统计分析方法适用条件
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在当今数据驱动的时代，统计分析成为了我们理解和解释各种现象的重要工具。
无论是科研工作、市场调研、医学研究还是社会科学领域，正确选择合适的统计分析方法对于得出准确、可靠且有意义的结论至关重要。
然而，面对繁多的统计方法和复杂的数据特点，如何做出恰当的选择并非易事。
首先，我们需要明确研究的目的。
是要描述数据的基本特征，比如均值、中位数、标准差等？还是要检验某种假设，比如两组数据之间是否存在显著差异？或者是要探索变量之间的关系，例如是否存在线性相关或因果关系？不同的研究目的会引导我们走向不同的统计分析路径。
如果研究目的是描述性的，那么常用的方法包括计算集中趋势（如均值、中位数）和离散程度（如标准差、四分位距）。
比如，在调查一个城市居民的收入水平时，我们可以计算平均收入来了解整体情况，同时用标准差来反映收入的分布离散程度。
当我们的目的是进行假设检验时，就要根据数据的类型和研究设计来选择具体的方法。
如果是比较两组独立样本的均值，比如比较男性和女性的平均体重，可能会用到 t 检验。
而如果是比较多组独立样本的均值，例如比较不同年级学生的平均成绩，可能就需要使用方差分析（ANOVA）。
在探索变量之间的关系方面，相关性分析和回归分析是常用的手段。
相关性分析可以告诉我们两个变量之间的线性关联程度，例如身高和体重之间的相关性。
而回归分析则能进一步建立变量之间的数学模型，预测一个变量如何随着另一个变量的变化而变化。
接下来，要考虑数据的类型。
数据大致可以分为定量数据（如年龄、身高、体重等可以用数值表示的数据）和定性数据（如性别、职业、颜色等分类数据）。
对于定量数据，如果符合正态分布，那么很多参数检验方法都是适用的，如上述提到的 t 检验和方差分析。
但如果数据不符合正态分布，可能就需要使用非参数检验方法，如 Wilcoxon 秩和检验、KruskalWallis 检验等。
对于定性数据，常常使用卡方检验来分析不同类别之间的差异。
资料分析的统计方法与技巧
资料分析的统计方法与技巧在社会科学研究领域中，资料收集和分析是非常重要的一环。
通过对已有数据的统计方法和技巧的运用，可以帮助我们更深入地了解现象背后的规律和趋势。
本文将介绍几种常用的资料分析统计方法与技巧，并探讨其适用范围和操作步骤。
一、描述统计法描述统计法是分析研究对象特征和现象分布的一种方法。
它通过收集、整理、计算和归纳数据的方式，对数据进行概括性的叙述和描述。
常见的描述统计指标包括平均数、中位数、众数、方差、标准差等。
在资料分析中，借助描述统计法可以帮助我们了解数据的总体特征，并从整体上观察其分布情况。
二、推断统计法推断统计法是利用样本数据对总体数据进行推断和判断的方法。
它通过对样本数据的分析，推断出总体数据的特征和参数，并进行推理和推断。
常用的推断统计方法包括假设检验、置信区间估计、方差分析、回归分析等。
推断统计法在资料分析中的应用非常广泛，例如通过样本调查来推断全国范围内某一现象的普遍情况。
三、相关分析法相关分析法是用来衡量两个或多个变量之间关联关系的方法。
通过计算相关系数，可以分析变量之间的相关程度和相关方向。
常用的相关分析法包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数、判定系数等。
相关分析在社会科学研究中具有广泛的应用，可以帮助我们探究变量之间是否存在关联并了解其关联程度。
四、多元统计方法多元统计方法是分析多个变量之间关系的一种方法。
与相关分析法不同，多元统计方法可以同时考虑多个自变量对因变量的影响，通过建立数学模型进行分析和预测。
常见的多元统计方法包括主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析等。
多元统计方法在市场调查、人口统计学、教育研究等领域中有广泛应用。
五、时间序列分析时间序列分析是对一组按时间顺序排列的数据进行分析和预测的方法。
它通过统计模型和方法，分析数据的趋势、周期、季节性等规律，并进行预测和判断。
常见的时间序列分析方法包括移动平均法、指数平滑法、趋势分析法、ARMA模型等。
统计学各检验方法的适用条件(更新版)
2 c
(b
c 1)2 bc
=1
行×列表资料的 x2 检验：主要用于多个样本率的比较，两个或多个样本构成比的比较，
以及双向无序 R×C 表资料的关联性检验。要求各格子的理论频数不应小于 1，并且 1≤T＜
5 的格子数不宜超过格子总数的 1/5（单向有序最好用秩和检验）。
多个样本率间的多重比较 有序分组资料的线性趋势检验 频数分布拟合优度的 x2 检验
v=n-1
配对样本 t 检验：每对数据的差值必须服从正态分布；主要见于以下三种情形：①两 同质受试对象配成对子分别接受两种不同的处理；②同一受试对象分别接受两种不同 处理；③同一受试对象接受一种处理的前后。
