常用几种实验设计统计分析方法的正确选择一完全随机设计资料的统计分析方法

常用实验设计类型和方法

•常用单因素实验设计类型和方法
（一）完全随机设计（completely random design）
优点：简单易行，统计分析简单，即使各处理组例数不等，也不影响实验结果的统计分析，常用ｔ检验、方差分析或 Kruskal-Wallis秩和检验进行统计分析。
缺点：试验效率不高，只能分析单个因素，且要求实验单位有较好的同质性，如果同质性不好，则需要观察较多的样本量。
一、基本概念
总体与样本（注意：样本要有代表性）
总体（population）是指根据研究目的所确定的所有同质的观察个体的集合（全体），样本（sample）是指来自总体的部分观察个体。
处理因素与非处理因素、水平
处理因素（实验因素、研究因素，简称因素），是指在实验中根据研究目的而施加给实验对象的各种人为设置的干预措施。非处理因素是指实验中非人为干预的因素，如实验动物的雌雄、体重，受试者的性别、年龄、病情，实验时的季节、气温等。
No RAN rRAN group
1 17
4 T1
2 2 22 10 T3
3 3 31 12 T3
4 4 15
8 T2
5 58
7 T2
6 6 35 14 T4
7 7 17
9 T3
8 8 22 11 T3
9 93
2 T1
10 10 5
3 T1
11 11 7
5 T2
12 12 2
1 T1
13 13 31 13 T4
也可将读取的N个随机数从小至大排顺序，得到N 个序号R，再根据R进行分组，即按R所在区间决定实验单位应接受的处理。
4. 有必要时可对分组结果进行组别调整。
假如共有n例，需要从中抽取1例，则读取一个位数与n相等的随机数，除以n后将得到的余数作为所抽实验单位的序号（规定：如整除则余数为n）。

