论文中数据的统计学问题
论文撰写中常见的统计学问题及其处理
论文撰写中常见的统计学问题及其处理【摘要】统计学在论文撰写中扮演着至关重要的角色，它影响着论文的质量和可信度。
在撰写论文过程中常见的统计学问题包括样本量的确定、数据处理方法的选择、结果的解释和呈现，以及如何避免常见的统计学错误。
解决这些问题需要早期咨询统计学专家，并且重视统计学在论文中的作用和意义。
只有正确处理统计学问题，才能确保论文的科学性和准确性。
建议学者们在撰写论文前要深入了解统计学知识，提前咨询专家，以确保论文的统计学部分能够科学可靠地支撑研究结论。
【关键词】统计学、论文撰写、样本量、数据处理、分析方法、结果解释、统计学错误、解决方法、重视意义、咨询专家。
1. 引言1.1 统计学在论文撰写中的重要性统计学在论文撰写中扮演着至关重要的角色。
论文的质量很大程度上取决于统计学的严谨性和正确性。
统计学能够帮助研究者从大量的数据中提取有效信息，得出科学的结论，并验证假设和研究问题。
在论文中，统计学的应用不仅可以帮助读者更好地理解研究结果，还能提高研究的可信度和说服力。
统计学在论文撰写中的重要性体现在几个方面。
通过统计学分析，研究者可以对研究问题进行量化和定量的描述，使研究结论更加客观和可靠。
统计学可以帮助研究者有效地处理大量的数据，提取有用信息，并进行数据的比较和推导。
统计学还可以帮助研究者发现数据中的规律性和趋势，从而指导下一步的研究方向和决策。
1.2 统计学问题对论文质量的影响统计学问题对论文质量的影响非常重要，因为统计学是对数据进行收集、分析和解释的科学方法。
如果在论文撰写过程中出现统计学问题，可能会导致以下几个方面的影响：统计学问题可能导致数据分析结果不准确或者失真。
如果数据的收集、处理以及分析方法不正确，很可能会得出不准确的结论，从而影响论文的科学性和可信度。
选择错误的统计分析方法或者忽略样本量的影响都可能导致数据分析结果产生偏差。
统计学问题可能导致结论的不可靠性。
统计学问题可能使得对数据结果的解释产生误导或者错误的理解，从而影响读者对论文的信服度。
医学论文常见统计学错误与纠正
医学论文常见统计学错误与纠正一、设计与实施1.对象合格标准不明确●只报告来源和时间段，总体不清晰：大杂烩,得不到科学结论；●事前未规定合格标准和排除标准，事后排除；●不报告按照合格标准和排除标准筛选对象的过程。
2.结局指标多而杂--是事先规定的最重要的结局指标，通常以此为准来计算样本量。
常见错误：终点指标过多, 大海捞针临床试验时，不知道哪个指标在组与组间有差异；“确定某个指标后，万一组间没有差异，岂不被动?！”生理、生化、组织学、基因，都做；“内容丰富，显得水平高?！”许多仪器一下子可以做许多项目；“许多项目一一分析，哪个有意义，就报告哪个指标?！”哪些指标可能有组间差异，必须心中有数。
假说：预计将要得到的结论——假说是科研的灵魂心中无数，不要“先上马再说”●指标多，实验工作量大。
大海捞针——碰运气，不是科研！●指标多，翻来覆去分析，制造假阳性！Nature杂志统计学指南：➢常见错误之一。
仅分析1个指标时，P(假阳性)=0.05，P(1次分析不犯错误)=0.95 λ，同时分析2个指标时，P(2次分析均不犯错误) = [P(1 次分析不犯错误)] 2 P(假阳性)=1 - 0.952 ≈ 0.10, 同时分析3 个指标时，P(假阳性)=1 - 0.953 ≈ 0.14 λ同时分析10个指标时，P(假阳性)=1 - 0.9510 ≈ 0. 40➢常见错误之一(Nature) ----多重比较不校正多重比较: 对一组数据作多项比较时，必须说明如何校正α水平，以避免增大第一类错误的机会---- Bonfferoni校正（α/k来校正，k为两两比较次数）3 不重视对照为何必需对照？●消除非研究因素的混杂实验组和对照组受非研究因素的影响尽可能相同，使两组的差异主要反映研究因素的效应。
●鉴别研究因素的效应和自然发展结果。
例如，研究某药物对口腔溃疡模型兔的疗效，口腔溃疡有自愈的倾向，必须有对照扣除自愈效应。
