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等級資料的統計方法有哪些

發布時間:2023-03-31 08:54:50

㈠ 有哪些統計方法

統計法有:計量資料的統計方法;計數資料的統計方法;等級資料的統計方法。

1、分析計量資料的統計分析方法可分為參數檢驗法和非參數檢驗法。參數檢驗法主要為t檢驗和方差分析(ANOVA,即F檢驗)等,兩組間均數比較時常用t檢驗和u檢驗,兩組以上均數比較時常用方差分析;非參數檢驗法主要包括秩和檢驗等。

2、計數資料的統計方法主要針對四格表和R×C表利用檢驗進行分析。

3、等級資料(有序變數)是對性質和類別的等級進行分組,再清點每組觀察單位個數所得到的資料。

4、統計方法是指有關收集、整理、分析和解釋統計數據,並對其所反映的問題作出一定結論的方法。統計方法是一種從微觀結構上來研究物質的宏觀性質及其規律的獨特的方法。

㈡ 常用的統計方法有哪些

統計方法有:
1、計量資料的統計方法
分析計量資料的統計分析方法可分為參數檢驗法和非參數檢驗法。
參數檢驗法主要為t檢驗和 方差分析(ANOVN,即F檢驗)等,兩組間均數比較時常用t檢驗和u檢驗,兩組以上均數比較時常用方差分析;非參數檢驗法主要包括秩和檢驗等。t檢驗可分為單組設計資料的t檢驗、配對設計資料的t檢驗和成組設計資料的t檢驗;當兩個小 樣本比較時要求兩 總體分布為 正態分布且方差齊性,若不能滿足以上要求,宜用t 檢驗或非參數方法( 秩和檢驗)。 方差分析可用於兩個以上 樣本均數的比較,應用該方法時,要求各個樣本是相互獨立的隨機樣本,各樣本來自正態總體且各處理組總體方差齊性。根據設計類型不同,方差分析中又包含了多種不同的方法。對於 定量資料,應根據所採用的設計類型、資料所具備的條件和分析目的,選用合適的統計分析方法,不應盲目套用t檢驗和 單因素方差分析。
2、計數資料的統計方法
計數資料的統計方法主要針對四格表和R×C表利用檢驗進行分析。
檢驗或u檢驗,若不能滿足 檢驗:當計數資料呈配對設計時,獲得的四格表為配對四格表,其用到的檢驗公式和校正公式可參考書籍。 R×C表可以分為雙向無序,單向有序、雙向有序屬性相同和雙向有序屬性不同四類,不同類的行列表根據其研究目的,其選擇的方法也不一樣。
3、等級資料的統計方法
等級資料(有序變數)是對性質和類別的等級進行分組,再清點每組觀察單位個數所得到的資料。在臨床醫學資料中,常遇到一些定性指標,如臨床療效的評價、疾病的臨床分期、病症嚴重程度的臨床分級等,對這些指標常採用分成若干個等級然後分類計數的辦法來解決它的量化問題,這樣的資料統計上稱為等級資料。
統計方法的選擇:
統計資料豐富且錯綜復雜,要想做到合理選用統計分析方法並非易事。對於同一 個資料,若選擇不同的統計分析方法處理,有時其結論是截然不同的。
正確選擇統計方法的依據是:
①根據研究的目的,明確研究試驗設計類型、研究因素與水平數;
②確定數據特徵(是否正態分布等)和樣本量大小;
③ 正確判斷統計資料所對應的類型(計量、計數和等級資料),同時應根據統計方法的適宜條件進行正確的統計量值計算;
最後,還要根據專業知識與資料的實際情況,結合統計學原則,靈活地選擇統計分析方法。

㈢ 常用的統計學方法有哪些

常用的統計方法:1、計量資料的統計方法:分析計量資料的統計分析方法可分為參數檢驗法和非參數檢驗法;2、計數資料的統計方法:計數資料的統計方法主要針對四格表和R×C表利用檢驗進行分析;3、等級資料的統計方法:等級資料(有序變數)是對性質和類別的等級進行分組,再清點每組觀察單位個數所得到的資料。統計資料豐富且錯綜復雜,要想做到合理選用統計分析方法並非易事。對於同一 個資料,若選擇不同的統計分析方法處理,有時其結論是截然不同的。

㈣ 等級資料的比較宜選用什麼檢驗

秩和檢驗。

如需比較患者和正常人的血清鐵蛋白、血鉛值、不同葯物的溶解時間、實驗鼠發癌後的生存日數、護理效果評分等,我們將非參數統計中一種常用的檢驗方法--秩和檢驗,其中「秩」又稱等級、即上述次序號的和稱「秩和」,秩和檢驗就是用秩和作為統計量進行假設檢驗的方法。

(4)等級資料的統計方法有哪些擴展閱讀:

特點:

1、多個樣本兩兩比較的秩和檢驗:

同樣的,多個樣本組比較的秩和檢驗,如拒絕H0,只說明比較各組的總體分布位置不同或不全相同,應在此基礎上進行兩兩比較,常用Nemenyi法。

2、秩和檢驗的優缺點:

秩和檢驗的優點是

(1)不受總體分布限制,適用面廣;

(2)適用於等級資料及兩端無確定值的資料;

(3)易於理解,易於計算。缺點是符合參數檢驗的資料,用秩和檢驗,則不能充分利用信息,檢驗功效低。

3、應用中的注意事項:

(1)注意應用條件;

(2)編秩時相同值要取平均秩次;

(3)相同秩次較多時,統計量要校正。

秩和檢驗常用軟體

spss軟體,只要輸入數據,選擇合適的參數,就可以很快得到結果。

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