2 常用统计检验

统计检验的方法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：统计检验是一种常用的数据分析方法，通过对数据的处理和分析，可以帮助我们解决研究中的问题和验证假设。

在科学研究、商业决策和社会调查等领域，统计检验都发挥着重要的作用。

本文将介绍统计检验的基本原理、常见类型和步骤，帮助读者了解并掌握这一重要的数据分析工具。

一、统计检验的基本原理统计检验的基本原理是基于概率论和数理统计的基础知识进行推导和应用。

在进行统计检验时，我们首先要建立一个原假设（H0）和一个备择假设（Ha），然后通过样本数据的分析来确定是否拒绝原假设。

统计检验的目的是基于样本数据对总体参数进行推断，并判断总体参数是否符合我们的假设。

二、统计检验的常见类型1. 参数检验：参数检验是用来检验总体参数的方法，例如总体均值、总体比例、总体方差等。

在参数检验中，我们通常根据总体是否符合正态分布来选择不同的检验方法，例如t检验、F检验、卡方检验等。

2. 非参数检验：非参数检验是用来检验总体分布的形态和位置的方法，不需要事先对总体做出特定的分布假设。

非参数检验适用于总体分布未知或不符合正态分布的情况，常见的非参数检验方法有秩和检验、秩和检验、符号检验等。

3. 单样本检验：单样本检验是用来检验单个总体参数值的方法，例如总体均值是否等于某个特定值、总体比例是否等于某个特定比例等。

5. 方差分析：方差分析是用来比较3个或3个以上总体均值是否相等的方法，适用于只有一个自变量和多个水平的情况。

三、统计检验的步骤1. 确定检验问题：首先要明确研究的问题和目标，建立原假设和备择假设。

2. 选择检验方法：根据数据类型和问题的特点选择合适的检验方法，包括参数检验和非参数检验、双样本检验和单样本检验等。

3. 收集样本数据：采集足够数量的样本数据，并进行数据清洗和整理。

4. 计算统计量：根据选定的检验方法，计算相应的统计量（例如t 值、F值、卡方值等）。

5. 假设检验：根据统计量的计算结果和显著水平的设定，判断是否拒绝原假设。

统计学方法常用的检验指标
统计学方法常用的检验指标包括：
1. t 检验：用于样本数据来自两个或多个总体，要求两边的总体均值相等时使用。

通常用来分析两个群体的差异情况是否具有统计学意义，这种应用属于单因素非重复性设计分析。

当参数模型的分布没有改变的时候就可以用这个办法去检查差别有无显著性存在，它是假设每个变量(总体)在任何条件下都应该是一样大（或者一样小）。

2. 卡方检验：是一种用途很广的计数资料的假设检验方法，它属于非参数检验的范畴。

该方法适用于分类资料的整体检验和某些类型的分组资料的比较。

当观察值不连续时，可用此方法进行统计推断。

如果对两类观察值间是否有差别有怀疑时可使用此方法。

3. 相关系数r：用于度量两个变量之间线性关系强度和方向的统计分析指标。

当需要反映两个一元变量之间的相关程度时，可以用计算的相关系数来加以描述。

正相关的值为正数，可以理解为增加多少；负相关的值为负数，可以理解为减少多少。

4. F检验：主要用于检验一个因变量的变化是否来自于其因子水平的变动所造成
的差异。

这个检验是在回归方程中进行多重共线性处理的必要步骤之一。

5. 符号秩检定：是用实际观测数据对于某一假定状态的关系作确定性判断的一种估计反应方式，可以判断组间的差异。

常被应用于趋势方面的比较研究，它的结论不能绝对化，只是能体现一种方向性的差异表现出的特点，有实际的应用意义
这些是统计学中常用的主要检验指标，它们在不同的研究中发挥着不同的作用。

