1. Deux groupes de matériaux:
1) Grand échantillon de données ou objet de la distribution d'informations normale d'échantillon
Si la différence est l'appareil, il est au test de groupe
(2) Si la partie est incompatible, vérifiez ou utilisez un groupe Vérifiez le classement Wilcoxon
, Utilisez un groupe de test de synthèse de Wilcoxon
2. Informations sur le groupe:
1) Si des données de gros échantillons ou obéissent à la distribution et à la variance normales sont équipement, l'analyse de la variance est complètement aléatoire. Si le test statistique de l'analyse de variance est statistiquement significatif, d'autres analyses statistiques: sélectionnez la méthode appropriée (telle que: Test de LSD, BONFERRONI, V.V.) Pour deux ou deux comparaisons.
2) Si un petit échantillon est des données de distribution polarisées ou si la différence crée un test statistique de Kruskal Wallis. Si le test Kruskal Wallis Statistics est des statistiques, une analyseAutres tubes: sélectionnez la méthode appropriée (telle que: Utilisez un groupe de test de classement Wilcoxon, mais avec la correction de Bonferroni, V.V.) pour deux ou deux comparaisons.
II. Analyse statistique des données de classification
1. Forme de données et comparaison globale
1) Classification des données Deux:
] (1) Lorsqu'un petit échantillon: utilisez deux distributions pour effectuer la méthode de probabilité correcte;
Lorsque des échantillons importants: Utilisez U.
2) Multi-catégorie: Test (également appelé Vérification de l'avantage) avec Pearson C2
2 . Données à quatre grilles
2) N & GT; 40 et par conséquent, le nombre théorique est supérieur à 1 et au moins une théorie & lt; 5, utilisez la correction C2 ou utilisez la méthode de probabilité exacte de Fisher »
3) N £ 40 ou un numéro de théorie et LT; 1, utilisez le test FIsher
3. Analyse statistique des données Tableau 2 × C
1) Les colonnes tournantes sont un indicateur d'effet et une quantité variable de variable multi-classification et une quantité variable variable est le package. Tournage, CMH C2 ou groupe Wilcoxon Classements de classements
2) Tourner les colonnes est un indice d'effet et une variable de deux couches, la variable de colonne est un agencement variable multicaquatique et un test C2 Trend
3) Les variables d'anneau et les variables de colonne sont des variables classées sans ordre
(1) N & GT; 40 et nombre théorique de plus de 5 numéros de réseau et LT; Liste de 25% de lignes Total Net, utilisant Pearson C2
(2) N £ 40 ou nombre de numéros de réseau dans le nombre de plaid et de gt; 25% du nombre total de réseaux dans la liste des lignes, utilisant la méthode de probabilité exacte de Fisher
4. Analyse statistique des données R × C
1) Tourner les colonnes est un effet Indicateur et variable de nombreux types, les variables sont des variables de paquets, puis testez le classement total de CMH C2 HKruskal wallis
2) Les colonnes tournantes sont un indicateur d'effet et un trouble variable multicaquatique et la transformation de la linéarité sont des multiples catégories ordonnées, CMH C2
3) de Aucune analyse non corrélation, variables de colonne et éléments variables triés par plusieurs catégories, peuvent être analysés liés à SPSERMAN
4) Variables de colonne et diverses variables sont des variables multicouches sans ordre,
(1) N & GT; 40 et le nombre théorique inférieur à 5 numéros de réseau et LT; 25% du réseau total dans la liste de lignes, puis avec Pearson C2
(2) N £ 40 ou le nombre de réseaux de 5 est inférieur à 5 et 25% du nombre total de réseaux. Dans la liste, la ligne, à l'aide de la méthode de probabilité exacte de Fisher "
1. Données de données Simple and Comparaison Globalement:
2) lorsque le prixGrand traitement d'observation: l'utilisation test approximation normale.
2. Comparaison des échantillons deux fois
L'utilisation de tests normaux d'approximation.
conception de métal ou de conception bloc aléatoire
La comparaison de deux groupes ou plusieurs ensembles de données de mesure
]
1) les données des échantillons de grande ou de différence couplage suivent la distribution petit échantillon de données normal, comme un test C
2) de petits échantillons et la différence est de distribuer la polarisation, puis utiliser le icône Wilcoxon appariement pour vérifier le classement
]
2) Si l'échantillon est petit, la différence est une matière de distribution polarisée ou des pièces inégales, le test statistique de Fredman. Si le test statistique de Fredman a une analyse statistique statistiquement significative et statistique: sélectionnez la méthode appropriée (telle que: le classement de couplage Vérifiez avec Wilcoxon, mais modifiez des valeurs P avec la méthode de Bonferroni) pour deux comparer.
