常用统计检验
统计学方法常用的检验指标
统计学方法常用的检验指标
统计学方法常用的检验指标包括：
1. t 检验：用于样本数据来自两个或多个总体，要求两边的总体均值相等时使用。
通常用来分析两个群体的差异情况是否具有统计学意义，这种应用属于单因素非重复性设计分析。
当参数模型的分布没有改变的时候就可以用这个办法去检查差别有无显著性存在，它是假设每个变量(总体)在任何条件下都应该是一样大（或者一样小）。
2. 卡方检验：是一种用途很广的计数资料的假设检验方法，它属于非参数检验的范畴。
该方法适用于分类资料的整体检验和某些类型的分组资料的比较。
当观察值不连续时，可用此方法进行统计推断。
如果对两类观察值间是否有差别有怀疑时可使用此方法。
3. 相关系数r：用于度量两个变量之间线性关系强度和方向的统计分析指标。
当需要反映两个一元变量之间的相关程度时，可以用计算的相关系数来加以描述。
正相关的值为正数，可以理解为增加多少；负相关的值为负数，可以理解为减少多少。
4. F检验：主要用于检验一个因变量的变化是否来自于其因子水平的变动所造成
的差异。
这个检验是在回归方程中进行多重共线性处理的必要步骤之一。
5. 符号秩检定：是用实际观测数据对于某一假定状态的关系作确定性判断的一种估计反应方式，可以判断组间的差异。
常被应用于趋势方面的比较研究，它的结论不能绝对化，只是能体现一种方向性的差异表现出的特点，有实际的应用意义
这些是统计学中常用的主要检验指标，它们在不同的研究中发挥着不同的作用。
具体选择哪种检验指标需要根据研究的实际情况来确定。
常用统计方法：T检验、F检验、卡方检验
常用统计方法：T检验、F检验、卡方检验介绍常用的几种统计分析方法：T检验、F检验、卡方检验一、T检验（一）什么是T检验T检验是一种适合小样本的统计分析方法，通过比较不同数据的均值，研究两组数据是否存在差异。
主要用于样本含量较小（例如n < 30），总体标准差σ未知的正态分布。
（二）T检验有什么用1.单样本T检验用于比较一组数据与一个特定数值之间的差异情况。
样例：难产儿出生数n = 35，体重均值 = 3.42，S = 0.40，一般婴儿出生体重μ0= 3.30（大规模调查获得），问相同否？求解代码：from scipy import statsstats.ttest_1samp(data,sample)检验一列数据的均值与sample的差异是否显著。
（双侧检验）若为单侧检验，则将p值除以22.配对样本的T检验（ABtest）用于检验有一定对应关系的样本之间的差异情况，需要两组样本数相等。
常见的使用场景有：①同一对象处理前后的对比（同一组人员采用同一种减肥方法前后的效果对比）；②同一对象采用两种方法检验的结果的对比（同一组人员分别服用两种减肥药后的效果对比）；③配对的两个对象分别接受两种处理后的结果对比（两组人员，按照体重进行配对，服用不同的减肥药，对比服药后的两组人员的体重）。
AB测试时互联网运营为了提升用户体验从而获得用户增长而采用的精细化运营手段，简单的说就是分为A版本和B版本哪个更能吸引用户使用。
目的：检验两个独立样本的平均值之差是否等于目标值样例：比较键盘A版本和B版本哪个更好用，衡量标准：谁在规定时间内打错字少，或者两者差异不大求解代码：ttest_rel(data1,data2) (得出的p值是双侧检验的p值)3.独立样本的T检验（要求总体方差齐性）独立样本与配对样本的不同之处在于独立样本T检验两组数据的样本个数可以不等。
样例：比较男生与女生的专业和职业任职得分的均值是否存在显著差异，可采用独立样本T检验进行分析。
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。
stata常用的检验
stata常用的检验
Stata中常用的统计检验包括：
1. 单样本t检验（ttest命令）：用于检验一个样本的均值是否与给定的理论值相等。
2. 双样本t检验（ttest命令）：用于比较两个独立样本的均值是否存在显著差异。
3. 配对样本t检验（ttest命令）：用于比较两个配对样本的均值是否存在显著差异。
4. 方差分析（anova命令）：用于比较多个样本的均值是否存在显著差异。
5. 卡方检验（tab命令）：用于检验两个或多个分类变量之间是否存在关联。
6. 相关性检验（correl命令）：用于检验两个连续变量之间是否存在线性相关性。
7. 线性回归（reg命令）：用于检验自变量与因变量之间的关系是否显著。
8. 非参数检验：包括Wilcoxon秩和检验（wilcoxon命令）、Mann-Whitney U检验（ranksum命令）等，适用于数据不满足正态分布的情况。
以上是Stata中常用的一些统计检验方法，具体使用方法可以参考Stata的官方文档或使用帮助命令获取更多信息。
统计检验的方法
统计检验的方法
