這篇中文核心期刊論文發表了醫學統計中t檢驗的分析探究，醫學實驗中統計方法的運用是醫學科研分析的一種重要的方法，就目前醫學論文的發展而言，其已經逐漸成文論文中不可或缺的重要成分。論文分析了t檢驗在醫學實驗中的使用實例。

　　關鍵詞：中文核心期刊,醫學統計,醫學研究論文

　　引言

　　采用統計方法對醫學試驗中獲得的各項資料進行科學有效合理的收集、整理、分析等工作，從而解決醫學中存在的問題具有重要的意義。隨著統計學近年來的不斷發展，統計學方法也獲得了不斷地擴充，而t檢驗作為這其中最為常見也是最為普遍的一種方法，在醫學實驗方面的應用也較為常見，科學的利用t檢驗的統計推斷方法對醫學實驗中的相關數據進行處理和對比分析，對于推動醫學實驗的發展具有較高的實際價值。也正是由于t檢驗應用的多樣性，其出現錯誤的機會也呈現出上升的趨勢，本文就其應用以及可能出現的錯誤情況展開討論，為之后有關工作中如何有效避免錯誤，提高研究水平提出可行化的建議。

　　一、t檢驗的概念簡析

　　探討t檢驗的具體概念，應當從假設檢驗的基本目的說起，一般來說，假設檢驗的直接和基礎性目的就是推斷各個樣本所代表的總體之間具有怎樣的理論關系或者是推斷某一樣本所代表的總體與其他已知總體之間的關系情況。在假設檢驗中表現出來的方式一般為通過對各總體均數是否相等的判斷給出探究的結論。而本文所探討的t檢驗的作用主體主要是總的來說樣本含量相對較小，并且總體的標準方差表現為未知的一類資料上[1]。T檢驗究竟有哪些使用情況，本文將會展開討論。首先，t檢驗要求樣本必須服從正態分布的相關要求;其次，t檢驗還要求在均數比較的過程中，樣本對應總體的方差必須相等;此外，各觀察值之間應當滿足基本的獨立性條件。以上三個重要的約束條件可以概括為正態性、方差齊性以及獨立性。

　　一般來說，t檢驗可以在三類醫學實驗情況下具體應用，將在第二節中詳細探究。

　　二、t檢驗在醫學實驗中的使用實例

　　2.1樣本均數與總體均數比較的t檢驗

　　在這一類t檢驗中，通常要求作出的推斷是將小樣本均屬所代表的總體均數與已知的總體均數比較，并推斷是否存在明顯差異[2]。通常來說，已知總體均數一般而言是通過大量觀察后獲得的穩定值或者是醫學實驗中的理論值和標準值。這一類推斷給出的結果通�？梢酝茢鄻颖臼欠駚碜砸阎�的總體[3]。

　　例如，在判斷某種病人的血紅蛋白是否與正常人的血紅蛋白含量相同的醫學實驗中，測定25例該病患者的血紅蛋白含量，并計算其均數為150g/L，標準差為16.5g/L，而該地正常人的血紅蛋白均數為132g/L。這是典型的樣本均數與總體均數比較的t檢驗醫學應用實例。按照假設檢驗的一般步驟，現確定檢驗水準，再進一步計算檢驗統計量，

　　2.2組配對t檢驗

　　在醫學實驗的分析中，可以用這種組配對t檢驗的方式對比服藥前后以及手術前后的差異的情況較為常見，在使用這一類統計推斷的方式進行推斷的時候應當注意沒對數據一旦成對便具有了不可拆分的性質[4]。例如醫學實驗中，用兩種測肺活量的儀器對一組12名女性的肺活量進行測試，判斷兩個一起是否存在明顯差異的問題。假設檢驗應當先確定假設檢驗的水準，即假設兩臺機器無明顯差異，μ=0，進而計算檢驗統計量，以查表的方式判斷不能拒絕原假設，也就是說差別不具有統計學意義，不能否認兩儀器效果無差異。

　　2.3兩樣本均數比較的t檢驗

　　在比較兩總體均數是否相同的實驗中，兩樣本均數比較的t檢驗方法較為常見。試驗設計要求是完全隨機的設計方式，具體來說就是將醫學實驗資料中的數據按照隨機性分為兩組，并分別對這兩組給予不同的處理方式，進而比較獨立的兩組樣本的均數情況，在使用這一方法的過程中，可以不要求兩組樣本量一致。

