注册 登录  
 加关注

网易博客网站关停、迁移的公告:

将从2018年11月30日00:00起正式停止网易博客运营
查看详情
   显示下一条  |  关闭
温馨提示!由于新浪微博认证机制调整,您的新浪微博帐号绑定已过期,请重新绑定!立即重新绑定新浪微博》  |  关闭

中国现代医生-郭编辑

浙江目录《中国现代医生》杂志社编辑部投稿邮箱:zgxdys028@163.com

 
 
 

日志

 
 

统计分析方法总结  

2011-08-10 13:14:38|  分类: 默认分类 |  标签: |举报 |字号 订阅

  下载LOFTER 我的照片书  |

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确切概率法检验。

2.2   2×C表或R×2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的格子数目>总格子数目的25%,则用Fisher’s确切概率法检验。

2.2.2列变量为效应指标,且为有序多分类变量,行变量为分组变量,用普通的Pearson 检验只说明组间构成比不同,如要说明疗效,则可用行平均分差检验或成组的Wilcoxon秩和检验。

2.2.3 列变量为效应指标,且为二分类变量,行变量为有序多分类变量,则可采用普通的Pearson 检验比较各组之间有无差别,如果总的来说有差别,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。

2.3   R×C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的格子数目>总格子数目的25%,则用Fisher’s确切概率法检验。(3)如果要作相关性分析,可采用Pearson相关系数。

2.2.2列变量为效应指标,且为有序多分类变量,行变量为分组变量,用普通的Pearson 检验只说明组间构成比不同,如要说明疗效或强弱程度的不同,则可用行平均分差检验或成组的Wilcoxon秩和检验或Ridit分析。

2.2.3 列变量为效应指标,且为无序多分类变量,行变量为有序多分类变量,则可采用普通的Pearson 检验比较各组之间有无差别,如果有差别,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 列变量&行变量均为有序多分类变量,(1)如要做组间差别分析,则可用行平均分差检验或成组的Wilcoxon秩和检验或Ridit分析。如果总的来说有差别,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)如果要做两变量之间的相关性,可采用Spearson相关分析。

2.4  配对分类资料的统计分析

2.4.1 四格表配对资料,(1)b+c>40,则用McNemar配对 检验。(2)b+c<40,则用校正的配对  检验。

2.4.1 C×C资料,(1)配对比较:用McNemar配对 检验。(2)一致性检验,用Kappa检验。

  评论这张
 
阅读(338)| 评论(2)
推荐 转载

历史上的今天

评论

<#--最新日志,群博日志--> <#--推荐日志--> <#--引用记录--> <#--博主推荐--> <#--随机阅读--> <#--首页推荐--> <#--历史上的今天--> <#--被推荐日志--> <#--上一篇,下一篇--> <#-- 热度 --> <#-- 网易新闻广告 --> <#--右边模块结构--> <#--评论模块结构--> <#--引用模块结构--> <#--博主发起的投票-->
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

页脚

网易公司版权所有 ©1997-2018