常见错误➢没有对照！千方百计省去对照组，以减少一半工作量!? ω自身前后对照/历史对照/文献对照/ “标准”对照➢对照不当ω对照太弱：安慰剂对照/对照过强：西药+加中药~西药/对照剂量有争议：试验药，大剂量~对照药，中小剂量/对照基线不可比：试验组年轻、病轻~ 对照组年老、病重应当如何？ω事先明确研究假说，例如，新药比常规药好：以常规药为对照ω设计：研究组新药~ 对照组常规药可比性：基线可比、过程可比、终点可比ω保证可比性措施：干预性研究: 随机化观察性研究：匹配4样本量无根据ω干预性研究：“ 500 例患者随机分成两组……” 为什麽500 例？不多不少？500 例从天而降？现成送上门来？ω观察性研究：“ 10年期间A组3000例，B组258例……” ---- 有多少用多少!?应当如何？---- 报告最小样本量估算及其依据1. 比较两组测定值的均数依据：（1）预计欲比较的两总体参数的差值δ（2）预计总体标准差σ（3）允许出现假阳性结果的机会α（4）允许出现假阴性结果的机会β :例：格列美脲、格列苯脲对比研究以HbA1c 为主要终点报告依据✓欲检出HbA1c临床差异≥0.65%✓假定标准差为1.3%✓双侧检验水平0.05✓功效80% ω✓退出率20% 计算：157例2. 比较两组达标率依据：（1）预计一组发生某结局的百分比为π1（2）预计另一组发生某结局的百分比为α（3）允许犯假阳性错误的机会β（4）允许犯假阴性错误的机会π2例：格列美脲、格列苯脲对比研究以HbA1c达标为主要终点（1）预计一组发生某结局的百分比为45%（2）预计另一组发生某结局的百分比为25%（3）允许犯假阳性错误的机会α= 5%（4）允许犯假阴性错误的机会β= 20% 计算: 176 例5. 随机化，说而不做，做而不严处理分配的随机化为什么这么重要?(1) 消除分配处理有意或无意的偏倚。
统计学论文(数据分析)
统计学论文(数据分析)标题：统计学论文(数据分析)引言概述：统计学在现代科学研究中扮演着重要的角色，数据分析作为统计学的一个重要分支，被广泛应用于各个领域的研究中。
统计学论文是研究者展示研究成果和数据分析结果的重要形式之一。
本文将从数据分析的角度，探讨统计学论文的写作要点。
一、数据收集1.1 确定研究目的和问题：在进行数据收集之前，首先需要明确研究的目的和问题，以便确定需要收集的数据类型和范围。
1.2 设计合理的数据收集方法：根据研究问题的特点，设计合理的数据收集方法，可以是问卷调查、实验观察、文献分析等。
1.3 确保数据的准确性和完整性：在数据收集过程中，要保证数据的准确性和完整性，避免数据缺失或错误对研究结果的影响。
二、数据清洗和整理2.1 去除异常值：在数据清洗过程中，需要识别并去除异常值，以保证数据的准确性和可靠性。
2.2 处理缺失值：对于存在缺失值的数据，需要采取适当的方法进行处理，可以是删除、填充或插值等。
2.3 数据标准化：对于不同尺度或单位的数据，需要进行标准化处理，以便进行比较和分析。
三、数据分析方法3.1 描述性统计分析：通过描述性统计方法，对数据进行总体特征的描述和分析，包括均值、标准差、频数分布等。
3.2 探索性数据分析：通过绘制散点图、箱线图、直方图等，探索数据之间的关系和趋势，为后续分析提供参考。
3.3 推断性统计分析：通过假设检验、方差分析、回归分析等方法，对研究问题进行推断性分析，验证假设并得出结论。
四、结果呈现4.1 图表展示：通过绘制适当的图表，如柱状图、折线图、饼图等，直观展示数据分析结果，帮助读者更好地理解研究成果。
4.2 结果解释：在呈现数据分析结果时，需要对结果进行解释和分析，说明数据之间的关系和结论是否符合研究假设。
4.3 结果讨论：对数据分析结果进行讨论，与现有研究相比较，分析结果的意义和影响，提出进一步研究的建议。
五、结论与展望5.1 总结研究成果：在结论部分总结研究的主要成果和发现，回顾研究过程和数据分析结果。
医学论文中常用统计分析方法错误大全
医学论文中常用统计分析方法错误大全在医学研究领域，统计分析方法的正确应用对于得出科学、可靠的结论至关重要。
然而，在实际的医学论文中，我们常常能发现各种各样的统计分析方法错误，这些错误不仅影响了研究结果的准确性和可信度，还可能导致错误的临床决策。
下面，我们就来详细梳理一下医学论文中常见的统计分析方法错误。
