1、数据分析的统计方法选择小结目录完全随机分组设计的资料1配对设计或随机区组设计2变量之间的关联性分析3完全随机分组设计的资料v两组或多组计量资料的比较 两组资料 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 小样本偏态分布资料，则用成组的 Wilcoxon秩和检验完全随机分组设计的资料v两组或多组计量资料的比较 多组资料 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
2、验等）进行两两比较。 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。完全随机分组设计的资料v分类资料的统计分析 单样本资料与总体比较 二分类资料（ 1）小样本：用二项分布进行确切概率法检验；（ 2）大样本：用 U检验 多分类资料：用 Pearson 2 检验（又称拟合优度检验）完全随机分组设计的资料v分类资料的统计分析 四格表资料（ 1） n40并且所以理论数大于 5，
3、则用 Pearson 2 ；（ 2） n40并且所以理论数大于 1并且至少存在一个理 论数 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 Fishers 确切概率法检验 完全随机分组设计的资料v分类资料的统计分析 RC表 资 料的 统计 分析 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 2或 Kruskal Wallis的秩和检验 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 2 列变量和行变量均为有序多分类变量，可以作 Spearman相关分析 列变量和行变量均为无序多分类变量 （ 1） n40并且理论数小于 5的格子数 行列表中格子总数的 25%，则用Fishers 确切概率法检验 完全随机分组设计的资料vPoisson分布资料 单样本资料与总体比较 观察值较小时：用确切概率法进行检验 观察值较大时：用正态近似的 U检验 两个样本比较：用正态近似的 U检验配对设计或随机区组设计v两组或多组计量资料的比较 两组资料 大样本资料或配对差值服从正态分布的小样本资料，作配对 t检验 小样本并且差值呈偏态分布资料，则用 Wilcoxon的符号配对秩检验
