卫生统计学考试复习资料：统计总结注：各位同学，清清能力有限，尽力写好了，如有错误的地方，请修正！一．计量资料 1.单组样本均数与总体均数比较 1）总体方差已知-----z 检验 2）总体方差未知------t 检验 2.两组样本 1)大样本资料或服从正态分布的小样本资料 (1)若方差齐性---t 检验 1.两独立样本 t 检验2.配对设计------1）差值服从正态分布---配对 t 检验2）差值不服从正态分布----配对符号秩和检验(2)若方差不齐，则作校正 t 检验 2)小样本偏态分布资料，则用成组的 Wilco_on 秩和检验 3.多组样本 （1)大样本或服从正态分布且方差齐性1)单因素方差分析^p ----1)无差异2）有差异---两两比较（LSD 检验，Bonferroni 检验等）2)随机区组设计----两因素方差分析^p ---1)无差异2）有差异---两两比较（LSD 检验，Bonferroni 检验等）2)小样本的偏态分布资料或方差不齐------Kruskal Wallis 的统计检验--1)无差异2）有差异---两两比较（用成组的 Wilco_on 秩和检验，但用 Bonferroni 方法校正 P 值等）二、 计数资料 1.2__2 列联表资料 1)nge;40 且所以理论数＞5，则用 2__2 列联表 _ 2 检验 2)nge;40 但有一个格子理论频数 1≦ T＜5 则用校正 _ 2 检验 3)3)n＜40 或至少存在理论频数<1，则用 Fisher 确切概率法 2.配对设计 2__2 列联表 1）b+cge;40,McNemar"s test 2）b+cle;40,校正的 _ 2 检验 3.R__C 列联表资料 1）无序多分类资料----条件：理论频数小于 5 的个数不超过格子数的 1/5----_ 2检验 2）有序多分类资料-----多组资料的秩和检验三.线性相关与回归（计量资料）注：先绘制散点图 1.线性相关分析^p ：刻画两变量之间可能存在的线性联系的方向和程度 条件：_、Y 均为随机变量 1）_ 与 Y 均为随机变量，双变量正态分布，散点图成线性趋势，各观察值相互独立----Pearson 相关 2）_、Y 不服从双变量正态分布，总体分布类型未知，数据本身有不确定值或为等级资料----Spearman 秩相关3）检验相关系数 r 是否为 0--------t 检验2.线性回归分析^p ：两变量之间的“依存性”如何，即一个变量的变化将引起另一个变量多大的变化 （1）条件：1）Y 为随机变量，_ 可为随机变量，也可是人为控制或选择的变量 2）线性，独立性，正态性，等方差性 （2）假设检验 1）检验回归模型是否成立----方差分析^p 2）检验总体回归系数 beta; 是否为 0------t 检验 (3)描述 _ 对 Y 的影响程度------决定系数 R 2 =SS 回归 / SS 总四、多重线性回归（计量资料）描述一个因变量 Y 和多个自变量 _1、_2、_3....之间的线性依存关系 1.条件 1）因变量 Y 为连续变量，自变量 _ 可为连续、有序分类或无序分类变量2）线性，独立性，正态性，等方差性-------残差分析^p 2.假设检验----1）方差分析^p ：检验整个回归方程是否有意义-----确定系数 R 2 反应回归方程的效果好坏2)t 检验 ：检验总体的偏回归系数是否为 0 3.自变量的筛选：前进法、后退法、逐步法、最优子集法 4.多重共线性（自变量与自变量之间高度相关）----方差膨胀因子 VIF、容忍度 5.哑变量的设置----自变量为有序有序变量或无序多分类变量-----注：同进同退 6.交互效应------引入新变量=两个自变量的乘积 五．Logistic 回归（计数资料)----用于对分类变量的回归分析^p 1.单自变量的 Logistic 回归 条件：因变量为二分类变量，自变量可以是数值变量，也可以是分类变量 1）beta;＞0，OR＞1，说明该因素是危险因素，beta;＜0，OR＜1，说明该因素是保护因素 2）假设检验：回归系数检验-----似然比检验（计算卡方统计量）、Wald 检验、记分检验 2.多自变量的 Logistic 回归3.有序多分类自变量的 Logistic 回归-------设置哑变量（同进退）操作和答题步骤：一．t 检验：1.单组样本均数 t 检验：统计描述：样本均数：样本方差：统计推断：1）H0:u=u0,即样本均数与总体均数相等H1：u=u0,即样本均数与总体均数不等2）资料为计量资料，样本的总体方差未知，选用单组样本均数 t 检验分析^p 资料 Analyze--pare means-- one-sle T Test----_ -test variable--test value:总体均数----ok T=v=p=结论：P＞alpha;,根据 alpha; 的检验水准，不拒绝 H0，尚没有理由认为样本均数与总体均数不同；p 小于 alpha;,根据 alpha; 的检验水准，拒绝 H0，接受 H1，认为样本均数与总体均数不同；95%置信区间为.........专业结论..........2.