檢定方法｜生物統計學

連續型資料顯著性檢定

血壓值/平均值/中位數等

配對t檢定(Paired t test)

- 樣本數 n>30

- 自己跟自己比

*左股動脈的血液平均酒精濃度是否顯著不同於左冠狀動脈的血液平均酒精濃度？

- 比較同一個體前後差異 (常為血壓值差異)

*分析降血壓藥的效果，採用病例對照設計（case-control study），欲分析病例對照兩組樣本服降血壓藥 3 個月前後測量之血壓值差異是否有明顯不同

單一樣本 t 檢定(One-sample t test)

- 樣本數 n>30

- 比較一組樣本平均值與某一定值k 之間的差異

兩個樣本 t 檢定 (Two-sample t test)

- 樣本數 n>30

- 有時也稱獨立t檢定 (Two-sample t test), 英文為主

- 比較一組樣本平均值與另一組樣本平均值之間的差異

*有一個研究探討某一藥物對於尿液鈣離子的排泄效應，有 9 位受試者被隨機選出，口服 0.5 毫克的藥物，在服用藥物 6 個小時後收集這些人的尿液。另隨機抽取 16 位受試者，這些人不服用藥物，同樣在被隨機選出後 6 個小時收集這些人的尿液。研究者的問題是「這兩群人排泄的尿液鈣離子濃度是否顯著不同？」你將採用何種統計方法檢定上述資料？

*某研究比較兩種減重方法（A, B 組）的成效。每組各 10 人在減重前及減重後各測量 BMI 值（body mass index）。假設 BMI 的分布是常態分布。如果單獨看 A 組的減重成效，平均減重 1.9 公斤；如果單獨看 B 組的減重成效，平均減重 3.4 公斤。如果想看 A、B 兩組減重成效是否不一樣，下列那一種統計分析方法最適當？

變異數分析 ANOVA

- 三組以上獨立樣本平均值的檢定稱變異數分析

- 分析連續性資料，整體一起比較平均數

- 研究多組樣本間差異有多顯著，組內差異小，組間平均數差異大愈顯著

- 虛無假設: 各組間平均數相等; 對立假設: 至少兩組平均數不相等

* 評估三組藥物降血壓數值何種藥物最有效果

獨立t檢定(t test) / t檢定 (Student's t test)

- 兩組獨立樣本平均值的檢定稱 Student's t test

- 兩組平均數間差異是否大於、小於或等於某一定值k

魏克森等級和檢定 (Wilcoxon Rank-Sum Test)

- 樣本數 n<30

- 又稱曼惠特尼U檢定（Mann-Whitney U test）

- 兩組中位數間差異是否大於、小於或等於某一定值k

- 因為比較中位數，可以不用常態分布，因此常用於樣本數小如總人數少於30人

* 研究者想比較兩家醫院相同診斷病人的住院天數，得到下列資料：A 醫院：21, 10, 32, 60, 8, 5, 13； B 醫院：86, 27, 10, 60, 35, 96, 238, 125, 73。下列何種方法較適合檢定這兩家醫院住院天數的不同

類別型資料顯著性檢定

沒有數值意義/檢查為陽性/症狀消失/單純有或無等

卡方檢定 (Chi-square test）

- Pearson 卡方檢定（Pearson Chi-square test）是最有名卡方檢定之一

- 卡方檢驗一般指代的是皮爾森卡方檢驗

- 其他還有 McNemar 卡方檢定 (McNemar's test)

Pearson 卡方檢定（Pearson Chi-square test）

- 卡方檢驗一般指代的是皮爾森卡方檢驗

-「皮爾森卡方檢定」可用於兩種情境的變項比較：適配度檢定，和獨立性檢定。

「適配度檢定」驗證一組觀察值的次數分配是否異於理論上的分配

「獨立性檢定」驗證從兩個變數抽出的配對觀察值組是否互相獨立（例如：每次都從A國和B國各抽一個人，看他們的反應是否與國籍無關）

- 常用於檢查表格中欄和列兩項因子是否有關

- 表格每格期望值>5

* 比較兩組病人某項檢查陽性的比例（proportions）可使用下列何種統計方法

費雪恰當檢定 (Fisher Exact Test)

- 兩組獨立樣本所來自的不同母群體，在某特性上佔的比例是否相等

- 表格每格期望值<5

* 為研究大腸癌病人術前準備情況與術後併發症的關係，某研究收集6位術前準備情況較好之大腸癌病人與 4 位術前準備情況較差者，術後兩組發生倂發症的人數分別為 1 位與 3 位。下列何種統計方法最恰當？

麥內瑪檢定 (McNemar's test)

- 又稱 McNemar 卡方檢定（McNemar Chi-square test）

- 當遇到成對資料時，在連續型資料中有成對樣本 t 檢定可供使用。在類別型資料中，也有檢定可處理成對資料，該檢定就稱為 McNemar 檢定

- 自己跟自己比

- 治療前, 治療後的差異

- 不同治療結果比較

* 假設我們要比較兩種抗生素 A 和 B 治療淋病的效果，接受抗生素 A 的病人必須和接受抗生素 B 的病人經過年齡和性別的配對，這些病人必須在一星期之內回到診所內，檢查淋病是否已經被消除。假設結果如下： a.有 40 對抗生素 A 和 B 的配對病人，淋病都已經被消除； b.有 20 對的配對病人，抗生素 A 消除淋病，但抗生素 B 無效； c.有 16 對的配對病人，抗生素 A 無效，但抗生素 B 消除淋病； d.有 3 對的配對病人，抗生素 A 和 B 都無法消除淋病。你將採用何種統計方法檢定上述資料？

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