配對(duì)樣本統(tǒng)計(jì)方法(統(tǒng)計(jì)方法)
1.統(tǒng)計(jì)方法有哪些
1.計(jì)量資料的統(tǒng)計(jì)方法
分析計(jì)量資料的統(tǒng)計(jì)分析方法可分為參數(shù)檢驗(yàn)法和非參數(shù)檢驗(yàn)法。
參數(shù)檢驗(yàn)法主要為t檢驗(yàn)和方差分析（ANOVN，即F檢驗(yàn)）等，兩組間均數(shù)比較時(shí)常用t檢驗(yàn)和u檢驗(yàn)，兩組以上均數(shù)比較時(shí)常用方差分析；非參數(shù)檢驗(yàn)法主要包括秩和檢驗(yàn)等。t檢驗(yàn)可分為單組設(shè)計(jì)資料的t檢驗(yàn)、配對(duì)設(shè)計(jì)資料的t檢驗(yàn)和成組設(shè)計(jì)資料的t檢驗(yàn)；當(dāng)兩個(gè)小樣本比較時(shí)要求兩總體分布為正態(tài)分布且方差齊性，若不能滿足以上要求，宜用t 檢驗(yàn)或非參數(shù)方法（秩和檢驗(yàn)）。方差分析可用于兩個(gè)以上樣本均數(shù)的比較，應(yīng)用該方法時(shí)，要求各個(gè)樣本是相互獨(dú)立的隨機(jī)樣本，各樣本來(lái)自正態(tài)總體且各處理組總體方差齊性。根據(jù)設(shè)計(jì)類型不同，方差分析中又包含了多種不同的方法。對(duì)于定量資料，應(yīng)根據(jù)所采用的設(shè)計(jì)類型、資料所具備的條件和分析目的，選用合適的統(tǒng)計(jì)分析方法，不應(yīng)盲目套用t檢驗(yàn)和單因素方差分析。
2.計(jì)數(shù)資料的統(tǒng)計(jì)方法
計(jì)數(shù)資料的統(tǒng)計(jì)方法主要針對(duì)四格表和R*C表利用檢驗(yàn)進(jìn)行分析。 四格表資料：組間比較用
檢驗(yàn)或u檢驗(yàn)，若不能滿足 檢驗(yàn)：當(dāng)計(jì)數(shù)資料呈配對(duì)設(shè)計(jì)時(shí)，獲得的四格表為配對(duì)四格表，其用到的檢驗(yàn)公式和校正公式可參考書籍。 R*C表可以分為雙向無(wú)序，單向有序、雙向有序?qū)傩韵嗤碗p向有序?qū)傩圆煌念?，不同類的行列表根?jù)其研究目的，其選擇的方法也不一樣。
3.等級(jí)資料的統(tǒng)計(jì)方法
等級(jí)資料（有序變量）是對(duì)性質(zhì)和類別的等級(jí)進(jìn)行分組，再清點(diǎn)每組觀察單位個(gè)數(shù)所得到的資料。在臨床醫(yī)學(xué)資料中，常遇到一些定性指標(biāo)，如臨床療效的評(píng)價(jià)、疾病的臨床分期、病癥嚴(yán)重程度的臨床分級(jí)等，對(duì)這些指標(biāo)常采用分成若干個(gè)等級(jí)然后分類計(jì)數(shù)的辦法來(lái)解決它的量化問(wèn)題，這樣的資料統(tǒng)計(jì)上稱為等級(jí)資料。
統(tǒng)計(jì)方法是指有關(guān)收集、整理、分析和解釋統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，并對(duì)其所反映的問(wèn)題作出一定結(jié)論的方法。統(tǒng)計(jì)方法是一種從微觀結(jié)構(gòu)上來(lái)研究物質(zhì)的宏觀性質(zhì)及其規(guī)律的獨(dú)特的方法。
定義1
所謂統(tǒng)計(jì)方法是指用多次測(cè)量值采用一定方法計(jì)算出的標(biāo)準(zhǔn)不確定度。不同于A類的其它方法計(jì)算者稱為B類標(biāo)準(zhǔn)不確定度或稱為標(biāo)準(zhǔn)不確定度的B類計(jì)算法（typeBevaluation）。
定義2
在平均離子模型的基礎(chǔ)上，發(fā)展了一個(gè)計(jì)算離子組態(tài)概率分布的有效方法，稱為統(tǒng)計(jì)方法。
源自： 激光等離子體非平衡X射線發(fā)射譜理論研究《物理學(xué)報(bào)》1995年 裴文兵，常鐵強(qiáng)，張鈞
定義3
統(tǒng)計(jì)方法是指在不知道紋理基元或尚未監(jiān)測(cè)出基元的情況下進(jìn)行紋理分析，主要描述紋理基元或局部模式隨機(jī)和空間統(tǒng)計(jì)特征，如灰度共生矩陣法、隨機(jī)場(chǎng)模型法等。
源自： 利用紋理分析方法提取TM圖像信息《遙感學(xué)報(bào)》2004年 姜青香，劉慧平
定義4
分子物理學(xué)就是用統(tǒng)計(jì)方法來(lái)研究的。大量個(gè)別的偶然事件存在著一定的規(guī)律，表現(xiàn)了這些事件的整體的本質(zhì)和必然的聯(lián)系。這種規(guī)律是客觀存在的，統(tǒng)計(jì)的方法則是揭示這種規(guī)律的必要手段。統(tǒng)計(jì)方法只能適合于大量事件，研究的事件越多，得到的統(tǒng)計(jì)結(jié)果也越準(zhǔn)確
