霽彩華年,因夢(mèng)同行—— 慶祝深圳霽因生物醫(yī)藥轉(zhuǎn)化研究院成立十周年 情緒益生菌PS128助力孤獨(dú)癥治療,權(quán)威研究顯示可顯著改善孤獨(dú)癥癥狀 PARP抑制劑氟唑帕利助力患者從維持治療中獲益,改寫晚期卵巢癌治療格局 新東方智慧教育發(fā)布“東方創(chuàng)科人工智能開發(fā)板2.0” 精準(zhǔn)血型 守護(hù)生命 腸道超聲可用于檢測兒童炎癥性腸病 迷走神經(jīng)刺激對(duì)抑郁癥有積極治療作用 探索梅尼埃病中 MRI 描述符的性能和最佳組合 自閉癥患者中癡呆癥的患病率增加 超聲波 3D 打印輔助神經(jīng)源性膀胱的骶神經(jīng)調(diào)節(jié) 胃食管反流病患者耳鳴風(fēng)險(xiǎn)增加 間質(zhì)性膀胱炎和膀胱疼痛綜合征的臨床表現(xiàn)不同 研究表明 多語言能力可提高自閉癥兒童的認(rèn)知能力 科學(xué)家揭示人類與小鼠在主要癌癥免疫治療靶點(diǎn)上的驚人差異 利用正確的成像標(biāo)準(zhǔn)改善對(duì)腦癌結(jié)果的預(yù)測 地中海飲食通過腸道細(xì)菌變化改善記憶力 讓你在 2025 年更健康的 7 種驚人方法 為什么有些人的頭發(fā)和指甲比其他人長得快 物質(zhì)的使用會(huì)改變大腦的結(jié)構(gòu)嗎 飲酒如何影響你的健康 20個(gè)月,3大平臺(tái),300倍!元育生物以全左旋蝦青素引領(lǐng)合成生物新紀(jì)元 從技術(shù)困局到創(chuàng)新錨點(diǎn),天與帶來了一場屬于養(yǎng)老的“情緒共振” “華潤系”大動(dòng)作落槌!昆藥集團(tuán)完成收購華潤圣火 十七載“冬至滋補(bǔ)節(jié)”,東阿阿膠將品牌營銷推向新高峰 150個(gè)國家承認(rèn)巴勒斯坦國意味著什么 中國海警對(duì)非法闖仁愛礁海域菲船只采取管制措施 國家四級(jí)救災(zāi)應(yīng)急響應(yīng)啟動(dòng) 涉及福建、廣東 女生查分查出608分后,上演取得理想成績“三件套” 多吃紅色的櫻桃能補(bǔ)鐵、補(bǔ)血? 中國代表三次回?fù)裘婪焦糁肛?zé) 探索精神健康前沿|情緒益生菌PS128閃耀寧波醫(yī)學(xué)盛會(huì),彰顯科研實(shí)力 圣美生物:以科技之光,引領(lǐng)肺癌早篩早診新時(shí)代 神經(jīng)干細(xì)胞移植有望治療慢性脊髓損傷 一種簡單的血漿生物標(biāo)志物可以預(yù)測患有肥胖癥青少年的肝纖維化 嬰兒的心跳可能是他們說出第一句話的關(guān)鍵 研究發(fā)現(xiàn)基因檢測正成為主流 血液測試顯示心臟存在排斥風(fēng)險(xiǎn) 無需提供組織樣本 假體材料有助于減少靜脈導(dǎo)管感染 研究發(fā)現(xiàn)團(tuán)隊(duì)運(yùn)動(dòng)對(duì)孩子的大腦有很大幫助 研究人員開發(fā)出診斷 治療心肌炎的決策途徑 兩項(xiàng)研究評(píng)估了醫(yī)療保健領(lǐng)域人工智能工具的發(fā)展 利用女子籃球隊(duì)探索足部生物力學(xué) 抑制前列腺癌細(xì)胞:雄激素受體可以改變前列腺的正常生長 肽抗原上的反應(yīng)性半胱氨酸可能開啟新的癌癥免疫治療可能性 研究人員發(fā)現(xiàn)新基因療法可以緩解慢性疼痛 研究人員揭示 tisa-cel 療法治療復(fù)發(fā)或難治性 B 細(xì)胞淋巴瘤的風(fēng)險(xiǎn) 適量飲酒可降低高危人群罹患嚴(yán)重心血管疾病的風(fēng)險(xiǎn) STIF科創(chuàng)節(jié)揭曉獎(jiǎng)項(xiàng),新東方智慧教育榮膺雙料殊榮 中科美菱發(fā)布2025年產(chǎn)品戰(zhàn)略布局!技術(shù)方向支撐產(chǎn)品生態(tài)縱深! 從雪域高原到用戶口碑 —— 復(fù)方塞隆膠囊的品質(zhì)之旅
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統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法中參數(shù)檢驗(yàn)有哪些(統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法)

關(guān)于統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法中參數(shù)檢驗(yàn)有哪些,統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法這個(gè)問題很多朋友還不知道,今天小六來為大家解答以上的問題,現(xiàn)在讓我們一起來看看吧!

