如何正确选择统计方法
论文中的统计分析正确选择与解读统计方法
论文中的统计分析正确选择与解读统计方法在论文中进行统计分析是科学研究中不可或缺的一部分。
正确选择和解读统计方法对于研究结论的准确性至关重要。
本文将讨论在论文中进行统计分析时，如何正确选择和解读统计方法。
一、统计分析的基本概念统计分析是指对样本数据进行整理、描述和推断的过程，旨在从样本数据中获取总体的特征和规律。
统计分析包括描述统计和推断统计两个部分。
1. 描述统计：通过对样本数据的整理、总结和分析，揭示数据的中心趋势、离散程度和分布情况。
描述统计可以通过计算平均数、标准差、百分位数和频率分布等方式来完成。
2. 推断统计：通过对样本数据的统计推断，判断总体参数的区间估计和假设检验等。
推断统计方法包括参数估计、假设检验、方差分析和回归分析等。
二、正确选择统计方法的原则在论文中进行统计分析时，有一些原则需要遵循，以确保所选择的统计方法是正确和适当的。
1. 根据研究目的选择：根据研究的目的和问题，选择适当的统计方法。
例如，如果研究目的是分析两组样本之间的差异，可以使用t检验或方差分析等方法；如果研究目的是分析多个因素对结果的影响，可以使用多元回归分析等方法。
2. 根据数据类型选择：根据数据的类型选择相应的统计方法。
例如，如果数据是连续的，可以使用t检验或回归分析等方法；如果数据是分类的，可以使用卡方检验或ANOVA等方法。
3. 样本量考虑：样本量的大小会影响统计分析的结果和可靠性。
当样本量较小时，应优先选择非参数检验或精确检验等方法，以减小样本量对分析结果的影响。
4. 研究设计考虑：研究设计中的不同因素和变量需要采用不同的统计方法进行分析。
例如，如果研究设计为交叉实验设计，可以使用方差分析方法；如果研究设计为队列研究，可以使用生存分析方法。
三、正确解读统计方法的结果在论文中进行统计分析后，还需要正确解读统计方法的结果，以得出科学的结论。
1. 结果的描述：对统计方法得出的结果进行准确的描述，包括均值、标准差或方差、置信区间和显著性水平等。
统计方法的选择
统计方法的选择统计方法的选择是数据分析中至关重要的一步,它涉及到如何收集、处理和解释数据,以及如何使用适当的统计方法来分析数据。
在本文中,我们将探讨如何选择适当的统计方法,以便更好地理解数据并得出结论。
1. 确定研究目的和问题在开始数据分析之前,我们需要明确研究目的和问题。
这有助于我们选择最合适的统计方法,以回答我们的问题。
例如,如果目的是评估某个产品在市场上的竞争地位,那么可以使用回归分析方法来研究该产品的质量和价格之间的关系。
2. 确定数据类型和缺失值在选择统计方法时,我们需要了解数据类型和缺失值。
有些统计方法适用于所有数据,而有些方法只适用于某些数据类型。
例如,对于离散型数据,可以使用插值法或离散化方法,而对于连续型数据,可以使用t检验或方差分析。
3. 考虑数据分布和抽样方式数据分布和抽样方式也会对选择统计方法产生影响。
例如,如果数据具有高斯分布,则使用t检验可能比使用方差分析更为合适。
如果数据是随机抽样的,则使用方差分析可能比使用t检验更为合适。
4. 考虑方法和数据量数据量也会影响选择统计方法。
有些统计方法可能适用于少量的数据,而另一些方法可能适用于大量的数据。
例如,对于小型研究,使用t检验可能比使用方差分析更为合适。
5. 参考相关文献和指南最后,参考相关文献和指南也是选择统计方法时需要考虑的因素之一。
这些文献和指南可以提供有关特定统计方法的详细信息,以及如何应用这些方法的指导。
