如何选择合适的统计学分析方法

Ⅰ 统计数据分析的基本方法有哪些

1、对比分析法

就是将某一指标与选定的比较标准进行比较，比如：与历史同期比较、与上期比较、与其他竞争对手比较、与预算比较。一般用柱状图进行呈现。

2、结构分析法

就是对某一项目的子项目占比进行统计和分析，一般用饼图进行呈现。比如：A公司本年度营业额为1000万，其中饮料营业额占33.6%、啤酒占55%，其他产品的营业额占11.4%。

3、趋势分析法

就是对某一指标进行连续多个周期的数据进行统计和分析，一般用折线图进行呈现。比如：A公司前年度营业额为880万，去年900万，本年度1000万，预计明年为1080万。

4、比率分析法

就是用相对数来表示不同项目的数据比率，比如：在财务分析中有“盈利能力比率、营运能力比率、偿债能力比率、增长能力比率”。

5、因素分析法

就是对某一指标的相关影响因素进行统计与分析。比如，房价与物价、土地价格、地段、装修等因素有关

6、综合分析法

就是运用多种分析方法进行数据的统计与分析，比如：5W2H分析法、SWOT分析法、PEST分析法、漏斗分析法等。

Ⅱ 医学统计方法该如何选择

医学统计方法该如何选择

基本的医学统计方法有很多，如样本均数与已知样本均数比较、两样本均数比较、多个样本均数的比较、两个样本率的比较、多个样本率的比较、两组或多组构成比的比较、非参数检验、多因素桐困轿资料的方差分析等。如果对于统计方法没有一个整体的把握和认识，可能就会局肆出现误用滥用统计方法的情况。下面是我为大家带来的.关于医学统计方法该如何选择的知识，欢迎阅读。

统计学的基本概念

1、小概率事件

如果事先假定发生概率最多为0.05的事件为小概率事件，那么根据小概率事件原理，即“小概率事件在一次随机试验中几乎不可能发生”。假设检验就是根据小概率事件原理对该假设进行推断。

2、非参数统计

统计学上，对总体的分布不做假设或仅作非常一般性假设条件下的统计推断方法称为“非参数统计”。非参数统计方法很多，应用较多的包括

配对设计资料的Wilcoxon符号秩和检验、单样本的Wilcoxon符号秩和检验、完全随机设计两独立样本的Wilcoxon符号秩和检验、完全随机设计多个独立样本的Kruskal-Wallis秩和检验和随机化区组设计资料的Friedman秩和检验。

3、实验研究三要素

实验研究三要素包括：处理因素、实验对象、实验效应。处理因素有单因素、多因素;实验对象的设计方式有完全随机、配对或随机区组;实验效应通过观察指标来表达，而观察指标又可分为计量、计数或等级资料。这三者的不同组合决定了选用不同的统计方法。

单变量统计方法选择的一般原则

1.影响因素是单因素还是多因素

2.判断拟分析的资料属尺竖于哪种类型：计量、计数还是等级资料

3.资料是单一样本、两组样本还是多组样本

4.判断资料所属的设计方式，是完全随机、配对还是随机区组

5.判断资料是否符合拟采用的统计分析方法的应用条件，必要时可考虑变量变换

多变量统计方法的选择

在医学研究中，特别是在临床研究中，每个观察对象记录的观察指标往往不止1个，即有多个反应变量。分析变量间的相互关系是探索疾病病因的重要途径，多参数统计方法常用于这类研究问题的分析。

在医学科研中，常用的多参数统计方法有3种：多元线性回归、Logistic回归分析和生存分析。

多元线性回归要求应变量是连续型变量，但是在医学研究中经常遇到的应变量为非连续的分类变量，如某种疾病的患病与否，器官移植之后是生存还是死亡。

研究分类应变量与诸多自变量间的相互关系，进行疾病的病因分析常选用Logistic回归分析。

在医学随访研究中，不仅要看是否出现了某种结局(如器官移植后是否死亡)，还要考虑出现这些结局所经历的时间长短。生存分析就是将观察结局和出现这一结局所经历的时间结合起来分析的一种统计分析方法。