两独立样本的 t 检验 统计描述：group1:样本均数：样本方差：Group2:样本均数：样本方差：统计推断：1）H0:u1=u2,即两样本的总体均数相等H1：u1=u2, 即两样本的总体均数不等2）资料为计量资料，对两样本进行正态性和方差齐性检验Analyze--descriptive statistics--e_plore---y-dependent list--group--factor list--plots--normality plots with tests--continue--ok(正态性检验）看表格 Test of normalityGroup1t=v=p=p＞alpha;，资料服从正态分布 Group2t=v=p=p＞alpha;，资料服从正态分布 选用两独立样本均数 t 检验分析^p 资料 -Analyze--pare means--independent-sle TTest--y--test-variable--group--group Variable --define group --group1:1--group2:2--continue---ok看表格 independent sles test (方差齐性检验）leven"s test for equality of variables F=p=方差齐，看上行结果，p＜0.1，方差不齐，看下行结果 看表格 t-test for equality of meansT=v=p=结论：P＞alpha;,根据 alpha; 的检验水准，不拒绝 H0，尚没有理由认为两样本总体均数不相等；p 小于 alpha;,根据 alpha; 的检验水准，拒绝 H0，接受 H1，认为两样本的总体均数不同；均数之差的 95%置信区间为......专业结论..........3.配对设计 t 检验 统计描述：group1:样本均数：样本方差：Group2:样本均数：样本方差：D=group1-group2；均数：方差：统计推断：1）H0:ud=o,即两样本差数的均值等于 0H1：ud=0, 即两样本差数的均值不等于 02）资料为计量资料，对 d 进行正态性检验Analyze--descriptive statistics--e_plore---d--dependent list-plots--normality plots with tests--continue--ok(正态性检验）看表格 Test of normalityGroup1t=v=p=p＞alpha;，资料服从正态分布 Group2t=v=p=p＞alpha;，资料服从正态分布 选用配对设计 t 检验分析^p 资料 Analyze--pare-means--paired-slesTTest--variable1:group1;-variable2:group2--paired Variable:group1,group 2---ok看表格 paired sles testT=v=p=结论：P＞alpha;,根据 alpha; 的检验水准，不拒绝 H0，尚没有理由认为两样本总体均数不相等；p 小于 alpha;,根据 alpha; 的检验水准，拒绝 H0，接受 H1，认为两样本的总体均数不同；d 的 95%置信区间为......专业结论..........4.单因素方差分析^p 统计描述：group1:样本均数：样本方差：Group2:样本均数：样本方差：.............统计推断：1）H0:几个总体效应相同H1：几个总体效应不全相同2）资料为计量资料，对各样本进行正态性和方差齐性检验Analyze--descriptive-statistics--e_plore--y-dependent-list--group--factor-list--plots--normality plots with tests--continue--ok(正态性检验）看表格 Test of normalityGroup1t=v=p=p＞alpha;，资料服从正态分布 Group2t=v=p=p＞alpha;，资料服从正态分布 .........选用多样本均数比较的单因素方差分析^p 进行统计分析^p -Analyze--pare means--one-way ANOVA --y--dependent list --group--factor-post Hoc...--LSD,Bonferroni----options---descriptive,Homogeneite-of-variance-test--continue-ok 看结果：(方差齐性检验）test of Homogeneite-of-variance方差齐 看表格 ANOVASSVMSFP 组间变异 组内变异 总变异看表格 Multiple parisons(两两比较）P＜alpha;,说明两总体效应有差异 结论：P＞alpha;,根据 alpha; 的检验水准，不拒绝 H0，尚没有理由认为几个总体效应不同；p 小于 alpha;,根据 alpha; 的检验水准，拒绝 H0，接受 H1，认为几个总体效应不全相同；两两比较结果，专业结论..........5.随机区组设计两因素方差分析^p 统计推断：1）H0:各处理因素的总体效应相同H1：各处理因素的总体效应不全相同H0：各区组因素的总体效应相同H1：各区组因素的总体效应不全相同2）选用随机区组设计的两因素方差分析^p 进行统计分析^p -Analyze--general-linear-model---univariate---y--dependentsvariable---treat,group-----fi_ed-factor----model------custom-----model:treat,group-----continue-----post-Hoc...--post-hot-test-for:treat--。