统计方法的选择是一个复杂的过程,需要考虑多个因素。
通过明确研究目的和问题、了解数据类型和缺失值、考虑数据分布和抽样方式、考虑方法和数据量,以及参考相关文献和指南,我们可以选择合适的统计方法,从而更好地理解数据并得出结论。
如何合理选择统计方法——常用统计学方法汇总推荐文档
如何合理选择统计方法——常用统计学方法汇总推荐文档在科学研究和数据分析中，合理选择统计方法是非常重要的。
统计学方法涉及到数据的收集、整理、描述和分析，能够帮助我们得出准确的结论和有效的推断。
本文将介绍一些常用的统计学方法，并给出一些建议来合理选择适当的统计方法。
一、描绘性统计方法描绘性统计方法用于对数据进行整理和描述，以便更好地了解数据的分布、中心趋势和变异程度。
常用的描绘性统计方法包括：均值、中位数、众数、方差、标准差、百分位数等。
在选择描绘性统计方法时，需要根据数据的类型和分布特征来决定使用哪种方法。
如果数据呈正态分布，可以使用均值和标准差进行描述；如果数据分布严重偏斜，可以使用中位数和百分位数。
二、推断统计方法推断统计方法用于对整体的特征进行推断和估计，基于样本数据来推断总体的参数和特征。
常用的推断性统计方法包括：假设检验和置信区间估计。
假设检验用于测试关于总体特征的假设，例如比较两个总体均值是否有显著差异；而置信区间估计用于给出总体参数的估计范围。
在选择推断统计方法时，需要考虑研究问题的特点和数据的类型。
如果对总体均值或比例是否有显著性差异感兴趣，可以选择假设检验方法；如果对总体参数的估计范围感兴趣，可以选择置信区间估计方法。
三、回归分析方法回归分析是一种用于研究变量之间关系的统计方法，常用于预测和解释变量之间的关系。
回归分析方法包括线性回归、多元回归、逻辑回归等。
在选择回归分析方法时，需要考虑自变量和因变量的类型和分布特征，以及变量之间是否存在线性关系。
如果自变量和因变量均为连续变量，并且存在线性关系，可以选择线性回归方法；如果因变量为二分类变量，可以选择逻辑回归方法。
四、方差分析方法方差分析是一种比较多个样本均值是否存在显著差异的统计方法，常用于实验设计和因素分析。
方差分析方法包括单因素方差分析和多因素方差分析。
在选择方差分析方法时，需要考虑自变量的类型和水平数目，以及因变量的类型和数据分布特征。
如何合理选择统计方法——常用统计学方法汇总
如何合理选择统计方法——常用统计学方法汇总在研究或分析数据时，选择合适的统计方法非常重要。
合理选择统计方法能够确保分析结果的准确性和可靠性。
下面是一些常用的统计学方法汇总，以便能够更好地进行数据分析和解释。
1.描述统计学方法：描述统计学方法主要用于总结和描绘数据的特征和分布。
常用的描述统计学方法包括均值、中位数、众数、标准差、方差、百分位数等。
这些方法能够帮助我们了解数据的中心趋势、离散程度以及分布形态。
通过描述统计学方法，我们可以获得关于数据的直观认识，并为后续的进一步分析提供基础。
2.推论统计学方法：推论统计学方法主要用于通过样本数据，推断总体的特征和参数。
常用的推论统计学方法包括假设检验、置信区间估计、回归分析、方差分析等。
这些方法可以帮助我们从样本数据中获取有关总体的信息，例如总体均值、总体差异等。
在推论统计学方法中，我们需要根据问题的要求和数据的特性选择合适的方法。
3.相关分析方法：相关分析方法主要用于研究两个或多个变量之间的关系。
常用的相关分析方法包括相关系数、回归分析、因子分析等。
