各项统计方法的使用目的及使用时机
依照研究的程序，当研究者搜集好资料后，接着就是进行统计分析。但统计方法的种类相当多，常造成研究者的困难，不知如何选用最适当的统计方法。笔者有鉴于此，乃就一般体育运动研究中较常用的统计方法胪列于后，并将其使用目的及使用时机加以介绍，以使这些统计方法不要被误用。为了使读者充份了解这些统计方法的应用，笔者在每一种统计方法中都举例说明。以下即是较常用的16种统计方法。
1.积差相关(product-moment correlation)
使用目的：了解两个变量之间关系密切的程度。
使用时机：适用于两个连续变量。
例子：同一组人其智力和学业成绩之间的相关。
2.独立样本t 考验(t-test, independent samples)
使用目的：两个平均数的差异考验。
使用时机：用在两个互为独立的母群的差异比较。
例子：比较男、女选手学习动机得分的差异。
3.重复量数t考验(相依样本t 考验)(t-test, repeated measures; t-test, correlated samples)
使用目的：两个平均数的差异考验。
使用时机：用在一个母群中两次得分的差异比较(或是配对组、双胞胎得分的差异比较)。
例子：同一组人前、后测得分的差异比较；同一组人在红光和绿光反应时间的差异比较(或是将相同I.Q.的受试者配对然后做某种特质的差异比较；双胞胎在红光和绿光反应时间的差异比较。此种相依样本虽然不是同一个人，但因配对的关系或是双胞胎的关系，亦可视为同一个人，此即相依样本。)
4.独立样本单因子变异数分析(one-way ANOV A, independent samples)
使用目的：比较三个(含)以上的平均数的差异。
使用时机：用在三个(含)互为独立的母群的差异比较。
例子：比较启发式教学法、演讲式教学法及欣赏式教学法在教学效果上的差异。
5.重复量数单因子变异数分析(one-way ANOV A, repeated measures)
使用目的：比较同一个群体三个(含)以上的平均数的差异。
使用时机：同一个群体，每个受试者都有三次(含)以上的得分。
例子：比较某个实验组在红光、绿光及黄光反应时间的差异(每个受试者都必须做红光、绿光及黄光的反应时间)。
6.独立样本二因子变异数分析(two-way ANOV A, independent samples)
使用目的：了解两个自变项(或属性变项、类别变项)对于某个依变项(观察变项)交互作用的影响。
使用时机：当有两个因子时，且这两个因子互为独立，若要了解其对某个观察变项有何交互作用的影响时，可使用此项统计方法。
例子：想要了解A、B两种药品在使用不同的剂量(轻、重)时对于治疗高血压是否有交互作用影响。
7.混合设计二因子变异数分析(two-way ANOV A, mixed design)
使用目的：了解两个自变项(或属性变项、类别变项)对于某个依变项(观察变项)交互作用的影响。
使用时机：若有两个因子，其中一个是独立样本(如男、女；或有、无回馈)，另一个为重复量数(如每一个受试者均接受红光、绿光、黄光反应时间的实验处理)，想要了解其对某个
观察变项有何交互作用影响。
例子：了解有、无回馈是否对于不同色光(红光、绿光、黄光)的反应时间有所影响。有回馈组和无回馈组的受试者，每人都必须对三种色光做反应。
8.重复量数二因子变异数分析(two-way ANOV A, repeated measures)
使用目的：了解两个自变项(或属性变项、类别变项)对于某个依变项(观察变项)交互作用的影响。
使用时机：若有两个因子，皆为重复量数，想要了解其对某个观察变项有何交互作用影响。
例子：想要了解钉鞋的钉子长短和起跑架的角度对于100公尺短跑速度的影响，其中每个受试者均需穿长短不同的钉鞋，并使用不同角度的起跑架(一种是60度，另一种是45度)各跑一次100公尺。
9.变异数同构型考验(test of homogeneity of variance)
使用目的：想要了解各个群体之间的变异数是否同质。
使用时机：在做独立样本的差异性比较时，都需先做此项考验。若各个群体的变异数不同质，则所得的结果将和实际的结果有所不同。
例子：如在进行独立样本t 考验、独立样本单因子、二因子、多因子的变异数分析之前，都需先做此项考验，等确定各组都同质时，才可进行差异性的比较。
10.杜凯法事后比较(Tukey method)
使用目的：确认那两组之间有差异存在。
使用时机：当各组人数相等，而且变异数分析达到显著水平时(当计算的F值<.05时)，进一步确认何组之间有差异存在。
例子：启发式教学法、演讲式教学法及欣赏式教学法在人数相同的实验组所产生的教学效果其差异若达显著时，需进一步比较何组之间有差异存在。
