計數(shù)資料的檢驗方法(統(tǒng)計學檢驗方法)
1.統(tǒng)計學檢驗方法有哪些
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內容來自用戶：茍燁濤
統(tǒng)計中經常會用到各種檢驗，如何知道何時用什么檢驗呢，根據結合自己的工作來說一說：
t檢驗有單樣本t檢驗，配對t檢驗和兩樣本t檢驗。單樣本t檢驗：是用樣本均數(shù)代表的未知總體均數(shù)和已知總體均數(shù)進行比較，來觀察此組樣本與總體的差異性。配對t檢驗：是采用配對設計方法觀察以下幾種情形，1，兩個同質受試對象分別接受兩種不同的處理；2，同一受試對象接受兩種不同的處理；3，同一受試對象處理前后。
u檢驗：t檢驗和就是統(tǒng)計量為t,u的假設檢驗，兩者均是常見的假設檢驗方法。當樣本含量n較大時，樣本均數(shù)符合正態(tài)分布，故可用u檢驗進行分析。當樣本含量n小時，若觀察值x符合正態(tài)分布，則用t檢驗（因此時樣本均數(shù)符合t分布），當x為未知分布時應采用秩和檢驗。F檢驗又叫方差齊性檢驗。在兩樣本t檢驗中要用到F檢驗。從兩研究總體中隨機抽取樣本，要對這兩個樣本進行比較的時候，首先要判斷兩總體方差是否相同，即方差齊性。若兩總體方差相等，則直接用t檢驗，若不等，可采用t'檢驗或變量變換或秩和檢驗等方法。其中要判斷兩總體方差是否相等，就可以用F檢驗。
簡單的說就是檢驗兩個樣本的方差是否有顯著性差異這是選擇何種T檢驗（等方差雙樣本檢驗，異方差雙樣本檢驗）的前提條件。用途：用于完全隨機設計的多個樣本均數(shù)間的比較，其統(tǒng)計推斷是推斷各樣本所代表的各總體均數(shù)是否相等。完全隨機設計（
2.計數(shù)方法有哪些
1、科學計數(shù)法
數(shù)學術語，a*10的n次冪的形式.將一個數(shù)字表示成（a*10的n次冪的形式），其中1≤|a|例如：
890314000保留三位有效數(shù)字為8.90*10的8次方，8.90*10^8;
839960000保留三位有效數(shù)字為8.40*10的8次方，8.40*10^8.
2、中國計數(shù)法
中國人在計數(shù)時，常常用筆畫“正”字，一個“正”字有五畫，代表5，兩個“正”字就是10，以此類推.這個計數(shù)方法簡便易懂，很受中國人歡迎.現(xiàn)在很多中國人在統(tǒng)計選票、清點財物等時候，都還保持著用“正”字計數(shù)的習慣.
