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统计中经常会用到各种检验,如何知道何时用什么检验呢,根据结合自己的工作来说一说:
t检验有单样本t检验,配对t检验和两样本t检验。单样本t检验:是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较,来观察此组样本与总体的差异性。配对t检验:是采用配对设计方法观察以下几种情形,1,两个同质受试对象分别接受两种不同的处理;2,同一受试对象接受两种不同的处理;3,同一受试对象处理前后。
u检验:t检验和就是统计量为t,u的假设检验,两者均是常见的假设检验方法。当样本含量n较大时,样本均数符合正态分布,故可用u检验进行分析。当样本含量n小时,若观察值x符合正态分布,则用t检验(因此时样本均数符合t分布),当x为未知分布时应采用秩和检验。F检验又叫方差齐性检验。在两样本t检验中要用到F检验。从两研究总体中随机抽取样本,要对这两个样本进行比较的时候,首先要判断两总体方差是否相同,即方差齐性。若两总体方差相等,则直接用t检验,若不等,可采用t'检验或变量变换或秩和检验等方法。其中要判断两总体方差是否相等,就可以用F检验。
简单的说就是检验两个样本的方差是否有显著性差异这是选择何种T检验(等方差双样本检验,异方差双样本检验)的前提条件。用途:用于完全随机设计的多个样本均数间的比较,其统计推断是推断各样本所代表的各总体均数是否相等。完全随机设计(
去百度文库,查看完整内容>内容来自用户:苟烨涛统计中经常会用到各种检验,如何知道何时用什么检验呢,根据结合自己的工作来说一说:t检验有单样本t检验,配对t检验和两样本t检验。
单样本t检验:是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较,来观察此组样本与总体的差异性。配对t检验:是采用配对设计方法观察以下几种情形,1,两个同质受试对象分别接受两种不同的处理;2,同一受试对象接受两种不同的处理;3,同一受试对象处理前后。
u检验:t检验和就是统计量为t,u的假设检验,两者均是常见的假设检验方法。当样本含量n较大时,样本均数符合正态分布,故可用u检验进行分析。
当样本含量n小时,若观察值x符合正态分布,则用t检验(因此时样本均数符合t分布),当x为未知分布时应采用秩和检验。F检验又叫方差齐性检验。
在两样本t检验中要用到F检验。从两研究总体中随机抽取样本,要对这两个样本进行比较的时候,首先要判断两总体方差是否相同,即方差齐性。
若两总体方差相等,则直接用t检验,若不等,可采用t'检验或变量变换或秩和检验等方法。其中要判断两总体方差是否相等,就可以用F检验。
简单的说就是检验两个样本的方差是否有显著性差异这是选择何种T检验(等方差双样本检验,异方差双样本检验)的前提条件。用途:用于完全随机设计的多个样本均数间的比较,其统计推断是推断各样本所代表的各总体均数是否相等。
完全随机设计(。
统计方法有: 1、计量资料的统计方法 分析计量资料的统计分析方法可分为参数检验法和非参数检验法。
参数检验法主要为t检验和 方差分析(ANOVN,即F检验)等,两组间均数比较时常用t检验和u检验,两组以上均数比较时常用方差分析;非参数检验法主要包括秩和检验等。t检验可分为单组设计资料的t检验、配对设计资料的t检验和成组设计资料的t检验;当两个小 样本比较时要求两 总体分布为 正态分布且方差齐性,若不能满足以上要求,宜用t 检验或非参数方法( 秩和检验)。
方差分析可用于两个以上 样本均数的比较,应用该方法时,要求各个样本是相互独立的随机样本,各样本来自正态总体且各处理组总体方差齐性。根据设计类型不同,方差分析中又包含了多种不同的方法。
