数据分析的方法选择

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1、完全随机分组设计的资料目录完全随机分组设计的资料1一、两组或多组计量资料的比较21.两组资料：22.多组资料：2二、分类资料的统计分析31.单样本资料与总体比较32.四格表资料33.2×C表资料的统计分析44.R×C表资料的统计分析4三、Poisson分布资料51.单样本资料与总体比较：52.两个样本比较：用正态近似的U检验。5配对设计或随机区组设计5四、两组或多组计量资料的比较51.两组资料：62.多组资料：6五、分类资料的统计分析61.四格表资料62.C×C表资料：7变量之间的关联性分析7六、两个变量之间的关联性分析71.两

2、个变量均为连续型变量72.两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73.一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7七、回归分析71.直线回归：72.多重线性回归：83.二分类的Logistic回归：84.有序多分类有序的Logistic回归：95.无序多分类有序的Logistic回归：9八、生存分析资：101.用Kaplan-Meier方法估计生存曲线102.大样本时，可以寿命表方法估计103.单因素可以用Log－rank比较两条或多条生存曲线104.

3、多个因素时，可以作多重的Cox回归10            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

4、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KruskalWallis的统计检验。如果KruskalWallis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 

5、           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Pearsonc2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Pearsonc2            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

6、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CMHc2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Pearsonc2            (2)n￡40或理

7、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CMHc2或KruskalWallis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nonezerocorrelationanalysis的CMHc2            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        

8、    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Pearsonc2            (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