这些方法可以帮助我们确定变量之间的相关性、影响因素以及隐藏的因素。
通过相关分析方法，我们可以探索变量之间的关系，并进一步理解变量的相互作用和影响。
4.非参数统计学方法：非参数统计学方法主要用于处理数据不满足正态分布假设或无法满足其他假设条件的情况。
常用的非参数统计学方法包括Wilcoxon符号秩检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验等。
这些方法在处理小样本数据、有序数据或分布不确定的数据时非常有用。
选择非参数统计学方法需要考虑数据的性质和问题的要求。
5.多元统计学方法：多元统计学方法主要用于处理多个变量之间的关系和多个因素共同作用的情况。
常用的多元统计学方法包括因子分析、主成分分析、聚类分析等。
这些方法可以帮助我们从多个维度进行数据分析和解释，发现变量之间的模式和结构。
在选择多元统计学方法时，我们需要考虑变量的数量、关系的复杂程度以及分析目标。
统计方法选择
统计方法选择统计方法选择选择一个恰当的统计方法，是解决问题的第一步，也是最重要的一步。
选对方向往往比走得快要重要下面是爱汇网店铺给大家整理的统计方法选择，供大家参阅!统计方法的选择编统计资料丰富且错综复杂，要想做到合理选用统计分析方法并非易事。
对于同一个资料，若选择不同的统计分析方法处理，有时其结论是截然不同的。
正确选择统计方法的依据是：①根据研究的目的，明确研究试验设计类型、研究因素与水平数;②确定数据特征(是否正态分布等)和样本量大小;③ 正确判断统计资料所对应的类型(计量、计数和等级资料)，同时应根据统计方法的适宜条件进行正确的统计量值计算;最后，还要根据专业知识与资料的实际情况，结合统计学原则，灵活地选择统计分析方法。
1 计量资料的统计方法分析计量资料的统计分析方法可分为参数检验法和非参数检验法。
参数检验法主要为t检验和方差分析(ANOVN，即F检验)等，两组间均数比较时常用t检验和u检验，两组以上均数比较时常用方差分析;非参数检验法主要包括秩和检验等。
t检验可分为单组设计资料的.t 检验、配对设计资料的t检验和成组设计资料的t检验;当两个小样本比较时要求两总体分布为正态分布且方差齐性，若不能满足以上要求，宜用t 检验或非参数方法(秩和检验)。
方差分析可用于两个以上样本均数的比较，应用该方法时，要求各个样本是相互独立的随机样本，各样本来自正态总体且各处理组总体方差齐性。
根据设计类型不同，方差分析中又包含了多种不同的方法。
对于定量资料，应根据所采用的设计类型、资料所具备的条件和分析目的，选用合适的统计分析方法，不应盲目套用t检验和单因素方差分析。
2 计数资料的统计方法计数资料的统计方法主要针对四格表和R×C表利用检验进行分析。
四格表资料：组间比较用检验或u检验，若不能满足检验：当计数资料呈配对设计时，获得的四格表为配对四格表，其用到的检验公式和校正公式可参考书籍。
R×C表可以分为双向无序，单向有序、双向有序属性相同和双向有序属性不同四类，不同类的行列表根据其研究目的，其选择的方法也不一样，具体见表1。
如何选择合适的统计分析方法
如何选择合适的统计分析方法一、引言统计分析方法在各个领域中起着重要的作用，它可以帮助我们从大量的数据中找到规律和趋势。
然而，在面对众多的统计分析方法时，选择合适的方法变得尤为重要。
本文将介绍如何选择合适的统计分析方法，希望对读者在实际应用中起到一定的指导作用。
二、数据类型与研究目的在选择合适的统计分析方法之前，首先需要明确数据类型和研究目的。