对于 定量资料,应根据所采用的设计类型、资料所具备的条件和分析目的,选用合适的统计分析方法,不应盲目套用t检验和 单因素方差分析。 2、计数资料的统计方法 计数资料的统计方法主要针对四格表和R*C表利用检验进行分析。
检验或u检验,若不能满足 检验:当计数资料呈配对设计时,获得的四格表为配对四格表,其用到的检验公式和校正公式可参考书籍。 R*C表可以分为双向无序,单向有序、双向有序属性相同和双向有序属性不同四类,不同类的行列表根据其研究目的,其选择的方法也不一样。
3、等级资料的统计方法 等级资料(有序变量)是对性质和类别的等级进行分组,再清点每组观察单位个数所得到的资料。在临床医学资料中,常遇到一些定性指标,如临床疗效的评价、疾病的临床分期、病症严重程度的临床分级等,对这些指标常采用分成若干个等级然后分类计数的办法来解决它的量化问题,这样的资料统计上称为等级资料。
统计方法的选择: 统计资料丰富且错综复杂,要想做到合理选用统计分析方法并非易事。对于同一 个资料,若选择不同的统计分析方法处理,有时其结论是截然不同的。
正确选择统计方法的依据是: ①根据研究的目的,明确研究试验设计类型、研究因素与水平数; ②确定数据特征(是否正态分布等)和样本量大小; ③ 正确判断统计资料所对应的类型(计量、计数和等级资料),同时应根据统计方法的适宜条件进行正确的统计量值计算; 最后,还要根据专业知识与资料的实际情况,结合统计学原则,灵活地选择统计分析方法。
通过样本统计量得出的差异判断总体参数之间是否存在差异.对于平均数的显著性检验,总体正态,总体方差已知时,用Z检验.总体方差未知时用t检验,对于平均数差异的显著性检验,总体正态,总体方差已知时,用Z检验.总体方差未知时用t检验,但在总体方差非齐性,且样本独立,样本数不同时,用t'检验.对于非正态分布,且样本数大于30的用Z'检验.对于样本方差与总体差异检验用卡方分布,对于两样本方差间的差异显著性用F检验.对于多个统计量的差异检验如果满足方差分析条件的用方差分析.其它对于不满足参数检验的用非参检验.卡方检验一般都是处理实际观察频数与理论频数分布是否一致。
统计学假设检验主要有T检验、Z检验两种方法,具体内容是:
1、T检验,亦称student t检验(Student's t test),主要用于样本含量较小(例如n<30),总体标准差σ未知的正态分布资料。
2、z检验(U检验),是一般用于大样本(即样本容量大于30)平均值差异性检验的方法。它是用标准正态分布的理论来推断差异发生的概率,从而比较两个平均数的差异是否显著。
除以上两种主要方法外,还有F检验和卡方检验。
分析计量资料的统计分析方法可分为参数检验法和非参数检验法。
参数检验法主要为t检验和方差分析(ANOVN,即F检验)等,两组间均数比较时常用t检验和u检验,两组以上均数比较时常用方差分析;非参数检验法主要包括秩和检验等。t检验可分为单组设计资料的t检验、配对设计资料的t检验和成组设计资料的t检验;当两个小样本比较时要求两总体分布为正态分布且方差齐性,若不能满足以上要求,宜用t 检验或非参数方法(秩和检验)。
方差分析可用于两个以上样本均数的比较,应用该方法时,要求各个样本是相互独立的随机样本,各样本来自正态总体且各处理组总体方差齐性。根据设计类型不同,方差分析中又包含了多种不同的方法。对于定量资料,应根据所采用的设计类型、资料所具备的条件和分析目的,选用合适的统计分析方法,不应盲目套用t检验和单因素方差分析。
统计学的基本研究方法有5种。
