可以选择方法有许多但相信最为常见的是下图展示的当效应的评价指标是分类变量时我们用卡方磨练来比力组间差异是否有统计学意义；当效应的评价指标是一连变量时我们凭据数据的漫衍特征选择t磨练或秩和磨练来比力差别干预组的差异。
以后大家做组间一连变量比力的时候还可以思量把均数差及均数差的95%CI在论文中陈诉。另外欲知中位数的差值及可信区间如何预计请关注我的下一篇文章。
上述的方法可以说是开展统计分析的时候常用套路了。可是如果一篇治疗性研究的文章仅仅是给我们展示这些效果不知道大家会不会以为不够到位呢？你只告诉了我差异是否有统计学意义不够啊如果在不相识两种治疗方案差几多的情况下我很难做选择。相信列位读者在临床事情中也不会向患者解释治疗组间的差异有没有统计学意义吧。
所以我们需要盘算和展示组间差异的效应量。相信大家都清楚如果是分类变量我们可以通过统计软件轻松盘算RR值和95%CI同时也可以盘算组间率差RD和95%CI。通过盘算这些意义明确的效应量能资助我们做出适合的临床决议。如果我们的outcome是个一连变量呢？我们要盘算的效应量就是均数差或者是中位数差了。
今天咱们先先容均数差及其95%CI的盘算方法。
请看红色框中的效果第一行时通过了列文磨练后认为方差相等（方差齐）时两组的均数差、差值尺度误以及95%CI第二行则是不通过列文磨练认为方差不等（方差不齐）时两组的均数差、差值尺度误以及95%CI。
也就是两组D 0 天的PSI指数差异欸6.6分（-10.223.5）也就是PSI组间差异没有统计学意义。
盘算均数差及其95%CI也需要先盘算差值的均数其实就是两组均数之差：mean1−mean2此外盘算CI需要尺度误如果样本量较大时尺度误可以近似认为时
治疗性研究是临床研究一个永恒的主题对临床医生来说最体贴就是患者来了应该如何治疗当临床治疗方案不唯一时如何做出最优的临床决议。
我们做临床治疗性决议的时候相信大家都市看治疗性研究的文献参考研究效果中差别治疗方案差异的比力及假设磨练的效果。那么我们自己开展治疗性研究的时候应该如何展示研究效果呢？
当数据切合正态漫衍我们对总体举行统计推断时常用均数和均数的可信区间盘算公式如下：
如果n不足够大那么尺度误的盘算会更庞大一些。看到这儿有读者会说天啊看到公式我就头大。
没关系在SPSS中可以很简朴的举行两样本均数差及其95%CI的盘算。方法是：分析→比力均值→两独立样本均值比力。
看到这大家会认为这就是我们t磨练时的点菜单方法啊。是的在SPSS中盘算两样本的均数差及95%C就是在独立样本t磨练模块中举行盘算。
可能大家看到了t磨练的p值就不再往下看了因此没有注意到均数差的效果让我们再仔细看看t磨练效果表格：
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