11.薛费法事后比较(Scheffe￠ method)
使用目的：确认何组之间的平均数有差异存在。
使用时机：当各组人数不等，而且变异数分析达到显著水平时(p<.05时)，进一步确认何组之间有差异存在。或是不同合并组进行差异比较达显著水平时。
例子：启发式教学法、编序教学法、演讲式教学法、欣赏式教学法在人数不同的实验组所产生的教学效果其差异达显著水平时，需进一步比较何组之间有差异存在。
12.共变量分析(analysis of covariance; ANCOV A)
使用目的：将会影响数个自变项的某一个变量抽离出来，以便比较这数个自变项对依变项的影响。
使用时机：当无法做到实验控制时，而且发现某个变量会影响到此项实验，就以统计控制的方法将此变量控制住(从自变项中抽离出来)，然后比较这数个自变项对依变项的影响。
例子：在三个智力不同的班级实施不同的教学法，看其学习效果是否有所不同。因无法将三个班级打散随机编班(亦即无法做到实验控制)，因此只好将智力的因素先加以排除，然后才比较三个班的学习效果。
13.c2考验(c2 test)
使用目的：可用在(1)适合度考验(在单一向度中，就某一变项考验其观察次数是否与其期望次数相符合)；(2)百分比同构型考验(考验研究者所感兴趣的J个群体在I个反应的百分比是否一样)；(3)独立性考验(考验两个变项之间是否互为独立)；(4)改变的显著性考验(用来考验同一群受试者对同一事件前后两次反应之间的差异情形)。
使用时机：适合用在间断变数(如人数)的统计。
例子：(1)适合度考验(test of goodness of fit)：考验体研所的研究生对于四个组喜欢的人数是否有所不同。(2)百分比同构型考验(test of homogeneity of proportions)：想了解运动选手、家长、裁判对于服用禁药的反应(包括赞成、没意见、反对)，其中赞成的百分比是否相同。
(3)独立性考验(test of independence)：了解性别和学习动机之间是否互为独立(亦即想验证性别和学习动机之间是否有所关联)。(4)改变的显著性考验(test of significance of change)：了解学生在学期初和学期末对体育统计喜欢的人数是否有所不同。
14.多元逐步回归分析(multiple stepwise regression analysis)
使用目的：主要是用在探讨哪些变项较能有效预测某个效标变项。
使用时机：在不确定那些预测变项较能有效预测某个效标变项时，可将这些预测变项用多元逐步回归分析的方式筛选出较具预测力的变项。一般多用在探索性的研究方面。
例子：想了解学生的智力、学习动机、学习习惯、学习策略、考试技巧、学习态度、成就目标、自我观念、父母的社经水平、父母的期望、教师的教学态度、教师的期望等变项，究竟是那些变项较能有效预测其学习表现。
15.多元同时回归分析(multiple simultaneous regression analysis)
使用目的：主要是了解所选出的预测变项对于某个效标变项的联合预测力。
使用时机：当某些预测变项已被确定对某个效标变项有相关时，可将这些预测变项同时投入回归模式中，看其对效标变项的变异量可以解释多少百分比。若解释的百分比越多，则表示这些预测变项对此效标变项有较大的预测力。但在做多元回归分析时，必须考虑预测变项之间是否有共线的情形(若预测变项之间有中度以上的相关，就有可能产生共线。若是有共线的情形，两个变项就要选择高的预测变项保留下来，另一个则予以剔除。)
例子：以三分球、二分球、罚球、防守篮板球、进攻篮板球、阻攻、助攻、抄截、犯规、失误等篮球十项攻防技术来预测篮球比赛的得失分。
16.多元阶层回归分析(multiple hierarchical regression analysis)
使用目的：主要是了解所选出的预测变项对于某个效标变项的联合预测力。
使用时机：当某些预测变项已被确定对某个效标变项有相关时，可将这些预测变项同时投入回归模式中，看其对效标变项的变异量可以解释多少百分比。但投入回归模式的顺序并不是根据预测变项和效标变项相关的高低，而是建立在理论的基础上。多元阶层回归分析亦需注意共线性的诊断。
例子：以成就动机、目标接受和目标难度来预测后测分数，由于成就动机是属于人格特质的一种，是人类比较稳定的特质，因此就第一个投入回归模式里；目标接受是一个人对于所分派的目标接受的程度，是属于一个人的态度，由于态度较会受外界的影响，不是一种稳定的特质，因此第二个投入；目标难度是由实验者所分派给受试者的目标，是属于实验者操弄的变项，此为受试者自己无法控制的变项，因此最后一个投入。多元阶层回归分析和多元同时回归分析在统计方法上非常类似，只是前者必须按预测变项的特质指定进入的顺序。
