前面文章介绍了独立样本t检验的相关理论(独立样本t检验(two-sample/group t-test)——理论介绍)和汇总资料的独立样本t检验(汇总资料的独立样本t检验(two-sample/group t-test) ——MedCalc软件实现)，本文介绍几何均数的独立样本t检验在MedCalc软件中的操作过程。

关键词：MedCalc; t检验; 独立样本t检验; 几何均数

在生物医学中，有些资料并不适合使用算数平均数描述其集中趋势，如抗体滴度、疾病潜伏期、水果农药残留等，这类资料一般服从对数正态或近似对数正态分布，适宜使用几何平均值表示其平均水平。当对该类数值进行几何平均值的假设检验时，应先进行变量的对数变换，以改善其正态性和方差齐性，以满足t检验、方差分析等参数检验的适用条件。

现检测了115例老年人和116例青年人的某抗体效价，试比较两组的平均效价有无差异?部分数据见图1。案例可从“附件下载”处下载。

本案例的分析目的是比较两组抗体滴度的平均效价有无差异。针对这种情况可以使用几何均数的独立样本t检验进行分析，数据需要满足6个条件：

条件1：观察变量为连续变量。本研究中的抗体滴度经对数转换后，含量为连续变量，该条件满足。

条件2：观察变量相互独立。本研究中各研究对象的观测值都是独立的，不存在互相干扰的情况，该条件满足。

条件3：观察变量分为2组。本研究中分为老年人和青年人组，该条件满足。

条件4：观察变量不存在显著的异常值，该条件需要通过软件分析后判断。

条件5：各组观察变量为正态(或近似正态)分布，对于抗体滴度一般考察经lg转换后的正态性，该条件需要通过软件分析后判断。

条件6：两组观察变量的方差相等，对于抗体滴度一般考察经lg转换后的方差齐性，该条件需要通过软件分析后判断。

对于本案例数据，条件1、2、3均满足。下面判断条件4、5、6。

以检测老年组的异常值为例进行介绍。

选择“统计”—“异常值检测”，打开“异常值检测”对话框，见图2。

在“异常值检测”对话框(图3)，“变量”下选择变量“Antibody”，“筛选条件”下输入“group=1”；“异常值检测方法”下勾选“Grubbs-两侧”、“生成的ESD检验”(“检验最大量的异常值”中输入10)、“Tukey”；“选项”下勾选“对数变换”。

图4为老年人组的异常值检测结果，提示无异常值。

同样操作可得到青年人组的异常值检测结果(图5)，也提示无异常值。

在异常值检测过程中同时输出了正态性检验的结果。从图4可知老年人组正态性检验结果为W=0.9756，P=0.0338；青年人组正态性检验结果为W=0.9708，P=0.0125。尽管两组的P值均