1、描述統(tǒng)計(jì)。

2、描述性統(tǒng)計(jì)是指運(yùn)用制表和分類,圖形以及計(jì)筠概括性數(shù)據(jù)來描述數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)、離散趨勢(shì)、偏度、峰度。

3、(1)缺失值填充:常用方法:剔除法、均值法、最小鄰居法、比率回歸法、決策樹法。

4、(2)正態(tài)性檢驗(yàn):很多統(tǒng)計(jì)方法都要求數(shù)值服從或近似服從正態(tài)分布,所以之前需要進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)。

5、常用方法:非參數(shù)檢驗(yàn)的K-量檢驗(yàn)、P-P圖、Q-Q圖、W檢驗(yàn)、動(dòng)差法。

6、2、假設(shè)檢驗(yàn)(1)參數(shù)檢驗(yàn)。

7、參數(shù)檢驗(yàn)是在已知總體分布的條件下(一股要求總體服從正態(tài)分布)對(duì)一些主要的參數(shù)(如均值、百分?jǐn)?shù)、方差、相關(guān)系數(shù)等)進(jìn)行的檢驗(yàn) 。

8、U驗(yàn) 使用條件:當(dāng)樣本含量n較大時(shí),樣本值符合正態(tài)分布。

9、T檢驗(yàn) 使用條件:當(dāng)樣本含量n較小時(shí),樣本值符合正態(tài)分布。

10、單樣本t檢驗(yàn):推斷該樣本來自的總體均數(shù)μ與已知的某一總體均數(shù)μ0 (常為理論值或標(biāo)準(zhǔn)值)有無差別;配對(duì)樣本t檢驗(yàn):當(dāng)總體均數(shù)未知時(shí),且兩個(gè)樣本可以配對(duì),同對(duì)中的兩者在可能會(huì)影響處理效果的各種條件方面扱為相似;兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn):無法找到在各方面極為相似的兩樣本作配對(duì)比較時(shí)使用。

11、(2)非參數(shù)檢驗(yàn)。

12、非參數(shù)檢驗(yàn)則不考慮總體分布是否已知,常常也不是針對(duì)總體參數(shù),而是針對(duì)總體的某些一股性假設(shè)(如總體分布的位罝是否相同,總體分布是否正態(tài))進(jìn)行檢驗(yàn)。

13、適用情況:順序類型的數(shù)據(jù)資料,這類數(shù)據(jù)的分布形態(tài)一般是未知的。

14、雖然是連續(xù)數(shù)據(jù),但總體分布形態(tài)未知或者非正態(tài);體分布雖然正態(tài),數(shù)據(jù)也是連續(xù)類型,但樣本容量極小,如10以下;主要方法包括:卡方檢驗(yàn)、秩和檢驗(yàn)、二項(xiàng)檢驗(yàn)、游程檢驗(yàn)、K-量檢驗(yàn)等。

15、3、信度分析檢査測量的可信度,例如調(diào)查問卷的真實(shí)性。

16、分類:(1)外在信度:不同時(shí)間測量時(shí)量表的一致性程度,常用方法重測信度(2)內(nèi)在信度;每個(gè)量表是否測量到單一的概念,同時(shí)組成兩表的內(nèi)在體項(xiàng)一致性如何,常用方法分半信度。

17、4、列聯(lián)表分析。

18、用于分析離散變量或定型變量之間是否存在相關(guān)。

19、對(duì)于二維表,可進(jìn)行卡方檢驗(yàn),對(duì)于三維表,可作Mentel-Hanszel分層分析。

20、列聯(lián)表分析還包括配對(duì)計(jì)數(shù)資料的卡方檢驗(yàn)、行列均為順序變量的相關(guān)檢驗(yàn)。

21、5、相關(guān)分析研究現(xiàn)象之間是否存在某種依存關(guān)系,對(duì)具體有依存關(guān)系的現(xiàn)象探討相關(guān)方向及相關(guān)程度。

22、(1)單相關(guān): 兩個(gè)因素之間的相關(guān)關(guān)系叫單相關(guān),即研究時(shí)只涉及一個(gè)自變量和一個(gè)因變量;(2)復(fù)相關(guān) :三個(gè)或三個(gè)以上因素的相關(guān)關(guān)系叫復(fù)相關(guān),即研究時(shí)涉及兩個(gè)或兩個(gè)以上的自變量和因變量相關(guān);(3)偏相關(guān):在某一現(xiàn)象與多種現(xiàn)象相關(guān)的場合,當(dāng)假定其他變量不變時(shí),其中兩個(gè)變量之間的相關(guān)關(guān)系稱為偏相關(guān)。

23、6、方差分析使用條件:各樣本須是相互獨(dú)立的隨機(jī)樣本;各樣本來自正態(tài)分布總體;各總體方差相等。

24、(1)單因素方差分析:一項(xiàng)試驗(yàn)只有一個(gè)影響因素,或者存在多個(gè)影響因素時(shí),只分析一個(gè)因素與響應(yīng)變量的關(guān)系(2)多因素有交互方差分析:一頊實(shí)驗(yàn)有多個(gè)影響因素,分析多個(gè)影響因素與響應(yīng)變量的關(guān)系,同時(shí)考慮多個(gè)影響因素之間的關(guān)系(3)多因素?zé)o交互方差分析:分析多個(gè)影響因素與響應(yīng)變量的關(guān)系,但是影響因素之間沒有影響關(guān)系或忽略影響關(guān)系(4)協(xié)方差分祈:傳統(tǒng)的方差分析存在明顯的弊端,無法控制分析中存在的某些隨機(jī)因素,使之影響了分祈結(jié)果的準(zhǔn)確度。

25、協(xié)方差分析主要是在排除了協(xié)變量的影響后再對(duì)修正后的主效應(yīng)進(jìn)行方差分析,是將線性回歸與方差分析結(jié)合起來的一種分析方法,。

本文分享完畢,希望對(duì)大家有所幫助。

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