t 检验（两样本/配对） Student's t-test (t-test)

比较两个独立组的均值，或比较同一受试者两个时点的配对均值差。

统计原理

等方差两样本 t 统计量为：

t=\frac{\bar{x}_1-\bar{x}_2}{s_p\sqrt{1/n_1+1/n_2}}, \qquad s_p^2=\frac{(n_1-1)s_1^2+(n_2-1)s_2^2}{n_1+n_2-2}

Satterthwaite 方法不合并两组方差，并调整自由度。配对 t 检验先对每对观测求差，再对差值做单样本 t 检验，因此配对关系必须真实存在。

均值差相对于组内波动

两组中心越远、组内波动越小，|t| 越大。

什么时候用

终点是连续型且只比较两个均值时使用 t 检验。两组受试者彼此独立时用两样本 t 检验；同一受试者治疗前后或匹配成对数据用配对 t 检验。

SAP 里长这样：

Change from baseline at Week 8 will be compared between treatment groups using a two-sample t-test. The pooled-variance result will be used when equal variances are supported; otherwise the Satterthwaite result will be reported. A within-group change may be assessed using a paired t-test.

看到 two-sample t-test / paired t-test / equal variances / Satterthwaite，即可定位到本页。

适用条件速查卡

项	条件
终点类型	连续型
组数	独立样本恰好 2 组；配对样本恰好 2 个成对测量
分析数据范围	示例组间分析限定 `PARAMCD='SBP'`、`AVISIT='Week 8'`、`ANL01FL='Y'`，每名受试者一行
主要假设	观察独立、组内近似正态；Pooled 结果还要求方差齐性
不满足时	方差不齐 → Satterthwaite；明显偏态/有序数据 → Wilcoxon

核心 SAS 代码

proc import datafile="example.csv" out=adeff_raw dbms=csv replace;
  guessingrows=max;
run;

data adeff;
  set adeff_raw;
  where paramcd='SBP' and avisit='Week 8' and anl01fl='Y';
run;

/* 主示例：两个独立治疗组的 CHG 均值比较 */
proc ttest data=adeff;
  class trt01p;
  var chg;
run;

/* 配对示例：仅 Drug A 组内 AVAL 与 BASE 成对比较 */
proc ttest data=adeff(where=(trt01p='Drug A'));
  paired aval*base;
run;

CLASS 变量必须只有两个水平；若有三个及以上治疗组，应转到 ANOVA。
Equality of Variances 表决定读取 Pooled 还是 Satterthwaite 行，但选择规则必须与 SAP 一致。
PAIRED aval*base 检验的是同一行内 AVAL - BASE，不能把独立两组误写成配对设计。

变量解释表

变量	含义	典型来源
USUBJID	受试者唯一标识	ADSL.USUBJID
TRT01P	计划治疗组	ADSL.TRT01P
PARAMCD	分析参数代码	ADEFF.PARAMCD
AVISIT	分析访视	ADEFF.AVISIT
ANL01FL	主分析记录标志	ADEFF.ANL01FL
BASE / AVAL / CHG	基线值、分析值及较基线变化	ADEFF

输出对照

以下为字段定位，不预填未经 SAS 9.4 核验的数值。

Equality of Variances / T-Tests

输出字段	编号	对应 shell
Folded F 的 Pr > F	①	方差齐性判断依据
Method（Pooled 或 Satterthwaite）	②	按 SAP 选定的结果行
Mean Diff	③	组间均值差
95% CL Mean Diff（Lower, Upper）	④	组间差 95% CI
Pr > \|t\|	⑤	双侧 p 值

典型疗效 shell 的 Mean Difference (95% CI) 填写 ③ (④)，p-value 填写 ⑤；① 只用于选择 ②，通常不直接进入主表。

示例数据与程序

example.csv — 20 例、两治疗组、单目标访视的原创模拟数据
example.sas — 两样本与配对 t 检验完整程序

常见坑

忽略方差不齐：不能总是抄 Pooled 行；应按 SAP 和 Equality of Variances 结果选择。
把独立样本当配对样本：配对检验要求同一受试者或预先定义的匹配对。
三组以上反复做 t 检验：会膨胀 I 类错误，应使用 ANOVA 并处理多重比较。
未冻结目标记录：混入多个访视会破坏独立性并重复计入受试者。