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Ⅲ 统计分析方法的选择

在基本的统计分析过程中，选择合适的统计学方法，已经是成功了一半。那么面对得到数据，我们该如何去选择合适的统计方法呢？

最简单而重要的方法，首先是对数据的属性进行判断，是计量资料（年龄多少岁，血压多少帕斯卡，身高多少cm）；还是计数资料（有多少个人，多少个国家，多少个民族）。

A 计量资料

对于计量资料，是采用非参数检验还是参数检验呢？如果数据不满足正态性、方差齐性等，可以用非参数检验；当不在乎数据是否符合正态分布，也可以直接利用非参数检验，只是非参数检验的效能相比于参数检验低，犯I类错误的概率可能会高。

当档宏计量资料为单独一组时，采用单样本t检验或单样本秩和检验（Wilcoxon）；

当两组样本为独立样本进行比较时，采用两组独立样本t检验或两组独立样本秩和检验（Mann-Whitney）；

当两组样本为相关样本时，采用配对样本t检验或配对样本秩和检行高册验（Wilcoxon）；

当计量资料超过2组（3组或3组以上），采用方差分析或多组独立样本秩和检验（Kruskal-Wallis）。

B 计数资料

计数资料主要以列联表形式存在，所以对计数资料的分析，首要任务是对行、列变量属性的判断。

当行变量、列变量均为无序变量时，采用卡方检验；

当行变量或列变量为有序变量时，采用秩和检验；

当行变量、列变量均为有序变量时，可采用Spearman相关性分析量变量之间的秩相关；若是评判两种方法或处理手段的一致性，可采用Kappa分析。

将上面的长篇废话转化成图念猛表，思路是不是更清晰了呢？

转自’ 医学统计园 ’。

Ⅳ 统计分析方法有哪些

统计分析方法有以下：
1、描述性统计分析方法。描述性统计分析方法是指运用制表和分类和图形概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。
2、相关分析方法。相关分析方法是研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。
3、方差分析方法。方差分析是用来分析一项实验的影响因素与相应变量的关系，同时考虑多个影响因素之间的关系。
4、列联表分析方法。列联表分析是用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。
5、主成分分析方法。主成分分析方法是将彼此梠关的一组指标变适转化为彼此独立的一组新的指标变量，并用其中较少的几个新指标变量就能综合反应原多个指标变量中所包含的主要信息。

Ⅳ 如何正确选择统计方法(to be continued)

资料类型设计方案实验分组检验条件

单变量资料差异比较的分析方法小结

11种形式的列联表

双变量(多变量)资料的关联性分析方法小结

二、计量资料分析常见的统计问题

2.1 忽视t检验的前提条件

文题：重症急性胰腺炎并发肝功能不全的临床研究。实验数据见表5。原文作者用t检验分析此资料。请问：这样做正确吗?

辨析：

1.对表5数据进行方差齐性检验，可发现两组患者的血清淀粉酶和肌酐指标不能满足方差齐性的要求，故不能采用t检验进行分析。

正确的做法：采用变量变换使数据服从正态分布且方差齐，然后进行t检验，否则，采用非参数检验。

2.给出确切的统计量和P值。

2.2 误用成组设计资料的t检验分析配对设计资料

辩析： 1.考虑到对数据进行变换是正确的。但是如果采用成组t检验，还需要两总体方差齐性。 但本研究是配对设计，如果采用成组t检验，会降低检验效率。应该采用配对t检验进行分析。注意配对t检验的条件：要对每对数据的差值（d）进行正态性检验。如果不满足，改用Wilcoxon符号秩检验。2.应给出确切的统计量和P值。

2.3 忽视方差分析的前提条件

文题：姜黄素抑制晶状体上皮细胞增殖的信号转导机制。

问题：作者取健康小牛眼晶状体的混合消化液消化后，收集细胞，进行传代培养，取第三代细胞进行实验。

实验分3组：空白对照组、模型组、姜黄素组，每组设6个样本。

请问：采用方差分析正确吗?