通常，我们可以将数据类型分为定量数据和定性数据。
定量数据是指可用数字表示的数据，例如身高、体重等；定性数据是指描述性质的数据，例如性别、学历等。
在明确数据类型后，我们需要了解研究目的。
研究目的可以是刻画样本特征、比较不同样本或者探究因果关系等。
对于不同的研究目的，可能需要使用不同的统计分析方法。
三、描述性统计分析描述性统计分析是对数据特征进行概括和描述的方法，它可以帮助我们了解数据的分布、中心趋势和离散程度等。
常用的描述性统计分析方法包括频数分析、平均数、标准差、百分位数等。
对于定量数据，可以使用平均数和标准差来描述中心趋势和离散程度。
而对于定性数据，可以使用频数分析来描述样本中各类别的频率。
通过描述性统计分析，我们可以初步了解数据的特征，并为后续的分析提供参考。
四、推论统计分析推论统计分析是根据样本数据进行推断，以了解总体特征的方法。
推论统计分析主要涉及到参数估计和假设检验。
参数估计是使用样本数据对总体参数进行估计的方法。
根据数据类型的不同，可以使用不同的参数估计方法，例如若总体服从正态分布，可以使用样本均值和标准差进行参数估计。
通过参数估计，我们可以估计得到总体中的某个参数的取值范围。
假设检验是用来考察样本数据对于某个特定假设的支持程度的方法。
在假设检验中，我们需要制定原假设和备择假设，并使用统计检验方法来判断样本数据是否支持原假设。
假设检验的结果可以帮助我们做出科学的决策。
五、相关性分析在实际研究中，我们常常需要了解变量之间的相关性。
相关性分析可以帮助我们判断变量之间的线性关系强度和方向。
如何正确选择统计方法
如何正确选择统计方法选择正确的统计方法对于进行准确的数据分析是至关重要的。
统计方法是根据所需数据的类型和实验设计来选择的，能够帮助我们回答研究问题，并得出有意义的结论。
本文将介绍如何正确选择统计方法。
首先，确定研究问题。
在选择统计方法之前，我们需要明确自己研究的问题是什么。
例如，我们是想了解两组数据之间的差异还是寻找数据之间的关联性。
基于问题的不同，我们可以选择不同的统计方法。
其次，了解数据类型。
了解数据的类型对于选择统计方法至关重要。
数据可以分为连续型和离散型两种类型。
连续型数据可以是像温度和身高这样的测量值，而离散型数据可以是像性别和是否患有其中一种疾病这样的分类变量。
对于连续型数据，我们通常会使用t检验、方差分析和回归分析等方法；对于离散型数据，我们可以使用卡方检验和逻辑回归等方法。
然后，分析样本大小。
样本大小是选择统计方法的重要考虑因素之一、当样本大小较小时，我们可能需要使用非参数方法，如 Mann-Whitney U检验和 Wilcoxon 符号秩和检验。
这些方法不要求样本满足正态分布假设。
当样本大小较大时，我们可以使用正态分布相关的参数方法，如 t 检验和方差分析。
在样本较大的情况下，参数方法通常比非参数方法更准确。
接下来，确定实验设计。
实验设计也是选择统计方法的一个重要因素。
常见的实验设计包括配对设计和独立设计。
对于配对设计，我们可以使用配对 t 检验或 McNemar 检验等方法；对于独立设计，我们可以使用独立样本 t 检验或卡方检验等方法。
此外，了解数据分布特征也是选择统计方法的关键。
如果我们的数据满足正态分布，我们可以使用参数方法，如 t 检验和方差分析。
如果数据不满足正态分布，我们可以使用非参数方法，如 Mann-Whitney U 检验和 Kruskal-Wallis 检验。
最后，借助统计软件进行分析。