一、样本量不足样本量的大小直接关系到研究结果的可靠性和普遍性。
如果样本量过小，可能无法准确反映总体的特征，导致统计效能不足，从而得出错误的结论。
例如，在比较两种治疗方法的疗效时，如果每组的样本量只有十几例，那么很可能因为偶然因素而得出错误的差异结论。
二、数据类型错误医学研究中数据类型多种多样，包括计量数据（如身高、体重、血压等）、计数数据（如治愈人数、死亡人数等）和等级数据（如病情的轻、中、重）。
如果对数据类型的判断错误，就会选择错误的统计分析方法。
例如，将本来应该是计数数据的治愈率当作计量数据进行 t 检验，这是不正确的。
三、忽视数据分布许多统计方法都有其适用的数据分布条件。
例如，t 检验和方差分析要求数据服从正态分布。
如果数据不服从正态分布而强行使用这些方法，就会得出错误的结果。
在这种情况下，应该先对数据进行正态性检验，如果不满足正态分布，可以考虑使用非参数检验方法，如秩和检验。
四、多重比较问题在医学研究中，常常需要进行多个组之间的比较。
如果不注意控制多重比较带来的误差，就会增加得出错误阳性结果的概率。
例如，在比较多个药物剂量组的疗效时，如果不进行适当的校正（如 Bonferroni 校正），就可能因为多次比较而错误地认为存在显著差异。
五、相关与回归分析的错误相关分析用于研究两个变量之间的线性关系，但不能得出因果关系。
在医学论文中，有时会错误地将相关关系解释为因果关系。
回归分析中，自变量的选择、模型的拟合度评估等方面也容易出现错误。
例如，没有考虑自变量之间的共线性问题，导致回归结果不准确。
六、生存分析的错误生存分析常用于研究疾病的发生、发展和预后。
统计学分析论文统计学数据分析
统计学分析论文统计学数据分析统计学分析论文篇1浅析加强统计学习提高统计分析水平【关键词】统计分析统计学习企业提高一、统计分析的重要性和作用完整的统计分析工作，通常都是通过综合运用统计数据进行统计分析工作，统计工作的作用是非常突出的，它可以充分发挥统计信息的咨询和监督职能，提高统计服务质量水平。
从而使统计分析在统计工作中占据着非常重要的地位。
从某种意义上说，统计分析的水平，在一定程度上可以反映一个单位的统计工作水平，是衡量一个单位统计水平的重要标志，对一个单位的统计分析有重要的阶段性作用。
通过统计分析，统计部门可以发挥优势，发挥与统计部门相关的整体功能的发挥，可以发现统计工作中的新问题，然后进行改革和创新统计工作，可以锻炼和培养出具有高素质的统计专业队伍力量，在统计工作中创造新优势，形成核心竞争力，人才一直是企业竞争的关键因素，综合力量的对比，最终也体现到人才的竞争上面，因此，对于统计工作来说也是一样，要重视对统计专业人才的培养，这样才能保证统计分析工作的正常进行。
二、统计分析技术统计分析技术的核心在于是不是有突破，即：研究的内容是新的，方法也是新的。
这里的统计分析技术强调的是创新，新的内容，新的方法，新的理念，等等，只有创新才能进行发展，才会有新的突破。
要求的新的内容：要定量分析，把握好经济发展的脉搏，对统计分析技能进行分析和了解，提高预警，预测能力，了解政策取向，在新的形势下，我们必须增加可以反映统计时间的因素，在统计分析中，时间要素很重要，有时候会对结果产生很大的影响。
四句话级别上做文章，抓迹象，看趋势，了解主要矛盾进行定量分析，了解自然现象的统计分析新方法的应用。
统计分析的过程应注意的一些问题。
垂直指数对比，各种相关的目标，反映客观经济现象是好还是坏，大小，速度等，揭露矛盾，找出差距，然后对经济现象进行比较分析。
通过国家，区域经济类型之间的所属单位之间的在同一时间不同的相关指标的具体比较分析。
论文中的统计分析方法
论文中的统计分析方法统计分析在论文撰写过程中起着关键的作用，它能帮助研究者揭示数据背后的规律和趋势。
本文将讨论论文中常用的统计分析方法，包括描述统计分析、推断统计分析和实证研究方法等。
一、描述统计分析描述统计分析是论文中最常见的分析方法之一，它主要用于对数据进行概括性的描述和总结。
描述统计分析的常见方法包括：1. 频数分析：通过计算每个变量的频数，研究者可以了解各个变量的取值分布情况。
这种方法特别适用于分类变量的分析。