统计学中的实验设计方法

统计学中的实验设计方法在统计学中，实验设计是一种用于研究因果关系的方法。

通过控制和调整实验条件，研究者可以获取有关因果关系的可靠证据。

实验设计方法涉及研究者要设计和进行实验的过程，以及如何分析和解释实验结果。

在本文中，我们将介绍几种常用的实验设计方法，并探讨它们在统计学中的应用。

一、完全随机设计完全随机设计是最简单和最基本的实验设计方法之一。

在完全随机设计中，实验对象被随机分配到不同的处理组中。

每个处理组接受不同的处理或条件，然后根据观察结果进行比较和分析。

这种设计方法可以有效地消除误差来源，并提供可靠的统计推断。

以医学实验为例，假设研究者想要研究一种药物对某种疾病的疗效。

他们将患者随机分成两组，一组接受药物治疗，另一组接受安慰剂。

在一定时间后，研究者会比较两组患者的病情好转情况，并进行统计分析来确定药物是否有效。

二、随机区组设计随机区组设计是一种在不同的实验单元中进行处理的实验设计方法。

相比于完全随机设计，随机区组设计可以降低误差来源的影响，并提高实验的准确性。

在随机区组设计中，实验对象被分为不同的区组，每个区组接受不同的处理。

例如，研究者想要测试一种新的肥料对作物产量的影响。

他们将实验区划分为不同的田块，每个田块接受不同的肥料处理。

通过比较不同肥料处理下作物的产量，研究者可以得出结论，并进一步优化肥料使用。

三、因子设计因子设计是一种将多个因子同时考虑的实验设计方法。

在因子设计中，研究者可以研究不同因素对实验结果的影响，并分析这些因素的交互作用。

这种设计方法可以帮助研究者更好地理解因子之间的关系，从而做出更准确的推断。

以工程实验为例，假设研究者想要优化某种产品的可靠性。

他们考虑到温度、湿度和振动等因素可能对产品可靠性产生影响。

通过因子设计，研究者可以研究不同因素对产品可靠性的影响，并了解因素之间的相互作用，以制定相应的改进策略。

结论统计学中的实验设计方法是进行科学研究的重要工具。

通过合理设计实验，研究者可以获取准确和可靠的统计推断，揭示因果关系。

统计师如何应用统计方法进行实验设计

统计师如何应用统计方法进行实验设计实验设计是统计学中的重要领域，它帮助统计师们以科学严谨的方法进行数据收集和分析，从而得出可靠的结论和决策。

本文将介绍统计师如何应用统计方法进行实验设计，以及如何确保实验设计的可信度和准确性。

一、实验设计的基本原则实验设计的目标是获取能够代表总体的样本数据，并通过对样本数据的分析来得出结论。

以下是实验设计的基本原则：1. 随机化：在实验中对实验对象进行随机分配，可以消除可能存在的干扰因素，从而得到可比较的结果。

2. 重复性：通过多次重复实验来验证结果的一致性，以确保实验结果的可靠性和稳定性。

3. 控制变量：尽量将实验中的其他可能影响结果的因素进行控制，以保证实验结果的准确性。

4. 样本大小：合理确定样本的大小，以确保实验结果的统计显著性和可信度。

5. 实验分组：对实验对象进行合理的分组，从而比较不同组之间的差异，得出结论。

二、常用的实验设计方法根据实验的目的和需求，可以选择不同的实验设计方法。

以下是常用的几种实验设计方法：1. 完全随机设计(CRD)：在完全随机设计中，实验对象被随机分为不同的组，每组接受不同的处理或条件。

通过对各组数据的比较，可以评估处理的影响。

2. 阻击排列设计(RCB)：阻击排列设计可以消除地理位置或其他因素带来的影响。

实验对象按照随机顺序分组，每组分别进行不同的处理。

3. 区组随机设计(GRBD)：区组随机设计适用于实验对象分布在不同位置的情况。

实验区域被划分为若干个区块，并对每个区块进行随机分配，保证样本的均衡性和可比性。

4. 重叠设计：在某些情况下，可能需要对两个或更多个因素进行同时研究。

重叠设计可以帮助统计师们进行多因素分析，并了解因素之间的相互影响。

三、实验设计中的数据分析实验设计的另一个重要部分是数据分析，通过对收集到的数据进行统计分析，可以得出结论和推断。

以下是常用的数据分析方法：1. 描述统计分析：描述统计方法可以对数据进行总结和描述，例如计算均值、方差、中位数等。

完全随机设计的方差分析(1)

.
21
.
22
方差分析(Analysis of variance，ANOVA)
方差分析的定义
又叫变量分析，是英国著名统计学家R . A . Fisher于20世纪提出的。它是用以检验两个或多个均数间差异的假设检验方法。它是一类特定情况下的统计假设检验，或者说是平均数差异显著性检验的一种引伸。为纪念Fisher，以F命名，故方差分析又称F检验。
1.特点单因素方差分析是按照完全随机设计的原则将处理因素分为若干个不同的水平，每个水平代表一个样本，只能分析一个因素对试验结果的影响及作用。其设计简单，计算方便，应用广泛，是一种常用的分析方法，但其效率相对较低。该设计中的总变异可以分出两个部分，
•
即SS总＝SS组间＋SS组内。
2.常用符号及其意义
.
29
end
第一节完全随机设计资料的方差分析
完全随机设计：(completely random design)是采
用完全随机化的分组方法，将全部试验对象分配到g个
处理组（水平组），各组分别接受不同的处理，试验结束后比较各组均数之间的差别有无统计学意义，推论处理因素的效应。
.
30
end
第一节完全随机设计资料的方差分析
离均差平方和 X2

总体方差样本方差
2 X 2
N
S2XX2X2X2/n
n1
n1
方差—随机变量离散的重要衡量方法
.
13
试验指标（experimental index）：为衡量试验
结果的好坏和处理效应的高低，在实验中具体测定的性状或观测的项目称为试验指标。常用的试验指标有：身高、体重、日增重、酶活性、 DNA含量等等。

