Ранее мы рассказывали о t-критерии Стьюдента для независимых групп. В этот раз обсудим парный t-критерий (paired t-test). Это одна из модификаций критерия Стьюдента, используемая для определения статистической значимости различий связанных групп по количественному признаку.  

Условия применения:

Связанные (зависимые) группы.

Сравниваемые значения получают при повторных измерениях одного показателя у одних и тех же пациентов.

Например, мы сравниваем уровень артериального давления до и после лекарственной терапии. Или размеры образования, измеренные с помощью разных диагностических методов. В базе данных такие группы выглядят как отдельные колонки в таблице.

Если сравниваются независимые группы, например, больные и здоровые или пациенты, получающие разное лечение, то используйте t-тест Стьюдента для независимых выборок.

 Сравниваемых групп — 2.

Если их 3 и более, парный t-тест для сравнения не подходит.

Для 3 и более связанных групп используйте дисперсионный анализ с повторными измерениями.

Сравниваемый признак — количественный.

 Для сравнения бинарных номинальных признаков — используйте тест МакНемара. Если признак измеряется по порядковой шкале — T-критерий Уилкоксона.

Значения разницы между 2 группами — нормально распределены.

В более широкой интерпретации можно применять парный t-тест при предположении нормального распределения разницы в генеральной совокупности.

При отсутствии нормальности распределения можно использовать T-критерий Уилкоксона.

Что проверяем с помощью теста?

 Статистическую значимость различий (изменений) количественного признака при повторных измерениях. Если различия статистически значимы, мы предполагаем, что показатель изменяется в конкретном направлении: либо уменьшается, либо увеличивается, и эти изменения — неслучайны, ожидаются и в повторных экспериментах.

С какими диаграммами чаще всего сочетается?

Диаграмма рассеяния, или точечная (Scatter plot): точками показаны значения первого и второго измерения. Точки каждой пары соединяются линиями, чтобы было понятно, как изменился показатель в каждом отдельном случае. Обычно используется при небольшом числе исследуемых.

Столбчатая диаграмма (Bar chart): высота 2 столбиков соответствует средним значениям сравниваемых групп. Можно использовать при любом объеме данных, иногда сочетают с диаграммой рассеяния.

Как сформулировать вывод?

 Возьмём в качестве примера текст из статьи Ch.Keung et al. “Local fistula injection of allogeneic human amnion epithelial cells is safe and well tolerated in patients with refractory complex perianal Crohn’s disease: a phase I open label study with long-term follow up” (https://doi.org/10. 1016/j.ebiom.2023. 104879):

Отметим особенности построения вывода:

В качестве меры эффекта выступает средняя разница, в данном случае — среднее снижение индекса на 6.5 пунктов.

Вместе со средней разницей указывается 95% доверительный интервал. Если ДИ не пересекает 0, т.е. обе границы либо ниже, либо выше 0 — это свидетельствует о статистической значимости различий (изменений).

p-значение определено с помощью парного t-критерия, не превышает порогового уровня (0.05), что свидетельствует о статистической значимости различий.

 Как выполнить парный t-тест Стьюдента в StatTech?

1.Объединить сравниваемые показатели в Группу.

2. Активировать на Группе функцию — «Анализ до-после».  

3. Нажать «Выполнить анализ».

Вывод включает таблицу со средними значениями показателя в группах, средней разницей с 95% ДИ, p-значением, краткий вывод о статистической значимости различий, столбчатую диаграмму.