大量观察法这是统计活动过程中搜集数据资料阶段(即统计调查阶段)的基本方法:即要对所研究现象总体中的足够多数的个体进行观察和研究,以期认识具有规律性的总体数量特征。大量观察法的数理依据是大数定律,大数定律是指虽然每个个体受偶然因素的影响作用不同而在数量上几存有差异,但对总体而言可以相互抵消而呈现出稳定的规律性,因此只有对足够多数的个体进行观察,观察值的综合结果才会趋向稳定,建立在大量观察法基础上的数据资料才会给出一般的结论。
统计学的各种调查方法都属于大量观察法。统计分组法由于所研究现象本身的复杂性、差异性及多层次性,需要我们对所研究现象进行分组或分类研究,以期在同质的基础上探求不同组或类之间的差异性。
统计分组在整个统计活动过程中都占有重要地位,在统计调查阶段可通过统计分组法来搜集不同类的资料,并可使抽样调查的样本代表性得以提高(即分层抽样方式);在统计整理阶段可以通过统计分组法使各种数据资料得到分门别类的加工处理和储存,并为编制分布数列提供基础;在统计分析阶段则可以通过统计分组法来划分现象类型、研究总体内在结构、比较不同类或组之间的差异(显著性检验)和分析不同变量之间的相关关系。统计学中的统计分组法有传统分组法、判别分析法和聚类分析法等。
综合指标法统计研究现象的数量方面的特征是通过统计综合指标来反映的。所谓综合指标,是指用来从总体上反映所研究现象数量特征和数量关系的范畴及其数值,常见的有总量指标、相对指标,平均指标和标志变异指标等。
综合指标法在统计学、尤其是社会经济统计学中占有十分重要的地位,是描述统计学的核心内容。如何最真实客观地记录、描述和反映所研究现象的数量特征和数量关系,是统计指标理论研究的一大课题。
统计模型法在以统计指标来反映所研究现象的数量特征的同时,我们还经常需要对相关现象之间的数量变动关系进行定量研究,以了解某一(些)现象数量变动与另一(些)现象数量变动之间的关系及变动的影响程度。在研究这种数量变动关系时,需要根据具体的研究对象和一定的假定条件,用合适的数学方程来进行模拟,这种方法就叫做统计模型法。
统计推断法在统计认识活动中,我们所观察的往往只是所研究现象总体中的一部分单位,掌握的只是具有随机性的样本观察数据,而认识总体数量特征是统计研究的目的,这就需要我们根据概率论和样本分布理论,运用参数估计或假设检验的方法,由样本观测数据来推断总体数量特征。这种由样本来推断总体的方法就叫统计推断法。
统计推断法已在统计研究的许多领域得到应用,除了最常见的总体指标推断外,统计模型参数的估计和检验、统计预测中原时间序列的估计和检验等,也都属于统计推断的范畴,都存在着误差和置信度的问题。在实践中这是一种有效又经济的方法,其应用范围很广泛,发展很快,统计推断法已成为现代统计学的基本方法。
抽样平均误差是测定抽样误差的基本指标。
它是随机抽样可变总体平均数(抽样平均数的所有可能值)与全及平均数之间离差。这个指标反映抽样平均数的所有可能值对全及平均数的平均离散程度,即反映误差平均值的大小分布数列是统计整理的一种重要形式,是统计描述和统计分析的一种重要方法,它可以说明总体的分布特征、内部结构,并可据以研究总体某一标志值的平均水平及其变动的规律性。
1、统计学:是运用数理统计的基本原理和方法研究预防医学和卫生事业管理中资料的收集,整理和分析的一门应用科学。具体地讲,是按照设计方案去收集、整理、分析数据,并对数据结果进行解释,从而做出比较正确的结论。
2、总体:是根据研究目的确定同质的所有观察单位某种变量的集合。3、变异:同一性质的事物,其观察值(变量值)之间的差异。
4、抽样研究:从所研究的总体中随机抽取一部分有代表性的样本进行研究,用样本指标推论总体,最终达到了解总体的目的。这种用样本指标推论总体参数的方法称为抽样研究。
5、统计描述:用统计图表或计算统计指标的方法表达一个特定群体的某种现象或特征。6、统计推断:根据样本资料的特性对总体的特性作估计或推论的方法称统计推断,常用方法是参数估计和假设检验。