2. 中心趋势分析：中心趋势分析用于描述数据的集中程度，常用的统计指标包括平均值、中位数和众数。
这些指标能够反映数据集的典型值，帮助研究者了解数据的分布情况。
3. 离散程度分析：离散程度分析用于描述数据的离散程度，包括范围、方差和标准差等指标。
这些指标可以帮助研究者判断数据集的稳定性和一致性。
二、推断统计分析推断统计分析是基于样本数据对总体进行推断的方法。
推断统计分析的常见方法包括：1. 假设检验：假设检验用于验证关于总体参数的假设，通过计算样本统计量和假设的总体参数之间的差异，确定是否拒绝原假设。
假设检验包括单样本检验、双样本检验和方差分析等。
2. 置信区间估计：置信区间估计用于估计总体参数的范围，通过计算样本统计量和置信水平确定的误差范围，得到总体参数的估计区间。
置信区间估计能够提供对总体特征进行准确估计的方法。
3. 相关分析：相关分析用于研究两个或多个变量之间的相关关系。
常见的相关方法包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。
相关分析可以帮助研究者了解变量之间的相关性和相关方向。
三、实证研究方法实证研究方法通过对现实世界中的数据进行观察和实证分析，以验证研究假设或回答研究问题。
实证研究方法的常见应用包括：1. 实证调查研究：实证调查研究通过设计问卷或面谈来收集数据，并运用统计分析方法对数据进行分析。
这种方法适用于定量研究，可以帮助研究者了解调查对象的态度和行为。
2. 实证实验研究：实证实验研究通过设计实验条件和控制变量，观察和测量因变量在不同自变量条件下的变化。
论文撰写中常见的统计学问题及其处理
论文撰写中常见的统计学问题及其处理统计学作为一门学科，旨在通过收集、处理、分析和解释数据来描述和预测事物之间的关系。
然而，在撰写论文时，研究者常常遇到一些常见的统计学问题。
以下我将介绍几个常见的问题，并讨论它们的处理方法。
首先，一个常见的问题是样本选择偏倚。
在研究中，研究者可能无意中选择了特定类型的样本，而不是随机选择。
这可能导致结果不准确或不具有代表性。
为了解决这个问题，研究者可以使用随机抽样技术来选择样本，确保样本具有代表性。
此外，还可以通过与全体人口进行比较来验证样本的代表性。
第二个问题是样本容量太小。
如果样本容量太小，研究结果可能不具备统计显著性。
为了解决这个问题，研究者可以使用统计学方法来计算所需的样本大小，以达到一定的置信度和效应大小。
此外，研究者还可以通过增加样本容量来提高统计显著性。
第三个问题是数据的缺失。
在研究中，数据可能由于各种原因而缺失，例如受访者未完全回答问题或由于设备故障而丢失。
为了解决这个问题，研究者可以使用适当的数据插补方法来填充缺失值。
有一些常用的插补方法，例如最大似然估计、多重插补和概率插补。
第四个问题是多重比较。
当研究者进行多个统计检验时，他们可能会遇到多重比较问题。
多重比较可能导致假阳性错误的增加。
为了解决这个问题，研究者可以使用适当的校正方法，如Bonferroni校正、False Discovery Rate校正或Benjamini-Hochberg过程来调整p值。
最后，一个常见的问题是相关性与因果性之间的混淆。
在统计学中，相关性仅仅描述了两个变量之间的关系，并不表示因果关系。
在撰写论文时，研究者应该小心使用正确的表述，避免将相关性误解为因果关系。
此外，如果研究目的是探讨因果关系，研究者可以使用其他设计，如实验设计或断点回归设计。
总的来说，统计学在撰写论文时常常涉及一些常见的问题。
通过正确处理样本选择偏倚、样本容量不足、数据缺失、多重比较和相关性与因果性之间的混淆等问题，研究者可以确保研究结果准确可靠，并为科学研究做出贡献。
毕业论文数据分析如何运用统计学方法对研究数据进行分析
毕业论文数据分析如何运用统计学方法对研究数据进行分析在毕业论文中，数据分析是一个重要的部分，它可以帮助研究者对所收集到的数据进行深入的研究和解读。
而统计学方法是进行数据分析的核心工具，通过运用统计学方法，可以有效地对研究数据进行分析，得出客观准确的结论，并为论文提供坚实的支持。
