统计方法选用手册
四年级 其它 3117字 145人浏览 cdljl1111

统计方法选用手册

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<5,则用校正 c2或用Fisher ’s 确切概率法检验

3)n £40或存在理论数<1,则用Fisher ’s 检验

3. 2×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,则行评分的CMH c2或成组的Wilcoxon 秩和检验

2) 列变量为效应指标并且为二分类,列变量为有序多分类变量,则用趋势c2检验

3) 行变量和列变量均为无序分类变量

(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Pearson c2

(2)n£40或理论数小于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 c2

3) 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Pearson c2

(2)n£40或理论数小于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

三、 Poisson 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£40,则用二项分布确切概率法检验

2.C ×C 表资料:

1) 配对比较:用McNemar 配对 c2检验或配对边际c2检验

2) 一致性问题(Agreement ):用Kap 检验

变量之间的关联性分析

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从双正态分布,则用Spearman 相关系数进行统计分析

2. 两个变量均为有序分类变量,可以用Spearman 相关系数进行统计分析

3. 一个变量为有序分类变量,另一个变量为连续型变量,可以用Spearman 相关系数进行统计分析

七、回归分析

1. 直线回归:如果回归分析中的残差服从正态分布(大样本时无需正态性),残差与自变量无趋势变化,则直线回归(单个自变量的线性回归,称为简单回归),否则应作适当的变换,使其满足上述条件。

2. 多重线性回归:应变量(Y )为连续型变量(即计量资料),自变量(X1,X2,…,Xp )可以为连续型变量、有序分类变量或二分类变量。如果回归分析中的残差服从正态分布(大样本时无需正态性),残差与自变量无趋势变化,可以作多重线性回归。

1) 观察性研究:可以用逐步线性回归寻找(拟)主要的影响因素

2) 实验性研究:在保持主要研究因素变量(干预变量)外,可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量,以校正这些混杂因素对结果的混杂作用

3. 二分类的Logistic 回归:应变量为二分类变量,自变量(X1,X2,…,Xp )可以为连续型

变量、有序分类变量或二分类变量。

1) 非配对的情况:用非条件Logistic 回归

(1)观察性研究:可以用逐步线性回归寻找(拟)主要的影响因素

(2)实验性研究:在保持主要研究因素变量(干预变量)外,可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量,以校正这些混杂因素对结果的混杂作用

2) 配对的情况:用条件Logistic 回归

(1)观察性研究:可以用逐步线性回归寻找(拟)主要的影响因素

(2)实验性研究:在保持主要研究因素变量(干预变量)外,可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量,以校正这些混杂因素对结果的混杂作用

4. 有序多分类有序的Logistic 回归:应变量为有序多分类变量,自变量(X1,X2,…,Xp )可以为连续型变量、有序分类变量或二分类变量。

1) 观察性研究:可以用逐步线性回归寻找(拟)主要的影响因素

2) 实验性研究:在保持主要研究因素变量(干预变量)外,可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量,以校正这些混杂因素对结果的混杂作用

5. 无序多分类有序的Logistic 回归:应变量为无序多分类变量,自变量(X1,X2,…,Xp )可以为连续型变量、有序分类变量或二分类变量。

1) 观察性研究:可以用逐步线性回归寻找(拟)主要的影响因素

2) 实验性研究:在保持主要研究因素变量(干预变量)外,可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量,以校正这些混杂因素对结果的混杂作用

八、生存分析资:要求资料记录结局和结局发生的时间(如;死亡和死亡发生的时间)

1. 用Kaplan-Meier 方法估计生存曲线

2. 大样本时,可以寿命表方法估计

3. 单因素可以用Log -rank 比较两条或多条生存曲线

4. 多个因素时,可以作多重的Cox 回归

1) 观察性研究:可以用逐步线性回归寻找(拟)主要的影响因素

2) 实验性研究:在保持主要研究因素变量(干预变量)外,可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量,以校正这些混杂因素对结果的混杂作用