統(tǒng)計學傻瓜指南

統(tǒng)計學傻瓜指南！Dr.Hamda

Qotba,B.Med.Sc,M.D,ABCM翻譯：acred（DXY）1定義統(tǒng)計學是搜集、整理、總結、分析數(shù)據(jù)以及依據(jù)數(shù)據(jù)進行推斷的科學統(tǒng)計描述，包括搜集數(shù)據(jù)、整理數(shù)據(jù)、總結數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)以及將數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出來統(tǒng)計推斷，包括進行推測、假設檢驗、確定關系然后作出預測2變量定量的(Quantitative)離散的(Discrete)連續(xù)的(Continuous)定性的(Qualitative)有序的(Ordinal)分類的(Categorical)3參數(shù)檢驗與非參數(shù)檢驗參數(shù)檢驗：需要知道樣本統(tǒng)計量的分布才能作出決斷非參數(shù)檢驗：不需要知道樣本統(tǒng)計量的分布就可以作出決斷4t-檢驗在樣本中比較連續(xù)變量的平均數(shù)，以檢驗兩個均值之間的差異是否大于能被機遇所解釋的差異

均值有差異，概率是多少？5應用條件觀測值（變量）相互獨立從正態(tài)分布的總體中抽樣得到樣本量<30；如果>30，則使用正態(tài)曲線的z檢驗（二項檢驗，binomialtest）6t-檢驗的類型單樣本t檢驗：某個變量的樣本均數(shù)與給定總體的已知均數(shù)相比，其差異是否有意義非配對或獨立t檢驗：檢驗由兩個獨立樣本估計的總體均數(shù)之間的差異是否有意義（如男性群體和女性群體）配對t檢驗：檢驗由相關樣本估計的總體均數(shù)之間的差異是否有意義（如給同一組病人施加處理前后，測量值的均數(shù)）7χ2檢驗用來檢驗定性變量間關聯(lián)的強度用于分類數(shù)據(jù)8應用條件數(shù)據(jù)應以頻數(shù)的形式呈現(xiàn)被觀察的病例總數(shù)應大于20任一類別或單元格內的理論頻數(shù)應>5（當任一單元格觀測頻數(shù)<5：yate’s

校正）或（當任一單元格理論頻數(shù)<5：fisher精確概率）相比較的組別應大致相似9相關與回歸研究兩個或兩個以上變量之間關聯(lián)的強度以及函數(shù)關系的方法10相關指明變量間關聯(lián)的強度r=+1r=-1r=0曲線11回歸揭示一個因變量與一個或多個自變量間數(shù)學關系的方法簡單線性回歸和多重回歸適用于連續(xù)變量如血壓、體重Logistic回歸適用于二值響應，如生/死12測量值若為參數(shù)Pearson相關系數(shù)連續(xù)變量線性關系若為非參數(shù)Spearman等級相關兩個均為連續(xù)變量Kendall等級相關(Kendall’sτ)

兩個均為有序變量或一個有序另一個連續(xù)13方差分析（ANOVA）用來揭示作用于一個因變量的幾個分類自變量（稱為因素）的主效應和交互效應14方差分析的類型單因素方差分析(One-wayANOVA)：檢驗一個因變量在一個分類自變量兩組、三組或多組類別間的差異15兩因素方差分析(Two-wayANOVA)：分析一個因變量在兩個自變量所形成的組間的差異，其中一個自變量可看作處理變量多因素方差分析*(n-wayANOVA)：簡言之，多因素方差分析處理多個自變量。應當注意，自變量的個數(shù)越多，可能的交互作用的數(shù)量也隨之增多16如何選擇恰當?shù)慕y(tǒng)計檢驗方法變量類型定量的（血壓）定性的（性別）所研究問題的類型關聯(lián)比較危險因素數(shù)據(jù)的構成獨立的配對的匹配的17所研究的中心問題

兩變量（因變量，自變量）之間的聯(lián)系變量類型檢驗方法因變量自變量分類分類χ2分類定量Logistic回歸定量分類2個結局：T檢驗3個以上結局：方差分析定量定量Spearman相關線性回歸18變量間比較（差異）變量自變量的個數(shù)2組配對數(shù)據(jù)>2組定量T檢驗配對T檢驗方差分析有序Mann-WhitneyWilcoxonKruskal-wallis分類χ2*McNemarχ2*有1個單元格理論頻數(shù)<5，用fisher精確概率法有1個單元格觀測頻數(shù)<5，用yate’s