1、T检验: 单样本T检验(如白晓路等人的研究),需要确定单个样本与常数的差异,设置Effect Size(如0.5)、α(0.05)和Power(0.8),计算结果得出所需样本量为34,保证了研究的统计功效。
2、进行样本量估计的基本步骤包括选择适当的统计方法,如t检验,设定参数如双尾检验、效应量、显著性水平和期望的检验效能,然后计算所需的样本量。例如,为了在双尾检验中达到0.8的检验效能,确保在0.5的效应大小下,每组至少需要64个样本。
在样本量方面,配对样本T检验一般建议样本量大于20,以确保检验结果的有效性。而两组独立样本T检验对样本量的要求则略低一些,但总体上也建议样本量较大。综上所述,配对样本T检验和两组独立样本T检验在适用场景、假设检验、检验统计量、显著性水平以及样本量要求等方面都存在一定的差异。
因此,配对样本t检验要求样本在两次测量或处理过程中保持一致性。此外,配对样本t检验对样本数量要求相对较低,因为同一组样本在不同条件下的数据具有较高的相关性。因此,当面临样本数量有限的问题时,配对样本t检验更具优势。此外,这种检验对数据呈现近似正态分布的条件也更为宽松。
数据类型:t检验适用于正态分布的连续数据。如果数据不满足正态分布,可能需要使用非参数检验方法。独立性:t检验要求样本是独立的,即一个样本的结果不会影响另一个样本的结果。如果样本之间存在相关性,可能需要使用配对样本t检验或其他相关方法。方差齐性:t检验要求两个样本的方差相等。
T检验的使用 T检验通常应用于样本量较小(一般 ; 30),且总体标准差未知的正态分布数据,用于评估两个总体均值差异是否显著。其前提条件包括:随机样本来自正态分布总体和两个样本总体方差齐性。 T检验分为配对T检验和非配对T检验。
1 打开GraphPad Prism 7,新建Column表单,输入数据。2 选择箱式图,调整细节和美化。3 导出图片。2 柱状图(SBP的差异)1 新建Column表单,输入均值和标准差。2 调整图形,美化细节。GraphPad Prism提供了直观的操作界面,使绘制统计图变得便捷。
GraphPad Prism 可直接根据列数据表创建三个图表,包括列散点图、频率分布图和累积分布图,无需手动分析。接下来,使用 Prism 创建频率分布: 输入数据,选择“列”表格和列散点图。如无数据,请选择样本数据集进行练习。 点击“分析”,从“列”数据分析列表中选择“频率”分布。
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