如何在没有完整样本数据的情况下进行配对 t 检验？答案

【问题标题】：How to perform paired t-test without whole sample data?如何在没有完整样本数据的情况下进行配对 t 检验？
【发布时间】：2019-05-05 08:32:14
【问题描述】：

我有几个来自三个不同来源（医院）的配对 t 检验数据摘要，这意味着我没有完整的样本数据。我必须执行配对 t 检验的是平均值（每个配对样本数据的差异）。
数据如下表所示（每行是一名患者），我有 mean(diff) 和 sd(diff)。
是否有任何函数可以让我轻松执行配对 t 检验并获得 95% CI？由于患者隐私问题，无法获取整个数据集。

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

【问题讨论】：

标签： r statistics t-test

【解决方案1】：

配对 t 检验完全等同于 t 检验，它针对零假设检验差异的均值。

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

现在假设你不知道diffs，只知道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

【讨论】：

非常感谢！！！！！！！但是，如果我确实想在假设方差相等的情况下执行 t 检验怎么办？
对不起，我不明白你的意思。什么的等方差？或者你的意思是不等方差？我看不出在配对情况下不等方差测试是如何有意义的......
对不起。你的问题是关于配对 t 检验的，这就是我的回答。如果您还有其他问题，您应该将其作为单独的帖子提出。否则这有可能成为chameleon question ...
我的意思是，不适合成对的情况。对于两个独立样本 t 检验。太好了，谢谢你让我知道:)
如果这解决了您的问题，我们鼓励您单击复选标记以接受答案...