常用医学统计学方法汇总
医学统计学
医学统计学一、介绍医学统计学是医学领域中一门重要的学科，它通过收集、整理和分析医学数据，为医学研究和临床决策提供科学依据。
医学统计学的主要任务是使用统计方法分析各种医学数据，从中提取有意义的信息，并对结果的可靠性和有效性进行评估。
在医学研究中，医学统计学起着至关重要的作用，帮助研究人员通过数据分析对疾病的发病机制、病理生理过程和治疗效果等进行评估。
二、常见统计方法1. 描述统计学描述统计学是医学统计学的基础，它主要用于对医学数据的数量特征进行描述和总结。
常见的描述统计学方法包括：•平均值：用于描述数据的中心趋势。
•标准差：用于描述数据的离散程度。
•百分位数：用于描述数据的分布情况。
2. 推断统计学推断统计学是医学统计学的核心，它基于样本数据对总体进行推断。
常见的推断统计学方法包括：•假设检验：用于检验研究假设的真实性。
•置信区间：用于估计总体参数的范围。
•方差分析：用于比较多个样本的均值差异。
3. 生存分析生存分析是医学统计学中的一项重要内容，它主要用于研究患者的生存时间和相关因素。
常见的生存分析方法包括：•生存曲线：用于描述患者生存时间的分布情况。
•生存率：用于描述患者在某一时间点存活的概率。
•Cox比例风险模型：用于研究生存时间和危险因素的关系。
三、应用领域医学统计学广泛应用于医学研究和临床实践中，对于评估疾病的风险因素、制定预防策略、确定诊断标准和评估治疗效果等方面都起着至关重要的作用。
以下是医学统计学在不同领域的应用示例：1. 流行病学研究医学统计学在流行病学研究中发挥着重要作用。
通过收集大量的样本数据，并运用相关的统计方法，可以研究疾病的发病规律、危险因素和暴露因素等，为疾病的预防和控制提供科学依据。
2. 临床试验医学统计学在临床试验中的应用也非常重要。
通过对试验组和对照组的数据进行比较分析，可以评估新药物或治疗方法的疗效和安全性，为临床决策提供可靠依据。
3. 医疗质量评估医学统计学可以用于医疗质量评估，通过对不同医疗机构之间的数据进行比较分析，评估医疗服务的质量，为改善医疗质量提供参考。
医学统计学八种检验方法
医学统计学八种检验方法医学统计学是医学研究中一个重要的分支，它通过对医学数据进行收集、整理和分析，以帮助医学研究者得出准确可靠的结论。
而在医学统计学中，检验方法是评价医学研究数据是否具有统计意义的一种重要工具。
下面将介绍医学统计学中常用的八种检验方法。
1.正态性检验：正态性检验是用来检验数据是否符合正态分布的统计性质。
常见的正态性检验方法有Shapiro-Wilk检验和Kolmogorov-Smirnov检验。
2.两独立样本t检验：该方法用于检验两个不相互依赖的样本均值之间是否存在差异。
适用于连续变量的比较，例如治疗前后的体重变化。
3.配对样本t检验：配对样本t检验适用于对同一组研究对象在不同时间或不同条件下进行比较。
如药物治疗前后患者的血压比较。
4.卡方检验：卡方检验是用来检验分类变量之间是否存在关联性的方法。
适用于分组数据的比较，例如男女性别与健康状况之间的关系。
5.方差分析：方差分析是用来检验多个组之间是否存在显著差异的方法。
适用于分析多个因素对结果的影响，如不同年龄组对某种疾病发生率的影响。
6.生存分析：生存分析用于研究事件发生时间和随时间而变化的危险率。
适用于研究患者生存期、疾病复发时间等，常见的分析方法有Kaplan-Meier曲线和Cox比例风险模型。
7.相关分析：相关分析用于研究两个连续变量之间的关系。
常见的相关分析方法包括皮尔逊相关系数和Spearman等级相关系数。
8.回归分析：回归分析用于研究一个或多个自变量对因变量的影响程度和方向的方法。
适用于分析影响因素较多的情况，如探讨年龄、性别、病情等因素对治疗效果的影响。
以上八种检验方法在医学统计学中被广泛运用，每种方法都有其适用的场景和注意事项。
在进行医学研究时，选择合适的检验方法能够提高研究结果的可靠性，从而为临床实践和医学决策提供准确依据。
因此，熟练掌握这些统计方法是每个医学研究者必备的基本技能。
医学统计学统计分析方法
