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考研數(shù)學 統(tǒng)計方法選擇小結
完全隨機分組設計的資料
一、兩組或多組計量資料的比較
1.兩組資料：
1)大樣本資料或服從正態(tài)分布的小樣本資料
(1)若方差齊性，則作成組t檢驗
(2)若方差不齊，則作t’檢驗或用成組的Wilcoxon秩和檢驗
2)小樣本偏態(tài)分布資料，則用成組的Wilcoxon秩和檢驗
2.多組資料：
1)若大樣本資料或服從正態(tài)分布，并且方差齊性，則作完全隨機的方差分析。如果方差分析的統(tǒng)計檢驗為有統(tǒng)計學意義，則進一步作統(tǒng)計分析：選擇合適的方法（如：LSD檢驗，Bonferroni檢驗等）進行兩兩比較。
2)如果小樣本的偏態(tài)分布資料或方差不齊，則作KruskalWallis的統(tǒng)計檢驗。如果KruskalWallis的統(tǒng)計檢驗為有統(tǒng)計學意義，則進一步作統(tǒng)計分析：選擇合適的方法（如：用成組的Wilcoxon秩和檢驗，但用Bonferroni方法校正P值等）進行兩兩比較。
二、分類資料的統(tǒng)計分析
1.單樣本資料與總體比較
1)二分類資料：
(1)小樣本時：用二項分布進行確切概率法檢驗；
(2)大樣本時：用U檢驗。
2)多分類資料：用Pearsonc2檢驗（又稱擬合優(yōu)度檢驗）。
2.四格表資料
1)n>40并且所以理論數(shù)大于5，則用Pearsonc2
2)n>40并且所以理論數(shù)大于1并且至少存在一個理論數(shù)40并且理論數(shù)小于5的格子數(shù)行列表中格子總數(shù)的25%，則用Fisher’s確切概率法檢驗
4.R×C表資料的統(tǒng)計分析
1)列變量為效應指標，并且為有序多分類變量，行變量為分組變量，則CMHc2或KruskalWallis的秩和檢驗
2)列變量為效應指標，并且為無序多分類變量，行變量為有序多分類變量，作nonezerocorrelationanalysis的CMHc2
3)列變量和行變量均為有序多分類變量，可以作Spearman相關分析
4)列變量和行變量均為無序多分類變量，
(1)n>40并且理論數(shù)小于5的格子數(shù)行列表中格子總數(shù)的25%，則用Fisher’s確切概率法檢驗
三、Poisson分布資料
1.單樣本資料與總體比較：
1)觀察值較小時：用確切概率法進行檢驗。
2)觀察值較大時：用正態(tài)近似的U檢驗。
2.兩個樣本比較：用正態(tài)近似的U檢驗。
配對設計或隨機區(qū)組設計
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