导图社区 统计学结构性分析(12.16定稿)
基于第七、八版统计学教材和复旦赵耐青版统计学教材,对统计学方法进行系统梳理,包含定量资料、等级资料、无序分类资料、多变量资料等。
如果根据研究数据选择恰当的分析方法,卫生统计学是研究居民健康状况以及卫生服务领域中数据的收集、整理和分析的科学。它利用统计学的原理和方法,对卫生数据进行深入挖掘,以揭示健康问题的本质和规律。
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第14章DNA的生物合成读书笔记
数据
定量资料
单样本与总体比较
单样本分类资料
样本率与总体率
np(1-p)>5
正态近似法(单样本z检验)
n过小,p或(1-p)接近0
直接计算概率法
平均事件发生数
poisson分布
μ>30
正态近似法
单样本定量资料
分布未知
二项分布检验
对称或近似对称
wilcoxon符号秩和检验
正态或非正态大样本
单样本t检验
单样本z检验(n>50)
两独立样本定量资料
正态性检验: Shapiro-Wilk正态性检验 偏度和峰度联合检验
正态
方差齐性检验
方差齐
Z检验(大样本)
成组t检验
完全随机设计方差分析
F=t²
方差不齐
样本量相同且很大
数据变换
t'检验
非参数检验
非正态
大样本
小样本
wilcoxon秩和检验(Mann-Whitney U检验)
X1和X2>30
确切概率法
反应变量为生存时间且含有截尾数据(生存分析)
log-rank检验
多组独立定量资料
完全随机设计
正态性检验
Bartlett卡方检验或Levene检验法
多重分析
SNK-q检验
多组之间全面比较
LSD-t检验
专业意义组组间比较
易犯一类错误
Dunnett-t法
多个实验组与同一对照组比较
组数多可用
Bonferroni法
调整检验水准
易犯二类错误 组数少可用
Kruskal-Wallis检验 H检验
重复测量设计
单样本重复测量资料方差分析
成组重复测量资料方差分析
配伍区组设计资料
配对设计资料
配对t检验
双向方差分析(ANOVA)
蒙特卡罗模拟参数推断方法
数据转换法
对数变换
平方根反正弦变换
平方根变换
非参数方法
Wilcoxon符号秩和检验
查表法
随机区组设计
独立、正态、方差齐
满足
随机区组设计方差分析
不满足
Friedman秩和检验 M检验
等级资料
双向无序
多个样本率/构成比比较
X²检验
两个分类变量有无关联性以及关联密切程度
X²检验+pearson列联系数
单向有序
两独立样本有序资料
分组有序,指标无序
分组无序,指标有序
配对
统计量T
非配对
统计量W
多个独立样本
Kruskal-Wallis 检验
Nemenyi法
Wilcoxon秩和检验
Tukey检验
统计量H(服从X²分布)
Friedman秩和检验
双向有序(属性相同)
两个有序分类变量的一致性
Kappa一致性检验
双向有序(属性不同)
两变量间有无差别
相关关系
相关性分析
Spearman秩相关分析
Τ(套)
γ(gamma)
线性变化趋势
线性趋势检验
无序分类资料
目的
总体分布是否符合理论分布
拟合优度检验
组间总体率或构成比是否相同
两个率
总体与样本
二项分布资料
正态近似法(Z检验)
poisson分布资料
两样本
配对设计
配对四格表(McNemar检验)(校正或非校正)
配对RXR表
配对设计地直接计算概率法
pearson X²检验
两样本u检验(大样本)
x²=Z²
Fisher确切概率法
多个率或构成比
率的多重比较(X²分割)
率的两两比较
共用对照比较
Fish精确概率法
有无关联性
四格表关联性分析(独立性检验)
Pearson列联系数
相关系数
cramer V
φ
X²
λ
Q系数
多变量资料
双变量
线性相关
x、y二元正态分布
pearson积矩相关分析
直线相关系数r
x、y不服从二元正态分布
Spearman等级相关rs
Kendall秩相关分析
线性回归
Y服从正态分布,X为控制变量
Ⅰ型回归分析
Y服从正态分布,X为随机变量(二元正态分布)
Ⅱ型回归分析
曲线回归
指数曲线回归分析
幂曲线回归分析
对数曲线回归分析
两分类变量(至少一个为无序分类)
列联系数rn
两等级变量
gamma系数
两次研究一致性
Kappa检验
多变量
多元相关分析
R*C资料相关关系
Cramer修正列联系数
多元回归分析
散点图-图示法检验正态性和方差齐性
双侧检验
F检验(正态分布)
两样本及多样本
BartlettX²检验(正态分布)
Levene检验( 不依赖分布)