医学统计学统计分析方法一．T检验二．F检验（方差分析）三．X2检验（卡方检验）四．非参数检验（秩和检验）五．回归分析六．生存分析一T检验1.单样本t检验（样本均数与总体均数比较t检验）2.配对样本t检验（配对资料）3.两样本t检验（成组t检验）完全随机设计4.近似t检验（两小样本均数两总体方差不等）5.数据转换（对数转换：几何均数t检验，平方根转换，平方根反正弦，倒数变换）二F检验（方差分析）1.两样本方差比较的F检验：Levene检验2.多个样本方差比较（也适用于两样本）Bartlett检验（正态资料）Levene检验（可不具正态）完全随机设计资料的方差分析：正态+方差齐：单因素方差分析（one factor ANOVA）和单向分类的方差分析（one way ANOVA）或成组t检验非正态或方差不齐：变量变换后采用单向分类方差分析或Kruskal-Wills H检验随机区组设计资料的方差分析正态+方差齐：双向分类的方差分析或配对t检验非正态或方差不齐：变量变换后采用双向分类的方差分析或Friedman M检验拉丁方设计资料：三向多个样本均数间的多重比较①LSD-t检验（最小显著差异t检验）②Dunnet-t检验③SNK-q检验（多个样本均数两两的全面比较）3.多因素方差分析4.重复测量设计方差分析5.协方差分析（将线性回归分析与方差分析结合）三X2检验（卡方检验）1.四格表的X2检验2.配对四格表的X2检验3.四格表资料的Fisher 确切概率法4.行×列表X2检验（多个样本率样本构成比双向无序分类资料的关联性检验）5.多个样本率的多重比较（X2分割法）R×C表资料分类及检验方法的运用1.双向无序：X2检验（样本率构成比）2.单向有序：分组变量有序，指标变量无序：X2检验（分析不同年龄组各种传染病的构成）。
分组无序，指标有序：秩转换的非参数检验（疗效按等级分组）3.双向有序：一致性检验或Kappa检验4.双向有序属性不同：非参数检验，等级分析，线性趋势检验四非参数检验（秩和检验）1．符合秩和检验（配对资料Wilcoxon符号秩和检验）配对样本差值的中位数是否为0或单个样本中位数与总体样本中位数2．两样本秩和检验（两个独立样本Wilcoxon秩和检验）两个样本是否来自同一总体（两个总体分布位置是否有差别）T值3．多个独立样本比较的Kruskal Wallis H检验（多个样本是否来自同一总体）H值进一步两两比较：Nemenyi法检验4．随机区组设计多个样本比较Friedman M检验M值进一步两两比较：q检验五回归分析1.双变量回归（1）直线回归与直线相关线性相关关系：pwcorr 变量名1 变量名2 … 变量名m, sig线性回归：reg回归方程假设检验：方差分析与t检验相关系数的假设检验：：计算r后进行t检验（2）秩相关（等级相关）秩和相关分析：spearman变量1变量2 Spearman秩相关r s相同秩较多时r s的校正①加权直线回归②两条直线回归直线的比较③曲线拟合多元线性回归分析多元线性回归分析：regress+多个因素coef（回归系数）3.Logistic回归分析（二分类资料）成组资料：logistic回归logistic回归：logistic因变量变量1 变量2…变量m OR 配对资料：条件logistic回归条件logistic回归：clogit因变量变量1 变量2…变量m，strata(配对编号变量) [or]有序logistic回归：多分类logistic回归（无序）六生存分析1.描述分析乘积极限法（Kaplan-Meier法）2.比较分析Log-lank检验与Breslow检验3.影响因素分析半参数法：cox回归cox Haz Ratio(相对风险度) RR七meta分析：OR RRRD：（差值的区间与0比较）OR/RR：（定性资料）区间与1比较。
医学统计学统计方法总结
