Stata基本操作和数据分析入门：第五讲 多组平均水平的比较.doc

在数据分析领域，Stata软件是常用的统计分析工具，尤其适合处理多组间的比较问题。本讲主要关注如何在Stata中进行多组平均水平的比较，包括配对设计和完全随机分组设计的情况。 我们回顾一下两组比较的统计检验。在配对设计资料中，如果样本量较小且配对差值服从正态分布，我们可以使用配对t检验（例如，`ttest 差值变量=0`）。当样本量较大时，同样适用配对t检验。若配对差值呈偏态分布，小样本情况下可以采用配对符号秩检验（如`signrank 差值变量=0`）。对于成组设计，即两独立样本的情况，如果满足方差齐性和正态分布条件，可以使用成组t检验（如`ttest 效应指标变量, by(分组变量)`）。如果方差不齐或数据呈偏态分布，可以选择秩和检验（Ranksum test）。 接下来，我们进入多组比较的主题。在完全随机分组设计中，数据要求各组间相互独立。如果各组数据均服从正态分布且方差齐性（小样本时也需满足），可采用单因素方差分析（One-Way ANOVA），在Stata中执行`anova 效应指标变量 group`。然而，当方差不齐或数据呈偏态分布时，Kruskal-Wallis检验（H检验）成为首选，Stata中对应的命令是`kruskalwallis 效应指标变量 group`。 以胃癌与胃粘膜细胞DNA含量研究为例，四组数据为浅表型胃炎、肠化生、早期胃癌和晚期胃癌。在Stata中，首先需要将数据录入，然后进行正态性检验，如`sktest x if g==1`和`sktest x if g==2`，以检查各组数据是否符合正态分布。如果满足正态性和方差齐性的前提，可以执行`anova DNA含量 group`进行单因素方差分析；否则，应使用`kruskalwallis DNA含量 group`进行非参数检验。 通过这些检验，我们可以得出各组间DNA含量的平均水平是否有显著差异的结论。Stata的输出结果会提供F统计量、p值等信息，帮助我们判断是否拒绝原假设（即各组平均值相等）。如果p值小于预设的显著性水平（通常为0.05），则可以认为至少存在一组的平均值与其他组不同。 Stata提供了丰富的统计方法来处理不同设计的数据比较问题，无论是配对还是多组比较，都能通过适当的检验方法找到数据间的差异性。正确理解和运用这些方法，有助于我们在实际研究中做出有效的统计推断。