3.統(tǒng)計方法有哪些
統(tǒng)計方法有： 1、計量資料的統(tǒng)計方法 分析計量資料的統(tǒng)計分析方法可分為參數(shù)檢驗法和非參數(shù)檢驗法。
參數(shù)檢驗法主要為t檢驗和 方差分析（ANOVN，即F檢驗）等，兩組間均數(shù)比較時常用t檢驗和u檢驗，兩組以上均數(shù)比較時常用方差分析；非參數(shù)檢驗法主要包括秩和檢驗等。t檢驗可分為單組設計資料的t檢驗、配對設計資料的t檢驗和成組設計資料的t檢驗；當兩個小 樣本比較時要求兩 總體分布為 正態(tài)分布且方差齊性，若不能滿足以上要求，宜用t 檢驗或非參數(shù)方法（ 秩和檢驗）。
方差分析可用于兩個以上 樣本均數(shù)的比較，應用該方法時，要求各個樣本是相互獨立的隨機樣本，各樣本來自正態(tài)總體且各處理組總體方差齊性。根據設計類型不同，方差分析中又包含了多種不同的方法。
對于 定量資料，應根據所采用的設計類型、資料所具備的條件和分析目的，選用合適的統(tǒng)計分析方法，不應盲目套用t檢驗和 單因素方差分析。 2、計數(shù)資料的統(tǒng)計方法 計數(shù)資料的統(tǒng)計方法主要針對四格表和R*C表利用檢驗進行分析。
檢驗或u檢驗，若不能滿足 檢驗：當計數(shù)資料呈配對設計時，獲得的四格表為配對四格表，其用到的檢驗公式和校正公式可參考書籍。 R*C表可以分為雙向無序，單向有序、雙向有序屬性相同和雙向有序屬性不同四類，不同類的行列表根據其研究目的，其選擇的方法也不一樣。
3、等級資料的統(tǒng)計方法 等級資料（有序變量）是對性質和類別的等級進行分組，再清點每組觀察單位個數(shù)所得到的資料。在臨床醫(yī)學資料中，常遇到一些定性指標，如臨床療效的評價、疾病的臨床分期、病癥嚴重程度的臨床分級等，對這些指標常采用分成若干個等級然后分類計數(shù)的辦法來解決它的量化問題，這樣的資料統(tǒng)計上稱為等級資料。
統(tǒng)計方法的選擇： 統(tǒng)計資料豐富且錯綜復雜，要想做到合理選用統(tǒng)計分析方法并非易事。對于同一 個資料，若選擇不同的統(tǒng)計分析方法處理，有時其結論是截然不同的。
正確選擇統(tǒng)計方法的依據是： ①根據研究的目的，明確研究試驗設計類型、研究因素與水平數(shù)； ②確定數(shù)據特征（是否正態(tài)分布等）和樣本量大??； ③ 正確判斷統(tǒng)計資料所對應的類型（計量、計數(shù)和等級資料），同時應根據統(tǒng)計方法的適宜條件進行正確的統(tǒng)計量值計算； 最后，還要根據專業(yè)知識與資料的實際情況，結合統(tǒng)計學原則，靈活地選擇統(tǒng)計分析方法。
4.計數(shù)資料四組內兩兩之間進行比較采用什么方法
計數(shù)資料與計量資料醫(yī)學統(tǒng)計資料按其性質一般分為計數(shù)資料與計量資料兩類。
不同類型的統(tǒng)計資料應采用不同的統(tǒng)計分析方法。計數(shù)資料是先將觀察單位按某種屬性或類別分成若干組，再清點各組觀察單位個數(shù)所得到的資料。
如臨床某些檢驗結果用陽性或陰性反應表示，對一批某病患者檢驗完畢后，清點呈陽性或陰性反應的各有若干例。又如要調查某人群的血型分布，先按a、b、ab、o四型分組，再清點各血型組人數(shù)。
計數(shù)資料每個觀察單位之間沒有量的差別，但各組之間具有質的不同，不同性質的觀察單位不能歸入一組。對這類資料通常是先計算百分比或率等相對數(shù)，需要時做百分比或率之間的比較，也可做兩事物之間相關的相關分析。
計量資料是用儀器、工具或其它定量方法對每個觀察單位的某項標志進行測量，并把測量結果用數(shù)值大小表示出來的資料，一般帶有度量衡或其它單位。如檢查一批應征青年體重，需要磅秤測量，通常以公斤為單位，測得許多大小不一的體重值。
