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医学统计学方法选择.pdf
各型资料的统计方法选择
完全随机设计
一、 两组或多组计量资料的比较
1.两组资料:
1)大样本资料或服从正态分布的小样本资料
(1)若方差齐性,则作成组 检验
(2)若方差不齐,则作 ’检验或用成组的 Wilcoxon 秩和检验
2)小样本偏态分布资料,则用成组的 Wilcoxon 秩和检验
2.多组资料:
1)若大样本资料或服从正态分布,并且方差齐性,则作完全随机的方差分析。如果方差分析的统计检验为有统计学意义,则进一
步作统计分析:选择合适的方法 (如:LSD 检验,Bonferroni 检验等)进行两两比较。
2)如果小样本的偏态分布资料或方差不齐,则作 Kruskal Wallis 的统计检验。如果 Kruskal Wallis 的统计检验为有统计学意义,
则进一步作统计分析:选择合适的方法 (如:用成组的 Wilcoxon 秩和检验,但用 Bonferroni 方法校正 P 值等)进行两两比较。
二、 分类资料的统计分析
1.单样本资料与总体比较
1)二分类资料:
(1)小样本时:用二项分布进行确切概率法检验;
(2)大样本时:用 U 检验。
2)多分类资料:用 Pearson χ2 检验 (又称拟合优度检验)。
2. 四格表资料
1)n40 并且所以理论数大于 5,则用 Pearson χ2
2)n40 并且所以理论数大于 1 并且至少存在一个理论数5,则用校正 χ2 或用 Fisher’s 确切概率法检验
3)n≤40 或存在理论数1,则用 Fisher’s 检验
3. 2×C 表资料的统计分析
1)列变量为效应指标,并且为有序多分类变量,行变量为分组变量,则行评分的 CMH χ2 或成组的 Wilcoxon 秩和检验
2)列变量为效应指标并且为二分类,列变量为有序多分类变量,则用趋势 χ2 检验
3)行变量和列变量均为无序分类变量
(1)n>40 并且理论数小于 5 的格子数行列表中格子总数的 25%,则用 Pearson χ2
(2)n≤40 或理论数小于 5 的格子数行列表中格子总数的 25%,则用 Fisher’s 确切概率法检验
4. R×C 表资料的统计分析
1)列变量为效应指标,并且为有序多分类变量,行变量为分组变量,则 CMH χ2 或 Kruskal Wallis H 的秩和检验
2)列变量为效应指标,并且为无序多分类变量,行变量为有序多分类变量,作 none zero correlation analysis 的CMH χ2
3)列变量和行变量均为有序多分类变量,可以作 Spearman 秩相关分析
4)列变量和行变量均为无序多分类变量,
(1)n>40 并且理论数小于 5 的格子数行列表中格子总数的 25%,则用 Pearson χ2
(2)n≤40 或理论数小于 5 的格子数行列表中格子总数的 25%,则用 Fisher’s 确切概率法检验
三、 Poisson 分布资料
1.单样本资料与总体比较:
1)观察值较小时:用确切概率法进行检验。
2)观察值较大时:用正态近似的 U 检验。
2.两个样本比较:用正态近似的 U 检验。
配对设计或随机区组设计
四、 两组或多组计量资料的比较
1.两组资料:
1)大样本资料或配对差值服从正态分布的小样本资料,作配对 检验
2)小样本并且差值呈偏态分布资料,则用 Wilcoxon 的符号配对秩检验
2.多组资料:
1)若大样本资料或残差服从正态分布,并且方差齐性,则作随机区组的方差分析。如果方差分析的统计检验为有统计学意义,则
进一步作统计分析:选择合适的方法 (如:LSD 检验,Bonferroni 检验等)进行两两比较。
2)如果小样本时,差值呈偏态分布资料或方差不齐,则作 Fredman 的统计检验。如果 Fredman 的统计检验为有统计学意义,则进
一步作统计分析:选择合适的方法 (如:用 Wilcoxon 的符号配对秩检验,但用 Bonferroni 方法校正 P 值等)进行两两比较。
五、 分类资料的统计分析
1.四格表资料
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