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数据分析的统计方法选择

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发表于 2012-9-29 09:31:55 | 显示全部楼层 |阅读模式
这真心不是原创,文章的出处也真心记不起来了,算是转载,忘了出处的转载,有用得着的筒子记得心里默默的感激一下原作者。
                             完全随机分组设计的资料
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并且理论数大于5,则用Pearson c2;
   2)n>40并且理论数大于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&pound;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&pound;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 c2Kruskal 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 analysisCMH 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&pound;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
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。


转自R语言论坛
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