统计检验是一种根据样本数据对总体做出推断的方法，是统计学中非常重要的一部分。
它主要用于检验样本数据是否符合某种假设，或者比较不同样本之间的差异是否显著。
下面将介绍一些常见的统计检验方法。
首先是T检验，这是一种用于比较两组数据或检验单个样本平均数与已知值之间的差异的方法。
T检验可以分为单样本T检验、双样本T检验和配对样本T检验。
其中，单样本T 检验用于检验单个样本的平均数是否与已知值存在显著差异；双样本T检验则用于比较两组独立样本的平均数差异；配对样本T检验则用于比较两组配对样本的平均数差异。
其次是卡方检验，这是一种用于比较实际观测频数与期望频数之间差异的统计方法。
卡方检验常用于检验分类变量，如比较两个分类变量之间的关联程度或检验分类变量的分布是否符合预期。
此外，还有F检验，它主要用于检验两个或两个以上总体的方差是否存在显著差异，或者用于回归分析中检验模型的显著性。
除了上述几种常见的统计检验方法外，还有Z检验、U检验、秩和检验等多种方法，它们各有特点和适用场景。
在实际应用中，需要根据具体的研究问题和数据类型选择合适的统计检验方法。
总之，统计检验是统计学中非常重要的一部分，它能够帮助我们根据样本数据对总体做出推断，从而得出科学的结论。
在实际应用中，需要掌握各种统计检验方法的原理和应用场景，并根据具体情况选择合适的方法进行数据分析。
统计学中的诊断检验方法
统计学中的诊断检验方法统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，广泛应用于各个领域。
在统计学中，诊断检验方法是一种重要的工具，用于验证统计模型的适应性和准确性。
本文将介绍统计学中常用的诊断检验方法，并探讨其应用和局限性。
一、残差分析残差分析是一种常见的诊断检验方法，用于评估统计模型的拟合程度。
在回归分析中，残差是观测值与模型预测值之间的差异。
通过观察残差的分布和模式，可以判断模型是否存在偏差或异常值。
残差图是残差分析的常用工具之一。
通过绘制残差图，可以检查残差是否满足模型假设，如线性关系、常方差和正态分布。
如果残差图呈现出明显的模式或趋势，可能意味着模型存在问题，需要进一步修正。
二、离群值检测离群值是指与其他观测值明显不同的异常值。
离群值检测是诊断检验中的重要环节，用于发现和处理异常数据。
常用的离群值检测方法包括箱线图、Z分数和距离度量等。
箱线图是一种可视化工具，用于显示数据的分布情况和异常值。
通过观察箱线图中的异常值点，可以判断数据是否存在离群值。
Z分数是一种标准化指标，用于衡量观测值与均值之间的差异。
如果Z分数超过一定阈值，可以认为该观测值是离群值。
距离度量是一种计算观测值与其他观测值之间距离的方法，通过设置阈值来判断是否为离群值。
三、共线性检验共线性是指自变量之间存在高度相关性的情况，会导致回归模型的不稳定性和不准确性。
共线性检验是一种用于评估自变量之间相关性的方法，常用的指标包括相关系数和方差膨胀因子。
相关系数是一种度量变量之间线性关系强度的指标，取值范围为-1到1。
如果相关系数接近于1或-1，表示变量之间存在强相关性，可能导致共线性问题。
方差膨胀因子是一种指标，用于评估自变量之间的共线性程度。
如果方差膨胀因子超过阈值，表示存在共线性问题。
四、异方差检验异方差是指随着自变量的变化，因变量的方差也发生变化的情况。
异方差会导致回归模型的不准确性和偏误。
异方差检验是一种用于检验数据是否存在异方差的方法，常用的检验方法包括图形检验和统计检验。
统计学方法常用的检验指标
统计学方法常用的检验指标1. t检验是常用的参数检验方法，用于比较两组样本的平均值是否有显著差异。
2. 卡方检验适用于分析分类变量之间的相关性和独立性。
3. 方差分析（ANOVA）用于比较三个或三个以上组别的均值是否有显著差异。
4. Pearson相关系数衡量两个变量之间的线性相关程度。
5. 线性回归中的回归系数用于衡量自变量对因变量的影响程度。
6. 均方误差是衡量回归模型拟合程度的指标，值越小表示拟合效果越好。
7. F统计量用于判断回归模型整体拟合程度是否显著。
8. 残差分析是检验线性回归模型的适用性和拟合效果的重要方法。
9. 二项分布的成功概率 p 常用于评估二分类变量或Bernoulli试验的结果。
10. 置信区间用于估计参数的不确定性范围。
11. 同质性检验用于判定样本方差是否相等。
12. 生存分析中的生存率和生存函数是评估不同组别之间生存情况的重要指标。
13. 多重比较方法如Bonferroni校正可以降低在多组比较中出现假阳性的风险。
14. 效应量用于衡量实验结果或样本差异的大小。
15. Kappa系数常用于评估观察者之间的一致性程度。
16. ROC曲线和AUC值用于评估二分类模型的分类性能。
17. Chow检验适用于时间序列数据中分割点的检验。