在选择了合适的统计方法后，我们需要借助统计软件进行数据分析。
常见的统计软件如 SPSS、R 和 Python 等都具有丰富的功能和方法，能够帮助我们进行数据统计和分析。
统计方法选择
统计方法选择统计方法是科学研究中必不可少的一个环节，其目的是通过对数据进行收集、整理、分析和解释，从而得出结论并推断其普遍性。
为了确保研究的可靠性和有效性，研究者必须选用合适的统计方法来分析数据。
本文将从数据特性、研究目的和数据来源等方面探讨如何选择合适的统计方法。
一、数据特性数据特性是选择统计方法的关键因素之一，因为不同的数据类型需要使用不同的统计方法进行分析。
以下是常见的数据类型和其适用的统计方法：1.二分类数据二分类数据是指只有两种取值，比如性别、婚姻状况等。
对于二分类数据，最常用的统计方法是卡方检验，其目的是确定两组数据在某个特定事件中是否存在显著差异。
2.数值型数据数值型数据是指具有实际意义的连续或离散的数值，例如身高、体重、年龄等。
对于数值型数据，最常用的统计方法是描述性统计和假设检验。
描述性统计可以通过计算平均值、标准差、中位数、众数等指标来描述数据的分布情况。
而假设检验则可以通过对样本数据进行假设，从而推断总体数据是否存在显著差异。
3.质性数据质性数据是指不具有实际意义的分类数据，例如颜色、民族、职业等。
对于质性数据，最常用的统计方法是频数分析和列联表分析。
频数分析可以将数据按照类别分组并计算每个类别的频数，从而了解数据的总体分布情况。
而列联表分析则可以通过计算不同变量之间的交叉频数，从而了解这些变量之间的关系。
二、研究目的1.描述性研究描述性研究的目的是了解数据的特点和分布情况。
对于描述性研究，最常用的统计方法是描述性统计，包括中心趋势和离散程度等指标，从而描绘出数据的整体特征。
2.关联性研究关联性研究的目的是了解两个或多个变量之间的关系。
对于关联性研究，最常用的统计方法是相关分析和回归分析。
相关分析可以计算两个变量之间的相关系数，从而了解它们之间的线性相关性。
而回归分析则可以通过建立模型来预测因变量的取值。
3.实验性研究实验性研究的目的是检验假设，确定某个因素对另一个因素的影响。
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爆发波个数 0.54±0.10 1.06±0.34 1.42±0.47 1.40±0.25
2.6 误用配对设计资料的t检验 处理单因素k(k>3)水平设计的资料
辨析：
❖没有交待将大鼠按体重等重要的非实验因素作为配伍条件进行随机区组。 ❖本资料有四个剂量，属于单因素四水平设计的定量资料，不可以用成组设计或配对设计的t检验。 ❖措施：如果满足正态性和方差齐性两个前提条件，应用单因素四水平设计定量资料的方差分析，在得
如何正确选择统计方法
资料类型 设计方案 实验分组 检验条件
资
料 数据 类 特征
型
单组 设计
表1 单变量资料差异比较的分析方法小结
完全随机设计
配对或配伍设计
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ两组
多组
两组
多组
正态、方差 样本与总体均
定齐
数比较的t检验 两样本t检验
量
资 料 非正态和/ Wilcoxon符号
或方差不齐 秩和检验
t’ 检验、Wilcoxon 秩和检验
结合本资料可见冠状动脉硬化等级有随年龄增高而增加的趋势。
问：处理此资料所用的统计分析方法以及所得出的结论有何不妥之处?
