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
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！
虽然临床试验项目项目难实施，但临床、中医、护理很多人还是发起了IIT项目，即研究者发起的临床项目。我也参加了很多的评审，发现结局指标的设置真的是要给大问题，要么主次不分，要么形式不定，要么时间定义不不清晰。
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