在前面的文章中介绍了t检验的正态性检验，而观测变量方差齐是进行t检验的另一重要条件，本文将介绍方差齐性检验在MedCalc软件的实现过程。
关键词：MedCalc; t检验; 方差齐性检验
一、原始资料的方差齐性检验
原始资料的方差齐性检验适用于比较两组计量资料标准差未知的情形。如果两组资料的方差差异无统计学意义，其比值将接近1。
(一) 案例介绍
某医生采用两独立样本t检验研究某生化指标(X)对病毒性肝炎诊断的临床意义，测得20名正常人和19名病毒性肝炎患者两组生化指标(X)含量(μg/dl)，试分析正常人和病毒性肝炎患者两组生化指标(X)方差是否齐？对数据的变量和水平进行标签赋值后部分数据见图1。本文案例可从“附件下载”处下载。
(二) 案例分析
上述案例为两独立样本t检验，欲分析测量的20名正常人和19名病毒性肝炎患者两组生化指标(X)方差是否齐，根据测量的数据，可通过原始资料的方差齐性检验来进行判断。
(三) 软件操作
1. 软件操作
选择“统计”——“方差比检验 (F检验)”(如图2)。
在“方差比检验 (F检验)”界面，采样1 “变量”下选择变量“X”，“筛选条件”项填“group=1”，表示正常组；采样2 “变量”下选择变量“X”，“筛选条件”项填“group=2”，表示病毒性肝炎患者组，见图3。
2. 结果解读
图4为方差比检验 (F检验)的结果，正常组生化指标X的方差为84.0579，病毒性肝炎患者组生化指标X的方差为187.5581，病毒性肝炎患者生化指标与正常人生化指标方差比为2.2313，P=0.091＜0.1，提示病毒性肝炎患者生化指标与正常人生化指标方差不齐，不宜直接使用独立样本t检验。
二、汇总资料的方差齐性检验
汇总资料的方差齐性检验适用于比较两组计量资料的标准差已知的情形。与原始资料的方差齐性检验相同，如果两个方差的差异无统计学意义，则其比值将接近1。
(一) 案例介绍
为研究某新药的降压效果，某医院用50名高血压患者进行同期随机对照试验。研究者将这50名患者随机分到新药组和传统药物组，分别测量开始前和试验1个月时的血压，已知新药治疗组血压下降的平均值和标准差为6.25±2.14 mmHg，传统药物治疗组血压下降的平均值和标准差为4.38±1.85 mmHg，试分析两组方差是否齐？
(二) 案例分析
上述案例为两独立样本t检验，欲分析新药治疗组和传统药物治疗组血压下降值方差是否齐，根据已知的血压下降的平均值和标准差数据，可通过汇总资料的方差齐性检验来进行判断。
(三) 软件操作
1. 软件操作
选择“检验”——“平均值”——“标准差 (F检验)”(如图5)。
在打开“标准偏差的对比 (F检验)”界面，第1组数据中的“标准偏差”下填“2.14”，“案例数量”项填“25”；第2组数据中的“标准偏差”填“1.85”，“案例数量”项填“25”，点击“检验”(如图6)。
2. 结果解读
图7为方差检验结果，F=1.3381，P=0.481，按照α=0.1检验水准，不拒绝H0假设，差异无统计学意义，尚不能认为两组人群血压下降值的方差不齐。
三、知识小贴士
- 关于方差齐性检验的更多内容详见医学统计学核心概念及重要假设检验的软件实现(4/4)——方差齐性检验及SPSS实现。