辨析：此实验分3组，应为单因素三水平设计定量资料，应首先进行“独立性”、“正态性”和“方差齐性”检验，如果满足方差分析的3个前提条件则用方差分析；如果不满足，则采用变量变换或秩和检验。如果P<0.05，则进行多组均数间的多重比较。

给出确切的统计量和P值。

2.4 误用t检验分析等级资料

文题：止痛如神汤保留灌肠治疗CNUP：双盲随机安慰剂对照试验

表4 两组临床主要症状和结肠镜肠粘膜病变评分

※：与对照组（G2）比较，P>0.05，组间差异无统计学意义；△:与治疗前比较，P<0.05，组内差异有统计学意义；▲:与对照组（G2）比较，P<0.05，组间差异有统计学意义。

辨析：

对于腹痛、腹泻、脓血便、下坠感、充血、水肿、粘膜糜烂、粘膜溃疡的单项评分组间比较，不宜用t检验。因为每项评分为1、2、3等不连续的赋值，数据资料不服从正态分布。应将数据整理成分组无序指标有序的等级资料，宜采用秩和检验。

分析“总评分”时，应对数据进行正态性和方差齐性检验后，决定选用t检验或秩和检验。

与对照组（G2）比较，P>0.05，组间差异无统计学意义，不必在备注中表示。

应写出确切的统计量和P值

2.5 误用t检验处理重复测量的两因素试验设计

文题：益气活血法预防老年患者髋部术后下肢深静脉血栓形成

统计学处理：采用SPSS10.0统计软件，两组间计量资料比较用t检验。

辨析：本研究设计类型为：两因素（处理和时间）重复测量设计资料。

在资料满足“独立性”、“正态性”和“方差齐性”的前提条件下，及进行球对称检验，应选用两因素设计的重复测量的方差分析，选用t检验分析该资料是不妥的。

文题：复方苦参注射液对恶性肿瘤患者伽玛刀放射治疗后T淋巴细胞亚群的影响。

设计：作者选取60例恶性肿瘤患者，随机分成2组。试验组在伽玛刀放射治疗的同时给予复方苦参注射液20ml加入生理盐水500ml，静脉滴注，1次／d，10d为1个疗程；对照组仅给予伽玛刀放射治疗。试验结果见表7。

请问：统计分析方法选用t检验正确吗?

辨析：

1.统计分析错误

      本试验中，每位受试者在试验前、后两个不同的时间点上被重复测量了同一个指标的数值，试验前与试验后的数据并不相互独立，这种试验设计类型属于具有重复测量的试验设计，时间是一个与重复测量有关的试验因素。原作者用t检验进行两两比较，则割裂了整体设计，不能准确地估计和控制误差，因而不能得到可靠的结论。

正确的做法：应将表7的形式改成重复测量试验设计的标准形式，采用与之对应的方差分析进行数据处理。

2.6 误用配对设计资料的t检验处理单因素k(k>3)水平设计的资料

原文题目：“莪术对大鼠在体子宫肌电活动的影响及其机制研究”，文章为观察莪术水煎剂对未孕大鼠子宫肌电活动的影响，40只大鼠被随机分成4组，对照组：按10ml／kg鼠重灌服生理盐水，莪术组：按10ml／kg鼠重分别灌服25％ 、50％ 、100％莪术水煎液分成3组。观察每个大鼠子宫肌电爆发波的峰面积、持续时间和个数。原作者应用配对设计定量资料的t检验进行统计处理，资料见表4。