3.3 误用χ2检验回答相关性问题
辨析1：
◈本资料为“双向有序且属性不同的二维列联表资料”，处理这种资料有3个目的，因此，就对应着3套不 同的统计分析方法。
➢分析不同年龄组患者冠状动脉硬化等级之间有无差别：看作单向有序资料，选用秩 和检验。
0.85+0.56△▲ 1.26+0.75△▲ 0.51+0.32△▲ 1.41+0.65△▲ 1.11+0.41△▲ 0.50+0.49△▲ 0.59+0.56△▲ 6.87+3.08△▲
1.98+0.72 2.11+0.73 1.91+0.41 2.29+0.62 1.92+0.42 1.62+0.62 1.79+0.59 15.98+2.98
出有统计学意义的结论后，还可进一步采用Dunnett t检验或LSD检验。
❖如果在专业上有必要对3项指标同时进行考察，还应选用该设计的定量资料的三元方差分析对资料进行 处理。
三、计数资料分析方法的常见问题
3.1 计算相对数时分母太小 3.2 误用χ2 检验分析结果变量为有序变量的资料 3.3 误用χ2检验回答相关性问题
➢分析年龄与冠脉硬化等级间有无相关关系：选用等级相关。 ➢分析两者间是否存在线性变化趋势则应用线性趋势检验。
◈作者欲考察“两个有序变量之间是否呈相关关系”，而χ2检验结果是P<0.05，说明冠状动脉硬化患者
在不同年龄组的人数分布是不同的。
◈事实上，若将表中任何两行的频数互换或将任何两列的频数互换，所得的χ2检验的统计量数值是不会 变化的，说明χ2检验用于处理有序变量形成的二维列联表资料是不合适的。
R×C表χ2检验,χ2=53.33 ,P <0.01 ,认为两组疗效之间的差异有统计学意义。
确切的统计量P值。
辨析： u 本资料属于单项有序的R×C表，临床疗效有等级之分，对于等级资料可采用Ridit分析或秩和检验。而不
应用R×C的χ2检验，R×C表χ2 检验只能检验两组内部构成是否相同或频数的分布是否相同，不能检验 疗效有无差别。不难看出，若对表4资料任意两列数字进行对换,可以清楚地发现,χ2值仍为53.33,不会
剂量(g／kg) 0 2.5 5.0 7.5
表 莪术水煎剂对大鼠子宫肌电活动的影响（均数±标准差）
峰面积(mW·ms) 142.65±34.64 337.74±250.91 449.50±154.45 651.08±98.20
持续时间(s) 3.50±1.32 8.82±2.78 9.82±2.89 13.07±1.88
3.4 多值有序变量的高维列联表资料
3.5 不满足连续性χ2检验条件时未做校正 3.6 十一种形式的列联表
3.7 误用χ2检验取代Fisher精确检验
3.8 对R×C表直接分割进行两两比较
3.1 计算相对数时分母太小
文题：疏肝利胆中药防治胆固醇结石形成的实验研究。实验数据见表4。请问：在表达资料方面有何 不妥之处?
表2 双变量(多变量)资料的关联性分析方法小结
数据特征
相 定量资料
x、y服从双变量正态分布 x、y不服从双变量正态分布
关 双向无序
分
析
定性资料（ 表） 双向有序、属性不同 RC
双向有序、属性相同
回 应变量为连续型定量变量，服从正态分布 归
分 应变量为定性变量 析 应变量为含有截尾数据的生存时间
分析方法 pearson直线相关分析 Spearman秩相关 2检验，计算列联系数 Spearman秩相关、线性趋势检验 一致性检验(kappa系数的假设检验) 一个应变量，一个自变量：直线回归分析 一个应变量，多个自变量：多重线性回归分析 Logistic回归分析 Cox比例风险回归分析
二、计量资料分析常见的统计问题
2.1 忽视t检验的前提条件 2.2 误用成组设计资料的t检验分析配对设计资料 2.3 忽视方差分析的前提条件 2.4 误用t检验分析等级资料 2.5 误用t检验处理重复测量的两因素试验设计 2.6 误用配对设计资料的t检验处理单因素k(k>3)水平设计的资料
2.1 忽视t检验的前提条件