本文将介绍统计学中常用的几种数据分析方法，并探讨如何运用这些方法对研究数据进行分析。
一、描述统计分析描述统计分析是对研究数据进行总结、整理、描述和解读的方法。
它可以通过计算一些基本统计量，如均值、中位数、众数、标准差等来揭示数据的分布规律和变异程度。
此外，描述统计分析还可以通过制作表格、图表等形式来直观地展示数据，使得读者更加容易理解和对比不同数据之间的差异。
在毕业论文中，描述统计分析通常在研究数据的背景和特征描述部分进行应用，可以帮助读者对研究对象有一个整体的认识。
二、推断统计分析推断统计分析是通过从样本中得出结论来推断总体的一种方法。
它通过建立合适的假设、进行参数估计和假设检验来对研究数据进行分析。
在毕业论文中，推断统计分析常用于研究结果的验证和论证。
例如，研究者可以通过抽样调查的方式获得一个样本，并通过统计学方法对样本数据进行分析，从而得到关于总体的结论，并推断这一结论是否可以应用于整个总体。
通过推断统计分析，研究者可以对所研究的问题进行更深入的分析，并为研究结果的可靠性提供科学依据。
三、回归分析回归分析是通过建立数学模型，研究自变量和因变量之间的关系，从而进行预测、解释和控制的一种方法。
在毕业论文中，回归分析常用于研究数据的预测和影响因素的分析。
例如，在市场营销研究中，研究者可以通过回归分析来分析影响顾客购买决策的因素，并根据分析结果提出相应的营销策略。
回归分析可以帮助研究者深入理解数据背后的规律和影响因素，并为研究提供定量的预测和判断。
四、方差分析方差分析是一种用于比较两个或多个总体的均值差异是否显著的方法。
它通过将总体的差异分解成组内变异和组间变异来判断差异的显著性。
- 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)。
论文撰写中要注意的统计学问题（转）（一、均值的计算在处理数据时，经常会遇到对相同采样或相同实验条件下同一随机变量的多个不同取值进行统计处理的问题。
此时，往往我们会不假思索地直接给出算术平均值和标准差。
显然，这种做法是不严谨的。
这是因为作为描述随机变量总体大小特征的统计量有算术平均值、几何平均值和中位数等多个。
至于该采用哪种均值，不能根据主观意愿随意确定，而要根据随机变量的分布特征确定。
反映随机变量总体大小特征的统计量是数学期望，而在随机变量的分布服从正态分布时，其数学期望就是其算术平均值。
此时，可用算术平均值描述随机变量的大小特征；如果所研究的随机变量不服从正态分布，则算术平均值不能准确反映该变量的大小特征。
在这种情况下，可通过假设检验来判断随机变量是否服从对数正态分布。
如果服从对数正态分布，则几何平均值就是数学期望的值。
此时，就可以计算变量的几何平均值；如果随机变量既不服从正态分布也不服从对数正态分布，则按现有的数理统计学知识，尚无合适的统计量描述该变量的大小特征。
此时，可用中位数来描述变量的大小特征。
因此，我们不能在处理数据的时候一律采用算术平均值，而是要视数据的分布情况而定。
二、直线相关与回归分析这两种分析，说明的问题是不同的，既相互又联系。
在做实际分析的时候，应先做变量的散点图，确认由线性趋势后再进行统计分析。
一般先做相关分析，只有在相关分析有统计学意义的前提下，求回归方程才有实际意义。
一般来讲，有这么两个问题值得注意：定要把回归和相关的概念搞清楚，要做回归分析时，不需要报告相关系数；做相关分析的时候，不需要计算回归方程。
三、相关分析和回归分析之间的区别相关分析和回归分析是极为常用的2种数理统计方法，在环境科学及其它研究领域有着广泛的用途。
然而，由于这 2种数理统计方法在计算方面存在很多相似之处，因此在应用中我们很容易将二者混淆。
最常见的错误是，用回归分析的结果解释相关性问题。
例如，将“回归直线（曲线）图”称为“相关性图”或“相关关系图”；将回归直线的R2（拟合度，或称“可决系数”）错误地称为“相关系数”或“相关系数的平方”；根据回归分析的结果宣称2个变量之间存在正的或负的相关关系。
相关分析与回归分析均为研究 2个或多个变量间关联性的方法，但 2种方法存在本质的差别。
相关分析的目的在于检验两个随机变量的共变趋势（即共同变化的程度），回归分析的目的则在于试图用自变量来预测因变量的值。