实验室常用统计方法

(1) 直接法：适用于n较小的资料
S
2
求例题中A组数据的标准差。
S X 2 X / n n 1
X X / n n 1
2 2
(26 2 28 2 ... 34 2 ) 26 28 ... 34 / 5 3.16 5 1
120名成年男子血清铁含量均数、标准差计算表（加权法）组段
(1)
频数（f）
(2)
组中值（X0）
(3)
(4)=(2)(3)
fX 0
(5)=(3)(4)
fX 0
2
6~ 8~ 10~ 12~ 14~ 16~ 18~ 20~ 22~ 24~ 26~ 28~30
1 3 6 8 12 20 27 12 10 8 4 1 120（∑f）
二、描述离散趋势的特征数
例: 试观察3组数据的离散情况。 A组 B组 C组 26 28 30 32 34 24 27 30 33 36 20 23 30 37 40
1. 极差(range ,R)
2. 标准差(standard deviation ,S)
总体标准差
X 2 / N
M=59
百分位数（percentile, Px）：指把数据从小到大排列后位于第X%位置的数值。有n个观察值X1，X2…Xn，把他们由小到大按顺序排列成X1≤X2≤X3…≤Xn，将这n 个观察值平均的分为100等份，对应于每一等份的数值就是一个百分位数，对应于前面X%个位置的数值称为第X百分位数，用Px表示。四分位间距：P25，P50，P75 例：计算1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11-----------,99, 100的P25， P50，P75 。 P25=25 P50=50.5 P75=75

临床研究资料常用统计分析方法

临床研究资料常用统计分析方法统计分析是临床研究中不可或缺的部分，它通过收集和整理研究数据，对数据进行加工处理和解释，以达到对研究问题进行评估和推断的目的。

本文将介绍一些常用的临床研究资料统计分析方法，包括描述性统计分析、推断统计分析和相关性分析。

一、描述性统计分析描述性统计分析是对研究数据进行整理、描述和总结的方法，通过计算和展示数据的中心趋势、离散程度、分布和关联性，以对数据进行初步的解释和理解。

1. 中心趋势的描述中心趋势是描述一组数据集中值的指标，常用的计算方法有平均值、中位数和众数。

平均值是数据的算术平均数，通常用来衡量数据的集中程度。

中位数是将数据按照大小排序后，处于中间位置的数值，它对异常值不敏感，常用来描述有偏态分布的数据。

众数是数据中出现频率最高的数值，可以用来描述数据的集中情况。

2. 离散程度的描述离散程度描述了数据集的分散程度，常用的计算方法有标准差、方差和范围。

标准差是数据偏离平均值的平均距离，它可以衡量数据的波动性。

方差是标准差的平方，它表示数据的离散程度。

范围是最大值减去最小值，它描述了数据的变异范围。

3. 分布的描述分布描述了数据在某一区间内出现的频率或概率分布情况。

常用的方法有频数分布表、频率分布直方图、正态分布曲线等。

频数分布表用来列出每个数值所对应的频数或频率，直方图展示了数据的频数分布情况，正态分布曲线则是用来描述数据服从正态分布的情况。

二、推断统计分析推断统计分析是通过对样本数据进行统计推断，来对总体数据进行估计、推断和判断的方法。

1. 参数估计参数估计是通过样本数据来估计总体参数的方法，常用的方法有点估计和区间估计。

点估计是根据样本数据计算出的参数值作为总体参数的估计值，区间估计是根据样本数据计算出的参数范围作为总体参数的估计范围。

2. 假设检验假设检验是通过对样本数据进行假设检验，来对总体参数进行推断和判断的方法。

它包括设定原假设和备择假设，计算检验统计量和P 值，从而判断原假设是否成立。

医学统计学：常用实验设计方法

常用实验设计方法
完全随机设计（completely random design）：
• 不考虑个体差异的影响，仅涉及一个处理因素，但可以有两个或多个水平，故亦称单因素实验设计。 • 该设计常用于将受试对象按随机化原则分配到处理组和对照组中，各组样本例数可以相等，也可以不等，但相等时效率高。 • 优点：设计和统计分析方法简单易行； • 缺点：只分析一个因素，不考虑个体间的差异，因而要求各观察单位要有较好的同质性，否则，需扩大样本含量。
• 例：按完全随机设计方法将10只小鼠随机分配到甲、乙两组。
完全随机设计（completely random design）：
常用实验设计方法
二、试验结果的统计分析
对于完全随机试验的统计分析，由于试验处理数不同，统计分析方法也不同。（一）处理数为2 两个处理的完全随机设计也就是非配对设计，对其试验结果采用非配对设计的 t 检验法进行统计分析。
常用实验设计方法
流行病与卫生统计学研究所
常用实验设计方法
医学实验设计必须遵循对照、随机、重复和均衡的基本原则。不同的研究目的应采用不同的设计方法安排实验。医学研究中常用的实验设计方法有：
1. 完全随机设计 2. 配对设计 3. 配伍组设计 4. 交叉设计 5. 析因试验设计 6. 拉丁方设计 7. 正交试验设计 8. 均匀设计
完全随机设计的优缺点
完全随机设计是一种最简单的设计方法，主要优缺点如下：
完全随机设计的主要优点 1、设计容易处理数与重复数都不受限制，适用于试验条件、环境、试验动物差异较小的试验。
常用实验设计方法
完全随机设计（completely random design）：
2、统计分析简单进行统计分析。