表 莪术水煎剂对大鼠子宫肌电活动的影响（均数±标准差）

辨析：

没有交待将大鼠按体重等重要的非实验因素作为配伍条件进行随机区组。

本资料有四个剂量，属于单因素四水平设计的定量资料，不可以用成组设计或配对设计的t检验。

措施：如果满足正态性和方差齐性两个前提条件，应用单因素四水平设计定量资料的方差分析，在得出有统计学意义的结论后，还可进一步采用Dunnett t检验或LSD检验。

如果在专业上有必要对3项指标同时进行考察，还应选用该设计的定量资料的三元方差分析对资料进行处理。

三、计数资料分析方法的常见问题

3.1 计算相对数时分母太小

文题：疏肝利胆中药防治胆固醇结石形成的实验研究。实验数据见表4。请问：在表达资料方面有何不妥之处?

辨析：

计算相对数时，分母过小，相对数很不稳定，易失真，不但不能正确反映事实真相，还往往会造成错觉。

在表4中，各组样本例数都小于20，样本例数偏小，不宜计算率，直接给出例数就可以。

3.2 误用χ2 检验分析结果变量为有序变量的资料

某医生用A、B两药治疗某病各240例,其疗效分为四个等级：痊愈、显效、好转、无效,见表4。经R×C表χ2检验,χ2=53.33 ,P <0.01 ,认为两组疗效之间的差异有统计学意义。

辨析：

本资料属于单项有序的R×C表，临床疗效有等级之分，对于等级资料可采用Ridit分析或秩和检验。而不应用R×C的χ2检验，R×C表χ2 检验只能检验两组内部构成是否相同或频数的分布是否相同，不能检验疗效有无差别。不难看出，若对表4资料任意两列数字进行对换,可以清楚地发现,χ2值仍为53.33,不会有改变。

3.3 误用χ2检验回答相关性问题

表 不同年龄冠状动脉粥样硬化程度的分布

上述资料用χ2检验得：χ2 =163.01，P<0.005，结论为：可认为冠状动脉硬化的程度与年龄有关，结合本资料可见冠状动脉硬化等级有随年龄增高而增加的趋势。

问：处理此资料所用的统计分析方法以及所得出的结论有何不妥之处?

辨析1：

本资料为“双向有序且属性不同的二维列联表资料”，处理这种资料有3个目的，因此，就对应着3套不同的统计分析方法。

分析不同年龄组患者冠状动脉硬化等级之间有无差别：看作单向有序资料，选用秩和检验。

分析年龄与冠脉硬化等级间有无相关关系：选用等级相关。

分析两者间是否存在线性变化趋势则应用线性趋势检验。

作者欲考察“两个有序变量之间是否呈相关关系”，而χ2检验结果是P<0.05，说明冠状动脉硬化患者在不同年龄组的人数分布是不同的。

事实上，若将表中任何两行的频数互换或将任何两列的频数互换，所得的χ2检验的统计量数值是不会变化的，说明χ2检验用于处理有序变量形成的二维列联表资料是不合适的。

辨析2：

欲考察“两个有序变量之间是否呈相关关系”，应选用分析定性资料的相关分析方法，如：Spearman秩相关分析，Kendall秩相关分析或典型相关分析。

本例采用Spearman秩相关分析，得：rs=0.53215，P<0.0001。

结论为：表中两个有序变量之间呈正相关关系，即随着年龄的增加冠状动脉硬化等级也逐渐增大，两者之间的相关关系具有统计学意义。

3.4 多值有序变量的高维列联表资料

3.5 不满足连续性χ2检验条件时未做校正

3.6 十一种形式的列联表

3.7 误用χ2检验取代Fisher精确检验

3.8 对R×C表直接分割进行两两比较

四、统计分析方法表述问题

(1)在统计学方法中注明“采用SPSS软件进行统计学处理”。此表述正确吗?

辨析：

      从该表述中只能得知原作者采用了什么统计分析软件处理数据，没有交代清楚软件的版本和序列号；更未体现出文中资料所对应的实验设计类型和所采用的具体统计分析方法。

(2)在统计学方法中注明“计量资料采用方差分析”。请问：此表述正确吗?

