組內前後比較用什麼統計學方法

㈠ 治療前後一月+二月的統計學比較用什麼方法

摘要 說的不是很詳細，一般多組之間的比價可以考慮採用方差分析的方法，差異有統計學意義後再考慮兩兩比較。 你的這個涉及到治療前後的比較，常用的有兩種辦法：1.先比較治療前三組間評分差異是否有統計學意義，然後比較治療後三組之間差異是否有統計學意義 2.可以比較三組治療前後的評分差值差異是否有統計學意義。 考慮到你的這個分組不是隨機分組，而是按照病情程度分組，所以建議用第二種。

㈡ 比較兩組患者治療前後某項指標的變化，用什麼統計學方法

配對樣本T檢驗。

當觀測值源自配對設計的配對樣本時，基於t分布的總體均值差異檢驗。

t檢驗，亦稱student t檢驗（Student's t test），主要用於樣本含量較小（例如n<30），總體標准差σ未知的正態分布。

t檢驗是用t分布理論來推論差異發生的概率，從而比較兩個平均數的差異是否顯著。它與f檢驗、卡方檢驗並列。t檢驗是戈斯特為了觀測釀酒質量而發明的，並於1908年在Biometrika上公布。

選用的檢驗方法必須符合其適用條件

注意：t檢驗的前提：來自正態分布總體；隨機樣本；均數比較時，要求兩樣本總體方差相等，即具有方差齊性。

理論上，即使樣本量很小時，也可以進行t檢驗。如樣本量為10，一些學者聲稱甚至更小的樣本也行，只要每組中變數呈正態分布，兩組方差不會明顯不同。如上所述，可以通過觀察數據的分布或進行正態性檢驗估計數據的正態假設。

方差齊性的假設可進行F檢驗，或進行更有效的Levene's檢驗。如果不滿足這些條件，可以採用校正的t檢驗，或者換用非參數檢驗代替t檢驗進行兩組間均值的比較。

㈢ 急！！求助，實驗組和對照組干預前後答題正確率比較該用什麼統計方法呢

個人認為:1.不可用卡方檢驗,雖有%號,實際是定量資料啊.2.最好用-協方差分析兩組用葯前後的血壓原始數據進行統計分析,按定量資料處理.如符合條件,可採用用葯前後的血壓協方差分析,比較兩組用葯後的血壓,而把用葯前的血壓當作協變數. 3. 勉強可用的方法: 雖不是最好,但雜志接受。T檢驗(如符合條件).同組前後-配對T. 同時間兩組比較用成組T.4.如不符合條件,用非參數方法-秩和法.

㈣ 組內和組間的等級資料的比較用哪種統計學方法

1. 多元回歸，設置啞變數。

   多元回歸：

   研究一個因變數、與兩個或兩個以上自變數的回歸。亦稱為多元線性回歸，是反映一種現象或事物的數量依多種現象或事物的數量的變動而相應地變動的規律。建立多個變數之間線性或非線性數學模型數量關系式的統計方法。

   
   

2. 使用非參數檢驗的方法。

   非參數檢驗：

   非參數檢驗(Nonparametric tests)是統計分析方法的重要組成部分，它與參數檢驗共同構成統計推斷的基本內容。參數檢驗是在總體分布形式已知的情況下，對總體分布的參數如均值、方差等進行推斷的方法。但是，在數據分析過程中，由於種種原因，人們往往無法對總體分布形態作簡單假定，此時參數檢驗的方法就不再適用了。非參數檢驗正是一類基於這種考慮，在總體方差未知或知道甚少的情況下，利用樣本數據對總體分布形態等進行推斷的方法。由於非參數檢驗方法在推斷過程中不涉及有關總體分布的參數，因而得名為「非參數」檢驗。
   

㈤ 統計學兩組數據的比較選用哪種方法

統計學兩組數據的比較選用分析方法。

分析兩組間的變數關系用——典型相關分析法。

比較兩種東西的性能上的一些比較數據可以利用——單因素方差分析。主要看數據是以什麼形式表達的，如果是定量的，比如身高，可以用t檢驗，如果是其他非正態的或方差不齊的，可以使用秩和檢驗。如果是定性的，比如是否患病，可以用卡方檢驗。

統計學

是通過搜索、整理、分析、描述數據等手段，以達到推斷所測對象的本質，甚至預測對象未來的一門綜合性科學。統計學用到了大量的數學及其它學科的專業知識，其應用范圍幾乎覆蓋了社會科學和自然科學的各個領域。

㈥ 關於醫學統計學問題，兩組數據均值比較和治療前後比較用什麼方法

第一個比較可以用T檢驗，後面的比較可以用方差分析的方法

㈦ 組內比較用什麼檢驗方法

兩變數方差分析,使用卡方檢驗.

㈧ 試驗組和控制組的前測和後測的用什麼統計方法

實驗組控制組前後測屬於真實驗設計

可以採用以下兩種方法：

1. 獨立t檢驗：比較實驗組和對照組的後測分數差異，或比較兩組的增值分數d的差異

2. 協方差：以兩組的前測分數作為協變數

㈨ 四組之間用什麼統計學方法

您好，四組之間要採用方差分析。
多組均數之間的比較要採用方差分析 ,當方差分析結果為P <0.05時 ,只能說明k組總體均數之間不完全相同。若想進一步了解哪兩組的差別有統計學意義 ,需進行多個均數間的多重比較 ,即SNK - q檢驗 (多個均數兩兩之間的全面比較 )、LSD -t檢驗 (適用於一對或幾對在專業上有特殊意義的均數間差別的比較 )和Dunnett檢驗 (適用於k - 1個實驗組與一個對比組均數差別的多重比較 )。