实际有效性检测用什么统计方法

Ⅰ 论文数据分析一般用什么统计方法

如果研究一个X或多个X对Y的影响关系，其中Y为定量数据，可使用线性回归分析，构建回归模型。如果研究一个X或多个X对Y的影响关系，其中Y为定类数据，可使用Logistic分析，构建Logistic回归模型。如果要分析1组X与一组Y之间的关系情况，可使用典型相关分析。如果要分析多个X与多个Y之间的影响关系情况，且样本量较小（通常小于200），可使用PLS回归分析。

Ⅱ 用两种方法检测同一样本，两种检查方法检出结果是否有关，用什么统计方法啊！

好像是吧，今天在一本练习册的总结里面看到配对设计2*2的卡方检验的用途有两种处理结果的关联性分析！公式用普通四格表的卡方计算公式计算！ 查看原帖>>

Ⅲ 请问只有阴阳性检测结果的一个对比试验该用什么统计方法对比

kappa一致性检验

Ⅳ 方法检测，分析这两种方法有无差别，用什么统计方法

好像是吧，今天在一本练习册的总结里面看到配对设计2*2的卡方检验的用途有两种处理结果的关联性分析！公式用普通四格表的卡方计算公式计算！ 查看>>

Ⅳ 以下几个问题各应该用什么样的统计学检验方法进行分析

（1）用随机区组设计的方差分析，先将年龄进行不同的分组，再进行统计分析。

（2）可用t检验
（3）可用单因素多水平的非重复测量的方差分析
（4）等级方差分析

Ⅵ 用何种检验方法进行统计学分析，该检验方法的应用条件是什么

统计学 各种应用条件、校正条件

应用检验方法必须符合其适用条件，不同设计的数据应选用不同检验方法。 一、第五章 参数估计 P74 总体均数的置信区间 1.正态近似法：
总体标准差σ已知，或σ未知但n>50时 2. t分布法
总体标准差σ未知，且n≤50时
二、第六章 计量资料两组均数t检验P93、P99 （一）t 检验的应用条件
适用于计量资料（单样本、两配对样本、两独立样本），并要求： 1. 样本来自正态分布的总体。W检验（n≤50时），H0：样本来自正态总体，P>0.05时尚不能认为两组资料的分布非正态；
2. 两独立样本均数比较时，两总体方差齐性。Levene检验，H0：方差相等。P>0.05时尚不能认为两组资料方差不齐。
（二）方差不齐或非正态时，两计量资料均数的比较方法 方法1. 仅方差不齐时，可采用近似t检验，即 t′检验。 方法2. 变量变换：对数变换、平方根变换、倒数变换等
方法3. 非参数检验：Wilcoxon符号秩检验（两相关样本P142）；Wilcoxon秩和检验、Mann-Whiney-U检验（两独立样本 P145）等

三、第七章 计量资料多组均数的比较-方差分析 （一）方差分析流程 P109
1、多个样本均数比较。若P<0.05，均数不全相等，则进行第2步；
2、作多重比较：LSD-t检验、Dunnett-t检验（多个实验组与一个对照组比较）、SNK-q检验（多个均数间全面比较）
（二）方差分析的应用条件 P114
1、各样本相互独立，服从正态分布；W检验 2、各样本方差齐性。Levene检验
四、分类资料（计数资料）的比较-󰀁󰀂检验
（一）四格表资料（两独立样本率的󰀁󰀂检验）P123 1、n≥40，且所有T≥5时，计算普通Pearson 󰀁󰀂值 2、n≥40，且有1≤T<5时，用校正公式计算󰀁󰀂值；
3、n＜40，或有T＜1时，改用Fisher确切概率法计算P值。
先估计表中最小的理论频数T值 [󰀃󰀄󰀅=(󰀆󰀄×󰀆󰀅)/n] ，也就是行合计最小值与列合计最小值所对应的格子的T值，结合n值，以确定是否采用校正公式
（二）配对四格表资料（两相关样本率󰀁󰀂检验）P127 1、b+c40时，计算普通McNemar 󰀁󰀂值
2、b+c<40时，需校正
（三）R×C表的󰀁󰀂检验 P131 1、多个样本率的比较
多个样本率比较，若P<0.05，均数不全相等，则进行第2步：做多重比较，采用四格表󰀁󰀂检验（󰀁󰀂分割） P131 2、多组构成比的比较
分组变量无序而结果变量有序的单项有序资料改用等级资料的秩和检验
3、若较多格子（1/5以上）的理论频数小于5或有一个格子的理论频数小于1，则易犯Ⅰ型错误。