实际上在相关分析中，两个变量必须都是随机变量，如果其中的一个变量不是随机变量，就不能进行相关分析。
而回归分析中，因变量肯定为随机变量，而自变量则可以是普通变量（有确定的取值）也可以是随机变量。
很显然，当自变量为普通变量的时候，这个时候你根本不可能回答相关性的问题；当两个变量均为随机变量的时候，鉴于两个随机变量客观上存在“相关性”问题，只是由于回归分析方法本身不能提供针对自变量和因变量之间相关关系的准确的检验手段，因此这又回到了问题二中所讲的，如果你要以预测为目的，就不要提相关系数；当你以探索两者的“共变趋势”为目的，就不要提回归方程。
回归分析中的R2在数学上恰好是Pearson积矩相关系数r的平方。
因此我们不能错误地理解R2的含义，认为R2就是“相关系数”或“相关系数的平方”。
这是因为，对于自变量是普通变量的时候, 2个变量之间的“相关性”概念根本不存在，又谈什么“相关系数”呢？四、相关分析中的问题相关分析中，我们很容易犯这么一个错误，那就是不考虑两个随机变量的分布，直接采用Pearson 积矩相关系数描述这 2个随机变量间的相关关系（此时描述的是线性相关关系）。
关于相关系数，除有 Pearson 积矩相关系数外，还有 Spearman 秩相关系数和 Kendall 秩相关系数等。
其中，Pearson积矩相关系数可用于描述 2个随机变量的线性相关程度，Spearman或Kendall 秩相关系数用来判断两个随机变量在二维和多维空间中是否具有某种共变趋势。
因此我们必须注意的是， Pearson 积矩相关系数的选择是由前提的，那就是2个随机变量均服从正态分布假设。
如果数据不服从正态分布，则不能计算 Pearson 积矩相关系数，这个时候，我们就因该选择 Spearman或 Kendall 秩相关系数。
两组以上的均值比较，不能采用 t检验进行均值之间的两两比较。
t 检验的时候，一定要注意其前提以及研究目的，否则，会得出错误的结论。
六、常用统计分析软件国际上已开发出的专门用于统计分析的商业软件很多，比较着名有SocialSciences) 、 SAS(Statistical AnalysisSystem)、BMDF 和STATISTICA 等。
其中，SPSS 是专门为社会科学领域的研究者设计的（但是，此软件在自然科学领域也得到广泛应用）； 学领域研究者编制的统计软件。
五、 t 检验 用于比较均值的 t 检验可以分成三类：第一类是针对单组设计定量资料的；第二类是针对配对设计定量 资料的；第三类则是针对成组设计定量资料的。
后两种设计类型的区别在于事先是否将两组研究对象按照 某一个或几个方面的特征相似配成对子。
无论哪种类型的t 检验，都必须在满足特定的前提条件下应用才 是合理的。
若是单组检验，必须给出一个标准值或总体均值，同时，提供一组定量的观测结果，应用 t 检验的前 提条件就是该组资料必须服从正态分布；若是配对设计，每对数据的差值必须服从正态分布；若是成组设 计，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。
之所以需要这些前提条件， 是因为必须在这样的前提下所计算出的 t 统计量才服从 t 分布。
t 检验是目前在科学研究中使用频率最高的一种假设检验方法。
t 检验方法简单，其结果便于解释。
简 单、熟悉加上外界的要求，促成了 t 检验的流行。
但是，由于我们对该方法理解得不全面，导致在应用过 程中出现不少问题，有些甚至是非常严重的错误，直接影响到结论的可靠性。
常见错误：不考虑 t 检验的应用前提，对两组的比较一律用 t 检验；将各种实验设计类型一律视为多个 单因素两水平设计，多次用 t 检验进行均值之间的两两比较。
以上两种情况，均不同程度地增加了得出错 误结论的风险。
而且，在实验因素的个数大于等于 2时，无法研究实验因素之间的交互作用的大小。
正确做法：当两样本均值比较时，如不满足正态分布和方差齐性，应采用非参检验方法（如秩检验）；因此我们必须注意，在使用 SPSS(Statistical Package forBMDPi 专门为生物学和医当然， excel 也能用于统计分析。