计量资料：一、 描述性分析集中趋势：对称——算术均数偏态——中位数等比——几何均数离散趋势：对称——方差、标准差偏态——四分位数间距均数悬殊或单位不同的资料比较——变异系数二、 统计推断（根据样本推断总体）1.参数（均数）估计 总体方差未知——总体方差已知——参考值范围：单双侧 正态分布—— 偏态分布——百分位数法二者的含义、用途2.假设检验（1）均数的比较（正态）单个样本、配对（与两独立样本的区别）两样本（方差齐——t 检验方差不齐——校正t 检验或秩和检验或变量转换） 多样本：方差齐 完全随机设计方差分析随机区组设计方差分析),(2/2/n s u x n s u x αα+-),(2/2/n s v t x n s v t x αα+-Su X 2α±S u X α-Su X α+方差不齐——秩和检验或变量转换非正态：秩和检验或变量转换F—+—>t两两比较：SNK 任两个对比LSD 一对或几对比较Dunnet 实验与对照组比较t——>F F=t2(2)方差比较两个方差：F检验（正态）多个方差：Bartlett（正态）Levene检验假设检验注意事项计数资料一、描述性分析频率或严重程度——率比重或构成——构成比一指标为另一指标的若干倍或百分比——相对比应用注意：不能以比代率、可比性、样本率不能直接对比率或构成比比较：1.若某因素内部构成不同并且影响比较，进行标化二、统计推断1.参数估计二项分布率的估计：查表或正态法泊松分布均数估计：查表或正态法2.假设检验单个样本率：直接法或二项分布U检验泊松分布U检验（率很小）两样本率的比较：四格表2χ检验（校正）二项分布U检验（n大、np>5,n(1-p)>5）泊松分布U检验（（率很小）精确概率法多个率或构成比比较：2χ检验(理论数不能小于1或小于的理论数不能多于5分1)两两比较：任两个对比、实验与对照组比较等级资料：-----效应比较秩和检验两变量关系：1.定量（计量资料）正态pearson相关回归非正态秩相关2．无序分类定性2 检验和列联相关系数3. 有序分类定性（1）单向有序分组有序、指标无序卡方检验分组无序、指标有序秩和检验（2）双向有序属性相同Kappa检验属性不同线性趋势秩相关。
医学统计学方法
医学统计学方法1. 引言医学统计学是医学研究中不可或缺的一门学科，它通过应用统计学的原理和方法，对医学数据进行收集、整理、分析和解释，从而为医学研究提供可靠的依据。
本文将介绍医学统计学的基本概念、常用方法以及在医学研究中的应用。
2. 医学统计学的基本概念2.1 总体与样本在医学研究中，我们通常关注的是一个特定人群或物体的某种特征。
这个人群或物体称为总体，而从总体中选取出来的一部分个体则称为样本。
通过对样本进行观察和测量，我们可以对总体进行推断。
2.2 参数与统计量参数是描述总体特征的数值，例如总体均值、方差等。
由于很难获得总体所有个体的数据，我们通常通过样本来估计参数。
样本所得到的数值称为统计量，例如样本均值、样本方差等。
2.3 假设检验与置信区间在医学研究中，我们经常需要判断某种治疗方法是否有效、某种因素是否与疾病有关等。
假设检验是一种常用的统计方法，它通过对样本数据进行分析，判断总体参数是否符合某种假设。
置信区间则是对总体参数的估计范围。
3. 常用的医学统计学方法3.1 描述统计学描述统计学是对数据进行整理、总结和展示的方法。
常用的描述统计学方法包括：频数分布表、直方图、散点图等。
这些方法可以帮助我们了解数据的分布特征、集中趋势和离散程度。
3.2 推断统计学推断统计学是根据样本数据对总体进行推断的方法。
常用的推断统计学方法包括：参数估计和假设检验。
参数估计可以帮助我们估计总体参数，并给出其置信区间；假设检验可以帮助我们判断某个假设是否成立。
3.3 生存分析生存分析是研究个体发生某个事件（如死亡、复发）所需时间的方法。
常用的生存分析方法包括：生存函数曲线、危险比（hazard ratio）等。
生存分析可以帮助我们评估治疗效果、预测疾病进展等。
3.4 回归分析回归分析是研究因变量与自变量之间关系的方法。
常用的回归分析方法包括：线性回归、 logistic回归等。
回归分析可以帮助我们探索影响因素、预测结果等。
医学统计学方法统计学图表
医学统计学方法统计学图表在医学研究中，统计学方法和统计学图表被广泛应用于数据分析和结果呈现。
通过合理选择和运用各种统计学方法和图表，研究人员可以更好地理解和传达研究中的数据和结论。
本文将介绍一些常用的医学统计学方法和统计学图表，并探讨它们的应用和使用要点。
一、医学统计学方法1. 描述性统计学方法描述性统计学方法是对数据进行概括和总结的方法。
常用的描述性统计学方法包括平均数、中位数、众数、标准差、方差等。
