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成组设计

两样本均数的比较成组设计成组设计：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。成组设计

在观察性研究中，按不同人群进行随机抽样，得到二个或二个以上的独立样本。完全随机分组和按不同人群抽样所得到的样本均为独立样本资料。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，则可用两样本t检验；两样本进行t检验举例例4.7下面资料是关于18名单腿截肢者的健康足和18名正常健康人的足部相同部位组织切片毛细血管密度(/mm2)的测定结果，试比较健康人和截肢者足部毛细血管密度有无差别？正常人 16 30 29 33 28 28 36 29 27 33 37 38 40 41 39 39 39 48 截肢者 10 21 28 28 26 20 33 26 15 23 23 30 31 26 23 42 24 28 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，两样本进行t检验举例正常组：资料正态性检验的P=0.2980截肢组：资料正态性检验的P=0.2429均不能否认两组资料分别近似正态分布。方差齐性检验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=0.10两样本进行t检验举例两样本t检验,其假设一般为：H0：µ1=µ2，即两样本来自的总体均数相等，H1：µ1µ2，即两样本来自的总体均数不相等，检验水准为0.05。

两样本进行t检验举例两样本t检验统计量两样本进行t检验举例两样本标准误与H0是否为真无关是两个总体均数之差的点估计，因此当H0：µ1=µ2成立时，在大多数情况下非常小或较小，故t检验统计量较小或比较小。反之，当H1：µ1µ2，在大多数情况下较大或很大，所以t检验统计量比较大或很大。t检验条件t检验的应用条件和注意事项两个小样本均数比较的t检验有以下应用条件：

（1）两样本来自的总体均符合正态分布，（2）两样本来自的总体方差齐。

在进行两小样本均数比较的t检验之前，要用方差齐性检验来推断两样本代表的总体方差是否相等，方差齐性检验的方法使用F检验，其原理是看较大样本方差与较小样本方差的商是否接近“1”。若接近“1”，则可认为两样本代表的总体方差齐。判断两样本来自的总体是否符合正态分布，可用正态性检验的方法。

对于方差不齐的情况

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