其它如身長（cm）、血壓（mmhg）、脈搏（次/分）、紅細胞（萬/mm3）轉氨酶（單位）等，都屬于計量資料。每個觀察單位的觀測值之間有量的區(qū)別，但同一批觀察單位必須是同質的。
對這類資料通常先計算平均數(shù)與標準差等指標，需要時做各均數(shù)之間的比較或各變量之間的分析。還有一些資料，也是將觀察單位按某種屬性或某個標志分組，然后清點各組觀察單位個數(shù)得來的，但所分各組之間具有等級順序。
這些資料既具有計數(shù)資料的特點，又兼有半定量的性質，稱為等級資料或半定量資料。例如對一批急性病毒性肝炎患者作麝香草酚絮狀試驗，將試驗結果按-、+、++、+++、++++分組，顯然各組之間既有等級順序，又有程序與量的差別。
又如某病住院病人的治療結果，按治愈、好轉、無效、死亡分組，同樣各組之間具有順序與程度之別。分析等級資料常用的統(tǒng)計指標有比和率，常用的統(tǒng)計方法有秩和檢驗、參照單位分析等。
在醫(yī)學實踐中，根據分析研究的目的，計數(shù)資料與計量資料可以互相轉化。例如血壓值本是計量資料，但如果將一組20-40歲成年人的血壓值分為血壓正常與血壓異常兩組，再清點各組人數(shù)，于是這組血壓資料就轉化成為計數(shù)資料了。
假若將這組血壓值按低血壓（130/90-110毫米汞柱）、重度高血壓（>130/>110毫米汞柱）的等級順序分組，清點各組人數(shù)，這時這組血壓資料又轉化為等級資料了。又如在計量診斷中，將某些陽性體征根據確診病人的概率賦予分數(shù)，分數(shù)的多少代表量的大小，這樣原來的計數(shù)資料就轉化為計量資料。
由于計量資料可以得到較多的信息，所以凡能計量的，盡量采用計量資料。
5.醫(yī)學論文中怎樣根據統(tǒng)計資料的類型選擇一種或幾種檢驗方法
醫(yī)學論文中常用統(tǒng)計分析方法的合理選擇 目前，不少醫(yī)學論文中的統(tǒng)計分析存在較多的問題。
有報道，經兩位專家審稿認為可以發(fā)表的稿件中，其統(tǒng)計學誤用率為90%-95%。為幫助廣大醫(yī)務工作者提高統(tǒng)計分析水平，本文將介紹醫(yī)學論文中常用統(tǒng)計分析方法的選擇原則及應用過程中的注意事項。
1.t 檢驗 t檢驗是英國統(tǒng)計學家W.S.Gosset 1908年根據t分布原理建立起來的一種假設檢驗方法，常用于計量資料中兩個小樣本均數(shù)的比較。理論上，t檢驗的應用條件是要求樣本來自正態(tài)分布的總體，兩樣本均數(shù)比較時，還要求兩總體方差相等。
但在實際工作中，與上述條件略有偏離，只要其分布為單峰且近似正態(tài)分布，也可應用[2]。 常用的t檢驗有如下三類：①單個樣本t檢驗：用于推斷樣本均數(shù)代表的總體均數(shù)和已知總體均數(shù)有無顯著性差別。
當樣本例數(shù)較少（n50）時，這時應用t檢驗的計算比較繁瑣，可選用u檢驗[5]。 2.方差分析 方差分析適用于兩組以上計量資料均數(shù)的比較，其應用條件是各組資料取自正態(tài)分布的總體且各組資料具有方差齊性。
因此，在應用方差分析之前，同樣和成組t檢驗一樣需要對各組資料進行正態(tài)性檢驗、方差齊性檢驗。 常用的方差分析有如下幾類：①完全隨機設計的方差分析：主要用于推斷完全隨機設計的多個樣本均數(shù)所代表的總體均數(shù)之間有無顯著性差別。
完全隨機設計是將觀察對象隨機分為兩組或多組，每組接受一種處理，形成兩個或多個樣本。②隨機區(qū)組設計的方差分析： 隨機區(qū)組設計首先是將全部受試對象按某種或某些特性分為若干區(qū)組，然后區(qū)組內的每個研究對象接受不同的處理，通過這種設計，既可以推斷處理因素又可以推斷區(qū)組因素是否對試驗效應產生作用。
