實際有效性檢測用什麼統計方法

Ⅰ 論文數據分析一般用什麼統計方法

如果研究一個X或多個X對Y的影響關系，其中Y為定量數據，可使用線性回歸分析，構建回歸模型。如果研究一個X或多個X對Y的影響關系，其中Y為定類數據，可使用Logistic分析，構建Logistic回歸模型。如果要分析1組X與一組Y之間的關系情況，可使用典型相關分析。如果要分析多個X與多個Y之間的影響關系情況，且樣本量較小（通常小於200），可使用PLS回歸分析。

Ⅱ 用兩種方法檢測同一樣本，兩種檢查方法檢出結果是否有關，用什麼統計方法啊！

好像是吧，今天在一本練習冊的總結裡面看到配對設計2*2的卡方檢驗的用途有兩種處理結果的關聯性分析！公式用普通四格表的卡方計算公式計算！ 查看原帖>>

Ⅲ 請問只有陰陽性檢測結果的一個對比試驗該用什麼統計方法對比

kappa一致性檢驗

Ⅳ 方法檢測，分析這兩種方法有無差別，用什麼統計方法

好像是吧，今天在一本練習冊的總結裡面看到配對設計2*2的卡方檢驗的用途有兩種處理結果的關聯性分析！公式用普通四格表的卡方計算公式計算！ 查看>>

Ⅳ 以下幾個問題各應該用什麼樣的統計學檢驗方法進行分析

（1）用隨機區組設計的方差分析，先將年齡進行不同的分組，再進行統計分析。

（2）可用t檢驗
（3）可用單因素多水平的非重復測量的方差分析
（4）等級方差分析

Ⅵ 用何種檢驗方法進行統計學分析，該檢驗方法的應用條件是什麼

統計學 各種應用條件、校正條件

應用檢驗方法必須符合其適用條件，不同設計的數據應選用不同檢驗方法。 一、第五章 參數估計 P74 總體均數的置信區間 1.正態近似法：
總體標准差σ已知，或σ未知但n>50時 2. t分布法
總體標准差σ未知，且n≤50時
二、第六章 計量資料兩組均數t檢驗P93、P99 （一）t 檢驗的應用條件
適用於計量資料（單樣本、兩配對樣本、兩獨立樣本），並要求： 1. 樣本來自正態分布的總體。W檢驗（n≤50時），H0：樣本來自正態總體，P>0.05時尚不能認為兩組資料的分布非正態；
2. 兩獨立樣本均數比較時，兩總體方差齊性。Levene檢驗，H0：方差相等。P>0.05時尚不能認為兩組資料方差不齊。
（二）方差不齊或非正態時，兩計量資料均數的比較方法 方法1. 僅方差不齊時，可採用近似t檢驗，即 t′檢驗。 方法2. 變數變換：對數變換、平方根變換、倒數變換等
方法3. 非參數檢驗：Wilcoxon符號秩檢驗（兩相關樣本P142）；Wilcoxon秩和檢驗、Mann-Whiney-U檢驗（兩獨立樣本 P145）等

三、第七章 計量資料多組均數的比較-方差分析 （一）方差分析流程 P109
1、多個樣本均數比較。若P<0.05，均數不全相等，則進行第2步；
2、作多重比較：LSD-t檢驗、Dunnett-t檢驗（多個實驗組與一個對照組比較）、SNK-q檢驗（多個均數間全面比較）
（二）方差分析的應用條件 P114
1、各樣本相互獨立，服從正態分布；W檢驗 2、各樣本方差齊性。Levene檢驗
四、分類資料（計數資料）的比較-󰀁󰀂檢驗
（一）四格表資料（兩獨立樣本率的󰀁󰀂檢驗）P123 1、n≥40，且所有T≥5時，計算普通Pearson 󰀁󰀂值 2、n≥40，且有1≤T<5時，用校正公式計算󰀁󰀂值；
3、n＜40，或有T＜1時，改用Fisher確切概率法計算P值。
先估計表中最小的理論頻數T值 [󰀃󰀄󰀅=(󰀆󰀄×󰀆󰀅)/n] ，也就是行合計最小值與列合計最小值所對應的格子的T值，結合n值，以確定是否採用校正公式
（二）配對四格表資料（兩相關樣本率󰀁󰀂檢驗）P127 1、b+c40時，計算普通McNemar 󰀁󰀂值
2、b+c<40時，需校正
（三）R×C表的󰀁󰀂檢驗 P131 1、多個樣本率的比較
多個樣本率比較，若P<0.05，均數不全相等，則進行第2步：做多重比較，採用四格表󰀁󰀂檢驗（󰀁󰀂分割） P131 2、多組構成比的比較
分組變數無序而結果變數有序的單項有序資料改用等級資料的秩和檢驗
3、若較多格子（1/5以上）的理論頻數小於5或有一個格子的理論頻數小於1，則易犯Ⅰ型錯誤。