选择合适的统计学方法 1连续性资料 1.1 两组独立样本比较 1.1.1 资料符合正态分布,且两组方差齐性,直接采用t检验。 1.1.2 资料不符合正态分布，（1）可进行数据转换,如对数转换等,使之服从正态分布,然后对转换后的数据采用t检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.1.3 资料方差不齐，（1）采用Satterthwate 的t’检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.2 两组配对样本的比较 1.2.1 两组差值服从正态分布，采用配对t检验。 1.2.2 两组差值不服从正态分布，采用wilcoxon的符号配对秩和检验。 1.3 多组完全随机样本比较 1.3.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用完全随机的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey 法，Scheffe法，SNK法等。 1.3.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Kruscal－Wallis法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用成组的Wilcoxon检验。 1.4 多组随机区组样本比较 1.4.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用随机区组的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey 法，Scheffe法，SNK法等。 1.4.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Fridman检验法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用符号配对的Wilcoxon检验。 ****需要注意的问题： （1）一般来说，如果是大样本，比如各组例数大于50，可以不作正态性检验，直接采用t 检验或方差分析。因为统计学上有中心极限定理，假定大样本是服从正态分布的。 （2）当进行多组比较时，最容易犯的错误是仅比较其中的两组，而不顾其他组，这样作容易增大犯假阳性错误的概率。正确的做法应该是，先作总的各组间的比较，如果总的来说差别有统计学意义，然后才能作其中任意两组的比较，这些两两比较有特定的统计方法，如上面提到的LSD检验，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。**绝不能对其中的两
质量目标完成情况统计表 编号：XXXX-A/0-JL-59 责任 部门项目 2015 目标值 收集 频率 2015年完成情况2016 1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月目标值 公司1工序废品率≤0.39%每月0.25% 0.29% 0.28% 2质量成本率≤ 3.9%每月0.52% 0.66% 0.53% 3顾客满意度≥分98.2分每半年/ / / 4产品交付退货率P P M≤360P P M每月280 200 220 5产品交付准时率100%每月100% 100% 100% 总经理 1业务计划按时编制率100% 每月100% 100%100% 2管理评审改进项目不少于2个每月 2 3 2 生产部（含车间）1设备工装临时故障次数1起/季每月0 0 0 2工序废品率≤0.39%每月0.25% 0.29% 0.32% 3成品一次交检合格率99.1% 每月100% 100% 100% 4生产计划按时完成率100% 每月100% 100% 100% 5人均工业产值(万/人.月) 31 每月31.3 31.5 31.2 6内部质量损失占当月产值比例≤0.2% 每月0.14% 0.13% 0.12% 采购部1供方供货合格率99.3% 每月100% 100% 100% 2物资采购及时率100% 每月100% 100% 100% 3采购额外运费 (元/月) ≤250元每月0 150 200 4顾客生产中断0 每月0 0 0