V. Analyse statistique des données de classification
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1) B + C & Gt; 40, Utilisez l'inspection McNemar C2 ou la greffe C2 Test marginal
2) B + C £ 40, deux distribution est la méthode de probabilité correcte
1) Comparer Associe: Utilisez McNemar C2 chèque ou chèque C2 marginal
2) Accord: Analyse de l'association entre
Six Analyse de l'association entre deux variables
1. Deux variables sont des variables continues
1) Les petits échantillons et deux variables suiviesDouble distribution d'état, utilisant le coefficient de corrélation de Pearson pour l'analyse statistique 2) Les gros échantillons ou deux variables ne sont pas suivis de la racine de distribution, coefficient de corrélation de Spearman à l'analyse statistique . Les variables sont disposées pour les variables de classification peuvent être analysées statistiquement par le coefficient de corrélation de Spearman 3. Une variable est une variable de classification commandée et différentes variables sont des variables continues Peut être analysé statistiquement par le coefficient de corrélation de Spearman 1. Régression sur le terrain Si les rappels rappelés dans une analyse de régression sont de la distribution normale (non des règles lorsque des échantillons importants sont requis), des variables de changement résiduelles et indépendantes, rendement linéaire (régression linéaire d'un seul argument), appelé régression simple) , sinon changez de manière appropriée, il répond aux conditions ci-dessus. 2. Régression multi-linéaire La quantité de forceG (Y) est une variable continue (c.-à-d. Données), argument (X1, X2, .. XP) peut être une variable continue, une variable de classification est commandée ou une variable à deux couches. Si vous retirez le reste dans l'analyse de régression provenant de la distribution normale (sans règles lorsque des échantillons importants sont requis), le résidu résiduel et l'argument de la variable de tour peuvent créer beaucoup de régression linéaire. 1) Recherche d'observation: peut être utilisé pour trouver des facteurs affectant le principal (suggéré) 2) Recherche de tests: principalement en tant que variables de facteur de recherche (en plus des variables d'interférence, certaines D'autres éléments hybrides peuvent être introduits conformément aux effets mixtes précis de ces éléments hybrides 3. Régression logistique de la deuxième classification . La souche est deux variables de classification et arguments (x1, x2, .. XP) peut être une variable continue, une variable de classification est agencée ou variable dans deux classes. 1) N'évaluez pas: régression irrégulière logistique (1)Recherche d'observation: Vous pouvez utiliser une régression linéaire étape par étape pour trouver des facteurs (suggéré) affectant la recherche expérimentale (2): des variables de facteur d'apprentissage externes Rescue principale (variables d'interférence), il peut être ajusté à Un certain nombre d'éléments hybrides pouvant se produire différemment avec les effets de mélange corrects de ces éléments hybrides 2) PIENNIUM: conditions de régression logistique (1) Observatoire: vous pouvez Utiliser des étapes de régression étape par étape pour trouver (suggérer) des facteurs affectant le (2) Recherche expérimentale: En plus des principales variables de recherche de recherche (variables d'interférence), il peut être introduit sur certaines variables d'éléments hybrides. Fixer l'effet de mélange de ces éléments mixtes 4. Commandez la régression logistique multicouche ou commande La souche est de nombreuses couches d'ordre de classification, arguments (X1, X2, .. XP) peut être une variable continue, une variable de classificationOrganiser ou transformer deux couches. 1) Recherche d'observation: peut être utilisé pour trouver des facteurs affectant le principal (suggéré) 2) Recherche expérimentale: principalement en tant que variables de facteur de recherche (en plus des variables d'interférence, certaines Les éléments hybrides peuvent être introduits de manière appropriée les effets de mélange corrects de ces éléments mixtes sur les résultats 5. Régression logistique stratifié La souche est une variable de classification multicouche. Avec trouble et arguments (x1, x2, .. XP) Oui, il s'agit d'une variable continue, une variable de classification est agencée ou variable en deux classes. 1) Recherche d'observation: peut être utilisé pour trouver des facteurs affectant le principal (suggéré) 2) Recherche de test: principalement des variables de facteur de recherche (en plus des variables d'intervention, certains éléments hybrides peuvent être différents peuvent être introduits comment faire correspondre les effets de mélange corrects de ces Éléments mixtes sur les résultats huit. Analyse finale Temps nécessaire pour enregistrer le temps (par exemple pendant les temps d'arrêt et la mort) 1. Estimez la courbe de survie avec le Kaplan-Meier Méthode 2. Lorsque des échantillons importants, des méthodes de la carte de vie peuvent être estimées 3. Les éléments simples peuvent comparer deux ou plusieurs courbes en direct avec classement au journal Lorsque de nombreux facteurs, la régression multiple de Cox 1) Observatoire: vous pouvez utiliser des facteurs (suggéré) pour trouver les facteurs (suggéré) affectant la recherche principale 2). D'autres éléments hybrides peuvent être introduits de manière appropriée pour éditer ces éléments hybrides avec les résultats de ces facteurs mixtes dans le maintien de grandes variables de facteur de recherche (variables d'intervention)