分析资料的方法

分析资料的方法在进行数据分析时，选择合适的分析方法非常重要。

不同的数据类型和分析目的需要采用不同的分析方法，而且正确的分析方法能够帮助我们更好地理解数据、发现规律、做出有效的决策。

接下来，我将介绍几种常用的分析资料的方法。

首先，对于定量数据，我们通常会采用统计分析的方法。

统计分析是一种通过对数据进行收集、整理、描述和推断来进行分析的方法。

在统计分析中，我们可以利用均值、标准差、相关系数等统计指标来描述数据的特征，通过假设检验、方差分析等方法来进行推断。

通过统计分析，我们可以更好地了解数据的分布特征、变量之间的关系，从而为我们的决策提供依据。

其次，对于定性数据，我们通常会采用质性分析的方法。

质性分析是一种通过对数据进行描述和解释来进行分析的方法。

在质性分析中，我们可以利用文字描述、图表展示等方式来呈现数据的特征，通过内容分析、主题分析等方法来进行解释。

通过质性分析，我们可以更好地理解数据的内涵、背后的意义，为我们的决策提供深层次的支持。

此外，对于时间序列数据，我们通常会采用趋势分析的方法。

趋势分析是一种通过对数据的变化趋势进行分析来进行分析的方法。

在趋势分析中，我们可以利用时间序列图、趋势线等方式来展现数据的变化趋势，通过线性回归、指数平滑等方法来进行预测。

通过趋势分析，我们可以更好地把握数据的发展规律，为我们的决策提供预测性的支持。

最后，对于多元数据，我们通常会采用多元分析的方法。

多元分析是一种通过对多个变量之间的关系进行分析来进行分析的方法。

在多元分析中，我们可以利用多元回归、主成分分析等方法来揭示变量之间的复杂关系，通过因子分析、聚类分析等方法来进行分类。

通过多元分析，我们可以更好地理解多个变量之间的综合影响，为我们的决策提供全面性的支持。

总之，选择合适的分析方法对于数据分析至关重要。

不同的数据类型和分析目的需要采用不同的分析方法，而且正确的分析方法能够帮助我们更好地理解数据、发现规律、做出有效的决策。

医学论文中常用统计分析方法的合理选择

医学论文中常用统计分析方法的合理选择目前，不少医学论文中的统计分析存在较多的问题。

有报道,经两位专家审稿认为可以发表的稿件中,其统计学误用率为90%-95%[1]。

为帮助广大医务工作者提高统计分析水平，本文将介绍医学论文中常用统计分析方法的选择原则及应用过程中的注意事项。

1.t 检验t检验是英国统计学家W.S.Gosset 1908年根据t分布原理建立起来的一种假设检验方法，常用于计量资料中两个小样本均数的比较。

理论上，t检验的应用条件是要求样本来自正态分布的总体，两样本均数比较时，还要求两总体方差相等。

但在实际工作中，与上述条件略有偏离，只要其分布为单峰且近似正态分布，也可应用[2]。

常用的t检验有如下三类：①单个样本t检验：用于推断样本均数代表的总体均数和已知总体均数有无显著性差别。

当样本例数较少（n＜60）且总体标准差未知时，选用t检验；反之当样本例数较多或样本例数较少、总体标准差已知时，则可选用u检验[3]。

②配对样本t检验：适用于配对设计的两样本均数的比较，在选用时应注意两样本是否为配对设计资料。

常用的配对设计资料主要有如下三种情况：两种同质受试对象分别接受两种不同的处理；同一受试对象或同一样本的两个部分，分别接受不同的处理；同一受试对象处理前后的结果比较。