5顾客关于质量和交付的通知次数0 每月0 0 0 销售部 1订单评审率100% 每季度/ / / 2顾客满意度≥分98.2分每半年/ / / 物流部1交付准时率100% 每月100% 100% 100% 2额外运费(元/月) ≤480元每月120 0 300 4顾客生产中断0 每月0 0 0 5顾客关于质量和交付的通知次数0 每月0 0 0 技术开发部 1过程设计开发按时完成率100% 每季度/ / / 2一次确认成功率95% 每年/ / / 质量部1监视和测量装置周检率100% 每月100% 100%100% 2产品交付退货率PPM≤360P P M每月280 200 220 3不合格品处置率100% 每月100% 100%100% 4审核按时完成率100% 每年/ / / 5全年改进项目数2个每年/ / / 6纠正/预防措施按时完成率90% 每月100% 100% 100% 7易混淆产品标识率100% 每月100% 100% 100% 综合管理部1文件和资料按时归档率100% 每月100% 100% 100% 2人员流失率(全年相加) 15-20% 每月8% 0% 2% 3员工满意度大于86% 每月88.7% 86% 87.5%
软件系统运行情况报告 篇一：软件系统运行情况报告 篇一：软件系统运行总结报告 自2月份开始，我一直在跟进xx银行项目的测试工作，至此为止已近6个月时间，从公司内部系统测试、验收测试，再到uat测试，以及投产前的系统压力测试等等。从开始到项目即将结束，一步步走过来。本次项目中，我作为测试环节的主力人员之一，仅对此项目中测试工作进行总结。 一、项目测试进度控制。项目的测试进度主要是按照项目计划进行的，完全按照项目组计划要求完成测试任务、提交测试类相关文档，包括测试案例的完善、制定测试计划、执行测试、缺陷跟踪以及bug回归测试等。协调项目的内部测试工作，本此项目中测试小组一共组织了四轮次系统全面测试工作，认
真配合项目工作，共同保证项目质量。项目测试的问题跟踪及处理采用每日进行修改问题回归测试工作，每日同步更新问题跟踪单的模式，按照规划时间完成系统更新测试。 二、项目组内部成员关系处理。在项目工作的这几个月里大家相处融洽，项目组内部共同探讨解决问题的方法，向各模块负责人学习模块功能处理方式，向业务人员了解系统中涉及的业务知识点，两者结合起来进行模块功能测试。鉴于之前辖内对公交易系统和中行对公项目的经验，也向项目组提出了一些完善性意见。 三、协调用户测试方面。用户验收测试是项目测试工作的重要组成部分之一，是项目验收阶段的最终把关阶段，业务人员结合日常业务处理情况对系统进行的尝试性使用过程。本次项目客户测试方面也是我个人觉得不够安全感一个主要方面，客户测试介入力度太小，尽管我们已经很多次电话催促业务人员
测试，每次联系相关业务人员进行测试，他们来到项目组开发现场测试，也仅仅一两个小时时间，简单的进行验证操作即可。xx银行利用两批系统培训的时间安排了两次分行集中测试，也算给项目进行了一次全面的测试，从中也暴露出不少系统存在的问题，目前项目组均已解决。[莲~山课件] 四、测试成效方面。中信系统测试中，共记录问题及客户新增需求825个，其中bug数量512个、系统完善类问题225个，新增需求类问题88个。组织了四轮次内部系统全面测试工作，兼顾日常系统更新测试工作，最大限度的进行了内部质量把关。配合外包公司一同进行系统压力测试及稳定性测试，测试结果符合客户要求。现中信 系统临近投产实施工作，测试组还将继续配合配合项目投产工作及投产后的补丁更新测试工作。 四、个人得失方面。作为此次项目测试的负责人，对于日常的测试流程、
质量目标的统计 1、目的 明确各部门的质量目标及统计分析方法，确保质量目标得到实现和改进。2、适用范围 适用于工厂总目标及各部门分解目标的管理。 3、职责 3.1厂长负责组织工厂总质量目标和分解目标的制定； 3.2各部门负责职责范围内质量目标的统计、分析和改进； 3.3品管部负责汇总各部门目标的达成情况报告。 4、流程 4.1质量目标的制定 厂长必须每年根据工厂的管理现状，组织各部门经理制定/修订工厂的质量目标及分解目标，质量目标须分解至各部门，用以考核各部门的过程绩效。 4.2工厂总目标及各部门分解目标 4.2.1工厂总质量目标为：客户验货批合格率≥95%、退货率<2%、客户满意度≥90%。其中客户验货批合格率、退货率用以考核品管部的过程绩效，客户满意度用以考核本厂总的工作绩效。 4.2.2生产部的质量目标：计划完成率≥85%、PQC检验合格率≥96%、QA 检验合格率≥96%、损耗率：球形杯<5%、直身杯<3%、保温瓶<8%。以上目标用以考核本厂总的工作绩效。 4.2.3 PMC部的质量目标：计划达成率≥85%、准时交货率≥90%、库存数准确率≥90%。以上目标用以考核PMC部的过程绩效。 4.2.4采购部的质量目标：IQC检验合格率≥90%、供应商准时交货率≥93%。以上目标用以考核采购部的过程绩效。 4.2.5 工模部的质量目标：新产品按时释放率≥80%、新产品工艺准时完成率1 00%。以上目标以考核工模部的过程绩效。 4.2.6行政人事部的质量目标：人员流失率<3.5%、入厂培训率100%。以上目标用以考核行政人事部的过程绩效。 4.3 质量目标的统计分析
