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《如何合理选择统计方法常用统计学方法汇总》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、01如何选择合适的统计学方法?1连续性资料1.1两组独立样木比较1.1.1资料符合正态分布，且两组方差齐性，直接釆用t检验。1.1.2资料不符合正态分介，（1）可进行数裾转换，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，采川配对t检验。1.2.2两组差值不服从:
2、
3、•:态分布，采用wilcoxon的符号配对秩和
4、检验。1.3多组完伞随机样本比较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，Bonferronitukey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Kmscal-Wallis法。如果检验结果为奋统计学意义，则进-•步作两两比较，一般采川Bonferroni法校正P值，然后川成组的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
5、的方差分析。如果检验结果为科统计学意义，则进一少作两两比较，两两比较的方法柯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，-般釆川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。（
6、2）当进行多组比较时，最界易犯的错误是仅比较屮的两组，而不顾tt:他组，这样作界鉍增人犯假阳性错误的概率。正确的做法放该是，先作总的各组闽的比较，如果总的来说差別有统计学意义，然后方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，如上而提到的LSD检验，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。**绝不能对其中的两组直接采川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：多组资料尽管蛣终分析都是采用方差分析，但不同设计会冇差别。常用的设计如完全随即设计，随机区组设计，析因设计，裂区设汁，嵌套设汁
7、等。2.分类资料2.1四格表资料2.1.1例数人于40,且所有理论数人于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,或冇理论数小于2,则用Fisher’s确切概率法检验。2.22xC表或Rx2表资料的统计分析2.2.1列变景&行变景均为无序分类变景，则（1）例数人于40,且理论数小于5的格子数目＜总格子数13的25%,则川普通的Pearson检验。（2）例数小于40,或理论数小于5的格子数目＞总格子数F1的25%,
8、则用Fisher^确切概率法检验。2.2.2列变量为效应指称，.11为有序多分类变量，行变量为分组变量，用普通的Pearson检验只说明组间构成比不M，如要说明疗效，则可用行〒均分差检验或成组的Wilcoxon秩和检验。2.2.3列变a为效应指标，.fi.为二分类变a，行变s为有序多分类变虽，则可采用普通的Pearson检验比较各组之间冇无差别，如果总的来说冇差别，还可进一步作两两比较，以说明是否任意两纟II之间的差别都奋统计学意义。2.3RxC表资料的统计分析2.2.1列变量&行变量均为无序分类变量，则（1）例数大于40,且理论数小于5的格
9、子数目＜总格子数目的25%，则用普通的Pearson检验。（2）例数小于40,或理论数小于5的格了数目＞总格子数目的25%,则用Hsher’s确切概率法检验。（3）如果要作相关性分析，可釆用Pearson相关系数。2.2.2列变M为效应指标，且为有序多分类变行变呈为分组变用普通的Pearson检验只说明组间构成比不Mb如要说明疗效或强弱程度的不同，则可用行T•均分差检验或成组的Wilcoxon秩和检验或Ridit分析。2.2.3列变暈为效应指标，且为无序多分类变暈，行变暈为有序多分类变暈，则可采川普通的Pearson检验比较各组之间有无差別，
10、如果有差別，还可进一步作两两比较，以说明是否任意两组之间的差别都有统计学意义。2.2.4列变景&行变景均为有序多分类变量，（1）如要做组间差别分析，则可用行平均分差
