一、兩組或多組計(jì)量資料的比較
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完全隨機(jī)分組設(shè)計(jì)的資料
一、兩組或多組計(jì)量資料的比較
1.兩組資料:
1)大樣本資料或服從正態(tài)分布的小樣本資料
(1)若方差齊性,則作成組t檢驗(yàn)
(2)若方差不齊,則作t‘檢驗(yàn)或用成組的Wilcoxon秩和檢驗(yàn)
2)小樣本偏態(tài)分布資料,則用成組的Wilcoxon秩和檢驗(yàn)
2.多組資料:
1)若大樣本資料或服從正態(tài)分布,并且方差齊性,則作完全隨機(jī)的方差分析。如果方差分析的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)為有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,則進(jìn)一步作統(tǒng)計(jì)分析:選擇合適的方法(如:LSD檢驗(yàn),Bonferroni檢驗(yàn)等)進(jìn)行兩兩比較。
2)如果小樣本的偏態(tài)分布資料或方差不齊,則作KruskalWallis的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。如果KruskalWallis的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)為有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,則進(jìn)一步作統(tǒng)計(jì)分析:選擇合適的方法(如:用成組的Wilcoxon秩和檢驗(yàn),但用Bonferroni方法校正P值等)進(jìn)行兩兩比較。
二、分類資料的統(tǒng)計(jì)分析
1.單樣本資料與總體比較
1)二分類資料:
(1)小樣本時(shí):用二項(xiàng)分布進(jìn)行確切概率法檢驗(yàn);
(2)大樣本時(shí):用U檢驗(yàn)。
2)多分類資料:用Pearsonc2檢驗(yàn)(又稱擬合優(yōu)度檢驗(yàn))。
2.四格表資料
1)n>40并且所以理論數(shù)大于5,則用Pearsonc2
2)n>40并且所以理論數(shù)大于1并且至少存在一個(gè)理論數(shù)<5,則用校正c2或用Fisher‘s確切概率法檢驗(yàn)
3)n£40或存在理論數(shù)<1,則用Fisher‘s檢驗(yàn)
3.2×C表資料的統(tǒng)計(jì)分析
1)列變量為效應(yīng)指標(biāo),并且為有序多分類變量,行變量為分組變量,則行評(píng)分的CMHc2或成組的Wilcoxon秩和檢驗(yàn)
2)列變量為效應(yīng)指標(biāo)并且為二分類,列變量為有序多分類變量,則用趨勢(shì)c2檢驗(yàn)
3)行變量和列變量均為無序分類變量
(1)n>40并且理論數(shù)小于5的格子數(shù)<行列表中格子總數(shù)的25%,則用Pearsonc2
(2)n£40或理論數(shù)小于5的格子數(shù)>行列表中格子總數(shù)的25%,則用Fisher‘s確切概率法檢驗(yàn)
4.R×C表資料的統(tǒng)計(jì)分析
1)列變量為效應(yīng)指標(biāo),并且為有序多分類變量,行變量為分組變量,則CMHc2或KruskalWallis的秩和檢驗(yàn)
2)列變量為效應(yīng)指標(biāo),并且為無序多分類變量,行變量為有序多分類變量,作nonezerocorrelationanalysis的CMHc2
3)列變量和行變量均為有序多分類變量,可以作Spearman相關(guān)分析
4)列變量和行變量均為無序多分類變量,
(1)n>40并且理論數(shù)小于5的格子數(shù)<行列表中格子總數(shù)的25%,則用Pearsonc2
(2)n£40或理論數(shù)小于5的格子數(shù)>行列表中格子總數(shù)的25%,則用Fisher‘s確切概率法檢驗(yàn)
三、Poisson分布資料
1.單樣本資料與總體比較:
1)觀察值較小時(shí):用確切概率法進(jìn)行檢驗(yàn)。
2)觀察值較大時(shí):用正態(tài)近似的U檢驗(yàn)。
2.兩個(gè)樣本比較:用正態(tài)近似的U檢驗(yàn)。
配對(duì)設(shè)計(jì)或隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)
報(bào)考:♦2013考研報(bào)考指南 ♦研招簡(jiǎn)章 ♦推免生 ♦如何挑學(xué)校及專業(yè)
備考:♦2013年考研時(shí)間表 ♦政治 英語 數(shù)學(xué) 專業(yè)課 ♦歷年考研真題
輔導(dǎo):♦考研輔導(dǎo)班哪個(gè)好 ♦任汝芬政治班 ♦海文 海天 ♦全國(guó)網(wǎng)絡(luò)班
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