數(shù)據(jù)分析的統(tǒng)計(jì)方法選擇小結(jié)(編輯修改稿)
2025-08-15 17:47 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 ? 觀察值較大時(shí)：用正態(tài)近似的 U檢驗(yàn) ? 兩個(gè)樣本比較：用正態(tài)近似的 U檢驗(yàn) 配對設(shè)計(jì)或隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì) ? 兩組或多組計(jì)量資料的比較 ? 兩組資料 ? 大樣本資料或配對差值服從正態(tài)分布的小樣本資料，作配對 t檢驗(yàn) ? 小樣本并且差值呈偏態(tài)分布資料，則用 Wilcoxon的符號配對秩檢驗(yàn) 配對設(shè)計(jì)或隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì) ? 兩組或多組計(jì)量資料的比較 ? 多組資料 ? 若大樣本資料或殘差服從正態(tài)分布，并且方差齊性，則作隨機(jī)區(qū)組的方差分析。如果方差分析的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)為有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，則進(jìn)一步作統(tǒng)計(jì)分析：選擇合適的方法（如： LSD檢驗(yàn)， Bonferroni檢驗(yàn)等）進(jìn)行兩兩比較。 ? 如果小樣本時(shí)，差值呈偏態(tài)分布資料或方差不齊，則作Fredman的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。如果 Fredman的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)為有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，則進(jìn)一步作統(tǒng)計(jì)分析：選擇合適的方法（如：用 Wilcoxon的符號配對秩檢驗(yàn)，但用 Bonferroni方法校正 P值等）進(jìn)行兩兩比較。 配對設(shè)計(jì)或隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì) ? 分類資料的統(tǒng)計(jì)分析 ? 四格表資料 ? b+c40，則用 McNemar配對 ?2檢驗(yàn)或配對邊際 ?2檢驗(yàn) ? b+c?40，則用二項(xiàng)分布確切概率法檢驗(yàn) ? C C表資料 ? 配對比較：用 McNemar配對 ?2檢驗(yàn)或配對邊際 ?2檢驗(yàn) ? b+c?40，則用二項(xiàng)分布確切概率法檢驗(yàn) 變量之間的關(guān)聯(lián)性分析 ? 兩個(gè)變量之間的關(guān)聯(lián)性分析 ? 兩個(gè)變量均為連續(xù)型變量 ? 小樣本并且兩個(gè)變量服從雙正態(tài)分布，則用 Pearson相關(guān)系數(shù)做統(tǒng)計(jì)分析 ? 大樣本或兩個(gè)變量不服從雙正態(tài)分布，則用 Spearman相關(guān)系數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析 ? 兩個(gè)變量均為有序分類變量： 可以用 Spear
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