數據統計分析方法，常用數據分析方法

      統計學中有一些常見的參數檢驗和非參數檢驗問題的解決方法及適合應用的情況，在日常學習工作中經常遇到，也是數據處理分析的基本方法，掌握它們能更好的分析數據，入門更高級的數據處理。接下來就由小編為您介紹數據統計分析方法，常用數據分析方法。

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數據統計分析方法

單樣本t檢驗：單樣本t檢驗，用來研究樣本均數是否與整體均數相等，以及樣本平均值從正態分布總體來看的情況；

成組t檢驗：成組t檢驗，又稱兩個獨立樣本資料的t檢驗，是一種完全隨機設計的兩個本均數的比較。除要求數據獨立性外，還要求兩組數據所代表的總體服從正態分布和整體方差相等，也就是方差性。在非正態分布的情況下，需要進行數據變換和非參數檢驗，如果方差不齊，就需要進行校正、變量轉換或非參數檢驗。

配合t檢驗：配對t檢驗是單樣本t檢驗的一個特例。配對t檢驗適用于下列幾種情況。

①對兩個被試的人進行兩種不同的處理；

②對同一受試對象進行兩種不同處理；

③在治療前和治療前、后對比(即自我配對)，如患病/服藥前后某指標變化；

④對于同一物體的兩個部位，如一個癌組織與癌旁組織的某個基因表達不同。

采用配對設計時，兩組數據數相等，一一對應，配對t檢驗適于繪制前后圖。t檢驗是為了對兩組計量數據進行均數比較，如果對兩組(k>2)樣本多于兩組(k>2)樣本，那么t檢驗就不再適用，而方差分析(AnalysisofVariance,ANOVA)是解決這一問題的重要分析方法。

單因子方差分析法：一般單因素方差分析是最常見的，因此本節重點介紹普通單因素方差分析(Ordinaryone-wayANOVA，亦稱完全隨機設計方差分析)的前提是獨立樣本符合正態分布和方差齊性。

單因子方差分析的多項比較法：當組數較少時，可采用“連線+標注”的形式進行多重比較。

隨機區域組設計(Randomizedblockdesign)：又稱為配伍設計，其實踐是先將受試對象按相同的條件或相似的條件組成m個區組(或者稱配伍塊)，并將其隨機分配到k個處理組中。與完全隨機設計相比，隨機區組設計能夠實現局部控制，將區組因素引起的變異分離出來，減少隨機誤差，提高檢測效率。隨機區域組設計的方差分析屬于無重復數據的二因素方差分析，但區組因素不能引起人們的興趣，區域組因素與試驗因素之間沒有交互作用。

單因素方差分析重復測量：復數單因素方差分析(Repeatedmeasurementdesign)單因素方差分析中的一種特殊形式是重復測量設計，容易與普通單因素方差分析混淆。重復性測量設計是指同一對象的某一觀察指標在不同時間點多次測量的設計方法，在重復測量數據分析中有兩種方法：一種是重復測量的方差分析(RepeatedmeasuresANOVA)，它基于一般線性模型(Generallinearmodel,GLM)，該方法不能有缺失的值(Missingvalues)，如果存在則無法進行處理和計算，需要將缺失值所在的區組全部刪除；另外一個是混合效應模型(Mixed-effectsmodel)，它有很多種，常見的是多層模型(Multilevelmodel)、層次化線性模型(Hierarchicallinearmodel)、隨機效應模型(Randomeffectmodel)，它能處理缺失值，比重復測量方差分析更廣泛。

ROC曲線：ROC曲線(Receiveroperatingcharacteristiccurve，受試者的工作特性曲線)，即感受性曲線(Sensitivitycurve)，是以真陽性率(靈敏度)作為縱坐標，假陽性率(1-特異性)作為橫坐標來繪制的。比較每個試驗的ROC曲線下面積(AUC)，哪一個試驗的AUC值最大，那一項試驗的診斷價值最大。ROC曲線是一種評價生物標記物、預測績效的很好的圖形工具。

      幾種統計學中常用的數據分析方法掌握了嗎？數據分析的掌握不是一蹴而就的，在使用時一定要根據不同的適用條件合理選擇，多應用方能更進一步。以上就是小編為您帶來的數據統計分析方法，常用數據分析方法。