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2025 年 03 月

一直一直一直都在争议,当正态性检验,P值小于0.05,能否t检验问题,我已经写了类似的5篇文章。 有兴趣的话可以看一看!
学统计学的都知道,多组均数的比较,可以考虑方差分析,方差分析以后要进行两两比较,。而两两比较不能直接采用两样本t检验,需要采用特别的手段控制一类错误(假阳性率)。 用什么方法呢?一般的医学统计学的教材会是三种方法,q检验(SNK法)、LSD检验,bonfferoni检验。SPSS软件包括了很多两两比
引言 今天介绍的这篇文章,学者在开发预测模型时,联合MIMIC和eICU-CRD两大公共数据库的数据进行外部验证,增强了模型的可靠性,成功拿下Lancet子刊! ps:还不太了
昨天看到一篇文章,陈列了卡方检验的分析结果。
回归分析,无论是线性回归,还是logistic回归,都和线性方程有密切的关系,通过线性方程探讨自变X对因变量Y的作用。 线性回归方程
作为医学统计学老师,我参加了不少毕业论文的开题评审。很多学生往往要对问卷开展信效度分析。对于这一点,很多流统大咖表示不认同,他们基本认为只有量表才要做信效度分析,一般问卷是不需要做信效度的!
很多文章进行统计分析、撰写报告时,当P值比较小的时候(可能<0.000001 之类),由于软件的原因,把P值写成0.000(最常见的就是SPSS,一直都这么展现数据的)。
前段时间,有个学生就就论文修回中专家意见咨询,专家对下面的表格两组均数比较应该采用t检验而不是方差分析(F检验)。专家认为,男性和女性的生命质量比较应该用t检验,而不是F检验。真应该这样子的吗?
统计学最常见的统计学检验就是两组数据之间的差异性方法。比如两组均数、两组率、两组偏态分布数据的比较等。常见的方法有t检验、卡方检验、z检验、LogRank检验。
我今天来解释解释,大样本非常明显的偏态数据能不能进行t检验和方差分析。先来说说,中心极限理论。。。。它的意思是无论原始数据如何分布,只要样本量大于30以上,样本均数的分布将呈现正态分布!

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