统计方法小结 首次分享者：yanyan已被分享22次评论(0)复制链接分享转载删除 一、两组或多组计量资料的比较 1.两组资料： 1)大样本资料或服从正态分布的小样本资料 (1)若方差齐性，则作成组t检验 (2)若方差不齐，则作t’检验或用成组的Wilcoxon秩和检验 2)小样本偏态分布资料，则用成组的Wilcoxon秩和检验 2.多组资料： 1)若大样本资料或服从正态分布，并且方差齐性，则作完全随机的方差分析。如果方差分析的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：LSD检验，Bonferroni检验等）进行两两比较。 2)如果小样本的偏态分布资料或方差不齐，则作Kruskal Wallis的统计检验。如果Kruskal Wallis的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：用成组的Wilcoxon秩和检验，但用Bonferroni方法校正P值等）进行两两比较。 二、分类资料的统计分析 1.单样本资料与总体比较 1)二分类资料： (1)小样本时：用二项分布进行确切概率法检验； (2)大样本时：用U检验。 2)多分类资料：用Pearson c2检验（又称拟合优度检验）。 2. 四格表资料 1)n>40并且所以理论数大于5，则用Pearson c2 2)n>40并且所以理论数大于1并且至少存在一个理论数<5，则用校正c2或用Fisher’s 确切概率法检验 3)n￡40或存在理论数<1，则用Fisher’s 检验 3. 2×C表资料的统计分析 1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则行评分的CMH c2或成组的Wilcoxon秩和检验 2)列变量为效应指标并且为二分类，列变量为有序多分类变量，则用趋势c2检验 3)行变量和列变量均为无序分类变量 (1)n>40并且理论数小于5的格子数<行列表中格子总数的25%，则用Pearson c2 (2)n￡40或理论数小于5的格子数>行列表中格子总数的25%，则用Fisher’s 确切概率法检验 4. R×C表资料的统计分析 1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则CMH c2或Kruskal Wallis的秩和检验 2)列变量为效应指标，并且为无序多分类变量，行变量为有序多分类变量，作none zero correlation analysis的CMH c2 3)列变量和行变量均为有序多分类变量，可以作Spearman相关分析 4)列变量和行变量均为无序多分类变量，
常用医学统计学方法的选择 1. 多组率的比较用卡方检验（χ2检验，chi-square test) 直接用几个率的数值比较，与直接用原始数据录入比较，结果会有什么不同？卡方值会受样本量的影响，样本越多，卡方值越大。 2.多组计量资料比较采用方差分析(F检验) ，不能用t检验。当方差分析结果为P<0.05时，只能说明k组总体均数之间不完全相同。若想进一步了解哪两组的差别有统计学意义，需进行多个均数间的多重比较，即SNK-q检验(多个均数两两之间的全面比较)、LSD-t检验(适用于一对或几对在专业上有特殊意义的均数间差别的比较)和Dunnett检验(适用于k-1个实验组与一个对比组均数差别的多重比较)。 3.非正态分布多组数据之间比较选用非参数检验、单样本中位数检验（符号检验和Wilcoxon 检验）、双样本中位数检验（Mann-Whitney 检验）、方差分析（Kruskal-Wallis、Mood 中位数和Friedman 检验） 4.按血糖水平从低到高分成多组，进行多组之间死亡率的比较，由于死亡率同样受年龄、性别、病史、您身边的论文好秘书：您的原始资料与构思,我按您的意思整理成优秀论文论著,并安排出版发表，扣1550116010 、766085044自信我会是您人生路上不可或缺的论文好秘书血脂等因素的影响，所以需选取合适统计方法实现“调整年龄、性别等危险因素后，按血糖分组进行死亡率的比较（由血糖从低到高分成的4组）”。 ①年龄是定量变量（是数值），调整年龄的方法可在Logistic回归中运用，连续性变量年龄加入covariate中，当成协变量，就可以调整年龄，age-adjusted odds ratio就能得到了。 ②性别性别是二分类变量，不是定量变量，不可在LOGISTIC回归里比较。调整性别可在卡方检验中采取分层的方法比较。 如果为多分类LOGISTIC回归，在选择用multinomianl LOGISTIC回归中，可选入年龄等进入covariate，观察年龄的配比情况。