18. 多元方差分析用于同时比较多个因素对因变量的影响。
19. 独立性检验用于检验两个变量之间是否存在独立关系。
20. 组间差异的效应大小可通过η^2或ω^2等指标来衡量。
21. 对数几率是二分类变量中常用的效应量指标之一。
22. Friedman检验适用于重复测量设计或配对设计的非参数检验。
23. 各种协方差结构的估计常用于线性模型中对数据相关性的考虑。
24. 饱和模型的拟合优度指标常使用最大似然估计。
25. 多重共线性可通过方差膨胀因子（VIF）等指标检验。
26. 滞后效应检验用于时间序列数据中探究滞后期的影响。
27. 非参数回归中的局部加权回归（Loess）常用于处理非线性关系的拟合。
统计学三大检验方法
统计学三大检验方法引言统计学三大检验方法是指假设检验、置信区间估计和方差分析。
这三种方法是统计学中非常重要的工具，用来对样本数据进行分析和推断。
本文将详细介绍这三种方法的原理、应用和步骤。
一、假设检验假设检验是一种基于样本数据对总体参数进行推断的方法。
它的目的是判断样本数据对某一假设的支持程度。
假设检验的步骤可以分为以下几个部分：1.明确研究问题和假设。
首先确定研究的目的和问题，然后提出关于总体参数的假设，包括原假设和备择假设。
2.选择合适的检验统计量。
根据问题和数据的特点，选择适合的检验统计量，如均值差检验的t统计量、比例差检验的z统计量等。
3.设定显著性水平。
显著性水平是在假设检验中用来判断是否拒绝原假设的标准，通常取0.05或0.01。
4.计算检验统计量的观察值。
根据样本数据计算出具体的检验统计量的观察值。
5.给出结论。
通过计算观察值与临界值的比较，得出对原假设的结论，并解释结果的意义。
二、置信区间估计置信区间估计是一种用来对总体参数进行估计的方法。
它通过样本数据计算出的区间，给出了总体参数的一个估计范围。
1.确定置信水平。
置信水平是在置信区间估计中用来描述区间的可靠程度，通常取0.95。
2.选择适合的估计方法。
根据总体参数的类型和样本数据的特点，选择适合的估计方法，如均值估计的t分布、比例估计的正态分布等。
3.计算置信区间。
根据样本数据和所选的估计方法，计算出具体的置信区间，通常采用公式：估计值±临界值×标准差/√n。
4.解释结果。
解释置信区间的意义，并进行合理的解释和讨论。
三、方差分析方差分析是一种用于比较两个或多个组之间差异的方法。
它是通过分解总体方差，分析组内与组间的差异，来判断组间的差异是否显著。
1.确定研究问题。
确定需要比较的组，并明确研究的目的和问题。
2.设定假设。
设定组间差异的原假设和备择假设。
3.计算方差。
计算组内方差和组间方差。
4.计算F统计量。
根据方差计算出F统计量。
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如果只有5%以下，甚至1%以下的概率证明零假设成 立，我们就拒绝接受零假设。因此，拒绝或接受零假 设需要一个临界概率，我们称这个临界概率为显著性 水平。人们通常把显著性水平定为0.05或0.01，即P 值(sig.值)。
研究假设的分类
零假设(null hypothesis) There is no difference between the values of a parameter in the populations from which the samples were drawn, hence we use the term null. 零假设是一种事先设定的假设。这种假设是一种“无”或 “没有”假定，即研究涉及的现象之间无“相关”关系或没有“差 异”。只有这样假定，才能利用分布的特性，建立检验模型，对零假 设的可接受性进行检验。
独立样本T检验计算公式
应用实例（见下页）
独立样本T检验应用实例
例1： 经过一段时间的教学实验，一位教师想要了解所教班级的男 女生之间在英语学习上是否存在显著性差异。他从学生第二 学期期末英语考试成绩中，随机抽取男女生各10名，具体分 数如下： 男生：60 64 27 64 35 66 25 27 48 41 女生：64 54 45 68 49 64 46 76 70 61 经过计算，男生平均分为45.7分，女生平均分为59.7分。为 了检验两者之间是否存在显著性差异，需要进行独立样本T检 验。
具体数据见下表。
表1 策略和考级情况表述统计表（N=590）
考级情况
N
阅读 4级 456
6级 134
听力 4级 456
6级 134
Mean 4.8425 5.0955 4.8838 5.0124
Std. Deviation 0.8335 0.8320 0.9691 0.9865
表2 不同水平不同组别之间在“阅读策略” 和“听力策略”使用上的差异检验
Levene’s Test for Equality of Variances
F
Sig.