具体选择哪种检验指标需要根据研究的实际情况来确定。

室间质评的常用统计方法室间质量评价活动(External Quality Assessment, 简称EQA）是指由外部机构控制实验室质量的客观过程,其主要目的是建立实验室间的可比性.从2003年开始在各专业中（微生物专业除外）运用能力比对检验（Proficiency Testing，简称PT）的统计方法。

（一）VIS评价方法:1、变异指数得分（Variance index score ，简称VIS）的统计方法。

1X—D1VIS=100*（100＊—--———---）DxCCV式中X是各实验室的测定结果,D是质控物的靶值,CCV是各项目的选定变异系数,卫生部临床检验中心96年颁布。

2、质评标准：单项评分标准：单项VIS≤150为及格，VIS＞150为不及格。

及格项目个数合格率＝-———--————-——-—---——＊100全部测定项目数一次质评中,全部项目的平均VIS＞150或合格率＜60％为当次质评不及格.（二）PT评价方法：1． PT统计方法计算公式利用能力比对检验（Proficiency Testing, 简称PT）的统计方法：对每一次室间质评,针对某一项目的得分（Score)计算公式为：该项目的及格结果数—-——————-—-—-—————--—＊100%该项目总的测定样本书而对调查的全部项目,其得分计算公式为:及格项目个数——-——————-———————＊100全部测定项目数按照PT要求,在一次质评中,某一项目及所有项目的得分必须大于或等于80%,才算及格。

如果某一项目连续两次或连续三次测定中的有两次不及格就判为不成功。

2．评价标准：1) 定性测定：•所有质评样本的测定结果与预期结果的符合率达到80%以上时，可判为及格.•一次质评未参加以及该次测定得分为0分时，判为不及格.•不按时回报结果者判为不及格，该次PT为0分;•对于不是因为未参加PT所致的PT测定不及格，实验室必须有适当的培训措施，并采取必要的技术手段改正存在的问题；•连续2次PT或在连续的3次PT中有2次不及格，可定为PT不成功。