可把性别选入factors(自变量)。这样可以实现调整年龄、性别等危险因素。 5.回顾性研究(1)临床妊娠率和女性年龄的关系+(2)男性影响临床妊娠的精子参数比较： 数据类型及变量的说明：y：计量 拟采用的分析方法：卡方检验 拟采用的分析软件：spss 原始数据附件及格式：word表 能否用其他方法统计分析：可用卡方分割，调整检验水准（根据比较的次数N，校正后的检验水准为0.05/N）。 6.重复t检验：多个样本均数间的两两比较(又称多重比较)不宜用t检验，因为重复数次，t 检验将增加第一类错误的概率，使检验效率降低。此时宜用方差分析，并在此基础上用两两比较方法(如．SNK、LSD、Duncan法等)。 对于同一对均数间的差异，用t检验无显著性，而两两比较可能有显著性，可见错误选用统计方法将推出错误结论。 统计方法的选择: 分计量、计数、等级资料三
《医学统计方法》试题 医学统计方法概述（10题） 1．某次研究进行随机抽样，测量得到该市120名健康成年男子的血红蛋白数，则本次研究总体为： A.所有成年男子 B．该市所有成年男子 C．该市所有健康成年男子 D．120名该市成年男子 E．120名该市健康成年男子 2．医学统计的研究内容是 A．研究样本B．研究个体C．研究变量之间的相关关系D．研究总体E．研究资料或信息的收集.整理和分析 3．总体应该由 A．研究对象组成B．研究变量组成C．研究目的而定 D．同质个体组成E．个体组成 4. 在统计学中，参数的含义是 A．变量B．参与研究的数目C．研究样本的统计指标 D．总体的统计指标E．与统计研究有关的变量 5．调查某单位科研人员论文发表的情况，统计每人每年的论文发表数应属于 A．计数资料 B．计量资料 C．总体 D．个体 E．样本 6．统计学中的小概率事件，下面说法正确的是： A．反复多次观察，绝对不发生的事件 B．在一次观察中，可以认为不会发生的事件 C．发生概率小于0.1的事件 D．发生概率小于0.001的事件 E．发生概率小于0.1的事件 7、统计上所说的样本是指： A、按照研究者要求抽取总体中有意义的部分 B、随意抽取总体中任意部分 C、有意识的抽取总体中有典型部分 D、按照随机原则抽取总体中有代表性部分 E、总体中的每一个个体 8、以舒张压≥12.7KPa为高血压，测量1000人，结果有990名非高血压患者，有10名高血压患者，该资料属（）资料。 A、计算 B、计数 C、计量 D、等级 E、都对 9、红细胞数(1012L-1)是: A、观察单位 B、数值变量 C、名义变量 D、等级变量 E、研究个体 10、疗效是: A、观察单位 B、数值变量 C、名义变量 D、等级变量 E、研究个体 答案：1C 2E 3D 4D 5A 6B 7D 8B 9B 10D
某软件使用情况调查问卷 你好！为了充分了解大学生对某软件的使用状况，我们在此开展了这项调查。本调查无需填写姓名，大约只会耽误你5分钟时间。请根据自己的实际情况填写。谢谢！ Q1 1.你是否已经体验过学校该软件？ (单选题) A. 已经体验过 B. 还没有 Q2 您的专业类型是： (单选题) A. 理工科 B. 人文社会学科 Q3 您是否愿意通过自己的移动设备，随时随地地检索图书馆资源和获得相关服务呢？ (单选题) A. 愿意 B. 不愿意 C. 无所谓 Q4 您一般习惯于在什么情况下使用该软件？（可多选） (多选题) A. 急于查找信息 B. 为了打发片段时间 C. 个人固定的阅读时间 D. 其他 Q5 您利用该软件的频率是： (单选题) A. 经常用 B. 偶尔用 C. 基本不用 D. 要查馆藏的时候才用 Q6 您使用该软件的主要目的是：（可多选） (多选题) A. 查询馆藏、预约图书 B. 使用数据库资源 C. 阅读电子书和电子期刊 D. 看视频资源、听有声读物 E. 闲暇时间翻一下，看看东西打发时间 Q7 您对电子书阅读感兴趣的内容：（可多选） (多选题) A. 网络小说 B. 畅销新书 C. 学习资料 D. 学术研究论文
E. 其他 F. 对电子书阅读没兴趣 Q8 您选择使用该软件，考虑的因素有哪些？（可多选） (多选题) A. 花费成本 B. 时间因素 C. 阅读环境与氛围 D. 个人阅读习惯 E. 操作习惯 F. 移动图书馆的功能 G. 安全性 Q9 您觉得该软件给您带来了哪些影响呢？ (多选题) A. 获取信息非常方便 B. 减少去图书馆的次数 C. 改变阅读方式，更多采用电子阅读 D. 使生活、学习更加便利 E. 增加通讯费用 Q10 您期待该软件添加哪些功能呢？（可多选） (多选题) A. 各分馆藏书分布图 B. 图书馆开放时间 C. 短信通知/提醒服务 D. 图书馆最新购入书目通知 Q11 如果该软件提供短信通知/提醒服务，您希望通知/提醒什么？（可多选） (多选题) A. 图书超期提醒 B. 预约书到架提醒 C. 图书馆定期直接将新服务和图书馆动态信息发送到我的手机上 Q12 说一下您对该软件的评价吧“ (单选题) A. 很不错，功能很强大 B. 还行，还需要添加一些功能 C. 一般，感觉没什么大用处 D. 很差，有待改善 Q13 您是否愿意跟身边的同学、老师分享该软件软件呢？ (单选题) A. 愿意 B. 不愿意 Q14 您对湖北工业大学该软件的开发或服务有什么其他的建议或意见？简单说一下(填空题)
