统计方法选择

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统计方法选择

　　选择一个恰当的统计方法，是解决问题的第一步，也是最重要的一步。选对方向往往比走得快要重要下面是爱汇网小编给大家整理的统计方法选择，供大家参阅!

　　统计方法的选择

　　编统计资料丰富且错综复杂，要想做到合理选用统计分析方法并非易事。对于同一

　　个资料，若选择不同的统计分析方法处理，有时其结论是截然不同的。

　　正确选择统计方法的依据是：

　　①根据研究的目的，明确研究试验设计类型、研究因素与水平数;

　　②确定数据特征(是否正态分布等)和样本量大小;

　　③ 正确判断统计资料所对应的类型(计量、计数和等级资料)，同时应根据统计方法的适宜条件进行正确的统计量值计算;

　　最后，还要根据专业知识与资料的实际情况，结合统计学原则，灵活地选择统计分析方法。

　　1 计量资料的统计方法

　　分析计量资料的统计分析方法可分为参数检验法和非参数检验法。

　　参数检验法主要为t检验和方差分析(ANOVN，即F检验)等，两组间均数比较时常用t检验和u检验，两组以上均数比较时常用方差分析;非参数检验法主要包括秩和检验等。t检验可分为单组设计资料的`t检验、配对设计资料的t检验和成组设计资料的t检验;当两个小样本比较时要求两总体分布为正态分布且方差齐性，若不能满足以上要求，宜用t 检验或非参数方法(秩和检验)。

　　方差分析可用于两个以上样本均数的比较，应用该方法时，要求各个样本是相互独立的随机样本，各样本来自正态总体且各处理组总体方差齐性。根据设计类型不同，方差分析中又包含了多种不同的方法。对于定量资料，应根据所采用的设计类型、资料所具备的条件和分析目的，选用合适的统计分析方法，不应盲目套用t检验和单因素方差分析。

　　2 计数资料的统计方法

　　计数资料的统计方法主要针对四格表和R×C表利用

　　检验进行分析。四格表资料：组间比较用

　　检验或u检验，若不能满足检验：当计数资料呈配对设计时，获得的四格表为配对四格表，其用到的检验公式和校正公式可参考书籍。 R×C表可以分为双向无序，单向有序、双向有序属性相同和双向有序属性不同四类，不同类的行列表根据其研究目的，其选择的方法也不一样，具体见表1。

　　3 等级资料的统计方法

　　等级资料(有序变量)是对性质和类别的等级进行分组，再清点每组观察单位个数所得到的资料。在临床医学资料中，常遇到一些定性指标，如临床疗效的评价、疾病的临床分期、病症严重程度的临床分级等，对这些指标常采用分成若干个等级然后分类计数的办法来解决它的量化问题，这样的资料统计上称为等级资料。

　　为什么要选择统计方法?

　　当我们面临一个实际统计预测或推断问题时，往往有许多方法可以选择，这时我们面临一个很关键的问题：选择哪种统计方法是最有效最经济的?为什么这么选择?

　　1. 补充一些基本概念

　　预测与推断的区别：预测是在现有数据的基础上，预测可能的结果，对每个特征参数对结果的影响并不关心。推断关心各个特征变化时对结果会有什么影响。

　　参数方法与非参数方法：基于模型的方法统称为参数方法，即首先假设一个参数模型，然后用数据训练或拟合模型中的.各个参数。非参数方法不需要对模型事先做出假设，因此可以和各个数据点尽可能拟合。

　　灵活性，光滑度或柔性水平：这三个词的含义是接近的，用来形容一个模型对数据点的拟合情况。灵活性或柔性水平较高的模型能够尽可能拟合每一个数据点。但同时，高柔性水平一般也意味着过度拟合。

　　2. 选择统计方法需要考虑哪些关键问题?

　　2.1 预测精度和模型解释性

　　模型解释性是指模型能够说明每一个参数是如何对结果施加影响的。一般来说，预测精度越高的模型，其解释性就越低。下图列出几种统计方法在柔性和解释性之间的权衡。

　　2.2 指导学习或无指导学习

　　指导学习处理“对每一个观测变量都有相应的响应变量”这类问题。许多统计方法归于此类，例如回归分析，支持向量机等。无指导学习是应对“只有观测变量，没有相应变量”的问题，比如聚类分析。

　　2.3 回归和分类

　　首先明确一个概念，定性变量(又称分类变量)和定量变量。当问题中响应变量是定量变量时，我们称之为回归分析，当问题中响应变量为定性变量时，我们称之为分类。

　　3. 那么，我们到底应该选择什么模型?

　　考虑清楚以上三个关键问题，确定是有指导的或无指导的又或者是半指导的，变量是定性还是定量，最后考虑是目的是预测还是推断。

　　例如，我们想根据受教育程度、年龄来估计一个人的预期薪水时，我们就面临一个有响应变量，且响应变量是定量变量的问题。那么我们感兴趣的如果是这两个变量是如何影响薪水的，那么可以选择解释性较高的线性回归方法。

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