克山病患者与健康人血磷值的独立样本T检验分析

两独立样本t检验用于判断两组独立样本数据的均值是否存在显著差异。例如，探究男女学生在计算机平均成绩上是否存在显著差异。 进行两独立样本t检验需要满足以下条件： 样本独立性: 两样本必须相互独立，即一组样本的抽取对另一组样本的抽取没有任何影响。例如，比较北京和上海地区周岁儿童的平均身高。 正态性: 两组样本数据均需服从或近似服从正态分布，这是进行t检验的前提条件。

两独立样本T检验在SPSS统计分析软件中进行，要求比较的两个样本彼此独立，无配对关系。样本均来自正态总体，且均值在统计检验中有意义。

嘿，想了解一下冠心病的危险因素吗？这篇《青年和老年冠心病患者的危险因素(2013 年)》了不同年龄段患者的风险因素，了蛮有价值的数据支持。研究发现，青年组的主要危险因素包括冠心病家族史、吸烟史、体质指数和血甘油三酯，而老年组则更多是高血压和糖尿病史。这篇文章的挺实用的，对防治工作也有，尤其是针对不同年龄群体的精准防治方案。总结一下，想做相关健康研究的朋友可以看看这篇，数据详实且比较有启发。

单变量均值的利器就是 SPSS 里的单样本 T 检验。用起来挺顺手，适合那种你只拿到一组样本，想看看它跟理论值有没有差异的场景，比如产品尺寸有没有偏差、问卷平均分是不是达标这类。操作逻辑也比较直观，就是告诉 SPSS 你关注哪个变量，还有你心里的那个“标准值”，它就给你算出差不多的置信区间，还配好了显著性检验结果，响应也快，图表也清楚。如果你之前用过SAS做 T 检验，切到 SPSS 会感觉界面友好多了，适合不太爱写代码的朋友。想在代码层面理解的，也可以看看SAS 实现方式，两者对比一下也挺有意思。另外，做检验前别忘了正态性这关。SPSS 没默认给你跑这个，得自己加个 K-S 或 Shapir

这是一个简化的两样本t检验方法，专注于快速计算t值而跳过耗时的p值计算步骤。适用于需要进行多次置换测试并追求效率的场合。该方法假设方差相等，并允许样本量不等。

基于 RFM 模型的患者分组方法挺有意思，结合了K-Means聚类和C5.0 决策树两种算法，既能把慢性传染病患者分类，又能做精准预测。你只要有一批门诊数据，就能轻松复现整套流程，比较适合做医疗数据或个性化健康管理相关的项目。对了，准确率能跑到 99.94%，这个结果还是挺惊喜的。 数据是从 HIS 系统里提出来的，17 万多条，清洗完剩下 4 万多条，这种量级拿来训练模型刚刚好。而且数据清洗也不复杂，基本做下缺失值就能上手。 K-Means 那块，把人群分成了三类：重要的、主要的、潜在的——就像你做电商用户分群一样，直接给你一个分层策略，拿来就能用。R、F、M三个维度：最近就诊、就诊频率、消

T 检验功效工具蛮有用的，是对于那些需要进行实验设计和统计的朋友。你可以通过它计算效应量（d）、样本量（N）和显著性水平（alpha）来进行 t 检验的功效。它挺适合用来规划实验的样本量，尤其当你不确定样本量应该选择多少时，通过输入 N 的数组，你就能清晰地看到效果。还有个小功能，设置PLOT参数为 1，它会帮你绘制一个图表，清晰展示各个样本量的功效值。哦对了，目标功效水平（DESPWR），程序还会告诉你达到这个功效所需的最小样本量，方便。总体来说，这个工具挺实用，你避免因样本量不足或过多而浪费资源。

加沙地带2型糖尿病患者饮食与抑郁关联性研究 研究方法 这项横断面研究调查了巴勒斯坦加沙地带 480 名 2 型糖尿病患者。研究人员使用抑郁、焦虑和压力量表 (DASS-21) 评估患者的抑郁程度，并收集了人口统计学、社会经济和病史数据。同时，他们还使用 98 项半定量食物频率调查表评估了患者的饮食模式。 研究结果 29.0% 的 2 型糖尿病患者患有抑郁症 (女性 58.3%，男性 41.7%)。 轻度、中度、重度和极重度抑郁症的患病率分别为 11.7%、8.5%、6.7% 和 2.1%。 因素分析确定了两种主要的饮食模式：西方饮食模式和谷物-蔬菜-水果饮食模式。 与摄入最多谷物、蔬菜和水果

本研究比较精神病患者和对照组在社会各个领域中的歧视情况，并推测精神病患者面临更高水平的社会歧视和更高比例的隐私问题。研究采用结构化问卷调查评估精神科门诊患者和医疗门诊对照组的经验歧视，调查中包括改编自歧视和污名量表（DISC-12）的项目。研究结果显示，与对照组相比，精神病患者在社会生活中遭遇更多形式的歧视（F（1，196）= 24.4，p