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这是一个研究目的的思维导图,介绍了比较优势、相关性、回归关系、三个方面的内容,供大家学习参考,有需要的小伙伴可以收藏喔。
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研究目的
比较优劣
定量资料
一组样本
正态
单样本t检验
非正态
符号秩和检验(对总体中位数的估计)
两组
完全随机设计
方差齐
两样本t检验(t^2=F)
方差不齐
t'检验
Wilxocon秩和检验
大样本
z检验
配对设计
差值正态
配对t检验
差值非正态
符号秩和检验
多组
正态、方差齐
方差分析
两两比较
SNK法
Dunnet法(其他组和对照组比较)
Bonferroni法(调整α水平)
非正态或方差不齐
kruskal-wallis 检验
随机区组设计
双向方差分析(two-way ANOVA)
Friedman检验
定性资料
双向无序
成组设计
n≥40且T≥5
2×2卡方检验(不校正)
n≥40且1≤T<5
2×2卡方检验(校正)
n<40或T<1
确切概率法
b+c≥40
配对卡方检验(不校正)
b+c≤40
配对卡方检验(校正)
1≤T<5的格数未超过1/5且没有T<1
独立R×C卡方检验
其他
配对R×C卡方检验
单向有序
分组有序,指标无序
R×C卡方检验
分组无序,指标有序
独立
wilcoxon秩和检验
配对
kruskal-wallis检验
双向有序
属性相同
Kappa一致性检验
属性不同
研究有无差异
秩和检验
相关关系
Spearman秩相关系数或Pearson积矩相关系数
线性趋势
线性趋势检验
相关性
Pearson积矩相关系数
Spearman秩相关系数
一个为等级资料
两个等级资料
Gamma法
非等级资料
独立卡方检验,计算列联系数
回归关系
反应变量为定量资料
两个变量
简单线性回归
多个变量
多重线性回归
反应变量为分类资料
logistic回归
时间,结局分析
单因素
生存分析
多因素
Cox回归分析