辨析：

从该表述中只能得知作者处理定量资料用了方差分析，至于这些统计分析方法的选用是否正确，则不得而知。

通常情况下，比较各平均值之间的差别是否具有统计学意义，可能会用到的t检验有3种，方差分析有10种之多，他们之间的本质区别体现在定量资料所对应的“实验设计类型”上。

在表述统计学方法时，应将所用方法写完整，即在统计分析方法前冠以实验设计名称，如配对设计定量资料的t检验、成组(或单因素两水平)设计定量资料的t检验或两因素析因设计定量资料的方差分析。

(3)定性资料一律采用χ2检验，对吗？

辨析：

      事实上，定性资料通常可以编制成11种形式的列联表。在进行统计分析时，应针对不同形式的列联表、统计分析目的和资料实际具备的前提条件，选用相应的统计分析方法，不可随意盲目选用，更不应将χ2检验视为处理定性资料的万能工具。

(4)许多论文中，当统计数据经假设检验后，P值仅仅列出P >0.05或P<0.05 、P<0.01便称结果无显着差异，或结果非常显着。

假设检验结果正确的表达方法是：

      应写出描述性统计量，如样本均数、率、相关系数、回归系数、相对危险度、半数效量等，及其可信区间、检验统计量，如χ2、t、u、F 值等)、P值；然后根据P值大小作出统计学推断，并作出相应的医学专业结论。

举例：

SPSS实现多组率的两两比较

pearson卡方

SPSS对原始数据是频数表的，需进行加权处理（让软件横着看数据）后卡方检验。

条件：（1）pearson卡方要求总例数大于40；（2）0 个单元格 (0.0%) 的期望计数小于 5。最小期望计数为 15.25。

资料收集整理来自网络文库

Ⅵ 统计方法有哪些在什么情况下用什么方法

1.计量资料的统计方法

分析计量资料的统计分析方法可分为参数检验法和非参数检验法。

参数检验法主要为t检验和方差分析(ANOVN，即F检验)等，两组间均数比较时常用t检验和u检验，两组以上均数比较时常用方差分析；非参数检验法主要包括秩和检验等。t检验可分为单组设计资料的t检验、配对设计资料的t检验和成组设计资料的t检验；当两个小样本比较时要求两总体分布为正态分布且方差齐性，若不能满足以上要求，宜用t 检验或非参数方法(秩和检验)。方差分析可用于两个以上样本均数的比较，应用该方法时，要求各个样本是相互独立的随机样本，各样本来自正态总体且各处理组总体方差齐性。根据设计类型不同，方差分析中又包含了多种不同的方法。对于定量资料，应根据所采用的设计类型、资料所具备的条件和分析目的，选用合适的统计分析方法，不应盲目套用t检验和单因素方差分析。

2.计数资料的统计方法

计数资料的统计方法主要针对四格表和R×C表利用检验进行分析。 四格表资料：组间比较用

检验或u检验，若不能满足 检验：当计数资料呈配对设计时，获得的四格表为配对四格表，其用到的检验公式和校正公式可参考书籍。 R×C表可以分为双向无序，单向有序、双向有序属性相同和双向有序属性不同四类，不同类的行列表根据其研究目的，其选择的方法也不一样。

3.等级资料的统计方法

等级资料(有序变量)是对性质和类别的等级进行分组，再清点每组观察单位个数所得到的资料。在临床医学资料中，常遇到一些定性指标，如临床疗效的评价、疾病的临床分期、病症严重程度的临床分级等，对这些指标常采用分成若干个等级然后分类计数的办法来解决它的量化问题，这样的资料统计上称为等级资料。