Ⅶ 我的實驗應該用什麼統計方法檢測

方差分析和回歸分析

樣品越多，分析越准確

Ⅷ 什麼是統計檢驗怎麼選擇統計檢驗方法

統計檢驗亦稱「假設檢驗」。根據抽樣結果，在一定可靠性程度上對一個或多個總體分布的原假設作出拒絕還是不拒絕（予以接受）結論的程序。決定常取決於樣本統計量的數值與所假設的總體參數是否有顯著差異。這時稱差異顯著性檢驗。檢驗的推理邏輯為具有概率性質的反證法。

選擇

顯著性水平和否定域

有了與問題相關的抽樣分布，我們便可以把所有可能的結果分成兩類：一類是不大可能的結果；另一類人們預料這些結果很可能發生。既然如此，如果我們在一次實際抽樣中得到的結果恰好屬於第一類，我們就有理由對概率分布的前提假設產生懷疑。

在統計檢驗中，這些不大可能的結果稱為否定域。如果這類結果真的發生了，我們將否定假設；反之就不否定假設。概率分布的具體形式是由假設決定的，假設肯定不止一個。在統計檢驗中，通常把被檢驗的那個假設稱為零假設(或稱原假設，用符號H0表示)，並用它和其他備擇假設(用符號H1表示)相對比。

值得注意的是，假設只能被檢驗，從來不能加以證明。統計檢驗可以幫助我們否定一個假設，卻不能幫助我們肯定一個假設。為了使檢驗更嚴格、更科學，還需要更多的東西。首先，我們必須確定冒犯第一類和第二類錯誤的風險的程度；其次，要確定否定域是否要包含抽樣分布的兩端。

第一類錯誤是，零假設H0實際上是正確的，卻被否定了。第二類錯誤則是，H0實際上是錯的，卻沒有被否定。第二類錯誤是，零假設H0實際上是錯誤的，卻沒有被否定。遺憾的是，不管我們如何選擇否定域，都不可能完全避免第一類錯誤和第二類錯誤，也不可能同時把犯兩類錯誤的危險壓縮到最小。

對任何一個給定的檢驗而言，第一類錯誤的危險越小，第二類錯誤的概率就越大；反之亦然。一般來講，不可能具體估計出第二類錯誤的概率值。第一類錯誤則不然，犯第一類錯誤的概率是否定域內各種結果的概率之和。

由於犯第一類錯誤的危險和犯第二類錯誤的危險呈相背趨向，所以統計檢驗時，我們必須事先在冒多大第一類錯誤的風險和多大第二類錯誤的風險之間作出權衡。被我們事先選定的可以犯第一類錯誤的概率，叫做檢驗的顯著性水平(用α表示)，它決定了否定域的大小。

如果抽樣分布是連續的，否定域可以建立在想要建立的任何水平上，否定域的大小可以和顯著性水平的要求一致起來（後面的正態檢驗就如此）。如果抽樣分布是非連續的，就要用累計概率的方法找出一組構成否定域的結果。

即在已知概率分布表上，從兩端可能性最小的概率開始向中心累計，直至概率之和略小於選定的顯著性水平為止。在許多場合，我們能預測偏差的方向，或只對一個方向的偏差感興趣。每當方向能被預測的時候，在同樣顯著性水平的條件下，單側檢驗比雙側檢驗更合適。

因為否定域被集中到抽樣分布更合適的一側，可以得到一個比較大的尾端。這樣做，可以在犯第一類錯誤的危險不變的情況下，減少了犯第二類錯誤的危險。

(8)實際有效性檢測用什麼統計方法擴展閱讀

選擇統計檢驗程序的方法時需考慮以下條件：

1、看總體分布是否已知。如果已知，看是不是正態分布。如果已知樣本分布為常態分布就可以選擇參數檢驗法，如果總體分布未知就用非參數檢驗法。

2、在參數檢驗中，如果總體分布為正態，總體方差已知，兩樣本獨立或相關都可以採用Z檢驗；如果總體方差未知，根據樣本方差，採取不同的t檢驗。如果總體分布非正態，總體方差已知，根據樣本獨立或相關採取Z』檢驗；如果總體方差未知，根據獨立和相關採取不同的Z『檢驗。

3、根據題目考慮用單側還是雙側檢驗。

4、在非參數檢驗中，按照兩個樣本相關和不相關、精度與容量等，可以採用符號檢驗、秩和檢驗等方法。

Ⅸ 這組數據該用什麼統計方法用spss怎麼檢測

三組之間用單因素方差分析，如果要結合用葯天數，則屬於混合設計了，需要涉及重復測量方差分析。