此外，由于這種設計還使每個區(qū)組內研究對象的水平盡可能地相近，減少了個體間差異對研究結果的影響，比成組設計更容易檢驗出處理因素間的差別。③析因設計的方差分析：將兩個或兩個以上處理因素的各種濃度水平進行排列組合、交叉分組的試驗設計。
它不僅可以檢驗每個因素各水平之間是否有差異，還可以檢驗各因素之間是否有交互作用，同時還可以找到處理因素的各種濃度水平之間的最佳組合。此外，還有正交設計、拉丁方設計等多種方差分析法，實驗者在應用時可以參考相關的統(tǒng)計學著作。
目前，某些醫(yī)學論文中有這樣的情況，就是用t 檢驗代替方差分析對實驗數(shù)據進行統(tǒng)計學處理，這是不可取的。t 檢驗只適用于推斷兩個小樣本均數(shù)之間有無顯著性差別，而采用t 檢驗對多組均數(shù)進行兩兩比較，會增加犯I 型錯誤的概率，即可能把本來無差別的兩個總體均數(shù)判為有差別，使結論的可信度降低[6]。
對多個樣本均數(shù)進行比較時，正確的方法是先進行方差分析，若檢驗統(tǒng)計量有顯著性意義時，再進行多個樣本均數(shù)的兩兩（多重）比較。 3.卡方檢驗（χ2檢驗） χ2檢驗是一種用途比較廣泛的假設檢驗方法，但是在醫(yī)學論文中常用于分類計數(shù)資料的假設檢驗，即用于兩個樣本率、多個樣本率、樣本內部構成情況的比較，樣本率與總體率的比較，某現(xiàn)象的實際分布與其理論分布的比較。
但是當樣本滿足正態(tài)近似條件時，如樣本例數(shù)n與樣本率p滿足條件np與n(1— p)均大于5，則可以計算假設檢驗統(tǒng)計量u值來進行判斷。 常用的χ2 檢驗分為如下幾類：①2*2表χ2 檢驗：適用于兩個樣本率或構成比的比較，在應用時，當整個試驗的樣本例數(shù)n≥40且某個理論頻數(shù)1≤T 值進行連續(xù)性校正。
因為T值太小，會導致χ2 值增大，易出現(xiàn)假陽性結論。此外，若樣本例數(shù)n 值也有偏差，需要用2*2表χ2 檢驗的確切概率檢驗法（Fisher確切檢驗法）。
②配對資料χ2檢驗：適用于配對設計的兩個樣本率或構成比的比較，即通過單一樣本的數(shù)據推斷兩種處理結果有無顯著性差別。在應用時，如果甲處理結果為陽性而乙處理結果為陰性的樣本例數(shù)n1與甲處理結果為陰性而乙處理結果為陽性的樣本例數(shù)n2之和 值進行校正。
③R*C表χ2 檢驗：適用于多個樣本率或構成比的比較。在R*C表χ2檢驗中，若檢驗統(tǒng)計量有顯著性意義時，還需要對多個樣本率或構成比進行兩兩比較，即分割R*C表，使之成為非獨立的四格表，并對每兩個率之間有無顯著性差別作出結論。
2*2表資料在應用時可分為如下幾種類型：橫斷面研究設計的2*2表資料、隊列研究設計的2*2表資料、病例-對照研究設計的2*2表資料、配對研究設計的2*2表資料。研究者應注意不同類型的2*2表資料的統(tǒng)計分析方法略有差別，比如在分析隊列研究設計的2*2表資料時，如果用χ2公式計算得到P 此外，在進行R*C表χ2檢驗時，還有如下兩個主要的注意事項：首先，T值最好不要 其次，不同類型的R*C表資料選擇的統(tǒng)計分析方法是不一樣。
①雙向無序的R*C表資料：可以選用一般的χ2公式計算。②單向有序的R*C表資料：如果是原因變量為有序變量的單向有序R*C表資料，可以將其視為雙向無序的R*C表資料而選用一般的χ2檢驗公式計算，但如果是結果變量為有序變量的單向有序R*C表資料，選用的統(tǒng)計分析方法有秩和檢驗、Radit分析和有序變量的logistic回歸分析等。
③雙向有序且屬性不同的R*C表資料：對于這類資料采用的統(tǒng)計分析方法不能一。