7、概率:是指某事件出现可能性大小的度量,以符号P表示。8、医学参考值范围:参考值范围又称正常值范围。
医学上常把包括绝大多数人某项指标的数值范围称为该指标的参考值范围。9、正态分布规律:实际工作中,经常需要了解正态曲线下横轴上的一定区域的面积占总面积的百分数,用以估计该区间的观察例数占总例数的百分数,或变量值落在该区间的频数或概率。
10、可比性:是指对研究结果有影响的非处理因素在各处理组之间尽可能相同或相近。11、动态数列:是一系列按时间顺序排列起来的统计指标,包括绝对数、相对数或平均数,用以说明事物在时间上的变化和发展趋势。
12、抽样误差:在同一总体中随机抽取样本含量相同的若干样本时,样本指标之间的差异以及样本指标与总体指标的差异。13、标准误:表示样本均数间变异程度。
14、率的抽样误差:抽样过程中产生的同一总体中均数之间的差异称为均数的抽样误差,率之间的差异称为率的抽样误差。15、参数估计:是指用样本指标(称为统计量)估计总体指标(称为参数)。
16、可信区间:总体参数的所在范围通常称为参数的可信区间或置信区间,即该区间以一定的概率(如95%或99%)包含总体参数。17、I型错误:拒绝了实际撒谎能够成立的H0,这类“弃真”的错误称为I型错误。
18、II型错误:接受了实际撒谎能够不成立的H0,这类“存伪”的错误称为II型错误。19、检验效能:1-b称为检验效能又称为把握度。
它的含义是:当两总体确实有差别时,按规定的检验水准a,能够发现两总体间差别的能力。20、四格表资料:两个样本率的资料又称为四格表资料,在四格表资料中两个样本的实际发生频数和实际未发生频数为基本数据,其他数据均可由这四个基本数据推算出来。
21、列联表资料:对同一样本资料按其两个无序分类变量(行变量和列变量)归纳成双向交叉排列的统计表,其行变量可分为R类,列变量可分为C类,这种表称为R*C列联表。22、参数检验:是一种要求样本来自总体分布型是已知的(如正态分布),在这种假设的基础上,对总体参数(如总体均数)进行统计推断的假设检验。
23、非参数检验:是一种不依赖总体分布类型,也不对总体参数(如总体均数)进行统计推断的假设检验。24、秩次:即通常意义上的序号,实际上就是将观察值按顺序由小到大排列,并用序号代替了变量值本身。
25、直线相关系数:它是说明具有直线关系的两个变量间,相关关系的密切程度与相关方向的统计指标。相关系数没有单位,取值范围是-1〈=r〈=1,r的绝对值越大表明两变量的关系越密切。
26、完全负相关:这是一种极为特殊的负相关关系,从散点图上可以看出,由x与y构成的散点完全分布在一条直线上,x增加,y相应减少,算得的相关系数r=-1。27、正相关:它是说明具有直线关系的两个变量间,存在有正的相关方向,即当x增加时,y有相应增大的趋势,所算得的相关系数r为正值。
28、等级相关:是对等级数据作相关分析,它又称为秩相关,是一种非参数统计方法。29、评价:是通过对某些标准来判断观测结果,并赋予这种结果以一定的意义和价值的过程。
30、综合评价:是指人们根据不同的评价目的,选择相应的评价形式,据此选择多个因素或指标,并通过一定的数学模型,将多个评价因素或指标转化为能反映评价对象总体特征的信息。31、优序法:为了比较某几个事物或方案的优劣,在选定各项评价指标后,将待评价的对象或方案就各项评价指标的测量值大小分别排列,并分别对各序号(等级)以相应的评分值即优序数,然后综合诸评价指标,分别计算评价对象的总赋优序数,并按总赋优序大小评定其优顺序的方法即优序法。
32、Topsis:Topsis法常用于系统工程中有限方案多目标决策分析,此外,也可用于效益评价、卫生决策和卫生事业管理等多。
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