t d d Sd
d 0 Sd
d Sd
n
v=n-1
两样本 t 检验（成组 t 检验）：个体之间相互独立，两组资料均取自正态分布的总体， 并满足方差齐性。若方差不齐则选用 t′检验。
5 秩转换的非参数检验
5.1 适用条件 用于非正态分布的资料、未知分布的资料、等级资料的分析。优点是是简便、快捷、实
用，缺点是容易丢失数据中包含的信息，降低检验效能。所以凡是正态分布或可通过数据转 换成正态分布的资料尽量不用这种方法。 5.2 应用
配对样本比较的 Wilcoxon 符号秩检验 两个独立样本比较的 Wilcoxon 符号秩检验 完全随机设计多个样本比较的 Kruskal-Wallis H 检验 随机区组设计多个样本比较的 Friedman M 检验
1
2 u 检验
其中
v=n1+n2-2
应用条件与 t 检验基本一致，只是当大样本时用 u 检验，而小样本时用 t 检验，t 检验
可以代替 u 检验。
统计学方法原理及应用条件
统计学方法原理及应用条件统计学方法是一种通过观察、收集、整理、分析和解释数据来帮助我们了解和研究现象的科学方法。
统计学方法的原理基于概率论和数理统计学的基本假设和理论，通过对数据的处理和分析，可以得出对总体的推断、关系的分析和预测的结论。
统计学方法广泛应用于社会科学、经济学、自然科学、医学等各个领域的研究和实践中。
统计学方法的原理主要包括以下几个方面：1. 随机性原理：统计学方法假设现象的发生是随机的，并且可以用概率来表示。
通过收集足够多的随机抽样数据，可以对总体进行推断，并得出与之相关的结论。
2. 可度量性原理：统计学方法假设现象可以用数值来衡量和表示。
通过对事物的度量，可以对其性质和变化进行描述和比较，从而使得统计分析成为可能。
3. 大数定律和中心极限定律：统计学方法利用大数定律和中心极限定律来进行推断。
大数定律指出，当抽样量大到一定程度时，样本均值的分布趋向于总体均值；中心极限定律指出，当样本量足够大时，样本均值的分布趋向于正态分布。
这使得我们可以用样本均值来推断总体均值，并进行假设检验和置信区间估计。
4. 随机抽样原理：统计学方法假设抽取样本是基于随机性的，即每个个体被抽取到样本中的概率是相等的，这样才能保证样本能够代表总体。
通过随机抽样，可以减小因个体差异而引入的误差，从而提高估计的准确性。
5. 统计推断原理：统计学方法基于抽样数据进行推断，通过对样本数据进行分析，得出对总体的推断结论。
常用的统计推断方法包括参数估计、假设检验和置信区间估计等。
统计学方法的应用条件主要包括以下几个方面：1. 数据的可获得性：统计学方法的应用要求有足够的数据可供分析和研究。
数据是研究的基础，同时也是统计分析的对象和依据。
2. 数据的质量和可靠性：统计学方法的应用要求数据具有一定的质量和可靠性。
数据的获取应遵循科学的方法和程序，确保数据的准确性和真实性。
3. 数据的代表性：统计学方法假设样本具有代表性，即样本能够代表总体。
统计分析方法适用条件
统计分析方法适用条件首先，统计分析方法适用于在数据收集和处理过程中有一定的样本量。
样本量越大，统计分析的结果越可靠和准确。
一般来说，样本量应该在一定的范围内，从而能够提供足够的信息来支持结论和推断。
如果样本量太小，将很难得出具有统计意义的结果。
其次，统计分析方法适用于有明确的研究目标。
在进行统计分析之前，研究者需要明确研究的目标和问题，并根据目标和问题确定相应的统计方法。
不同的统计方法适用于不同的问题，例如描述性统计适用于描述数据的特征和分布，推断统计适用于根据样本数据推断总体特征。
此外，统计分析方法适用于数据具有一定的变异性。
变异性是指数据在数值上具有差异的特点。
如果数据没有变异性或者变异性太小，统计分析可能会导致不具有实际意义的结论。
统计分析方法的目的之一是通过对数据的变异性进行分析来揭示数据背后的规律和趋势。
另外，统计分析方法适用于数据是随机抽样得到的。
随机抽样是指在抽取样本的过程中，每个个体被选择的概率是相等且独立的。
随机抽样可以保证样本具有代表性，从而使得通过对样本数据进行分析得到的结论能够推广到总体。
此外，在进行统计分析时，还需要注意数据的可靠性和有效性。
可靠性指的是收集到的数据真实可靠，没有被篡改或者失真。
有效性指的是数据具有足够的信息量来支持统计分析。
如果数据不可靠或者无效，统计分析的结果可能会不准确或者误导。
总的来说，统计分析方法适用于有一定样本量、明确研究目标、数据具有一定变异性、数据是随机抽样得到、数据可靠有效的情况下。
通过统计分析，我们能够揭示数据背后的规律，推断结论，为决策提供有力的支持。
常用统计学方法分析
• 估计样本含量的方法
45
• 影响样本大小的因素
⑴ 研究总体的变异程度
⑵ 容许误差的大小 ⑶ 检验效能
⑷ Ⅰ型错误的概率水准
46
