一、兩組或多組計量資料的比較
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完全隨機分組設計的資料
一、兩組或多組計量資料的比較
1.兩組資料:
1)大樣本資料或服從正態分布的小樣本資料
(1)若方差齊性,則作成組t檢驗
(2)若方差不齊,則作t‘檢驗或用成組的Wilcoxon秩和檢驗
2)小樣本偏態分布資料,則用成組的Wilcoxon秩和檢驗
2.多組資料:
1)若大樣本資料或服從正態分布,并且方差齊性,則作完全隨機的方差分析。如果方差分析的統計檢驗為有統計學意義,則進一步作統計分析:選擇合適的方法(如:LSD檢驗,Bonferroni檢驗等)進行兩兩比較。
2)如果小樣本的偏態分布資料或方差不齊,則作KruskalWallis的統計檢驗。如果KruskalWallis的統計檢驗為有統計學意義,則進一步作統計分析:選擇合適的方法(如:用成組的Wilcoxon秩和檢驗,但用Bonferroni方法校正P值等)進行兩兩比較。
二、分類資料的統計分析
1.單樣本資料與總體比較
1)二分類資料:
(1)小樣本時:用二項分布進行確切概率法檢驗;
(2)大樣本時:用U檢驗。
2)多分類資料:用Pearsonc2檢驗(又稱擬合優度檢驗)。
2.四格表資料
1)n>40并且所以理論數大于5,則用Pearsonc2
2)n>40并且所以理論數大于1并且至少存在一個理論數<5,則用校正c2或用Fisher‘s確切概率法檢驗
3)n£40或存在理論數<1,則用Fisher‘s檢驗
3.2×C表資料的統計分析
1)列變量為效應指標,并且為有序多分類變量,行變量為分組變量,則行評分的CMHc2或成組的Wilcoxon秩和檢驗
2)列變量為效應指標并且為二分類,列變量為有序多分類變量,則用趨勢c2檢驗
3)行變量和列變量均為無序分類變量
(1)n>40并且理論數小于5的格子數<行列表中格子總數的25%,則用Pearsonc2
(2)n£40或理論數小于5的格子數>行列表中格子總數的25%,則用Fisher‘s確切概率法檢驗
4.R×C表資料的統計分析
1)列變量為效應指標,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
2)列變量為效應指標,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并且理論數小于5的格子數<行列表中格子總數的25%,則用Pearsonc2
(2)n£40或理論數小于5的格子數>行列表中格子總數的25%,則用Fisher‘s確切概率法檢驗
三、Poisson分布資料
1.單樣本資料與總體比較:
1)觀察值較小時:用確切概率法進行檢驗。
2)觀察值較大時:用正態近似的U檢驗。
2.兩個樣本比較:用正態近似的U檢驗。
配對設計或隨機區組設計
報考:♦2013考研報考指南 ♦研招簡章 ♦推免生 ♦如何挑學校及專業
備考:♦2013年考研時間表 ♦政治 英語 數學 專業課 ♦歷年考研真題
輔導:♦考研輔導班哪個好 ♦任汝芬政治班 ♦海文 海天 ♦全國網絡班
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