正确的做法：应将表7的形式改成重复测量试验设计的标准形式，采用与之
2.6 误用t检验处理单因素k(k>3) 设计的资料
原文题目：“莪术对大鼠在体子宫肌电活动的影响及其机制研究”，文章为观察莪术水煎剂对未孕大鼠子 宫肌电活动的影响，40只大鼠被随机分成4组，对照组：按10ml／kg鼠重灌服生理盐水，莪术组：按10ml ／kg鼠重分别灌服25％ 、50％ 、100％莪术水煎液分成3组。观察每个大鼠子宫肌电爆发波的峰面积、持 续时间和个数。原作者应用配对设计定量资料的t检验进行统计处理，资料见表4。
辨析：
确切的统计量和P值。
☻ 计算相对数时，分母过小，相对数很不稳定，易失真，不但不能正确反映事实真相，还往往会造成错觉。
☻ 在表4中，各组样本例数都小于20，样本例数偏小，不宜计算率，直接给出例数就可以。
3.2 误用χ2 检验分析结果变量为有序变量的资料
• 某医生用A、B两药治疗某病各240例,其疗效分为四个等级：痊愈、显效、好转、无效,见表4。经
辨析：本研究设计类型为：两因素（处理和时间）重复测量设计资料。 在资料满足“独立性”、“正态性”和“方差齐性”的前提条件下，及进行球对称检验，应选用两
因素设计的重复测量的方差分析，选用t检验分析该资料是不妥的。
2.5 误用t检验处理重复测量的两因素试验设计2
❖文题：复方苦参注射液对恶性肿瘤患者伽玛刀放射治疗后T淋巴细胞亚群的影响。 ❖设计：作者选取60例恶性肿瘤患者，随机分成2组。试验组在伽玛刀放射治疗的同时给予复方苦参注射液
文题：止痛如神汤保留灌肠治疗CNUP：双盲随机安慰剂对照试验
表4 两组临床主要症状和结肠镜肠粘膜病变评分（
）x s
症状
G1组(n=60)
治疗前
治疗后
G2组(n=60)
治疗前
治疗后
腹痛 腹泻 脓血便 下坠感 充血、水肿 粘膜糜烂 粘膜溃疡 总评分
2.01+0.68※ 2.09+0.82※ 1.82+0.42※ 2.22+0.57※ 1.89+0.37※ 1.58+0.60※ 1.81+0.62※ 15.76+3.11※
有改变。
3.3 误用χ2检验回答相关性问题
年龄
50~ 60~ 70~ 合计
表 不同年龄冠状动脉粥样硬化程度的分布
冠状动脉硬化等级
正常
轻度
中度
43
188
14
1
96
72
6
17
55
50
301
141
高度 245 169 78 492
上述资料用χ2检验得：χ2 =163.01，P<0.005，结论为：可认为冠状动脉硬化的程度与年龄有关，
单因素方差分析
配对t检验
Kruskal-Wallis H秩和检 验
Wilcoxon符号秩和检验
随机区组设计方差分 析
Friedman M秩和检 验
定 无序 性
资
料 有序
二项分布直接 计算概率法、 正态近似法(Z 检验)
____
2检验、Fisher确
R C表资料
2
检验、Fis
配对四格表
2
切概率法
her确切概率法
检验
Wilcoxon秩和检验
Kruskal-Wallis H秩和检 验
Wilcoxon符号秩和检验
R 列R联表
配对 检2 验
2×2表 2×C表 R×C表
多维列联表
11种形式的列联表
无序（成组） 有序（配对）
无序 有序
R×2表
无序 有序
单向有序 双向有序
无序 有序 分组变量有序 指标变量有序 属性相同 属性不同
2.3 忽视方差分析的前提条件
文题：姜黄素抑制晶状体上皮细胞增殖的信号转导机制。 问题：作者取健康小牛眼晶状体的混合消化液消化后，收集细胞，进行传代培养，取第三代细胞进行实 验。 实验分3组：空白对照组、模型组、姜黄素组，每组设6个样本。 请问：采用方差分析正确吗?
均数±标准 差？？
确切的统计量和P值
2.3 忽视方差分析的前提条件
辨析： ★此实验分3组，应为单因素三水平设计定量资料，应首先进行“独立性”、“正态
性”和“方差齐性”检验，如果满足方差分析的3个前提条件则用方差分析；如果 不满足，则采用变量变换或秩和检验。如果P<0.05，则进行多组均数间的多重比较。 ★给出确切的统计量和P值。