SPSS数据分析的统计方法选择.doc

数据分析的统计方法选择小结 目 录 数据分析的统计方法选择小结 1 目 录 1 ●资料1 2 完全随机分组设计的资料 2 配对设计或随机区组设计 3 变量之间的关联性分析 4 ●资料2 5 1.连续性资料 5 1.1两组独立样本比较 5 1.2两组配对样本的比较 5 1.3多组完全随机样本比较 6 1.4多组随机区组样本比较 6 2．分类资料 6 2.1四格表资料 6 2.2 2×C表或R×2表资料的统计分析 7 2.3 R×C表资料的统计分析 7 2.4 配对分类资料的统计分析 8 ●资料3 8 一、两个变量之间的关联性分析 8 二、回归分析 9 ●资料4 9 一．统计方法抉择的条件 9 1．分析目的 10 2．资料类型 10 3．设计方法 11 4．分布特征及数理统计条件 12 二．数据资料的描述 12 1．数值变量资料的描述 13 2．分类变量资料的描述 13 三．数据资料的比较 14 1．假设检验的基本步骤 14 2．假设检验结论的两类错误 14 3．假设检验的注意事项 15 4．常用假设检验方法 16 四．变量间的相关分析 17 1．数值变量（计量资料）的关系分析 17 2．无序分类变量（计数资料）的相关分析 18 3．有序分类变量（等级资料）????等级相关 18 ●资料1 完全随机分组设计的资料 两组或多组计量资料的比较 两组资料： 大样本资料或服从正态分布的小样本资料 若方差齐性，则作成组t检验 若方差不齐，则作t’检验或用成组的Wilcoxon秩和检验 小样本偏态分布资料，则用成组的Wilcoxon秩和检验 多组资料： 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。 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。 分类资料的统计分析 单样本资料与总体比较 二分类资料： 小样本时：用二项分布进行确切概率法检验； 大样本时：用U检验。 多分类资料：用Pearson (2检验（又称拟合优度检验）。 四格表资料 n40并且所以理论数大于5，则用Pearson (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 (2或用Fisher’s 确切概率法检验 n(40或存在理论数1，则用Fisher’s 检验 2×C表资料的统计分析 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 (2或成组的Wilcoxon秩和检验 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(2检验 行变量和列变量均为无序分类变量 n40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 (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 R×C表资料的统计分析 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 (2或Kruskal Wallis的秩和检验 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 (2 列变量和行变量均为有序多分类变量，可以作Spearman相关分析 列变量和行变量均为无序多分类变量， n40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 (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 Poisson分布资料 单样本资料与总体比较： 观察值较小时：用确切概率法进行检验。 观察值较大时：用正态近似的U检验。 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 两组或多组计量资料的比较 两组资料： 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t检验 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 多组资料： 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。 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