　　三、t檢驗在應用中存在哪些問題

　　t檢驗在醫學實驗中應用的過程中通常會比較容易出現三類比較典型的錯誤，分別是：第一種自身配對的t檢驗通�？赡鼙徽`用成組之間的t檢驗、第二種在計量所得的數據呈現出方差不齊時仍然沿用傳統的t檢驗、第三種多組實驗數據比較時，仍然采用t檢驗。具體來說討論如下[5]。

　　3.1自身配對的t檢驗通�？赡鼙徽`用成組之間的t檢驗

　　這一種類型的問題，造成的典型錯誤有如下情況：用兩種儀器分別測量一組15人的血紅蛋白含量，并判斷兩組一起有無明顯差異。這種問題的情況是，對同一對象采取了兩種處理方式，從醫學實驗設計的角度來說屬于配對設計，但是實際上研究前后的設計并不是相互獨立的數據，而如果生硬地將其套用到獨立數據所使用的統計方法上，從而采取t檢驗對問題進行處理，則是造成明顯的處理方法與設計類型相左的問題出現。在這種類型的醫學問題的處理過程中，應當采用的正確方法是計算每一對數據的差值，進而利用所計算的差值大小，來反映兩組效果差大小。

　　3.2在計量所得的數據呈現出方差不齊時仍然沿用傳統的t檢驗

　　這一類型的錯誤在醫學實驗的分析中表現得較為明顯和直觀。經過方差齊性檢驗的兩組數據如果判斷為方差不齊，就不能直接使用t檢驗進行處理，這時候采用校正的t檢驗會更為合適。例如，在某醫學實驗的論文中，測得熱癥組的樣本量為27，均值為37.68攝氏度，方差為0.66攝氏度，對比組測得正常人的樣本量為36，均值37.19攝氏度，方差為0.33攝氏度。在這一實驗中，該作者沒有考慮方差齊性存在方差不齊的問題，就直接使用了t檢驗進行比較，就很容易造成錯誤。正確的方法應當是校正t檢驗，并算出校正結果，與P值進行相互比較，從而做出是否拒絕原假設的結論。在一般的醫學實驗中，參數檢驗的前提條件應當獲得更多的注意力，例如只有經過了嚴密的方差齊性檢驗和正態性檢驗才能夠使用t檢驗進行進一步的分析。如果這一基本條件并不能直接滿足，就應當考慮選擇適應數據類型的非參數檢驗方式進行分析，當然，某些情況下變量變換從而使其滿足條件也是比較常見的處理方式。

　　3.3多組實驗數據比較時，仍然采用t檢驗

　　在醫學實驗的分析中，t檢驗與LSD統計方法最大的區別在于，t檢驗適用于兩組數據的比較，而LSD在多組數據的兩兩比較中應用較為廣泛，不應當將二者混用造成混淆，影響實驗結論的獲得。例如，探究粉塵環境對塵肺的影響情況時，將實驗白鼠分別放在三種環境中，測得數據，將三組數據用t檢驗兩兩比較，得出某兩組無統計學意義，另外兩種情況卻均有統計學意義，這種錯誤是非常明顯的。而如果采用方差分析，并且進一步采取多重檢驗，應用統計軟件配合LSD方法的使用，將會得出不同而且更有意義的結論。

　　四、結束語

　　從目前醫學實驗的發展情況看，統計方法已經逐漸成文論文中不可或缺的重要成分。采用統計方法對醫學試驗中獲得的各項資料進行科學有效合理的收集、整理、分析等工作，從而解決醫學中存在的問題具有重要的意義。t檢驗作為統計學中最為常見的方法應用面極其廣泛，近年來醫學工作者的廣泛的應用到各自的科研成果當中，取得了較為理想的效果。也正是由于t檢驗應用的多樣性，其出現錯誤的機會也呈現出上升的趨勢，本文就其應用以及可能出現的錯誤情況展開討論，為之后有關工作中如何有效避免錯誤，提高研究水平提出可行化的建議。在所有的醫學實驗中，都應當充分考慮醫學統計方法選擇適當與否，從而選擇正確的統計方法。

　　推薦期刊：《中國血吸蟲病防治雜志》(雙月刊)創刊于1989年，是由衛生部主管，中華預防醫學會、江蘇省血吸蟲病防治研究所主辦是國家級技術類科技期刊。