SCI文章常用统计差异检验

SCI文章常用统计差异检验

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/Da_gan/article/details/143702177

在科学研究中，统计分析是验证假设和解释数据的重要工具。特别是在撰写SCI论文时，选择合适的统计检验方法对于得出科学结论至关重要。本文将详细介绍各种差异统计检验方法，包括它们的基本概念、应用场景以及如何使用Python进行实现。

差异统计检验是统计分析中常用的方法，用于比较不同样本或群体之间的差异，以确定它们是否具有统计学上的显著性。根据数据类型、样本大小和分布情况的不同，有多种差异检验方法可以选择。

一、假设检验的基本概念

1.1 假设检验的基本流程

假设检验通常遵循以下步骤：

1. 提出假设：包括零假设（H0）和备择假设（H1）。

• 零假设 (H0)：通常表示无差异或无效假设。
• 备择假设 (H1)：表示存在差异或有效假设。

2. 选择显著性水平 (α)：通常选择 0.05 或 0.01。
3. 选择检验方法：根据数据类型和分布选择适当的检验方法。
4. 计算检验统计量：根据检验方法计算相应的统计量。
5. 作出决策：根据 p 值与显著性水平比较，决定是否拒绝 H0。

二、差异统计检验方法分类

根据数据的类型和研究的问题，差异统计检验方法可以大致分为以下几类：

1. 均值差异检验

• 单样本 t 检验（One-Sample t-test）
• 独立样本 t 检验（Independent t-test）
• 配对样本 t 检验（Paired t-test）
• 方差分析（ANOVA）

2. 非参数检验

• Mann-Whitney U 检验
• Wilcoxon 符号秩检验
• Kruskal-Wallis H 检验
• Friedman 检验

3. 比例差异检验

• 卡方检验（Chi-Square Test）
• Fisher 精确检验（Fisher's Exact Test）
• Z 检验（Z-test for Proportions）

4. 方差齐性检验

• Levene 检验
• Bartlett 检验

在撰写SCI（Science Citation Index）论文时，通常需要进行差异统计检验来分析数据。这些检验方法帮助研究者确定不同组别之间是否存在统计显著差异。根据不同数据类型、样本大小和分布情况，常用的差异统计检验方法包括以下几类：

三、SCI 文章常用的差异统计检验方法

1. 均值差异检验（用于连续变量）

1.1 独立样本 t 检验（Independent t-test）

• 适用场景：比较两个独立样本（如实验组 vs 对照组）的均值是否有显著差异。
• 假设：数据服从正态分布，方差齐性。
• 常见应用：比较不同治疗方法对患者血压的影响。
• Python 示例代码：

from scipy import stats

group1 = [85, 90, 78, 88, 91]
group2 = [80, 76, 79, 82, 77]
t_stat, p_value = stats.ttest_ind(group1, group2)
print(f"T-statistic: {t_stat}, p-value: {p_value}")

1.2 配对样本 t 检验（Paired t-test）

• 适用场景：比较配对样本（如干预前后同一组数据）的均值差异。
• 假设：数据服从正态分布。
• 常见应用：评估药物治疗前后患者的血糖水平变化。
• Python 示例代码：

before = [7.2, 7.5, 7.3, 7.8, 7.4]
after = [6.8, 7.0, 6.9, 7.2, 7.1]
t_stat, p_value = stats.ttest_rel(before, after)
print(f"T-statistic: {t_stat}, p-value: {p_value}")

1.3 单因素方差分析（One-way ANOVA）

• 适用场景：比较三组或更多组样本的均值是否有显著差异。
• 假设：数据服从正态分布，各组方差齐性。
• 常见应用：比较不同剂量药物对肿瘤生长抑制效果的影响。
• Python 示例代码：

group1 = [5.4, 5.7, 5.9, 6.1]
group2 = [6.4, 6.7, 6.9, 7.0]
group3 = [7.3, 7.6, 7.8, 7.5]
f_stat, p_value = stats.f_oneway(group1, group2, group3)
print(f"F-statistic: {f_stat}, p-value: {p_value}")

2. 非参数检验（适用于非正态分布数据）

2.1 Mann-Whitney U 检验

• 适用场景：比较两个独立样本的分布（适合偏态或非正态分布数据）。
• 常见应用：比较不同患者群体的疼痛评分。
• Python 示例代码：

group1 = [120, 150, 130, 140, 125]
group2 = [110, 115, 135, 120, 105]
u_stat, p_value = stats.mannwhitneyu(group1, group2)
print(f"U-statistic: {u_stat}, p-value: {p_value}")

2.2 Wilcoxon 符号秩检验

• 适用场景：比较配对样本（非正态分布）的中位数差异。
• 常见应用：评估干预措施前后的血压水平变化。
• Python 示例代码：

before = [140, 145, 150, 130, 135]
after = [138, 143, 148, 132, 136]
w_stat, p_value = stats.wilcoxon(before, after)
print(f"W-statistic: {w_stat}, p-value: {p_value}")

2.3 Kruskal-Wallis H 检验

• 适用场景：比较三组或更多组独立样本的分布。
• 常见应用：评估不同治疗方法对患者病情的影响。
• Python 示例代码：

group1 = [8.1, 8.5, 8.3, 8.2]
group2 = [7.4, 7.6, 7.7, 7.5]
group3 = [9.0, 9.1, 9.2, 8.9]
h_stat, p_value = stats.kruskal(group1, group2, group3)
print(f"H-statistic: {h_stat}, p-value: {p_value}")

3. 比例差异检验（用于分类变量）

3.1 卡方检验（Chi-Square Test）

• 适用场景：用于分类变量的独立性检验（如频数数据）。
• 常见应用：分析性别与疾病发病率的关联。
• Python 示例代码：

import numpy as np
from scipy.stats import chi2_contingency

data = np.array([[50, 30], [20, 40]])  # 频数表
chi2, p_value, _, _ = chi2_contingency(data)
print(f"Chi2-statistic: {chi2}, p-value: {p_value}")

3.2 Fisher 精确检验（Fisher's Exact Test）

• 适用场景：用于 2x2 列联表的小样本数据。
• 常见应用：药物治疗组与对照组的响应率分析。
• Python 示例代码：

from scipy.stats import fisher_exact

table = [[8, 2], [1, 5]]  # 2x2 列联表
oddsratio, p_value = fisher_exact(table)
print(f"Odds Ratio: {oddsratio}, p-value: {p_value}")

4. 方差齐性检验（用于检验方差是否相等）

4.1 Levene 检验

• 适用场景：检验多个组的方差是否相等。
• 常见应用：在方差分析（ANOVA）前检查方差齐性假设。
• Python 示例代码：

group1 = [23.1, 22.7, 23.0, 23.4]
group2 = [24.8, 24.6, 24.4, 24.7]
group3 = [22.5, 22.9, 23.3, 23.0]
w_stat, p_value = stats.levene(group1, group2, group3)
print(f"Levene-statistic: {w_stat}, p-value: {p_value}")

总结

常用选项

• 正态分布数据：t 检验、ANOVA
• 非正态分布数据：非参数检验（Mann-Whitney U、Wilcoxon、Kruskal-Wallis）
• 分类变量：卡方检验、Fisher 精确检验