Statistical tests have become more

Statistical tests have become more and more important in medical research [1-3], but many publications have been reported to contain serious statistical errors [4-10]. In this regard, violation of distributional assumptions has been identified as one of the most common problems: According to Olsen [9], a frequent error is to use statistical tests that assume a normal distribution on data that are actually skewed. With small samples, Neville et al. [10] considered the use of parametric tests erroneous unless a test for normality had been conducted before. Similarly, Strasak et al. [7] criticized that contributors to medical journals often failed to examine and report that assumptions had been met when conducting Student’s t test.Probably one of the most popular research questions
is whether two independent samples differ from each other. Altman, for example, stated that “most clinical
trials yield data of this type, as do observational studies comparing different groups of subjects” ([11], p. 191). In
Student’s t test, the expectations of two populations are compared. The test assumes independent sampling from
normal distributions with equal variance. If these assumptions are met and the null hypothesis of equal population means holds true, the test statistic T follows a t distribution with nX + nY – 2 degrees of freedom:

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การทดสอบทางสถิติได้กลายเป็นสิ่งสำคัญมากในการวิจัยทางการแพทย์ [1-3], แต่ได้รับรายงานสิ่งพิมพ์จำนวนมากจะประกอบด้วยผิดพลาดทางสถิติ [4-10] ในเรื่องนี้ การละเมิดของสมมติฐานมากได้รับการระบุเป็นหนึ่งในปัญหาที่พบมากที่สุด: ตาม Olsen ที่ [9], ข้อผิดพลาดพบบ่อยคือการ ใช้การทดสอบทางสถิติที่สมมติแจกข้อมูลที่บิดเบือนจริง ตัวอย่างขนาดเล็ก เนวิลล์ et al. [10] ถือว่าการใช้การทดสอบแบบพาราเมตริกผิดเว้นแต่ได้รับการดำเนินการทดสอบสำหรับเครื่องก่อน ในทำนองเดียวกัน Strasak et al. [7] วิพากษ์วิจารณ์ว่า ผู้สนับสนุนสมุดรายวันทางการแพทย์ที่มักจะล้มเหลวในการตรวจสอบ และรายงานว่า สมมติฐานได้ถูกพบเมื่อทำการทดสอบ t ของนักเรียน อาจเป็นหนึ่งในคำถามการวิจัยที่นิยมมากที่สุดคือว่าตัวอย่างสองกลุ่มที่เป็นอิสระแตกต่างจากคนอื่น ๆ Altman เช่น ระบุที่ "สุดทางคลินิกการทดลองผลผลิตข้อมูลชนิดนี้ ทำการศึกษาเชิงเปรียบเทียบกลุ่มวิชา" ([11], p. 191) ในทดสอบ t ของนักเรียน ความคาดหวังของสองประชากรมีการเปรียบเทียบ การทดสอบถือว่าอิสระสุ่มตัวอย่างจากการกระจายปกติ มีความแปรปรวนเท่ากัน ถ้าสมมติฐานเหล่านี้เป็นไปตามสมมติฐานของประชากรเท่ากับ null หมายความว่า ถือเป็นจริง ตามสถิติทดสอบ T การกระจาย t กับ nX + nY – 2 องศาของเสรีภาพ:

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การทดสอบทางสถิติได้กลายเป็นสิ่งสำคัญมากขึ้นในการวิจัยทางการแพทย์ [1-3] แต่สิ่งพิมพ์จำนวนมากได้รับรายงานว่าจะมีข้อผิดพลาดทางสถิติที่ร้ายแรง [4-10] ในเรื่องนี้ละเมิดของสมมติฐานกระจายได้รับการระบุว่าเป็นหนึ่งในปัญหาที่พบมากที่สุด: ตามที่โอลเซ่น [9] ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยคือการใช้การทดสอบทางสถิติที่ถือว่าการกระจายปกติกับข้อมูลที่มีเบ้จริง กับกลุ่มตัวอย่างขนาดเล็ก, เนวิลล์, et al [10] การพิจารณาการใช้งานของการทดสอบพาราผิดพลาดเว้นแต่การทดสอบสำหรับภาวะปกติได้รับการดำเนินการก่อน ในทำนองเดียวกัน Strasak et al, [7] วิพากษ์วิจารณ์ว่าผู้ให้ข้อมูลวารสารทางการแพทย์มักจะล้มเหลวในการตรวจสอบและรายงานว่าสมมติฐานที่ได้รับการดำเนินการพบกันเมื่อ T นักศึกษา test.Probably หนึ่งในคำถามการวิจัยที่นิยมมากที่สุด
คือว่าทั้งสองกลุ่มที่เป็นอิสระแตกต่างจากกัน Altman เช่นระบุว่า "ทางคลินิกมากที่สุด
การทดลองผลผลิตข้อมูลประเภทนี้เช่นเดียวกับศึกษาเชิงเปรียบเทียบกลุ่มที่แตกต่างกันของอาสาสมัคร" ([11] พี. 191) ใน
การทดสอบ T นักศึกษาของความคาดหวังของประชากรสองกลุ่มจะเปรียบเทียบ การทดสอบถือว่าการสุ่มตัวอย่างที่เป็นอิสระจาก
การแจกแจงปกติที่มีความแปรปรวนเท่ากับ หากสมมติฐานเหล่านี้จะได้พบและสมมติฐานของประชากรเท่ากับหมายความว่าถือเป็นจริงการทดสอบสถิติ T ต่อไปนี้ในการกระจายกับ NX + NY - 2 องศาอิสระ:

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การทดสอบทางสถิติได้มากขึ้นและที่สำคัญมากขึ้นในการวิจัยทางการแพทย์ [ 1-3 ] แต่สิ่งพิมพ์หลาย ได้รับรายงานมีข้อผิดพลาดร้ายแรงทางสถิติ [ 4-10 ] ในการนี้ การละเมิดสมมติฐานสุ่มได้รับการระบุว่าเป็นหนึ่งในปัญหาที่พบมากที่สุด : ตามโอลเซ่น [ 9 ] , ข้อผิดพลาดบ่อย คือ ใช้สถิติทดสอบการแจกแจงแบบปกติที่ถือว่าข้อมูลที่เป็นจริงที่เอียง กับตัวอย่างขนาดเล็ก เนวิลล์ et al . [ 10 ] พิจารณาใช้พารามิเตอร์การทดสอบที่ผิดพลาด นอกจากการทดสอบการแจกแจงแบบปกติที่ได้รับการดำเนินการก่อน ในทํานองเดียวกัน strasak et al . [ 7 ] วิจารณ์ที่เขียนวารสารทางการแพทย์มักจะล้มเหลวในการตรวจสอบ และรายงานว่า เบื้องต้น ได้พบนักเรียนเมื่อทำการทดสอบที อาจเป็นหนึ่งในคำถามวิจัยที่ได้รับความนิยมมากที่สุดคือว่าสองตัวอย่างอิสระที่แตกต่างจากแต่ละอื่น ๆ อัลท์แมน ตัวอย่างเช่น กล่าวว่า " ทางคลินิกมากที่สุดผลผลิต ข้อมูลประเภทนี้ เช่น ทำการศึกษาโดยการสังเกตเปรียบเทียบกลุ่มที่แตกต่างกันของคน " ( [ 11 ] , หน้า 191 ) ในทดสอบ t นักเรียน ความคาดหวังของสองกลุ่มเปรียบเทียบ ทดสอบโดยอิสระจากการสุ่มตัวอย่างการแจกแจงแบบปกติที่มีความแปรปรวนเท่ากัน ถ้าสมมติฐานเหล่านี้จะได้พบและสมมติฐานโมฆะของประชากรเท่ากับถือจริง สถิติทดสอบทีแบบไม่กระจายกับ NX + NY - 2 องศาของเสรีภาพ :