③两独立样本t检验：又称成组t检验，适用于完全随机设计的两样本均数的比较。

与配对t检验不同的是，在进行两独立样本t检验之前，还必须对两组资料进行方差齐性检验。

若为小样本且方差齐，则选用t检验；反之若方差不齐，则选用校正t检验（t’检验），或采用数据变换的方法（如取对数、开方、倒数等）使两组资料具有方差齐性后再进行t检验，或采用非参数检验[4]。

此外，当两组样本例数较多（n1、n2均＞50）时，这时应用t检验的计算比较繁琐，可选用u检验[5]。

2.方差分析方差分析适用于两组以上计量资料均数的比较，其应用条件是各组资料取自正态分布的总体且各组资料具有方差齐性。

统计分析的方法

统计分析的方法统计分析是一种通过收集、整理、分析和解释数据来揭示事物规律和特征的方法。

在各个领域，统计分析都扮演着至关重要的角色，它可以帮助我们理解现象背后的规律，为决策提供依据，指导实践工作。

因此，掌握统计分析的方法对于我们来说至关重要。

本文将介绍一些常用的统计分析方法，希望能为大家提供一些帮助。

首先，我们来介绍描述统计分析方法。

描述统计分析是通过对数据的整理、概括和描述来了解数据的基本特征。

常用的描述统计分析方法包括集中趋势的度量和离散程度的度量。

集中趋势的度量包括均值、中位数和众数，它们可以帮助我们了解数据的平均水平；离散程度的度量包括标准差、方差和极差，它们可以帮助我们了解数据的分散程度。

通过描述统计分析，我们可以对数据的整体情况有一个直观的了解，为后续的分析打下基础。

其次，我们来介绍推断统计分析方法。

推断统计分析是通过对样本数据进行分析，推断总体数据的特征和规律。

常用的推断统计分析方法包括假设检验和置信区间估计。

假设检验是用来检验总体参数假设的方法，通过对样本数据进行分析，判断总体参数是否符合我们的假设；置信区间估计是用来估计总体参数范围的方法，通过对样本数据进行分析，得到总体参数的置信区间。

通过推断统计分析，我们可以从样本数据中推断出总体数据的特征，为决策提供依据。

最后，我们来介绍多元统计分析方法。

多元统计分析是通过对多个变量进行分析，揭示变量之间的关系和规律。

常用的多元统计分析方法包括相关分析和回归分析。

相关分析是用来分析变量之间相关关系的方法，通过计算相关系数来衡量变量之间的相关程度；回归分析是用来分析自变量对因变量影响的方法，通过建立回归方程来揭示变量之间的因果关系。

通过多元统计分析，我们可以了解变量之间的关系和规律，为问题的解决提供科学依据。

总之，统计分析是一种重要的分析方法，它可以帮助我们了解数据的规律和特征，指导决策和实践工作。

在实际应用中，我们可以根据具体情况选择合适的统计分析方法，灵活运用，取得理想的分析效果。

第三章常用的几种实验设计方法

第三章常用的几种实验设计方法
基本类型
1.完全随机设计 2.配对设计 3.配伍组设计（随机区组设计） 4.自身比较设计 5.交叉设计 6.拉丁方设计
试验设计的步骤
1.根据试验的目的选择试验方案。 2.确定处理因素和处理水平。 3.确定试验类型。 4.根据实验效应的类型和处理因素的
情况选择统计方法。 5.确定样本量。 6.确定分组方案。
配伍组设计是先将若干个受试对象按一定条件划分成若干个区组。每一配伍组包含的受试对象，随机地分别接受不同处理，每个配伍组的例数等于处理组个数。
配伍的条件是影响实验效应的主要非处理因素。可以按单一非处理因素分配伍组，也可以按几个非处理因素的组合分配伍组。
例如实验动物的种属、窝别、性别。年龄、体重相同和相近的划人一个配伍组或区组；临床试验根据具体要求可将性别、体重、年龄、职业、病情和病程等条件相同和相近的列入一个配伍组。分别将同一配伍组内的受试对象随机地分别分配到各处理组中去。
•2．双向误差控制，可以减少实验误差，比配伍组设计优越。
(6) 缺点
• 1．要求各因素的水平数相等且无交互作用，在实际应用中有一定的局限性；
• 2.重复数少，对差别的估计往往不够精确，为了提高精确度，可将处理数相同的几个拉丁方结合起来进行实验设计。
例1.研究蛇毒的抑瘤作用，拟将四种瘤株匀浆接种小白鼠；一天后分别用四种不同的蛇毒成份，各取四种不同的剂量腹腔注射，每日一次．连续10天，停药一天，解剖测瘤重。
交叉实验设计进行的实验所得数据的统计处理可用方差分析，如果资料的性质不适宜用方差分析则可用秩和检验。
方差分析步骤：
秩和检验
1．处理间的比较(本例即A、B两种参数电针刺激间的比较)

