医学统计学思维导图

统计思维导图模板大纲

1. 抽样研究

   1. 总体（参数）

   2. 样本（统计量）

2. 资料类型

   1. 数值资料（定量资料）

   2. 等级资料（定性资料）(有序分类)（n≥3）

   3. 无序分类

      1. 二分类

         1. 性别，阳性/阴性

      2. 多分类

         1. 血型（ABO）

3. 统计描述

   1. 分布特征

      1. 直方图

      2. 频数图

   2. 数值变量

      1. 集中趋势

         1. 均数（正态分布）

            1. 样本均数X

         2. 几何均数G

         3. 中位数和百分数

   3. 分类变量

      1. 绝对数

      2. 离散趋势

         1. 按间距计算

            1. 四分位间距Q=P75-P25

            2. 极差R

         2. 按平均距离计算

            1. 总体方差Б2

               1. 样本方差S2

            2. 总体标准差δ

               1. 样本标准差S

      3. 相对数

         1. 率

            1. 率

         2. 构成比

         3. 相对比

4. 参数估计

   1. 抽样误差

      1. 样本统计量与参数之间的误差

   2. 标准误

      1. 样本统计量的标准差叫标准误

         1. 区别：标准误：1、反映统计量的变异；2、对总体均数可信区间进行统计推断

         2. 标准差：1、反映个体差异；2、医学参考值范围估计；3、计算标准误

   3. 总体均数估计

      1. 点估计

         1. 由样本统计量直接推断总体参数

         2. 缺点：未考虑抽样误差

      2. 区间估计

         1. 置信度

            1. 估计正确的概率（1-α），常取95或99％

         2. 置信区间CI

            1. 根据一定的置信度估计得到的区间

5. 设计类型

   1. 数值变量资料

      1. n=1

         1. 满足正态分布，方差齐

            1. 单样本t检验

         2. 不满足正态分布，方差不齐

            1. W秩和检验

      2. n=2

         1. 满足正态性，方差齐性

            1. 两独立样本t检验

               1. n≥50时，样本量足够大，则近似Z检验

         2. 满足正态分布，方差不齐

            1. 两独立样本校正t检验

         3. 不满足正态分布，方差不齐

            1. W秩和检验

      3. n≥3

         1. 整体分析

            1. 单因素方差分析

               1. 满足正态性且方差齐

            2. K--W检验/H检验

               1. 多重比较

                  1. SNK-q检验：任意两组进行比较

                  2. Dunett-t检验：多个实验组与一个对照组的比较

                  3. LSD-t检验：某1对或几对在专业上有特殊意义的组间比较

      4. 配对设计

         1. d（差值）

            1. 满足正态性

               1. 配对t检验

                  1. 因为最后是检验d=0或者≠，就类似于单样本t检验

            2. 不满足正态性

               1. 符号秩和检验

      5. 随机区组设计

         1. 满足正态性，方差齐

            1. 随机区组设计资料的方差分析（双因素方差分析）

               1. 如果拒绝H0，那么还要继续多重比较

         2. 不满足正态，方差不齐

            1. Friendman M秩和检验

               1. 如果拒绝H0，接受H1，还可以SNK检验进一步多重比较

      6. 析因设计资料方差分析

      7. 重复测量设计

         1. 考虑因素：时间因素、处理因素

   2. 分类变量资料

      1. 无序分类变量

         1. 卡方检验

            1. n≥40，T≥5

               1. 卡方检验

            2. n≥40,1≤T≤5

               1. 校正卡方检验

            3. n＜40，T＜1

               1. Fisher确切概率法

         2. 完全随机RxC表资料的卡方检验及多重比较

         3. 配对设计无序分类

            1. b+c≥40

               1. 配对卡方检验或Kappa检验

            2. b+c＜40

               1. 校正配对卡方检验或Kappa检验

         4. 随机区组设计

            1. Logistic回归模型

      2. 有序分类变量

         1. 两样本

            1. W秩和检验

         2. 三样本

            1. K-W检验或H检验

               1. 若拒绝H0，接受H1,则进行多种比较

         3. 配对分类变量的W秩和检验

         4. 随机区组设计FriedM秩和检验

6. 双变量相关与回归

   1. 相关分析

      1. 满足正态分布的定量资料

         1. 直线相关

      2. 不满足正态分析的定量资料或等级资料

         1. Spearman秩和检验

   2. 回归分析

      1. 回归分析

         1. 判断条件

            1. 直线回归模型建立