统计方法有哪些第一篇：常见的统计方法统计方法是数据处理和分析的基础，广泛应用于各个领域，如经济学、医学、教育学、社会学等等。

本文将介绍常见的统计方法，可供读者参考和学习。

一、描述性统计分析描述性统计分析是指通过图表和数字描述数据的总体特征和分布情况。

其中常用的统计指标有：中心趋势度量（如平均数、中位数、众数）、离散程度度量（如方差、标准差、四分位差）和数据形态度量（如偏度、峰度）。

描述性统计分析可以对数据进行简要的总结和比较，是其他统计方法的基础。

二、参数检验参数检验是统计学中的一种方法，可用于验证研究假设。

在参数检验中，我们通过假设一个总体参数来检验样本统计量是否符合这个假设，从而得出对研究假设的结论。

参数检验分为单样本检验、双样本检验和方差分析等。

其中，单样本检验是检验一个样本的总体均值是否等于一个固定值；双样本检验是检验两个样本的总体均值是否相等；方差分析是多个样本的均值是否相等。

三、相关分析相关分析主要是研究两个或多个变量之间的关系。

常用的相关分析方法有：皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数、判定系数等。

其中，皮尔逊相关系数用于衡量两个变量之间的线性相关性、斯皮尔曼等级相关系数则适用于非线性关系。

判定系数是用来说明自变量对因变量的解释能力。

四、回归分析回归分析是一种探究因变量和自变量之间关系的统计方法。

其基本思想是将多个自变量线性加权组合作为预测因变量的值，以探寻因变量与自变量之间的关系。

常见的回归方法有：线性回归、非线性回归、多元回归等。

线性回归通常应用在两个变量之间的关系上，而非线性回归通常应用在非线性的变量关系上。

五、时间序列分析时间序列分析是用来研究一组连续时间点上的数据的方法。

其目的是利用时间序列的特征来预测未来或分析过去。

时间序列分析主要包括趋势分析、季节性分析、循环性分析和随机性分析等。

其中，趋势分析是研究数据的长期变化趋势的方法，季节性分析是研究数据在不同季节之间的周期性变化的方法。

第一章作业1．数据库与数据仓库的本质差别是什么？书P2（1）数据库用于事务处理，数据仓库用于决策分析。

（2）数据库保持事物处理的当前状态，数据仓库即保存过去的数据又保存当前的数据。

（3）数据仓库的数据是大量数据库的集成。

（4）对数据库的操作比较明确，操作数量较小。

对数据仓库操作不明确，操作数据量大。

2．从数据库发展到数据仓库的原因是什么？书P1（1）数据库数据太多，信息贫乏。

如何将大量的数据转化为辅助决策信息成为了研究热点。

（2）异构环境数据的转换和共享。

随着各类数据库产品的增加，异构环境的数据也逐渐增加，如何实现这些异构环境数据的转换的共享也成了研究热点。

（3）利用数据进行事物处理转变为利用数据支持决策。

3．举例说明数据库与数据仓库的不同。

比如，银行中储蓄业务要建立储蓄数据库，信用卡要建立信用卡数据库，贷款业务要建立贷款数据库，这些数据库方便了银行的事务处理。

但是要对这些独立数据库进行决策分析就很复杂了。

因此可以把这些数据库中的数据存储转化到数据仓库中，方便进行决策。

4.OLTP(On Line Transaction Processing,联机事物处理)是在网络环境下的事务处理工作，以快速的响应和频繁的数据修改为特征，使用户利用数据库能够快速地处理具体的业务。

OLAP（On Line Analytical Processing，联机分析处理）是使用多维数据库和多维分析的方法，对多个关系数据库共同进行大量的综合计算来得到结果的方法。

5.OLTP是用户的数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果。

6.OLTP OLAP细节性数据综合性数据当前数据历史数据经常更新不更新，但周期性刷新一次性处理的数据量小一次处理的数据量大对响应时间要求高响应时间合理面向应用，事务驱动面向分析，分析驱动7．包括数据项、数据结构、数据流、数据存储和处理过程五个部分。

8．定义为关于数据的数据，描述数据仓库中数据及其环境的数据。

统计学的方法当提到统计学的方法时，有许多不同的技术和工具可供选择。

以下是50条关于统计学方法的示例，并附有详细描述：1. 描述性统计：描述性统计是一种用于总结和描述数据集的方法。

它包括平均数、中位数、众数、标准差等指标。

2. 推论统计：推论统计是一种从样本数据中得出总体结论的方法。

通过采样方法和假设检验来进行推论。

3. 参数估计：使用统计方法估计总体参数的值，如总体均值、总体比例等。

4. 假设检验：用于检验总体参数假设的统计方法，包括单样本、双样本和多样本假设检验。

5. 方差分析：用于比较三个或三个以上组别的均值是否有显著差异的统计方法。

6. 相关分析：检验两个或多个变量之间关系的统计方法，包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。

