医学统计学总结_医学统计学重点总结

2020-02-26 其他工作总结 下载本文

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医学统计学总结

一、两组或多组计量资料的比较1.两组资料: 1)大样本资料或服从正态分布的小样本资料(1)若方差齐性,则作成组t检验(2)若方差不齐,则作t’检验或用成组的Wilcoxon秩和检验 2)小样本偏态分布资料,则用成组的Wilcoxon秩和检验 2.多组资料: 1)若大样本资料或服从正态分布,并且方差齐性,则作完全随机的方差分析。如果方差分析的统计检验为有统计学意义,则进一步作统计分析:选择合适的方法(如:LSD检验,Bonferroni检验等)进行两两比较。2)如果小样本的偏态分布资料或方差不齐,则作Kruskal Wallis的统计检验。如果Kruskal Wallis的统计检验为有统计学意义,则进一步作统计分析:选择合适的方法(如:用成组的Wilcoxon秩和检验,但用Bonferroni方法校正P值等)进行两两比较。

二、分类资料的统计分析1.单样本资料与总体比较 1)二分类资料:(1)小样本时:用二项分布进行确切概率法检验;(2)大样本时:用U检验。2)多分类资料:用Pearson c2检验(又称拟合优度检验)。2.四格表资料 1)n>40并且所以理论数大于5,则用Pearson c2 2)n>40并且所以理论数大于1并且至少存在一个理论数40并且理论数小于5的格子数行列表中格子总数的25%,则用Fisher’s 确切概率法检验 4.R×C表资料的统计分析 1)列变量为效应指标,并且为有序多分类变量,行变量为分组变量,则CMH c2或Kruskal Wallis的秩和检验 2)列变量为效应指标,并且为无序多分类变量,行变

量为有序多分类变量,作none zero correlation analysis的CMH c

23)列变量和行变量均为有序多分类变量,可以作Spearman相关分析 4)列变量和行变量均为无序多分类变量,(1)n>40并且理论数小于5的格子数行列表中格子总数的25%,则用Fisher’s 确切概率法检验

三、Poion分布资料1.单样本资料与总体比较: 1)观察值较小时:用确切概率法进行检验。2)观察值较大时:用正态近似的U检验。2.两个样本比较:用正态近似的U检验。配对设计或随机区组设计

四、两组或多组计量资料的比较 1.两组资料: 1)大样本资料或配对差值服从正态分布的小样本资料,作配对t检验 2)小样本并且差值呈偏态分布资料,则用Wilcoxon的符号配对秩检验 2.多组资料: 1)若大样本资料或残差服从正态分布,并且方差齐性,则作随机区组的方差分析。如果方差分析的统计检验为有统计学意义,则进一步作统计分析:选择合适的方法(如:LSD检验,Bonferroni检验等)进行两两比较。2)如果小样本时,差值呈偏态分布资料或方差不齐,则作Fredman的统计检验。如果Fredman的统计检验为有统计学意义,则进一步作统计分析:选择合适的方法(如:用Wilcoxon的符号配对秩检验,但用Bonferroni方法校正P值等)进行两两比较。

五、分类资料的统计分析1.四格表资料 1)b+c>40,则用McNemar配对c2检验或配对边际c2检验 2)b+c

六、两个变量之间的关联性分析 1.两个变量均为连续型变量 1)小样本并且两个变量服从双正态分布,则用Pearson相关系数做统计分析 2)大样本或两个变量不服

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