数据分析的统计方法选择小结

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　　一、两组或多组计量资料的比较
　　1.两组资料：
　　1)大样本资料或服从正态分布的小样本资料
　　(1)若方差齐性，则作成组t检验
　　(2)若方差不齐，则作t’检验或用成组的Wilcoxon秩和检验
　　2)小样本偏态分布资料，则用成组的Wilcoxon秩和检验
　　2.多组资料：
　　1)若大样本资料或服从正态分布，并且方差齐性，则作完全随机的方差分析。如果方差分析的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法(如：LSD检验，Bonferroni检验等)进行两两比较。
　　2)如果小样本的偏态分布资料或方差不齐，则作KruskalWallis的统计检验。如果KruskalWallis的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法(如：用成组的Wilcoxon秩和检验，但用Bonferroni方法校正P值等)进行两两比较。
　　二、分类资料的统计分析
　　1.单样本资料与总体比较
　　1)二分类资料：
　　(1)小样本时：用二项分布进行确切概率法检验;
　　(2)大样本时：用U检验。
　　2)多分类资料：用Pearsonc2检验(又称拟合优度检验)。
　　2.四格表资料
　　1)n>40并且所以理论数大于5，则用Pearsonc2
　　2)n>40并且所以理论数大于1并且至少存在一个理论数
　　3)n￡40或存在理论数
　　3.2×C表资料的统计分析
　　1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则行评分的CMHc2或成组的Wilcoxon秩和检验
　　2)列变量为效应指标并且为二分类，列变量为有序多分类变量，则用趋势c2检验
　　3)行变量和列变量均为无序分类变量
　　(1)n>40并且理论数小于5的格子数
　　(2)n￡40或理论数小于5的格子数>行列表中格子总数的25%，则用Fisher’s确切概率法检验
　　4.R×C表资料的统计分析
　　1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则CMHc2或KruskalWallis的秩和检验
　　2)列变量为效应指标，并且为无序多分类变量，行变量为有序多分类变量，作nonezerocorrelationanalysis的CMHc2
　　3)列变量和行变量均为有序多分类变量，可以作Spearman相关分析
　　4)列变量和行变量均为无序多分类变量，
　　(1)n>40并且理论数小于5的格子数
　　(2)n￡40或理论数小于5的格子数>行列表中格子总数的25%，则用Fisher’s确切概率法检验
　　三、Poisson分布资料
　　1.单样本资料与总体比较：
　　1)观察值较小时：用确切概率法进行检验。
　　2)观察值较大时：用正态近似的U检验。
　　2.两个样本比较：用正态近似的U检验。
　　配对设计或随机区组设计
　　四、两组或多组计量资料的比较
　　1.两组资料：
　　1)大样本资料或配对差值服从正态分布的小样本资料，作配对t检验
　　2)小样本并且差值呈偏态分布资料，则用Wilcoxon的符号配对秩检验
　　2.多组资料：
　　1)若大样本资料或残差服从正态分布，并且方差齐性，则作随机区组的方差分析。如果方差分析的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法(如：LSD检验，Bonferroni检验等)进行两两比较。
　　2)如果小样本时，差值呈偏态分布资料或方差不齐，则作Fredman的统计检验。如果Fredman的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法(如：用Wilcoxon的符号配对秩检验，但用Bonferroni方法校正P值等)进行两两比较。

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　　五、分类资料的统计分析
　　1.四格表资料
　　1)b+c>40，则用McNemar配对c2检验或配对边际c2检验
　　2)b+c￡40，则用二项分布确切概率法检验
　　2.C×C表资料：
　　1)配对比较：用McNemar配对c2检验或配对边际c2检验
　　2)一致性问题(Agreement)：用Kap检验
　　变量之间的关联性分析
　　六、两个变量之间的关联性分析
　　1.两个变量均为连续型变量
　　1)小样本并且两个变量服从双正态分布，则用Pearson相关系数做统计分析
　　2)大样本或两个变量不服从双正态分布，则用Spearman相关系数进行统计分析
　　2.两个变量均为有序分类变量，可以用Spearman相关系数进行统计分析
　　3.一个变量为有序分类变量，另一个变量为连续型变量，可以用Spearman相关系数进行统计分析
　　七、回归分析
　　1.直线回归：如果回归分析中的残差服从正态分布(大样本时无需正态性)，残差与自变量无趋势变化，则直线回归(单个自变量的线性回归，称为简单回归)，否则应作适当的变换，使其满足上述条件。
　　2.多重线性回归：应变量(Y)为连续型变量(即计量资料)，自变量(X1，X2，…，Xp)可以为连续型变量、有序分类变量或二分类变量。如果回归分析中的残差服从正态分布(大样本时无需正态性)，残差与自变量无趋势变化，可以作多重线性回归。
　　1)观察性研究：可以用逐步线性回归寻找(拟)主要的影响因素
　　2)实验性研究：在保持主要研究因素变量(干预变量)外，可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量，以校正这些混杂因素对结果的混杂作用
　　3.二分类的Logistic回归：应变量为二分类变量，自变量(X1，X2，…，Xp)可以为连续型变量、有序分类变量或二分类变量。
　　1)非配对的情况：用非条件Logistic回归
　　(1)观察性研究：可以用逐步线性回归寻找(拟)主要的影响因素
　　(2)实验性研究：在保持主要研究因素变量(干预变量)外，可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量，以校正这些混杂因素对结果的混杂作用
　　2)配对的情况：用条件Logistic回归
　　(1)观察性研究：可以用逐步线性回归寻找(拟)主要的影响因素
　　(2)实验性研究：在保持主要研究因素变量(干预变量)外，可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量，以校正这些混杂因素对结果的混杂作用
　　4.有序多分类有序的Logistic回归：应变量为有序多分类变量，自变量(X1，X2，…，Xp)可以为连续型变量、有序分类变量或二分类变量。
　　1)观察性研究：可以用逐步线性回归寻找(拟)主要的影响因素
　　2)实验性研究：在保持主要研究因素变量(干预变量)外，可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量，以校正这些混杂因素对结果的混杂作用
　　5.无序多分类有序的Logistic回归：应变量为无序多分类变量，自变量(X1，X2，…，Xp)可以为连续型变量、有序分类变量或二分类变量。
　　1)观察性研究：可以用逐步线性回归寻找(拟)主要的影响因素
　　2)实验性研究：在保持主要研究因素变量(干预变量)外，可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量，以校正这些混杂因素对结果的混杂作用
　　八、生存分析资：要求资料记录结局和结局发生的时间(如;死亡和死亡发生的时间)
　　1.用Kaplan-Meier方法估计生存曲线
　　2.大样本时，可以寿命表方法估计
　　3.单因素可以用Log-rank比较两条或多条生存曲线
　　4.多个因素时，可以作多重的Cox回归
　　1)观察性研究：可以用逐步线性回归寻找(拟)主要的影响因素
　　2)实验性研究：在保持主要研究因素变量(干预变量)外，可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量，以校正这些混杂因素对结果的混杂作用