数据分析的统计方法选择小结.ppt

数据分析的统计方法选择小结
dae_meng
目录
完全随机分组设计的资料
1
配对设计或随机区组设计
2
变量之间的关联性分析
3
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
(1)若方差齐性,则作成组t检验
(2)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
完全随机分组设计的资料
两组或多组计量资料的比较
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。
完全随机分组设计的资料
分类资料的统计分析
单样本资料与总体比较
二分类资料
(1)小样本:用二项分布进行确切概率法检验;
(2)大样本:用U检验
多分类资料:用Pearson 2 检验(又称拟合优度检验)
完全随机分组设计的资料
分类资料的统计分析
四格表资料
(1)n>40并且所以理论数大于5,则用Pearson 2 ;
(2)n>40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
(3)n40或存在理论数<1,则用Fisher’s 检验
完全随机分组设计的资料
分类资料的统计分析
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
(1)n>40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
(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
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