这些方法可以通过对数据的集中趋势、离散程度等进行统计和计算，从而对数据进行更加准确和全面的描述。
2. 推断性统计学方法推断性统计学方法是通过对样本数据进行分析和推断，得出对总体的推断结论。
其中包括假设检验和置信区间两种方法。
假设检验用于检验研究设想是否成立，而置信区间则用于估计总体参数的范围。
3. 相关性分析相关性分析用于研究两个或多个变量之间的关系强度和方向。
常用的相关性分析方法包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。
这些方法可以帮助研究人员了解不同变量之间的相关性，并提供对数据进行进一步分析和解释的线索。
4. 方差分析方差分析是用于比较两个或多个样本均值是否存在显著性差异的方法。
其中包括单因素方差分析和多因素方差分析。
方差分析可以帮助研究人员确定不同变量对于结果的影响程度，并进行差异比较和结果解释。
二、统计学图表1. 条形图条形图是一种常用的展示分类变量和数量变量之间关系的图表。
它通过绘制不同类别的长条来直观地显示各个类别的数量差异。
条形图可以帮助研究人员比较不同类别之间的差异，并进行数据分析和决策。
2. 折线图折线图是一种用于展示随时间或其他连续变量变化的趋势图表。
通过将数据点连接起来，研究人员可以清楚地观察到随时间变化的模式和趋势。
折线图常用于研究不同时间点或时间段下的数据变化。
3. 散点图散点图用于展示两个变量之间的关系。
通过在坐标轴上绘制散点，研究人员可以观察到变量之间的分布规律和趋势。
医学统计学中常用的分析方法
医学统计学中常用的分析方法医学统计学是现代医学研究中必不可少的一个领域。
医学统计学是通过数据量化来描述和分析人群的疾病发病率、死亡率等重要指标。
在医疗领域中，各种慢性病、癌症等疾病的诊断和治疗，都需要依托经验数据以及一系列科学的研究手段，从而获得越来越准确的分析结果。
下面我们就来介绍医学统计学中常用的分析方法。
一、描述统计学在医治领域中，描述统计学的作用就是通过对样本的描述来深入了解总体特征。
常见的该类统计学指标有平均数、标准差以及四分位数等。
一个样本和你常遇到的人群数据不同，但也表现出自己的普遍特征。
描述统计学可以利用样本中的数据特征，了解该群体的规律和变化趋势，有助于研究者对整个群体的认识。
例如，在研究一种癌症的发病率时，描述统计学可以看到该癌症发病人群的年龄分布、性别分布等特征。
二、参数检验参数检验是将样本得到的数据运用到总体上分别进行推断的方法，用来检验研究者的假定是否成立。
参数检验的结果常表示为 t 值或 F 值等统计指标，这些指标可以在制定检测的同时告诉我们这些检测是否显著。
其中，t 值的大小表示两个样本之间的差别是否显著；F 值的大小表示方差是否显著。
基于参数检验可以根据样本数据，对推论进行延伸并推断总体信息状态。
三、协方差分析协方差分析是用来研究自变量对因变量的影响是否显著，同时控制与自变量无关的某些变量的干扰。
举个例子：人体中身高和体重间的关系是正相关的，但如果控制年龄变量的干扰之后，协方差分析可能会发现身高和体重间的关系并不如之前想象得那么紧密。
协方差分析可以对多个变量之间的关系进行分析和推断。
在医疗领域，随着研究越来越复杂，可能会引入多个干扰因素。
通过协方差分析，可以发现自变量对因变量的影响是否显著，并且还可以刻画各个因素对研究结果的影响程度。
四、生存分析生存分析主要是针对生命活动中发生的事件，例如人类、动物生存时间等等。
在医疗领域，生存分析主要用来研究生存时间和死亡原因的相关性，预测某疾病的患者数量，以及病人存活时间的评估等。
统计学中的医学统计方法
统计学中的医学统计方法统计学在医学领域中扮演着重要的角色，它提供了一种科学的方法来分析医学数据、评估治疗效果和探索潜在的病因。
本文将介绍几种常用的医学统计方法，包括描述性统计、假设检验、回归分析和生存分析。
1. 描述性统计描述性统计是医学统计学中最基础的方法之一。
它通过对医学数据的总结和整理，来描述数据的特征和分布。
其中常用的统计指标包括均值、中位数、标准差等。
例如，在一个临床试验中，医生可以使用描述性统计来总结患者的年龄分布、性别比例等基本信息。