7. 回归分析：用于探索和建立变量之间关系的统计方法，包括线性回归、逻辑回归、多元回归等。

8. 生存分析：用于分析时间至事件发生的统计方法，包括生存曲线、生存函数、危险比等。

9. 聚类分析：将数据集中的观测分为不同的群组的统计方法，如K均值聚类、层次聚类等。

10. 因子分析：用于识别数据集中潜在变量和构建变量之间关系的统计方法。

11. 主成分分析：用于减少数据维度和识别主要变量的统计方法。

12. 时间序列分析：用于分析时间序列数据的统计方法，如季节性调整、趋势分析等。

13. 贝叶斯统计：一种基于贝叶斯定理的统计推断方法，通过先验概率和样本信息来获得后验概率。

14. 非参数统计：一种不依赖于总体概率分布的统计方法，适用于数据分布未知或不满足正态分布假设的情况。

15. 实证贝叶斯方法：一种结合贝叶斯统计和计算机模拟的方法，用于复杂模型的推断。

16. Bootstrap方法：通过重复抽样构建总体的分布，从而进行参数估计和假设检验。

17. 蒙特卡洛模拟：一种使用随机抽样技术进行数值模拟的方法，通常用于计算复杂的积分或求解概率分布。

18. 马尔可夫链蒙特卡洛：一种用于从复杂分布中抽样的随机模拟方法。

统计学所有统计方法应用整理一、描述性统计描述性统计是统计学的基础，主要用于收集、整理、展示数据的统计方法。

主要方法包括：均值、中位数、众数、标准差等，以及直方图、箱线图等图形化表示方法。

该方法的主要目的是概括数据的分布特征，为后续的统计分析和决策提供基础。

二、推论性统计推论性统计是从已知的数据分布推断出未知的总体分布的统计方法。

主要方法包括：大样本理论、中心极限定理、置信区间估计等。

该方法的主要目的是从样本数据推断总体特征，进行预测和决策。

三、参数估计参数估计是推论性统计的一个重要组成部分，主要方法是通过样本数据来估计总体的参数值。

主要方法包括：点估计、区间估计等。

该方法的主要目的是利用样本数据来估计总体的参数值，进一步推断总体的特征。

四、假设检验假设检验是推论性统计的另一个重要组成部分，主要用于检验关于总体的某个假设是否成立。

主要方法包括：单侧检验、双侧检验等。

该方法的主要目的是通过样本数据来判断总体特征是否存在差异或某个假设是否成立。

五、方差分析方差分析是一种比较多个总体均值差异的统计方法。

主要方法包括：单因素方差分析、多因素方差分析等。

该方法的主要目的是通过比较不同组别的数据来分析它们之间的差异是否显著。

六、相关与回归分析相关与回归分析是研究变量之间关系的统计方法。

主要方法包括：简单相关分析、多重回归分析等。

该方法的主要目的是通过变量之间的关系来进行预测和解释。

七、时间序列分析时间序列分析是研究时间序列数据的统计方法。

主要方法包括：时间序列预测、时间序列分解等。

该方法的主要目的是通过分析时间序列数据来预测未来的趋势和模式。

八、统计决策理论统计决策理论是将统计学的知识和方法应用于决策过程中的理论体系。

主要方法包括：贝叶斯决策理论、期望效用理论等。

该方法的主要目的是通过统计学的知识和方法来帮助决策者做出更优的决策。

九、非参数统计非参数统计是一种不依赖于总体分布假设的统计方法。

主要方法包括：核密度估计、非参数核回归等。

统计学方法有哪些
统计学方法的分类
1. 描述性统计方法：用于描述数据的集中趋势和分散程度，如均值、中位数、众数、标准差等。

2. 推断统计方法：通过从样本中推断出总体的特征，并对总体进行推断和判断。

如假设检验、置信区间估计、方差分析等。

3. 相关分析方法：用于研究变量之间的关系和相关程度，如相关系数分析、回归分析等。

4. 非参数统计方法：不对数据的分布做出具体假设，适用于小样本或数据不符合正态分布的情况，如秩和检验、符号检验等。

5. 抽样方法：用于从总体中选择样本，以进行代表总体的研究，如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等。

