Question

我有来自三个不同来源（医院）的成对t检验的多个数据摘要，这意味着我没有完整的样本数据。我要做配对t检验的方法是平均值（每个配对样本数据的差异）。
数据如下表所示（每一行是一名患者），我有mean(diff)和sd(diff)。
有什么功能可以轻松执行配对t检验并获得95％CI？由于患者的隐私问题，无法获取整个数据集。

3 months 6 months  diff
  1         3       -2
  2         1        1
  5         9       -4

Answer 1

成对的t检验完全等同于一个t检验，该检验针对零的零假设对差异的平均值进行测试。

diffs <- c(-2,1,-4)
m <- mean(diffs)
s <- sd(diffs)
n <- length(diffs)

现在假设您不了解diffs，仅了解m，s和n（这三个都是必需的）

pval <- 2*pt(abs(m/s),lower.tail=FALSE,df=n)
## 0.555
qq <- qt(0.975,df=n)
ci <- m + c(-1,1)*qq*s
## [1] -9.675648  6.342314

如何在没有完整样本数据的情况下执行配对t检验？

1 个答案: