考虑的对每组资料进行正态性检验(?=0.05)H0：资料服从正态分布H1：资料服从偏态分布借助Stata软件进行正态性检验，A组：资料正态性检验的P=0.5107B组：资料正态性检验的P=0.9162均不能否认两组资料分别近似正态分布。两样本进行t检验举例方差齐性检验(?=0.10)H0：两组对应的总体方差相等H1：两组对应的总体方差不相等方差齐性检验统计量两样本进行t检验举例可以证明：当两个总体方差齐性时，统计量F靠近1附近，服从自由度分别为n1-1，n2-1的F分布，反之，如果两个总体方差不等时，F值增大。故可以上述统计量检验方差齐性的问题。F=1.065，查表可知：P=0.89780.1，故方差齐性。两样本t检验简述即：两个样本所在的两个总体的总体均数相等即：两个样本所在的两个总体的总体均数不相等?=0.05两样本t检验简述检验统计量两个样本均数之差的标准误正态分布总体的抽样分布性质样本1：服从正态分布，总体均数为，总体标准差，样本均数和样本标准差为样本2：服从正态分布，总体均数为，总体标准差，样本均数和样本标准差为则两样本t检验检验简述两个样本t检验简述当1-?两个样本t检验示意图H0：?2=?2本例计算拒绝H0，由第一组的样本均数低于第二组，推断A药的降糖效果优于B药。成组t检验的推断当P0.05,拒绝H0,认为H1为真，可以证明：P0.05所对应的两个均数之差的95%可信区间一定不包含0。由此可以借助95%CI推断两个总体均数的大小。实际上在P0.05的前提下，根据两个样本均数大小就可以推断那个总体均数更大。