6. 还原方法：通过分析数据的规律和特征，对原始数据进行还原和恢复，如主成分分析、因子分析等。

7. 生存分析方法：用于研究事件发生时间和发生概率的统计方法，如生存函数估计、生存曲线绘制等。

8. 时间序列分析方法：对时间序列数据进行分析和预测的统计方法，如趋势分析、周期性分析、ARIMA模型等。

9. 空间统计方法：用于研究地理空间数据的分布和变异规律，如聚类分析、地理加权回归等。

10. Bayesian统计方法：基于贝叶斯理论进行推断和预测的统计方法，通过先验知识和新信息的融合来更新对事件的概率估计。

这些方法涵盖了统计学中常用的各个领域和应用，可以根据具体问题的特点选择合适的统计方法进行分析。

统计学的方法有很多种，以下列举了一些常见的方法：
描述性统计：描述数据的基本特征，如平均数、中位数、众数、标准差等，以及数据的分布情况。

参数估计：通过样本数据估计总体参数，如总体均值、总体比例等。

常用的方法有矩估计、最小二乘法、最大似然估计等。

假设检验：根据样本数据对某一假设进行检验，判断该假设是否成立。

常见的假设检验方法有t检验、方差分析、卡方检验等。

相关分析：研究两个或多个变量之间的相关关系，常用的方法有线性相关分析、秩相关分析等。

回归分析：研究一个因变量与一个或多个自变量之间的线性或非线性关系，常用的方法有多元线性回归分析、岭回归分析、套索回归分析等。

聚类分析：将相似的对象归为一类，常用的方法有K-均值聚类、层次聚类等。

主成分分析：将多个变量简化为少数几个综合变量，这些综合变量能够尽可能地保留原始变量的信息。

时间序列分析：研究时间序列数据的特征和规律，如季节性、周期性等，常用的方法有移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型等。

方差分析：研究多个因素对某一指标的影响，判断各因素对指标是否有显著影响。

常用的方法有单因素方差分析、多因素方差分析等。

判别分析：根据已知分类的样本数据，建立判别函数，将未知分
类的对象进行分类。

常用的方法有贝叶斯判别分析、线性判别分析等。

以上列举的只是统计学中的一部分方法，实际上还有很多其他的方法和技术可以根据具体问题选择使用。

u检验、t检验、F检验、X2检验（转）来源：李冠炜｡◕‿◕｡的日志常用显著性检验1.t检验适用于计量资料、正态分布、方差具有齐性的两组间小样本比较。

包括配对资料间、样本与均数间、两样本均数间比较三种，三者的计算公式不能混淆。

2.t'检验应用条件与t检验大致相同，但t′检验用于两组间方差不齐时，t′检验的计算公式实际上是方差不齐时t检验的校正公式。

3.U检验应用条件与t检验基本一致，只是当大样本时用U检验，而小样本时则用t 检验，t检验可以代替U检验。

4.方差分析用于正态分布、方差齐性的多组间计量比较。

常见的有单因素分组的多样本均数比较及双因素分组的多个样本均数的比较，方差分析首先是比较各组间总的差异，如总差异有显著性，再进行组间的两两比较，组间比较用q检验或LST 检验等。