阅读Equal
variances assumed Equal variances not assumed
听力Equal
variances assumed Equal variances not assumed
0.033 0.002
备择假设 1. 第一语言水平与第二语言水平之间存在相关关系； 2.第二语言作文的长度与作文质量之间存在相关关系； ……
显著性水平(significant level)
显著性检验的目的是为了确定接受零假设还是拒绝零 假设。为了实现这个目的，首先要确定一个标准，即 在什么情况下接受零假设，什么情况下拒绝零假设。
0.856 0.967
T
-3.090 -3.093
-1.346 -1.333
结论： 经统计检验，504分虽然高于往届新生成绩，但该分数落在99%的区域内，因 此接受零假设。即本届新生与往届学生相比没有差异，平均分差异由偶然因 素（如个别尖子生或特差生）造成。
检验方法
常用的检验方法有 Z检验、T检验、F检验、x2检验等。 需特别注意：t检验既可用于小样本（＜30）的检验，也可用
为了比较两组之间是否存在显著性差异，我们使用独立样本的 T检验。使用独立样本T检验，不要求两组的研究对象在数量 上相等，一组研究对象的数量可以大于或小于另一组。
更具体地讲，当我们需要检验一个变量下的两个不同组之间的 平均值是否存在显著性差异时，需选用独立样本T检验。也就 是说，独立样本的T检验用于“一次处理结果中的两个组” （one treatment with two groups）之间是否存在显著性差异。 单从考试来看，是“一次考试中的两个组”（one test with two groups）之间是否存在显著性差异。例如，检验男生与女 生在某次英语测试成绩上是否存在显著性差异；检验英语专业 学生和非英语专业学生在英语学习策略上是否存在显著性差异； 检验第二语言学习者与本族语者在某个语言现象的使用方面是 否存在显著性差异和样本数 据的统计值，对研究假设的可接受性进行验证。
这里的“显著”一词对应英语的“significant”或 “significance”一词，它在统计学中的意义是probably caused by something other than mere chance，即某件事 情或事件的发生很可能不是由偶然因素造成的。
结论： 拒绝“两个自然班的英语成绩不存在差异”这一零假设，接受 备择假设，即“两个自然班的英语成绩存在显著性差异”。情 感教学法适用于初中英语课堂教学。
应用举例（1）
某省属重点高中从新一届学生中抽出若干学生组成考查样本，检查高一新生 整体水平是否高于往届。根据往年的录取分数，已知往届学生总体成绩服从 正态分布，标准差为10分，且进校的平均分数为500分。新一届学生的平均成 绩为504分，且总体成绩服从正态分布。请以0.01的显著水平检验新生的成绩 是否高于往届学生。
而是分别来自不同的总体，他们之间的差异不是由抽样误差造成的。
T检验的分类
独立样本T检验(Independent Samples T Test) 成对/配对样本T检验(Paired Samples T Test)
独立样本T检验 （ Independent Samples T Test ）
独立样本：指从两个全然无关的总体中随机抽取的样本。这两 个样本属于两个性质或类别完全不同的组别，如男性组对女性 组、对照组对实验组。
应用举例（1）
选题 如某研究生以“情感教学法在初中英语课堂教学中的应用”为 题，欲对该教学方法在初中英语课堂教学中的应用效果进行研 究。
研究方法： 所教两个自然班为研究对象，其中一个班为实验班，利用情感 教学法进行教学；另一个班为对照班，利用传统教学法进行教 学。研究开始，对两个班进行前测，发现英语成绩无显著性差 异；实验进行一年后进行后测，发现实验班英语成绩明显优于 对照班，两个自然班的英语成绩存在显著性差异。