Ⅶ 数据统计分析方法，如何做好数据统计

数据分析是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息，集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律，并提供决策支持的一系列分析过程。数据统计分析方法已经应用到各行各业，在互联网电商的运用也非常广泛。在做网络推广时，一定要用数据分析作为基础。没有数据做支撑的推广是没有意义的。在这里介绍一些方法和工具。

1.比较分析法

是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法。指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较，也叫横向比较；动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。这两种方法既可单独使用，也可结合使用。

2.分组分析法

统计分析不仅要对总体数量特征和数枣则扮量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求，把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分，加以整理，进行观察、分析，以揭示其内在的联系和规律性。统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。

3.回归分析法

回归分析法是依据事物发展变化的因果关系来预测事物未来的发展走势，它是研究变量间相互关系的一种定量预测方法，回归分析中，当研究的因果关系只涉及因变量和一个自变量时，叫做一元回归分析；当研究的因果关系涉及因变量和两个或两个以上自变量时，叫做多元回归分析。此外，回归分析中，又依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析。

4.因素分析法

因素分析法的最大功用，就是运用盯数数学方法对可观测的事物在发展中所表现出的外部特征和联系进行由表及里、由此凳灶及彼、去粗取精、去伪存真的处理，从而得出客观事物普遍本质的概括。其次，使用因素分析法可以使复杂的研究课题大为简化，并保持其基本的信息量。

