如何在没有整个样本数据的情况下进行配对 t 检验？

Question

我有几个来自三个不同来源（医院）的配对 t 检验的数据摘要，这意味着我没有完整的样本数据。我必须执行配对 t 检验的是平均值（每个配对样本数据的差异）。
数据看起来像下面的 table（每行是一名患者），我有 mean(diff) 和 sd(diff)。
有什么函数可以让我轻松地执行配对 t 检验并获得 95% CI？出于对患者隐私的考虑，无法获取整个数据集。

3 months 6 months  diff
  1         3       -2
  2         1        1
  5         9       -4

Answer 1

配对 t 检验完全等同于针对零假设检验差异均值的 t 检验。

diffs <- c(-2,1,-4)
m <- mean(diffs)
s <- sd(diffs)
n <- length(diffs)

现在假设你不知道 diffs，只知道 m、s 和 n（这三个都是必需的）

pval <- 2*pt(abs(m/s),lower.tail=FALSE,df=n)
## 0.555
qq <- qt(0.975,df=n)
ci <- m + c(-1,1)*qq*s
## [1] -9.675648  6.342314

如何在没有整个样本数据的情况下进行配对 t 检验？

How to perform paired t-test without whole sample data?

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