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时间:2018-08-08
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1、医学统计学统计分析方法一.T检验二.F检验(方差分析)三.X2检验(卡方检验)四.非参数检验(秩和检验)五.回归分析六.生存分析一T检验1.单样本t检验(样本均数与总体均数比较t检验)2.配对样本t检验(配对资料)3.两样本t检验(成组t检验)完全随机设计4.近似t检验(两小样本均数两总体方差不等)5.数据转换(对数转换:几何均数t检验,平方根转换,平方根反正弦,倒数变换)二F检验(方差分析)1.两样本方差比较的F检验:Levene检验2.多个样本方差比较(也适用于两样本)Bartlett检验(正态资料)Leve
2、ne检验(可不具正态)完全随机设计资料的方差分析:正态+方差齐:单因素方差分析(onefactorANOVA)和单向分类的方差分析(onewayANOVA)或成组t检验非正态或方差不齐:变量变换后采用单向分类方差分析或Kruskal-WillsH检验随机区组设计资料的方差分析正态+方差齐:双向分类的方差分析或配对t检验非正态或方差不齐:变量变换后采用双向分类的方差分析或FriedmanM检验拉丁方设计资料:三向多个样本均数间的多重比较①LSD-t检验(最小显著差异t检验)②Dunnet-t检验③SNK-q检验(多
3、个样本均数两两的全面比较)3.多因素方差分析4.重复测量设计方差分析5.协方差分析(将线性回归分析与方差分析结合)三X2检验(卡方检验)1.四格表的X2检验2.配对四格表的X2检验3.四格表资料的Fisher确切概率法4.行×列表X2检验(多个样本率样本构成比双向无序分类资料的关联性检验)1.多个样本率的多重比较(X2分割法)R×C表资料分类及检验方法的运用1.双向无序:X2检验(样本率构成比)2.单向有序:分组变量有序,指标变量无序:X2检验(分析不同年龄组各种传染病的构成)。分组无序,指标有序:秩转换的非参数
4、检验(疗效按等级分组)3.双向有序:一致性检验或Kappa检验4.双向有序属性不同:非参数检验,等级分析,线性趋势检验四非参数检验(秩和检验)1.符合秩和检验(配对资料Wilcoxon符号秩和检验)配对样本差值的中位数是否为0或单个样本中位数与总体样本中位数2.两样本秩和检验(两个独立样本Wilcoxon秩和检验)两个样本是否来自同一总体(两个总体分布位置是否有差别)T值3.多个独立样本比较的KruskalWallisH检验(多个样本是否来自同一总体)H值进一步两两比较:Nemenyi法检验4.随机区组设计多个样
5、本比较FriedmanM检验M值进一步两两比较:q检验五回归分析1.双变量回归(1)直线回归与直线相关线性相关关系:pwcorr变量名1变量名2…变量名m,sig线性回归:reg回归方程假设检验:方差分析与t检验相关系数的假设检验::计算r后进行t检验(2)秩相关(等级相关)秩和相关分析:spearman 变量1 变量2Spearman秩相关rs相同秩较多时rs的校正①加权直线回归②两条直线回归直线的比较③曲线拟合2.多元线性回归分析多元线性回归分析:regress+多个因素coef(回归系数)3.Logisti
6、c回归分析(二分类资料)成组资料:logistic回归logistic回归:logistic因变量变量1变量2…变量mOR配对资料:条件logistic回归条件logistic回归:clogit因变量变量1变量2…变量m,strata(配对编号变量)[or]有序logistic回归:多分类logistic回归(无序)六生存分析1.描述分析乘积极限法(Kaplan-Meier法)1.比较分析Log-lank检验与Breslow检验2.影响因素分析半参数法:cox回归coxHazRatio(相对风险度)RR七meta
7、分析:ORRRRD:(差值的区间与0比较)OR/RR:(定性资料)区间与1比较。若1不在区间内,则有意义。若1在区间内,则无意义。Q:定量资料重点问题讨论:可信区间:指从固定样本含量的已知总体中进行重复随机抽样试验,根据每个样本可算得一个可信区间,则平均有1-α的可信区间包含了总体参数,而不是总体参数落在该范围的可能性为1-α。按预先给定概率所确定未知参数μ的可能范围。即是当α=0.05时,95%CI估计正确的概率为0.95,估计错误的概率为0.05.有95%的可能性包含了总体均数。为总体均数的可能范围(总体的区
8、间估计)总体标准差未知:按t总体标准差已知或未知但例数大于60按u算标准误参考值范围:个体值波动范围算:标准差正态分布Z=(X-μ)/Σ附录:stata软件术语Summarize一般描述(例数均数标准差最大值最小值)如果+detail(百分位数偏度系数峰度系数)Variable变量例数obsmean均数std.Err标准误95%conf.Interval95%置信区间St
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