三、常用的实验设计方法： 完全随机设计
配对设计 配伍组设计 交叉设计 析因设计 拉丁方设计 正交设计 序贯试验 队列研究 病例对照研究
fisher确切概率法的适用条件 -回复
fisher确切概率法的适用条件-回复适用条件是指在什么情况下可以使用fisher确切概率法。
fisher确切概率法（Fisher's exact test）是一种用于数据分析的统计学方法，用于评估两个或多个变量之间的关联性。
它得名于英国统计学家Ronald Fisher，该方法可以显著验证小样本数据中的相关性。
fisher确切概率法适用于以下情况：1. 小样本数据：fisher确切概率法主要适用于小样本数据。
当样本数据较大时，通常使用卡方检验来评估变量之间的关联性。
相比之下，fisher 确切概率法在小样本数据中提供了更准确的分析结果。
2. 二项分布：fisher确切概率法用于评估二项分布数据。
二项分布指具有两个可能结果的离散概率分布。
例如，投掷一枚硬币的结果只能是正面或反面，这是一个二项分布。
3. 独立性检验：fisher确切概率法主要用于独立性检验。
独立性检验是用于确定两个或多个变量之间是否存在相关性的统计方法。
例如，研究人员可能想要知道吸烟与肺癌之间是否存在相关性，fisher确切概率法可以用于评估这种关联性。
4. 两个分类型变量：fisher确切概率法适用于两个分类型变量之间的关联性研究。
例如，研究人员可能想要确定两种不同的药物治疗是否对疾病的治疗效果有关，fisher确切概率法可以帮助他们确定这种关联性。
使用fisher确切概率法进行数据分析通常涉及以下步骤：1. 建立研究假设：在进行数据分析之前，研究人员需要明确研究假设。
例如，研究人员可能假设两个变量之间没有相关性。
2. 采集数据：研究人员需要收集与研究假设相关的数据。
数据应该是小样本数据，并且是二项分布的。
例如，研究人员可以收集关于两种不同治疗方法下病人治愈与否的数据。
3. 构建列联表：研究人员需要根据收集到的数据构建一个列联表。
列联表用于展示不同条件下的观察频数。
例如，研究人员可以根据收集到的病人治愈与否数据，构建一个2x2的列联表，其中行表示两种不同的药物治疗，列表示病人治愈与否。
临床研究中常用统计分析方法及选择
临床研究中常用统计分析方法及选择临床研究是评估医学干预措施效果的重要方法，而统计分析则是临床研究中不可或缺的一环。
有效的统计分析方法可以帮助研究者解读数据，得出可靠的结论，从而为临床实践提供科学依据。
本文将介绍临床研究中常用的统计分析方法及选择。
1. 描述性统计分析描述性统计分析是对研究数据进行总结和描述的方法，其主要手段是计算各种统计量，如均值、中位数、标准差等。
通过描述性统计分析，我们可以直观地了解数据的集中趋势、离散程度等特征。
在临床研究中，描述性统计分析通常是作为开始的步骤，用于了解研究对象的基本情况。
2. 推论统计分析推论统计分析是根据样本数据得出总体参数估计和假设检验的统计方法。
常用的推论统计分析方法包括参数检验和非参数检验。
参数检验是基于总体参数的假设进行的，其目的是判断样本数据是否支持或反驳某一总体参数假设。
参数检验中最常用的方法是t检验和方差分析。
t检验适用于比较两组均值是否存在差异，方差分析则用于比较多个组的均值差异。
在临床研究中，参数检验常用于分析治疗组与对照组之间的差异。
非参数检验是在不对总体参数假设进行前提的情况下进行的统计方法，其目的是根据样本数据推断总体的分布特征。
在非参数检验中，最常用的方法有Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验和Kruskal-Wallis检验。
非参数检验通常适用于数据不满足正态分布或样本量较小的情况。
3. 生存分析生存分析是研究事件发生时间的统计方法，其主要应用于临床研究中评估治疗效果、预测疾病进展等方面。
生存分析的核心是生存函数和生存曲线的估计，常用的生存分析方法包括Kaplan-Meier法和Cox 比例风险模型。
Kaplan-Meier法是一种用于估计生存概率的非参数方法，适用于单个事件发生时间的研究。
该方法可以根据观察到的数据计算出生存曲线，了解不同因素对生存时间的影响。
Cox比例风险模型是一种常见的生存分析方法，可用于评估多个危险因素对生存时间的影响。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
统计分析方法适用条件
统计学方法一直以来都是我们专业的必修课，也是我们的基本功，可是现在滥用方法
的人很多，现在总结一些前人的资料供大家参考学习！
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
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。