2013年质量目标分解表 部门：总公司 一、公司质量总目标： 1、产品检验一次合格率≥90%； 2、顾客满意度达到90%以上； 二、部门分解措施； 1、到2013年底产品平均抽检合格率达90%，以后每年应有所递增2%以上，最终达到98%的合格率。 2、到2013年底顾客满意度达到90%以上；以后每年应有所递增2%以上，最终达到95%以上。 三、具体实施措施： 1、本公司各部门要严格按照本公司质量管理体系文件执行，体系运行过程中应不断加强本公司管理层及员工的质量意识；加强技术管理工作，不断改进技术水平，以提高产品质量；质检部门加强质量监管力度；加强各车间工序管理，每道工序应做到不让不合格品流入下道工序；加强对产品质量的分析统计，为产品质量的不断改进提供决策。 2、在本公司内部牢固树立“以顾客为关注焦点”，“持续改善品质”的思想，不断提高产品质量、服务质量；加强企业内部管理，不断降低成本，为顾客提供性价比最高的产品。 3、销售部门作为企业对外的窗口，要加强与顾客的沟通，要树立顾客是上帝的经营理念，做好售前、售中、售后各项服务，针对顾客的不同需求，要尽力做好各项接待等工作，使顾客满意。 2013年质量目标完成情况 注：本表年终按实际完成情况进行统计，作为下年度编订计划的参考依据。 2013 年质量目标分解表 部门：技术部 部门分解措施
1、图纸一审合格率≥90%； 2、图纸审核及时率≥90% 具体实施措施 1、图纸到位时间的可计划性，加强与设计院的联系，争取能够给设计院建立评价体系，根据实际图纸质量和周期来给予报酬。 2、培养具备合格审图能力的图纸审核员2名，公司负责提供外部专业培训1-2次，内部培训不少于12次，提高技术部图纸审核员审图及制图能力。 3、制定图纸审核员绩效考核表，将固定工资改为岗位工资+绩效工资的模式，提高其责任心。 4、图纸审核在图纸达到后2个工作日内完成。 图纸审核合格率=质量部二审图纸合格数量/审核图纸总数*100%; 图纸审核及时率=技术部审核周期≤2天的图纸数量/审核图纸总数*100%。 2013年质量目标完成情况统计表 2013年质量目标分解表 部门：采购、销售部 目标：
选择合适的统计学方法 1 连续性资料 1.1 两组独立样本比较 1.1.1 资料符合正态分布,且两组方差齐性,直接采用t 检验。 1.1.2 资料不符合正态分布，（1）可进行数据转换,如对数转换等,使之服从正态分布,然后对 转换后的数据采用t 检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon 检验。 1.1.3 资料方差不齐，（1）采用Satterthwate 的t '检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon 检验。 1.2 两组配对样本的比较 1.2.1 两组差值服从正态分布，采用配对t 检验。 1.2.2 两组差值不服从正态分布，采用wilcoxon 的符号配对秩和检验。 1.3 多组完全随机样本比较 1.3.1 资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用完全随机的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD 检验，Bonferroni 法，tukey 法，Scheffe法，SNK 法等。 1.3.2 资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Kruscal－Wallis 法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni 法校正P 值，然后用成组的Wilcoxon 检验。 1.4 多组随机区组样本比较 1.4.1 资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用随机区组的方差分析。如果检验结果 为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法， tukey 法，Scheffe法，SNK 法等。 