数据处理的一般原则与方法-医学统计教学课件.ppt

一、原始数据的记录形式 二、原始数据的录入 一、数据的净化 逻辑检查 计算检查二、离群数据的处理 离群值(outliner) 与P25或P75的距离为“四分位数间距”的1.5~3.0倍。 极端值(extreme value) 与P25或P75的距离为“四分位数间距”的3.0倍以上。 剔除离群或极端值要予以合理解释。 三、统计方法前提条件的检验  多样本比较的方差分析： 独立 正态分布 方差齐性 多重线性回归分析： 变量间无多重共线 残差分布正态 ┇ 4.多个样本均数的比较 (1)一个处理因素 完全随机设计 服从正态分布、方差齐性 完全随机设计方差分析 两两比较： SNK-q 、Dunnett-t检验 不服从正态分布或方差不齐性 多个独立样本比较 Kruskal-Wallis H 检验 两两比较：Nemenyi 检验 一、单变量计量资料 4.多个样本均数的比较 (2)一个处理因素、一个控制因素 随机区组设计 服从正态分布、方差齐性 随机区组设计方差分析 两两比较：SNK-q 、Dunnett-t检验 不服从正态分布或方差不齐性 多个相关样本比较 Friedman M 检验 两两比较：q 检验 一、单变量计量资料 当处理因素为重复测量因素且不满足“球对称”假设，应用重复测量设计方差分析 4.多个样本均数的比较 (3)一个处理因素、二个控制因素(行、列) 拉丁方设计 服从正态分布、方差齐性 拉丁方设计方差分析 两两比较： SNK-q、Dunnett-t 检验 一、单变量计量资料 4.多个样本均数的比较 (4)一个处理因素、二个控制因素(阶段、受试者) 二阶段交叉设计 服从正态分布、方差齐性 前一阶段处理效应不持续作用到下一阶段 二阶段交叉设计方差分析 一、单变量计量资料 4.多个样本均数的比较 (5)处理因素≥2、每个因素的水平数≥2 完全随机分组析因设计 服从正态分布 分析各因素主效应与交互作用 完全随机分组析因设计方差分析 一、单变量计量资料 4.多个样本均数的比较 (6)处理因素≥2、每个因素的水平数≥2 正交设计 服从正态分布 分析各因素主效应与主要因素一阶交互作用 正交设计直接分析、方差分析 一、单变量计量资料 4.多个样本均数的比较 (7)处理因素≥2，每个因素的水平数≥2 处理因素中有一个为重复测量因素 不满足“球对称”假设 分析各因素主效应与交互作用 重复测量设计的方差分析 一、单变量计量资料 二、计数资料 1.一个样本率与总体率比较 基于二项分布的直接概率法 正态近似法u检验 2.两样本率比较 二、计数资料 (1)两组完全随机设计 N ? 40 且 T ? 5 Pearson ?2 检验 N ? 40 但 5 T ? 1 Pearson ?2 检验 (Yates 校正公式) N40 或 T 1 Fisher 确切概率法 (2)配对设计 McNemar ?2 检验 Logistic回归分析 Y(疗效) = 1 有效 0 无效 X1(试验因素) = 1 有 0 无 组别 疗效 频数 1 1 99 1 2 5 2 1 75 2 2 21 数据输入格式 3.R?C列联表 相关、相差 (1)双向有序 备择假设：行变量与列变量为非零相关 Cochran-Mantel-Haenszel ?2 检验 有序分组资料的线性趋势检验 ?2 回归 (2)单向(反应变量)有序 备择假设：行平均得分不同 Cochran-Mantel-Haenszel ?2 检验 Wilcoxon 秩和检验 二、计数资料