2. 假设检验假设检验是医学统计学中用来判断一个观察结果是否具有统计学意义的方法。
该方法基于样本数据对总体参数进行推断，并对研究假设进行验证。
常见的假设检验方法包括t检验和卡方检验。
例如，医生可以使用假设检验来判断一种新药物的疗效是否显著优于常规治疗。
3. 回归分析回归分析是一种用于探索变量之间关系的统计方法。
它可以帮助医生理解不同因素对医学结果的影响程度，并用于预测和解释结果。
常见的回归分析方法有线性回归和逻辑回归。
例如，在研究心脏病发作的风险因素时，医生可以使用回归分析来确定各种危险因素对心脏病发作的贡献程度。
4. 生存分析生存分析是一种用于研究事件发生时间的统计方法，尤其在医学领域中被广泛应用于研究疾病的生存率和预后。
生存分析可以帮助医生评估治疗方法的有效性和预测患者的生存时间。
常见的生存分析方法包括Kaplan-Meier 生存曲线和Cox比例风险模型。
例如，在肿瘤研究中，医生可以使用生存分析来评估不同治疗方法对患者生存率的影响。
总结：统计学在医学领域中有着广泛的应用，它提供了一系列方法来分析和解释医学数据。
本文介绍了描述性统计、假设检验、回归分析和生存分析等几种常用的医学统计方法。
了解和掌握这些方法对于医学研究和临床实践具有重要意义，能够帮助医生做出科学的决策，提高医疗质量和患者的健康水平。
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选择合适的统计学方法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的符号配对秩与检验。
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,如果就是大样本,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,假定大样本就是服从正态分布的。
(2) 当进行多组比较时,最容易犯的错误就是仅比较其中的两组,而不顾其她组,这样作容易增大犯假阳性错误的概率。
正确的做法应该就是,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就是采用方差分析,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秩与检验。
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,以说明就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秩与检验或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,以说明就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秩与检验或Ridit分析。
如果总的来说有差别,还可进一步作两两比较,以说明就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。
在SPSS软件相关分析中,pearson(皮尔逊), kendall(肯德尔) 与spearman(斯伯曼/斯皮尔曼)三种相关分析方法有什么异同两个连续变量间呈线性相关时,使用Pearson积差相关系数,不满足积差相关分析的适用条件时,使用Spearman秩相关系数来描述、Spearman相关系数又称秩相关系数,就是利用两变量的秩次大小作线性相关分析,对原始变量的分布不作要求,属于非参数统计方法,适用范围要广些。
对于服从Pearson相关系数的数据亦可计算Spearman相关系数,但统计效能要低一些。
Pearson相关系数的计算公式可以完全套用Spearman相关系数计算公式,但公式中的x与y用相应的秩次代替即可。
Kendall's tau-b等级相关系数:用于反映分类变量相关性的指标,适用于两个分类变量均为有序分类的情况。