2.spss怎么做配對(duì)樣本分析
第一步，在SPSS軟甲中，打開(kāi)需要進(jìn)行處理的數(shù)據(jù)，這里以服藥體重和不服藥體重為例
請(qǐng)點(diǎn)擊輸入圖片描述
第二步，在上方的菜單欄中找到分析菜單欄，然后選擇比較平均值，成對(duì)樣本T檢驗(yàn)
請(qǐng)點(diǎn)擊輸入圖片描述
第三步，在成對(duì)樣本T檢驗(yàn)中，分別將配對(duì)的兩樣本移動(dòng)至變量1和變量2的對(duì)話框中
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第四步，點(diǎn)擊右側(cè)的選項(xiàng)，然后可以在選項(xiàng)卡中設(shè)置置信區(qū)間百分比和缺失值，選擇完成之后點(diǎn)擊確定查看
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第五步，此時(shí)我們可以在SPSS查看器中看到我們?cè)O(shè)置的配對(duì)樣本T檢驗(yàn)的圖標(biāo)，方法非常的簡(jiǎn)單
請(qǐng)點(diǎn)擊輸入圖片描述
END
總結(jié)
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第一步，在SPSS軟甲中，打開(kāi)需要進(jìn)行處理的數(shù)據(jù)，這里以服藥體重和不服藥體重為例
第二步，在上方的菜單欄中找到分析菜單欄，然后選擇比較平均值，成對(duì)樣本T檢驗(yàn)
第三步，在成對(duì)樣本T檢驗(yàn)中，分別將配對(duì)的兩樣本移動(dòng)至變量1和變量2的對(duì)話框中
第四步，點(diǎn)擊右側(cè)的選項(xiàng)，然后可以在選項(xiàng)卡中設(shè)置置信區(qū)間百分比和缺失值，選擇完成之后點(diǎn)擊確定查看
第五步，此時(shí)我們可以在SPSS查看器中看到我們?cè)O(shè)置的配對(duì)樣本T檢驗(yàn)的圖標(biāo)，方法非常的簡(jiǎn)單
3.統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)方法有哪些
統(tǒng)計(jì)學(xué) 各種應(yīng)用條件、校正條件
應(yīng)用檢驗(yàn)方法必須符合其適用條件，不同設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)應(yīng)選用不同檢驗(yàn)方法。 一、第五章 參數(shù)估計(jì) P74 總體均數(shù)的置信區(qū)間 1.正態(tài)近似法：
總體標(biāo)準(zhǔn)差σ已知，或σ未知但n>50時(shí) 2. t分布法
總體標(biāo)準(zhǔn)差σ未知，且n≤50時(shí)
二、第六章 計(jì)量資料兩組均數(shù)t檢驗(yàn)P93、P99 （一）t 檢驗(yàn)的應(yīng)用條件
適用于計(jì)量資料（單樣本、兩配對(duì)樣本、兩獨(dú)立樣本），并要求： 1. 樣本來(lái)自正態(tài)分布的總體。W檢驗(yàn)（n≤50時(shí)），H0：樣本來(lái)自正態(tài)總體，P>0.05時(shí)尚不能認(rèn)為兩組資料的分布非正態(tài)；
2. 兩獨(dú)立樣本均數(shù)比較時(shí)，兩總體方差齊性。Levene檢驗(yàn)，H0：方差相等。P>0.05時(shí)尚不能認(rèn)為兩組資料方差不齊。
（二）方差不齊或非正態(tài)時(shí)，兩計(jì)量資料均數(shù)的比較方法 方法1. 僅方差不齊時(shí)，可采用近似t檢驗(yàn)，即 t′檢驗(yàn)。 方法2. 變量變換：對(duì)數(shù)變換、平方根變換、倒數(shù)變換等
方法3. 非參數(shù)檢驗(yàn)：Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)（兩相關(guān)樣本P142）;Wilcoxon秩和檢驗(yàn)、Mann-Whiney-U檢驗(yàn)（兩獨(dú)立樣本 P145）等
三、第七章 計(jì)量資料多組均數(shù)的比較-方差分析 （一）方差分析流程 P109
1、多個(gè)樣本均數(shù)比較。若P2、作多重比較：LSD-t檢驗(yàn)、Dunnett-t檢驗(yàn)（多個(gè)實(shí)驗(yàn)組與一個(gè)對(duì)照組比較）、SNK-q檢驗(yàn)（多個(gè)均數(shù)間全面比較）
（二）方差分析的應(yīng)用條件 P114
1、各樣本相互獨(dú)立，服從正態(tài)分布；W檢驗(yàn) 2、各樣本方差齊性。Levene檢驗(yàn)
四、分類資料（計(jì)數(shù)資料）的比較-