1.4.2 资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Fridman 检验法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用符号配对的Wilcoxon 检验。 **** 需要注意的问题： （1）一般来说，如果是大样本，比如各组例数大于50，可以不作正态性检验，直接采用t 检验或方差分析。因为统计学上有中心极限定理，假定大样本是服从正态分布的。 （2）当进行多组比较时，最容易犯的错误是仅比较其中的两组，而不顾其他组，这样作容易增大犯假阳性错误的概率。正确的做法应该是，先作总的各组间的比较，如果总的来说差别有统计学意义，然后才能作其中任意两组的比较，这些两两比较有特定的统计方法， 如上面提到的LSD检验，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。**绝不能对其中的两组直接采用t 检验，这样即使得出结果也未必正确** （3）关于常用的设计方法：多组资料尽管最终分析都是采用方差分析，但不同设计会有差别。
(完整)常用医学统计学方法的选择 编辑整理： 尊敬的读者朋友们： 这里是精品文档编辑中心，本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的，发布之前我们对文中内容进行仔细校对，但是难免会有疏漏的地方，但是任然希望（(完整)常用医学统计学方法的选择）的内容能够给您的工作和学习带来便利。同时也真诚的希望收到您的建议和反馈，这将是我们进步的源泉，前进的动力。 本文可编辑可修改，如果觉得对您有帮助请收藏以便随时查阅，最后祝您生活愉快业绩进步，以下为(完整)常用医学统计学方法的选择的全部内容。
常用医学统计学方法的选择 1。多组率的比较用卡方检验(χ2检验,chi—square test) 直接用几个率的数值比较，与直接用原始数据录入比较,结果会有什么不同？卡方值会受样本量的影响，样本越多，卡方值越大. 2。多组计量资料比较采用方差分析（F检验），不能用t检验。当方差分析结果为P<0。05时,只能说明k组总体均数之间不完全相同。若想进一步了解哪两组的差别有统计学意义，需进行多个均数间的多重比较，即SNK—q检验（多个均数两两之间的全面比较）、LSD-t检验（适用于一对或几对在专业上有特殊意义的均数间差别的比较）和Dunnett检验 (适用于k-1个实验组与一个对比组均数差别的多重比较）。 3。非正态分布多组数据之间比较选用非参数检验、单样本中位数检验（符号检验和 Wilcoxon 检验）、双样本中位数检验(Mann—Whitney 检验）、方差分析（Kruskal—Wallis、Mood 中位数和 Friedman 检验） 4。按血糖水平从低到高分成多组，进行多组之间死亡率的比较，由于死亡率同样受年龄、性别、病史、您身边的论文好秘书：您的原始资料与构思,我按您的意思整理成优秀论文论著，并安排出版发表，扣1550116010 、766085044自信我会是您人生路上不可或缺的论文好秘书血脂等因素的影响,所以需选取合适统计方法实现“调整年龄、性别等危险因素后,按血糖分组进行死亡率的比较（由血糖从低到高分成的4组）”。 ①年龄是定量变量（是数值），调整年龄的方法可在Logistic回归中运用，连续性变量年龄加入covariate中，当成协变量，就可以调整年龄，age—adjusted odds ratio就能得到了。②性别性别是二分类变量，不是定量变量，不可在LOGISTIC回归里比较。调整性别可在卡方检验中采取分层的方法比较。 如果为多分类LOGISTIC回归,在选择用multinomianl LOGISTIC回归中，可选入年龄等进入covariate,观察年龄的配比情况。可把性别选入factors（自变量）。这样可以实现调整年龄、性别等危险因素。 5.回顾性研究（1)临床妊娠率和女性年龄的关系+（2)男性影响临床妊娠的精子参数比较： 数据类型及变量的说明：y：计量 拟采用的分析方法：卡方检验 拟采用的分析软件：spss 原始数据附件及格式：word表 能否用其他方法统计分析：可用卡方分割，调整检验水准(根据比较的次数N，校正后的检验水准为0.05/N)。 6。重复t检验:多个样本均数间的两两比较（又称多重比较)不宜用t检验，因为重复数次， t检验将增加第一类错误的概率，使检验效率降低。此时宜用方差分析,并在此基础上用两两比较方法（如．SNK、LSD、Duncan法等). 对于同一对均数间的差异,用t检验无显著性,而两两比较可能有显著性，可见错误选用统计方法将推出错误结论。 统计方法的选择: 分计量、计数、等级资料三