Ⅷ 如何在临床科研中选用正确的统计分析方法

统计学方法的正确抉择
一。
统计方法抉择的条件
在临床科研工作中，正确地抉择统计分析方法，应充分考虑科研工作者的分析目的、临床科研设计方法、搜集到的数据资料类型、数据资料的分布特征与所涉及的数理统计条件等。
其中任何一个问题没考虑到或考虑有误，都有可能导致统计分析方法的抉择失误。
此外，统计分析方法的抉择应在科研的设计阶段来完成，而不应该在临床试验结束或在数据的收集工作已完成之后。
对临床科研数据进行统计分析和进行统计方法抉择时，应考虑下列因素：
1.分析目的
对于临床医生及临床流行病医生来说，在进行统计分析前，一定要明确利用统计方法达到研究者的什么目的。
一般来说，统计方法可分为描述与推断两类方法。
一是统计描述（descriptivestatistics），二是统计推断（inferentialstatistics）。
统计描述，即利用统计指标、统计或统计表，对数据资料所进行的最基本的统计分析，使其能反映数据资料的基本特征，有利于研究者能准确、全面地了解数据资料所包涵的信息，以便做出科学的推断。
统计表，如频数表、四格表、列联表等；
统计，如直方、饼，散点等；
统计指标，如均数、标准差、率及构成比等。
统计推断，即利用样本所提供的信息对总体进行推断（估计或比较），其中包括参数估计和假设检验，如可信区间、t检验、方差分析、c2检验等，如要分析甲药治疗与乙药治疗两组的疗效是否不相同、不同地区某病的患病率有无差异等。
还有些统计方法，既包含了统计描述也包含了统计推断的内容，如不同变量间的关系分析。
相关分析，可用于研究某些因素间的相互联系，以相关系数来衡量各因素间相关的密切程度和方向，如高血脂与冠心病、慢性宫颈炎与宫颈癌等的相关分析；
回归分析，可用于研究某个因素与另一因素（变量）的依存关系，即以一个变量去推测另一变量，如利用回归分析建立起来的回归方程，可由儿童的年龄推算其体重。
2.资料类型
资料类型的划分现多采用国际通用的分类方法，将其分为两类：数值变量（numericalvariable）资料和分类变量（categoricalvariable）资料。
数值变量是指其值是可以定量或准确测量的变量，其表现为数值大小的不同；
而分类变量是指其值是无法定量或不能测量的变量，其表现没有数值的大小而只有互不相容的类别或属性。
分类变量又可分为无序分类变量和有序分类变量两小类，无序分类变量表现为没有大小之分的属性或类别，如：性别是两类无序分类变量，血型是四类无序分类变量；
有序分类变量表现为各属性或类别间有程度之分，如：临床上某种疾病的“轻、中、重”，治疗结果的“无效、显效、好转、治愈”。
由此可见，数值变量资料、无序分类变量资料和有序分类变量资料又可叫做计量资料、计数资料和等级资料。
资料类型的划分与统计方法的抉择有关，在多数情况下不同的资料类型，选择的统计方法不一样。
如数值变量资料的比较可选用t检验、u检验等统计方法；
而率的比较多用c2检验。
值得注意的是，有些临床科研工作者，常常人为地将数值变量的结果转化为分类变量的临床指标，然后参与统计分析，如患者的血红蛋白含量，研究者常用正常、轻度贫血、中度贫血和重度贫血来表示，这样虽然照顾了临床工作的习惯，却损失了资料所提供的信息量。
换言之，在多数情况下，数值变量资料提供的信息量最为充分，可进行统计分析的手段也较为丰富、经典和可靠，与之相比，分类变量在这些方面都不如数值变量资料。
因此，在临床实验中要尽可能选择量化的指标反映实验效应，若确实无法定量时，才选用分类数据，通常不宜将定量数据转变成分类数据。
3.设计方法
在众多的临床科研设计方法中，每一种设计方法都有与之相适应的统计方法。
在统计方法的抉择时，必须根据不同的临床科研设计方法来选择相应的统计分析方法。
如果统计方法的抉择与设计方法不一致，统计分析得到的任何结论都是错误的。
在常用的科研设计方法中，有成组设计（完全随机设计）的t检验、配对t检验、成组设计（完全随机设计）的方差分析、配伍设计（随机区组设计）的方差分析等，都是统计方法与科研设计方法有关的佐证。
因此，应注意区分成组设计（完全随机设计）与配对和配伍设计（随机区组设计），在成组设计中又要注意区别两组与多组设计。
最常见的错误是将配对或配伍设计（随机区组设计）的资料当做成组设计（完全随机设计）来处理，如配对设计的资料使用成组t检验、配伍设计（随机区组设计）使用成组资料的方差分析；
或将三组及三组以上的成组设计（完全随机设计）资料的比较采用多个t检验、三个或多个率的比较采用四格表的卡方检验来进行比较，都是典型的错误。
如下表：
表1常见与设计方法有关的统计方法抉择错误
设计方法错误的统计方法正确统计方法
两个均数的比较（成组设计、完全随机设计）成组设计的t检验、成组设计的秩和检验
多个均数的比较（成组设计、完全随机设计）多个成组设计的t检验完全随机设计的方差分析及q检验、完全随机设计的秩和检验及两两比较
数值变量的配对设计成组设计的t检验配对t检验、配对秩和检验
