统计学分析方法.pdf

统计分析方法总结 分享 胡斌 00:06 分享 ，并说：统计 1.连续性资料 1.1 两组独立样本比较 1.1.1 资料符合正态分布 ,且两组方差齐性 ,直接采用 t 检验。 1.1.2 资料不符合正态分布，（ 1）可进行数据转换 ,如对数转换等 ,使之服从正态 分布 ,然后对转换后的数据采用 t 检验； （2 ）采用非参数检验 ,如 Wilcoxon 检验。 1.1.3 资料方差不齐， （1）采用 Satterthwate 的 t’检验； （2 ）采用非参数检验 , 如 Wilcoxon 检验。 1.2 两组配对样本的比较 1.2.1 两组差值服从正态分布，采用配对 t 检验。 1.2.2 两组差值不服从正态分布，采用 wilcoxon 的符号配对秩和检验。 1.3 多组完全随机样本比较 1.3.1 资料 符合正态分布，且各组方差齐性 ，直接采用 完全随机的方差分析 。如 果检验结果为 有统计学意义 ，则进一步作两两比较，两两比较的方法有 LSD 检 验， Bonferroni 法， tukey 法，Scheffe 法，SNK 法等。 1.3.2 资料 不符合正态分布 ，或各组方差不齐 ，则采用非参数检验的 Kruscal－ Wallis 法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用 Bonferroni 法校正 P 值，然后用成组的 Wilcoxon 检验。 1.4 多组随机区组样本比较 1.4.1 资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用随机区组的方差分析。如 果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有 LSD 检 验， Bonferroni 法， tukey 法，Scheffe 法，SNK 法等。 1.4.2 资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的 Fridman 检 验法。如果检验结果为有统计学意义， 则进一步作两两比较， 一般采用 Bonferroni 法校正 P 值，然后用符号配对的 Wilcoxon 检验。 **** 需要注意的问题： （1） 一般来说，如果是大样本， 比如各组例数大于 50，可以不作正态性检验， 直接采用 t 检验或方差分析。因为统计学上有中心极限定理，假定大样本是服从 正态分布的。 （2） 当进行多组比较时，最容易犯的错误是仅比较其中的两组，而不顾其他 组，这样作容易增大犯假阳性错误的概率。 正确的做法应该是， 先作总的各组间 的比较，如果总的来说差别有统计学意义， 然后才能作其中任意两组的比较， 这 些两两比较有特定的统计方法，如上面提到的 LSD 检验， Bonferroni 法，tukey 法， Scheffe法， SNK 法等。 ** 绝不能对其中的两组直接采用 t 检验，这样即使 得出结果也未必正确 ** （3） 关于常用的设计方法：多组资料尽管最终分析都是采用方差分析，但不 同设计会有差别。 常用的设计如完全随即设计， 随机区组设计， 析因设计， 裂区 设计，嵌套设计等。 2 ．分类资料 2.1 四格表资料 2.1.1 例数大于 40，且所有理论数大于 5，则用普通的 Pearson 检验。 2.1.2 例数大于 40，所有理论数大于 1，且至少一个理论数小于 5，则用校正的 检 验或 Fisher’s 确切概率法检验。 2.1.3 例数小于 40，或有理论数小于 2，则用 Fisher’s 确