对相关的有序变量进行非参数相关检验; 取值范围在-1-1之间,此检验适合于正方形表格;计算积距pearson相关系数,连续性变量才可采用;计算Spearman秩相关系数,适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据; 计算Kendall秩相关系数,适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据。
计算相关系数:当资料不服从双变量正态分布或总体分布未知,或原始数据用等级表示时,宜用spearman或kendall相关Pearson 相关复选项积差相关计算连续变量或就是等间距测度的变量间的相关分析Kendall 复选项等级相关计算分类变量间的秩相关,适用于合并等级资料Spearman 复选项等级相关计算斯皮尔曼相关,适用于连续等级资料注:1若非等间距测度的连续变量因为分布不明-可用等级相关/也可用Pearson 相关,对于完全等级离散变量必用等级相关2当资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知或原始数据就是用等级表示时,宜用Spearman 或Kendall相关。
3 若不恰当用了Kendall 等级相关分析则可能得出相关系数偏小的结论。
则若不恰当使用,可能得相关系数偏小或偏大结论而考察不到不同变量间存在的密切关系。
对一般情况默认数据服从正态分布的,故用Pearson分析方法。
在SPSS里进入Correlate－》Bivariate,在变量下面Correlation Coefficients复选框组里有3个选项:PearsonKendall's tau-bSpearman:Spearmanspearman(斯伯曼/斯皮尔曼)相关系数斯皮尔曼等级相关就是根据等级资料研究两个变量间相关关系的方法。
它就是依据两列成对等级的各对等级数之差来进行计算的,所以又称为“等级差数法”斯皮尔曼等级相关对数据条件的要求没有积差相关系数严格,只要两个变量的观测值就是成对的等级评定资料,或者就是由连续变量观测资料转化得到的等级资料,不论两个变量的总体分布形态、样本容量的大小如何,都可以用斯皮尔曼等级相关来进行研究Kendall's相关系数肯德尔(Kendall)W系数又称与谐系数,就是表示多列等级变量相关程度的一种方法。
适用这种方法的数据资料一般就是采用等级评定的方法收集的,即让K个评委(被试)评定N件事物,或1个评委(被试)先后K次评定N件事物。
等级评定法每个评价者对N件事物排出一个等级顺序,最小的等级序数为1 ,最大的为N,若并列等级时,则平分共同应该占据的等级,如,平时所说的两个并列第一名,她们应该占据1,2名,所以它们的等级应就是1、5,又如一个第一名,两个并列第二名,三个并列第三名,则它们对应的等级应该就是1,2、5,2、5,5,5,5,这里2、5就是2,3的平均,5就是4,5,6的平均。
肯德尔(Kendall)U系数又称一致性系数,就是表示多列等级变量相关程度的一种方法。
该方法同样适用于让K个评委(被试)评定N件事物,或1个评委(被试)先后K次评定N件事物所得的数据资料,只不过评定时采用对偶评定的方法,即每一次评定都要将N个事物两两比较,评定结果如下表所示,表格中空白位(阴影部分可以不管)填入的数据为:若i比j好记1,若i比j差记0,两者相同则记0、5。
一共将得到K张这样的表格,将这K张表格重叠起来,对应位置的数据累加起来作为最后进行计算的数据,这些数据记为γij。
正态分布的相关检验对来自正态总体的两个样本进行均值比较常使用T检验的方法。
T检验要求两个被比较的样本来自正态总体。
两个样本方差相等与不等时用的计算T值的公式不同。
进行方差齐次性检验使用F检验。
对应的零假设就是:两组样本方差相等。
P值小于0、05说明在该水平上否定原假设,方差不齐;否则两组方差无显著性差异。
U检验时用服从正态分布的检验量去检验总体均值差异情况的方法。
在这种情况下总体方差通常就是已知的。
虽然T检验法与U检验法所解决的问题大体相同,但在小样本(样本数n)=30作为大样本)且均方差未知的情况下就不能用U检验法了。
均值检验时不同的数据使用不同的统计量使用MEANS过程求若干组的描述统计量,目的在于比较。
因此必须分组求均值。
这就是与Descriptives过程不同之处。