于大样本（≥30）的检验。用于大样本的检验时，与Z检验的 结果一致。 根据研究问题不同，可以采用单尾（单侧）检验和双尾（双 侧）检验的方法。单尾检验分为左尾（左侧）检验与右尾 （右侧）检验。 判断技巧：如果研究问题是某个样本的均值是否小于给定的 总体均值，选用左尾检验；如果研究问题是某个样本的均值 是否大于给定的总体均值，则选用右尾检验；如果研究问题 是某个样本均值是否属于某个特定的总体，选用双尾检验的 方法。 单双尾检验的差别还在于显著水平相同时，临界值的不同。 例如，显著水平为0.01时，单尾检验的Z值是2.33，双尾检验 的Z值是2.58；显著水平为0.05时，单尾检验的Z值是1.65， 双尾检验的Z值是1.96。
常用统计检验
——应用及操作
刘国兵 河南师范大学外国语学院 2014年8月7日-8日
假设检验的基本原理
研究中经常涉及到的问题 1.教学中采用了一种新的教学方法，新的教学方法与旧的教学 方法相比哪个更好？ 2.为了研究新教材的实用性，在实验班使用新教材，对照班使 用旧教材。期末对比学生成绩，哪个班好，哪个班差？ 3. 学生的语文成绩与英语成绩是否有一定的相关关系？ ……
零假设： 新生的进校成绩与往届学生没有差异
检验方法： 根据已知条件，建立一个均值为500分，标准差为10分的标准正态分布，检验 504分是否落在概率为99%的区域内。如果落在99%的区域内，接受零假设。 如果落在99%的区域外，即1%的区域内，我们可以拒绝零假设而接受备择假 设“新生的进校成绩高于往届”。
T检验（T-Test）
应用范围
用于检验两个样本的均值之间是否存在显著性差异，被用来估计两个样本的 均值是来自同一个总体还是来自不同的总体。在报告结果时，除了P值 （sig.值）之外，还要报告具体的t值。
统计原理
T检验的零假设是，两个样本的均值来自同一个总体。利用零假设，就可以 建立一个平均值为μ、标准差为σ的t分布模型，对样本数据进行显著性检验。 如果计算出的概率大于设定的显著性水平，就认为零假设成立，各均值之 间不存在显著性差异。说明他们属于同一个总体，样本均值之间存在的差 异可能是由抽样误差等因素造成的。如果计算出的概率小于设定的显著性 水平，那么就推翻零假设。由此得出的结论是，各均值不属于同一个总体，
外语研究中常见的假设举例
零假设 1.第一语言水平与第二语言水平之间没有相关关系； 2.第二语言作文的长度与作文质量没有相关关系； 3.第二语言学习者的动机与第二语言水平之间没有相关关系； 4.女性与男性之间在第二语言学习效率上没有差异； 5.本族语者和外语学习者在英语语篇特征的运用上没有差异； 6.第二语言水平高和水平低的学习者之间，在认知策略使用上 不存在差异。
检验结果：t=2.22, p<.05 检验结果显示，男女生在英语学习上存在显著性差异，男生 的英语成绩显著低于女生的英语成绩。
例2：
一项英语学习策略研究涉及的问题之一是，英语水平不同的 学习者在英语学习策略使用上是否存在差异。研究对象选取 通过大学英语四级与六级考试的学生。人数分别为：四级456 人，六级134人。为了检验六级与四级通过者在“阅读策略” 和“听力策略”的使用上是否存在显著性差异，需选取独立 样本T检验。结果发现两者之间在“阅读策略”使用方面存在 显著性差异（t=-3.039, p=0.002<0.05），但在“听力策略” 使用上不存在显著性差异（t=-1.333, p=0.184>0.05）。
例如用英语说there is a statistically significant correlation between vitamin deficiency and some diseases，译成汉语 就是“统计显示，维生素缺乏和有些疾病之间存在显著相 关关系”。也就是说，从统计意义上讲，维生素缺乏和部 分疾病之间的这种相关关系存在，且不受由偶然因素造成 的。因此，我们可以接受这一统计结果，并由此得出结论， 缺乏维生素会导致某些疾病，维生素缺少越多，患病的可 能性就越大。