生物医学统计概论2

关于生物医学统计概论2的思维导图，汇总了比例推断、均值推断的知识，希望这份脑图会对你有所帮助。

生物医学统计概论

• unit4 比例推断
  • 从单个比例推断总体比例的置信区间
  • 比率的假设检验
    • 比较样本比率和总体比率是否相同： 单样本比率检验
    • 比较两样本比率是否相同， 以此来检验两总体间的差异： 两独立样本比率检验
    • python中的使用： statsmodels.stats.proportion.proportions_ztest statsmodels.stats.proportion.proportions_effectsize statsmodels.stats.power.zt_ind_solve_power
  • 卡方检验
    • 双向列联表：由两个二分类数据组合成的2*2列联表
    • 卡方值计算： 代表实际频数Ai和理论频数Ei之间的抽样误差
    • 用途
      • 拟合度检验
      • 独立性检验
      • 同质性测试
    • 要求
    • 效应量评估
      • Phi：只能2*2列联表
      • OR：只能2*2列联表
      • Cramer's V：可以r*c的表格
• unit3 均值推断
  • 方差分析
    • 概念
    • 单因素方差分析
      • 用于确定三个或以上 独立组的均值之间是 否存在统计显著性差异
      • 效应量=SS组间/SS总体
      • post hoc test：两两样本之间的多重比较/事后分析： 使用多个t检验进行后验测试
    • 双因素方差分析
      • 适用条件
      • 统计量计算
      • 单独效应 其他因素水平固定时，同一因素不同水平间的差别
      • 主效应 某一因素各水平间的平均差别
      • 交互作用 当因素的各个单独效应随另一因素变化而变化
    • 单因素重复测量方差分析
      • 适用条件
      • 统计量计算
    • 双因素重复测量方差分析
      • 适用条件
• 有关疾病统计的一些统计量
  • Ratio：比率A/B
  • Proportions：比值A/(A+B)
  • Prevalence: 流行率（患病率）特定时间段里有某种病的人的比例（静止的状态）=人口中的病例总数/人群总个体数
  • Incidence: 发病率 特定时间段内从没病到产生疾病的人的比例（动态变化）：“平均风险” = 新病例总数/总风险人群总人数
  • Odd ratio (OR) 胜算比/优势比/比值比
  • Risk ratio/ Relative risk (RR) 相对风险/风险比率
• 反复检验会引起误差概率升高
  • 对一组数据反复提取特征两两进行t检验/卡方检验，同时不犯第一类错误（假阳性）的概率为两者相乘，提高了犯第一类错误的概率。 故得到整体具有统计学意义后应进行卡方分割进行检验计算。
• 不同的列联表如何选择检验方法
• 对样本的要求
  • 独立性
  • 正态性
  • 方差齐性(Levene's test)