研究目的
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研究目的思维导图模板大纲
计量资料-定量资料
参数检验(正态and方差齐)
t检验(2组)
独立样本t检验
配对t检验
正态性检验与方差齐性检验
方差分析(多组)
完全随机设计资料的方差分析
随机区组设计资料的方差分析
多均数间的两两比较
其他常见设计资料的方差分析(交叉设计、析因设计、重复测量资料)
秩和检验(非正态|方差不齐)
计数资料-定性资料-无序分类变量
秩和检验(等级资料)
Mann-Whitney U检验(2组独立)
Wilcoxon秩和检验(2组配对)
Kruskal-Wallis秩和检验(多组独立)
Friedman M检验(多组配对)
卡方检验(非等级资料)
独立样本卡方检验
配对样本卡方检验(McNemar)
拟合优度的卡方检验
率的线性趋势卡方检验
四个表的Fisher确切概率法(n<40|T<5)
生存资料
生存分析
K-M法(未分组资料)
寿命表法(分组资料)
生存曲线的比较(Log-rank检验)
计量资料-定量资料
直线相关
Pearson相关
简单线性回归
计数资料-定性资料-无序分类变量
卡方检验
只能分析相关的统计学意义,不能反映关联强度。
常常联合Cramer'sV检验提示关联强度
Fisher精确检验
可以用于检验任何R*C数据之间的相关关系,但最常用于分析2*2数据
更适合分析小样本数据
只能分析相关的统计学意义,不能反映关联强度。
等级资料-半定量资料-有序分类变量
可认为是定距变量
定义:比如测量满意度(从“完全同意”到“完全不同意”5个类别)就是一个定距变量,可以用1-5为各类别赋值,即1 =完全同意、2 =同意、3 =一般、4 =不同意、5 =完全不同意。
Mantel-Haenszel趋势检验/Mantel-Haensze卡方检验/Mantel-Haensze趋势卡方检验
不能认为是定距变量
定义:比如军衔的类别(:少将、中将、上将、大将等)之间就不是等距的,就不能赋值后对数值进行分析(只能对类别进行分析)
Spearman相关/Spearman秩相关
Kendall"s tau相关系数(与Spearman相关应用范围基本一致)
均为二分类变量
区分自变量和因变量
相对风险(RR值)
比值比(OR值)
不区分自变量和因变量
卡方检验和Phi (φ)系数
Fisher精确检验
二分类变量VS连续变量
Point-biserial相关
该检验是Pearson相关的一种特殊形式
二分类变量VS有序分类变量
有序分类变量是因变量
有序Logistic回归
二分类变量是因变量
Cochran-Armitage 检验/Cochran-Armitage 趋势检验
不区分自变量和因变量
Biserial秩相关/Somers' d检验
有序分类变量VS连续变量
Spearman相关
没有适用于分析有序分类变量和连续变量相关性的检验方法,我们需要将连续变量视为有序分类变量进行检验,即分析两个有序分类变量之间的关系。
计量资料-定量资料
简单线性回归
多重线性回归
计数资料-定性资料-无序分类变量
Logistic回归
等级资料-半定量资料-有序分类变量
Cox回归
ROC曲线
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