单击“工具”菜单中的“数据分析”命令可以浏览已有的分析工具。
如果在“工具”菜单上没有“数据分析”命令，应在“工具”菜单上运行“加载宏”命令，在“加载宏” 对话框中选择“分析工具库”。
DPS 其界面见附图。
其功能较为强大，除了拥有统计分析功能，如参数分析，非参分析等以外， 还专门针对一些专业编写了专业统计分析模块， 顾客满意指数模型（结构方程模型 ）、数学生态、生物测定、地理统计、遗传育种、生存分析、水文频率分 析、量表分析、质量控制图、ROC 曲线分析等内容。
有些不是统计分析的功能，如模糊数学方法、灰色系统可以找到。
皮尔逊积差相关系数与斯皮尔曼等级相关系 积差相关系数 编辑（Correlation coefficient ） 相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向， 个变量之间相关的程度。
着名统计学家卡尔•皮尔逊设计了统计指标一一相关系数。
同特征，其统计指标的名称有所不同。
如将反映两变量间线性相关关系的统计指标称 为相关系数（相关系数的平方称为判定系数），将反映两变量间曲线相关关系的统计 指标称为非线性相关系数、非线性判定系数。
将反映多元线性相关关系的统计指标称 为复相关系数、复判定系数等。
相关系数的值介于-1与+1之间，即-1 < r < +1。
其性质如下：* 当 r>0 时，表示两变量正相关， r<0 时，两变量为负相关。
* 当 |r|=1 时，表示两变量为完全线性相关，即为函数关系。
* 当 r=0 时，表示两变量间无线性相关关系。
*当Ov|r|v1时，表示两变量存在一定程度的线性相关。
且|r|越接近1,两变量间线性关系越密切；|r|越接近于0，表示两变量的线性相关越弱。
< |r|<1为高度线性相关。
在统计学中 ,变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种.在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量 ,其数值是连续不断的 ,相邻两个数值可作无限分割 ,即可 取无限个数值 .例如,生产零件的规格尺寸 ,人体测量的身高 ,体重 ,胸围等为连续变量 , 其数值只能用测量或计量的方法取得 . 反之 ,其数值只能用自然数或整数单位计算的则为离散变量.例如 ,企业个数 ,职工人数 ,设备台数等 ,只能按计量单位数计数 ,这种变量的数值一般用计数方法取得 .2 性质编辑符号 x 如果能够表示对象集合 S 中的任意元素，就是变量。
如果变量的域（即对象的集合S ）是离散的，该变量就是离散变量；如果它的域是连续的，它就是连续变量。
连续变量由于不能一一列举其变量值，只能采用组距式的分组方式，且相邻的组限必 须重叠。
如以总产值、商品销售额、劳动生产率、工资等为标志进行分组，就只能是 相邻组限重叠的组距式分组。
[1] 3 区分连续变量（ continuous variable ）与离散变量（ discrete variable ） [2] 的简单区分 方法 连续变量与离散变量的简单区别方法：连续变量时一直叠加上去的，增长量可以划分 为固定的单位，即：1,2,3……特别推荐一款国产软件 随机前沿面模型、 数据包络分析 （DEA ）、方法、各种类型的线性规划、非线性规划、层次分析法、BP 神经网络、径向基函数 （RBF ）等，在DPS 里面也但无法确切地表明两依据相关现象之间的不……；在百度贴吧中，用户首先要有1个粉丝，其后他才能有2,3……位粉丝。
而离散变量则是通过计数方式取得的，即是对所要统计的对象进行计数，增长量非固定的，如：一个地区的企业数目可以是今年只有一家，而第二年开了十家；一个企业的职工人数今年只有10 人，第二年一次招聘了20人等。
分类变量可分为无序变量和有序变量两类。
释义无序分类变量（unordered categorical variable ）是指所分类别或属性之间无程度和顺序的差别。
，它又可分为①二项分类，如性别（男、女），药物反应（阴性和阳性）等；②多项分类，如血型（0、A、B、AB ），职业（工、农、商、学、兵）等。