基本概念 ·假设检验/统计推断 ·由样本的差异去推断样本所代表的总体之间是否存在差异 6岁农村 6岁城市 男孩身高< 男孩身高 0%岁村<“男孩身高 100名6岁城市 男孩身高
• 假设检验/统计推断 • 由样本的差异去推断样本所代表的总体之间是否存在差异 100名6岁农村 男孩身高 100名6岁城市 ＜ 男孩身高 6岁城市 男孩身高 ？ 1 基本概念 6岁农村 男孩身高 ＜
总体思路 确认结局指标(因变量)的资料类型 ·计量资料:年龄、工作年限、科硏能力总分 ·计数资料∶性别、婚姻状况、所在医院、科硏能力高/低 等级资料:月收入、学历、职位、职称、科研能力高/中/低 确认样本的组数和比较的形式 两个独立样本比较? 多个独立样本比较? 两个配对样本比较? 多个配对样本比较? 两个变量之间的相关性分析?
2 总体思路 • 确认结局指标（因变量）的资料类型 • 计量资料：年龄、工作年限、科研能力总分 • 计数资料：性别、婚姻状况、所在医院、科研能力高/低 • 等级资料：月收入、学历、职位、职称、科研能力高/中/低 • 确认样本的组数和比较的形式 • 两个独立样本比较？ • 多个独立样本比较？ • 两个配对样本比较？ • 多个配对样本比较？ • 两个变量之间的相关性分析？
3计量资料的统计分析 样本统计描述:均数土标准差 单样本与总体比较:单样本检验 两个独立样本比较:独立样本t检验 正态分布由样本推断总体两个配对样本比较:配对检验 多个独立样本比较:单因素方差分析 多个非独立样本比较:重复测量方差分析 计量资料一 分析变量间的关联』与另一个计量资料的关系: Pearson:相关分析 与多个变量之间的关系:回归分析 样本统计描述:中位数、西芬位数间距 单样本与总体比较:单样本秩和检验 偏态分布由样本推断总体 两个独立样本比较: Mann-Whitney秩和检验 配对资料比较: Wilcoxon符号秩和检验 多个独立样本比较: Kruskal}Wols秩和检验 分析两变量间的关联: Kenda‖相关分析
计 量 资 料 正态分布 偏态分布 样本统计描述：均数±标准差 由样本推断总体 分析变量间的关联 单样本与总体⽐较：单样本t检验 两个独⽴样本⽐较：独⽴样本t检验 两个配对样本⽐较：配对t检验 多个独⽴样本⽐较：单因素⽅差分析 样本统计描述：中位数、四分位数间距 由样本推断总体 分析两变量间的关联：Kendall相关分析 单样本与总体⽐较：单样本秩和检验 两个独⽴样本⽐较：Mann-Whitney秩和检验 配对资料⽐较：Wilcoxon符号秩和检验 多个独⽴样本⽐较：Kruskal-Wallis秩和检验 多个⾮独⽴样本⽐较：重复测量⽅差分析 3 计量资料的统计分析 与另⼀个计量资料的关系：Pearson相关分析 与多个变量之间的关系：回归分析
3计量资料的统计分析 样本统计描述:均数士标准差 单样本与总体比较:单样本t检验 两个独立样本比较:独立样本检验 正态分布由样本推断总体两个配对样本比较:配对检验 多个独立样本比较:单因素方差分析 多个非独立样本比较:重复测量方差分析 计量资料一 分析变量间的关联「与另一个计量资料的关系: Pearson相关分析 与多个变量之间的关系:回归分析 样本统计描述:中位数、四分位数间距 单样本与总体比较:单样本秩和检验 偏态分布由样本推断总体 两个独立样本比较: Mann-Whitney秩和检验 配对资料比较: Wilcoxon符号秩和检验 多个独立样本比较: Kruskal}Wols秩和检验 分析两变量间的关联: Kenda‖相关分析
计 量 资 料 正态分布 偏态分布 样本统计描述：均数±标准差 由样本推断总体 分析变量间的关联 单样本与总体⽐较：单样本t检验 两个独⽴样本⽐较：独⽴样本t检验 两个配对样本⽐较：配对t检验 多个独⽴样本⽐较：单因素⽅差分析 样本统计描述：中位数、四分位数间距 由样本推断总体 分析两变量间的关联：Kendall相关分析 单样本与总体⽐较：单样本秩和检验 两个独⽴样本⽐较：Mann-Whitney秩和检验 配对资料⽐较：Wilcoxon符号秩和检验 多个独⽴样本⽐较：Kruskal-Wallis秩和检验 多个⾮独⽴样本⽐较：重复测量⽅差分析 3 计量资料的统计分析 与另⼀个计量资料的关系：Pearson相关分析 与多个变量之间的关系：回归分析
3计量资料的统计分析 1.判断资料是否符合正态分布 The Normmal Distrbution Mean Mode Mean
1. 判断资料是否符合正态分布 3 计量资料的统计分析 Mean