前段时间，有个学生就就论文修回中专家意见咨询，专家对下面的表格两组均数比较应该采用t检验而不是方差分析(F检验)。专家认为，男性和女性的生命质量比较应该用t检验，而不是F检验。真应该这样子的吗？

气的肝疼，我这里只能说，专家又扯蛋了。步子大了，真的很容易扯到蛋。

一般情况下，如果在同一张表格内同时有两组均数比较和多组均数比较，我的推荐无论两组或者多组均数比较应该都采用F检验。因为两组均数比较时，方差分析和t分析结果是一模一样的。

1. t检验和F检验分析的结果

案例：

将出生28天的20只大白鼠随机分成两组，分别饲以高蛋白和低蛋白饲料，8周后观察其体重（g）。问两种不同饲料对大白鼠的体重影响有无差别？

t检验的结果

F检验也就是方差分析的结果

可以看出，两个结果P=0.016，没有任何差别。

两样本秩和检验为Wilcoxon Mann-Whitney秩和检验，多样本秩和检验为Kruskal-Wallis H检验，一般情况下，2组数据秩和检验都是为Wilcoxon Mann-Whitney秩和检验，但其实，多样本秩和检验也是可以用的，结果也是一样的。

我们就上述案例分别开展两样本和多样本秩和检验。

WilcoxonMann-Whitney检验结果

Kruskal-Wallis H检验结果

可以看出，两个结果P=0.023，也没有任何差别。

我们在开展回归分析的时候，经常要先做单因素，再做多因素回归。那么很多人举棋不定，因为他的文章可能已经做了，t检验或者F检验，还要做单因素线性回归吗？答案是，不需要，因为结果是一致的。

t检验的结果

单因素线性回归的结果

也可以看出，两个结果P=0.016，没有任何差别。

卡方检验的卡方值

卡方检验的OR值

单因素logistic回归分析的P值和OR值

虽然最后logistic的最终结果P值稍微有点差异，但主要指标以及OR值完全一致，因此卡方检验和单因素logistic回归结果也是相同的。

5.    统计小结

--t检验和方差分析对两样本均数比较，t检验和单因素线性回归、两样本秩和和多样本秩对两组数据总体分布比较、卡方检验和单因素logistic回归分析，结果相同。

--如果统计表既要做t检验也要做F检验，可以统一用F检验；秩和检验也是如此，这样可以统一表格风格。

--回归分析时，当自变量为二分类变量时，单因素线性回归和logistic回归有时候可以用t检验和卡方检验代替。直接基于t检验和卡方检验做多因素线性回归分析。

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