5.X2检验是计数资料主要的显著性检验方法。

用于两个或多个百分比(率)的比较。

常见以下几种情况：四格表资料、配对资料、多于2行*2列资料及组内分组X2检验。

6.零反应检验用于计数资料。

是当实验组或对照组中出现概率为0或100％时，X2检验的一种特殊形式。

属于直接概率计算法。

7.符号检验、秩和检验和Ridit检验三者均属非参数统计方法，共同特点是简便、快捷、实用。

可用于各种非正态分布的资料、未知分布资料及半定量资料的分析。

其主要缺点是容易丢失数据中包含的信息。

所以凡是正态分布或可通过数据转换成正态分布者尽量不用这些方法。

8.Hotelling检验用于计量资料、正态分布、两组间多项指标的综合差异显著性检验。

计量经济学检验方法讨论计量经济学中的检验方法多种多样，而且在不同的假设前提之下，使用的检验统计量不同，在这里我论述几种比较常见的方法。

在讨论不同的检验之前，我们必须知道为什么要检验，到底检验什么？如果这个问题都不知道，那么我觉得我们很荒谬或者说是很模式化。

检验的含义是要确实因果关系，计量经济学的核心是要说因果关系是怎么样的。

前后差值的统计检验方法前言在数据分析中，我们经常需要对不同时间点或者不同条件下的数据进行比较和分析。

而前后差值的统计检验方法则是一种常用的比较方法。

本文将详细介绍前后差值的统计检验方法，包括概念、步骤、注意事项等方面。

一、概念前后差值指的是同一组样本在两个不同时间或条件下所得到的数值之差。

例如，某项指标在治疗前和治疗后分别为10和8，则其前后差值为2。

而前后差值的统计检验则是通过对这些差值进行分析，来判断两个时间点或条件下是否存在显著性差异。

二、步骤1. 确定样本首先需要确定参与比较的样本。

这些样本可以是同一组人群在不同时间点或条件下所得到的数据，也可以是两组不同人群在相同时间点或条件下所得到的数据。

2. 计算前后差值根据所选样本，在每个时间点或条件下计算出相应指标的平均数，并求出其前后差值。

若为单侧检验，则取绝对值。

3. 构建假设根据实际情况构建假设。

例如，假设在治疗前后两个时间点下，某项指标没有显著差异，则构建零假设H0：μ1-μ2=0。

而备择假设H1则是指在治疗前后两个时间点下，某项指标存在显著差异。

4. 选择检验方法根据所选样本和构建的假设，选择适合的检验方法。

常用的检验方法包括t检验、方差分析、卡方检验等。

5. 计算统计量根据所选的检验方法，计算出相应的统计量。

例如，在进行t检验时，需要计算出t值。

6. 确定显著性水平在进行统计检验时需要确定显著性水平。

通常情况下取α=0.05或α=0.01。

7. 判断结果通过比较所计算得到的统计量和临界值来判断是否拒绝零假设，并得出结论。

三、注意事项1. 样本数量要足够大在进行前后差值的统计检验时，样本数量要足够大才能保证结果具有可靠性和代表性。

一般来说，样本数量应不少于30个。

2. 样本应符合正态分布在进行t检验等基于正态分布的检验时，样本应符合正态分布。

如果不符合，可以通过变换或者非参数检验等方法来处理。

3. 注意类型I和类型II错误在进行统计检验时，需要注意类型I和类型II错误的问题。

统计中经常会用到各种检验,如何知道何时用什么检验呢，根据结合自己的工作来说一说:t检验有单样本t检验,配对t检验和两样本t检验。

单样本t检验：是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较，来观察此组样本与总体的差异性。

配对t检验：是采用配对设计方法观察以下几种情形，1，两个同质受试对象分别接受两种不同的处理;2，同一受试对象接受两种不同的处理；3，同一受试对象处理前后。

u检验：t检验和就是统计量为t，u的假设检验，两者均是常见的假设检验方法。

当样本含量n较大时，样本均数符合正态分布，故可用u检验进行分析.当样本含量n小时，若观察值x符合正态分布，则用t检验（因此时样本均数符合t分布)，当x为未知分布时应采用秩和检验.F检验又叫方差齐性检验。

在两样本t检验中要用到F检验。

从两研究总体中随机抽取样本,要对这两个样本进行比较的时候，首先要判断两总体方差是否相同，即方差齐性.若两总体方差相等，则直接用t检验，若不等,可采用t’检验或变量变换或秩和检验等方法。

其中要判断两总体方差是否相等，就可以用F检验。

简单的说就是检验两个样本的方差是否有显著性差异这是选择何种T检验（等方差双样本检验，异方差双样本检验）的前提条件.在t检验中，如果是比较大于小于之类的就用单侧检验，等于之类的问题就用双侧检验.卡方检验是对两个或两个以上率（构成比）进行比较的统计方法，在临床和医学实验中应用十分广泛，特别是临床科研中许多资料是记数资料，就需要用到卡方检验。

方差分析用方差分析比较多个样本均数,可有效地控制第一类错误。

方差分析（analysis of variance，ANOVA）由英国统计学家R。

A。

Fisher首先提出，以F命名其统计量,故方差分析又称F检验。

其目的是推断两组或多组资料的总体均数是否相同,检验两个或多个样本均数的差异是否有统计学意义。

我们要学习的主要内容包括单因素方差分析即完全随机设计或成组设计的方差分析（one—way ANOVA）:用途：用于完全随机设计的多个样本均数间的比较,其统计推断是推断各样本所代表的各总体均数是否相等。