Ⅶ 我的实验应该用什么统计方法检测

方差分析和回归分析

样品越多，分析越准确

Ⅷ 什么是统计检验怎么选择统计检验方法

统计检验亦称“假设检验”。根据抽样结果，在一定可靠性程度上对一个或多个总体分布的原假设作出拒绝还是不拒绝（予以接受）结论的程序。决定常取决于样本统计量的数值与所假设的总体参数是否有显着差异。这时称差异显着性检验。检验的推理逻辑为具有概率性质的反证法。

选择

显着性水平和否定域

有了与问题相关的抽样分布，我们便可以把所有可能的结果分成两类：一类是不大可能的结果；另一类人们预料这些结果很可能发生。既然如此，如果我们在一次实际抽样中得到的结果恰好属于第一类，我们就有理由对概率分布的前提假设产生怀疑。

在统计检验中，这些不大可能的结果称为否定域。如果这类结果真的发生了，我们将否定假设；反之就不否定假设。概率分布的具体形式是由假设决定的，假设肯定不止一个。在统计检验中，通常把被检验的那个假设称为零假设(或称原假设，用符号H0表示)，并用它和其他备择假设(用符号H1表示)相对比。

值得注意的是，假设只能被检验，从来不能加以证明。统计检验可以帮助我们否定一个假设，却不能帮助我们肯定一个假设。为了使检验更严格、更科学，还需要更多的东西。首先，我们必须确定冒犯第一类和第二类错误的风险的程度；其次，要确定否定域是否要包含抽样分布的两端。

第一类错误是，零假设H0实际上是正确的，却被否定了。第二类错误则是，H0实际上是错的，却没有被否定。第二类错误是，零假设H0实际上是错误的，却没有被否定。遗憾的是，不管我们如何选择否定域，都不可能完全避免第一类错误和第二类错误，也不可能同时把犯两类错误的危险压缩到最小。

对任何一个给定的检验而言，第一类错误的危险越小，第二类错误的概率就越大；反之亦然。一般来讲，不可能具体估计出第二类错误的概率值。第一类错误则不然，犯第一类错误的概率是否定域内各种结果的概率之和。

由于犯第一类错误的危险和犯第二类错误的危险呈相背趋向，所以统计检验时，我们必须事先在冒多大第一类错误的风险和多大第二类错误的风险之间作出权衡。被我们事先选定的可以犯第一类错误的概率，叫做检验的显着性水平(用α表示)，它决定了否定域的大小。

如果抽样分布是连续的，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显着性水平的要求一致起来（后面的正态检验就如此）。如果抽样分布是非连续的，就要用累计概率的方法找出一组构成否定域的结果。

即在已知概率分布表上，从两端可能性最小的概率开始向中心累计，直至概率之和略小于选定的显着性水平为止。在许多场合，我们能预测偏差的方向，或只对一个方向的偏差感兴趣。每当方向能被预测的时候，在同样显着性水平的条件下，单侧检验比双侧检验更合适。

因为否定域被集中到抽样分布更合适的一侧，可以得到一个比较大的尾端。这样做，可以在犯第一类错误的危险不变的情况下，减少了犯第二类错误的危险。

(8)实际有效性检测用什么统计方法扩展阅读

选择统计检验程序的方法时需考虑以下条件：

1、看总体分布是否已知。如果已知，看是不是正态分布。如果已知样本分布为常态分布就可以选择参数检验法，如果总体分布未知就用非参数检验法。

2、在参数检验中，如果总体分布为正态，总体方差已知，两样本独立或相关都可以采用Z检验；如果总体方差未知，根据样本方差，采取不同的t检验。如果总体分布非正态，总体方差已知，根据样本独立或相关采取Z’检验；如果总体方差未知，根据独立和相关采取不同的Z‘检验。

3、根据题目考虑用单侧还是双侧检验。

4、在非参数检验中，按照两个样本相关和不相关、精度与容量等，可以采用符号检验、秩和检验等方法。

Ⅸ 这组数据该用什么统计方法用spss怎么检测

三组之间用单因素方差分析，如果要结合用药天数，则属于混合设计了，需要涉及重复测量方差分析。