随机区组设计（配伍设计）多个成组设计的t检验、完全随机设计的方差分析随机区组设计的方差分析及q检验、随机区组设计的秩和检验及两两比较
交叉设计成组设计的t检验、配对t检验、配对秩和检验交叉设计的方差分析、交叉设计的秩和检验
4.分布特征及数理统计条件
数理统计和概率论是统计的理论基础。
每种统计方法都要涉及数理统计公式，而这些数理统计公式都是在一定条件下推导和建立的。
也就是说，只有当某个或某些条件满足时，某个数理统计公式才成立，反之若不满足条件时，就不能使用某个数理统计公式。
在数理统计公式推导和建立的条件中，涉及最多的是数据的分布特征。
数据的分布特征是指数据的数理统计规律，许多数理统计公式都是在特定的分布下推导和建立的。
若实际资料服从（符合）某种分布，即可使用该分布所具有的数理统计规律来分析和处理该实际资料，反之则不能。
在临床资料的统计分析过程中，涉及得最多的分布有正态分布、偏态分布、二项分布等。
许多统计方法对资料的分布有要求，如：均数和标准差、t和u检验；
方差分析都要求资料服从正态分布，而中位数和四分位数间距、秩和检验等，可用于不服从正态分布的资料。
所以，临床资料的统计分析过程中，应考虑资料的分布特征，最起码的要求是熟悉正态分布与偏态分布。
例如：在临床科研中，许多资料的描述不考虑资料的分布特征，而多选择均数与标准差。
如某妇科肿瘤化疗前的血象值，资料如下表：
某妇科肿瘤化疗前的血象值
指标名例数均数标准差偏度系数P值峰度系数P值
血红蛋白（g/L）98111.9918.820.1800.4590.0250.958
血小板（×109/L）98173.5887.111.3530.0001.8430.000
白细胞（×109/L）986.79302.7671.2070.0001.2020.013
从上结果可见，若只看三项指标的均数和标准差，临床医生也许不会怀疑有什么问题。
但是经正态性检验，病人的血红蛋白服从正态分布，而血小板和白细胞两项指标的偏度和峰度系数均不服从正态分布（P<0.05）。
因此，描述病人的血小板和白细胞平均水平正确的指标是中位数，而其变异程度应使用四分位数间距。
除了数据的分布特征外，有些数理统计公式还有其它一些的条件，如t检验和方差分析的方差齐性、卡方检验的理论数（T）大小等。
总之，对于临床科研工作者来说，为正确地进行统计方法的抉择，首先要掌握或熟悉上述影响统计方法抉择因素；
其次，还应熟悉和了解常用统计方法的应用条件。
二。
数据资料的描述
统计描述的内容包括了统计指标、统计和表，其目的是使数据资料的基本特征更加清晰地表达。
本节只讨论统计指标的正确选用，而统计表的正确使用请参阅其他书籍。
1.数值变量资料的描述
描述数值变量资料的基本特征有两类指标，一是描述集中趋势的指标，用以反映一组数据的平均水平；
二是描述离散程度的指标，用以反映一组数据的变异大小。
各指标的名称及适用范围等见表2。
表2描述数值变量资料的常用指标
指标名称用途适用的资料
均数（X——）
描述一组数据的平均水平，集中位置正态分布或近似正态分布
中位数（M）与均数相同偏态分布、分布未知、两端无界
几何均数（G）与均数相同对数正态分布，等比资料
标准差（S）
描述一组数据的变异大小，离散程度
正态分布或近似正态分布
四分位数间距
（QU-QL）与标准差相同偏态分布、分布未知、两端无界
极差（R）与标准差相同观察例数相近的数值变量
变异系数（CV）与标准差相同比较几组资料间的变异大小
从表中可看出，均数与标准差联合使用描述正态分布或近似正态分布资料的基本特征；
中位数与四分位数间距联合使用描述偏态分布或未知分布资料的基本特征。
这些描述指标应用时，最常见的错误是不考虑其应用条件的随意使用，如：用均数和标准差描述偏态分布、分布未知或两端无界的资料，这是目前在临床研究文献中较为普遍和典型的错误。

Ⅸ 统计分析方法有哪几种 常用的统计方法有哪些

1、系统聚类分析：是一门多元统计分类法，根据多种地学要素对地理实体进行划分类别的方法。对不同的要素划分类别往往反映不同目标的等级序列，如土地分等定级、水土流失强度分级等。

2、回归分析：在统计学中，回归分析（regression analysis)指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。

3、主成分分析：主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。

Ⅹ 统计学分析方法有哪些

统计学分析方法如下：

一、指标对比分析法 指标对比分析法，又称比较分析法，是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法。有比较才能鉴别。

六、综合评价分析社会经济分析现象往往是错综复杂的，社会经济运行状况是多种因素综合作用的结果，而且各个因素的变动方向和变动程度是不同的。

七、景气分析经济波动是客观存在的，是任何国家都难以完全避免的。

八、预测分析宏观经济决策和微观经济决策，不仅需要了解经济运行中已经发生了的实际情况，而且更需要预见未来将发生的情况。