如何正确选择统计方法

如何正确选择统计方法
正确选择统计方法是进行科学研究或数据分析的基础，能够确保研究的可信度和准确性。

在选择统计方法时，需考虑以下几个方面：
1.问题的性质：首先需要明确研究或数据分析的目的，确定研究或分析的问题是描述性的还是推论性的。

描述性统计方法主要用来描述和总结数据的特征，推论性统计方法则用于从样本数据中推断总体的特征。

3.数据分布：数据的分布形式也是选择统计方法的重要因素。

如果数据呈正态分布（钟形曲线），则可以使用参数统计方法进行分析；如果数据不服从正态分布，可以采用非参数统计方法。

4.样本容量：样本容量也需要考虑，大样本容量通常可以更好地反映总体的特征。

对于大样本容量，可以使用参数统计方法进行推断分析；对于小样本容量，可以使用非参数统计方法或精确统计方法进行分析。

5.实验设计：实验设计是选择统计方法的另一个重要指标。

如果设计的是随机对照实验或双盲实验，可以使用方差分析或t检验等方法进行分析；如果是观察性研究，可以使用相关分析或回归分析等方法进行分析。

6.假设检验：如果需要进行假设检验，需根据检验目的和数据类型选取合适的统计方法。

对于两组样本比较，可以使用t检验；对于多组样本比较，可以使用方差分析。

此外，还有卡方检验、配对样本t检验、秩和检验等方法。

7.软件支持：最后，还要考虑熟悉的统计软件或工具是否支持所选择的统计方法。

常用实验设计类型及其资料分析方法.doc

常用实验设计类型及其资料分析方法常用实验设计类型及其资料分析方法山东大学公共卫生学院卫生统计教研室常用的实验设计类型：单因素实验设计：完全随机设计、配对设计、配伍组设计、交叉设计、拉丁方设计、多因素实验设计：析因设计、正交设计、均匀设计、裂区设计、序贯实验设计、不同的研究目的应采用不同的设计方法安排实验。

2 山东大学公卫学院单因素设计，不考虑个体差异的影响，仅涉及一个处理因素，但可以有两个或多个水平。

设计时，将受试对象按随机化原则分配到不同的处理组中（或从不同总体中随机抽样进行对比研究），各组样本例数可以相等，也可以不等，但在总体样本含量不变情况下，各组例数相等时效率最高。

3 一、完全随机设计 (completely random design) 山东大学公卫学院( 一) 设计步骤确定研究因素与水平数；确定研究对象和实验效应指标；根据专业和研究目的选定研究对象，要求有较好的同质性。

随机化分组；随机数字表，随机排列表，计算机软件产生随机数试验；数据统计分析。

4 完全随机设计山东大学公卫学院例例1. 按完全随机设计方法将10 只小鼠随机分配到甲、乙两组。

随机分组：先将实验对象编号，按预先规定，利用随机排列表（或随机数字表）的随机数字将实验对象随机分配到各组中去。

5 山东大学公卫学院用随机排列表进行分组时，各组例数相等；用随机数字表进行分组时，各组例数常不相等。

完全随机设计随机化分组用随机数字表分组先将小鼠按体重由小到大编号；再从随机数字表中任意指定某行某列，如从第 31 行 13 列开始，向右抄录 10 个两位数的随机数字，依次录于小鼠编号下；按预先规定，将随机数字为奇数者分到甲组，偶数者分到乙组。

6 山东大学公卫学院完全随机设计动物编号 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 8 8 9 9 10 随机数字 18 04 52 35 56 27 09 24 86 61 组别乙乙乙甲乙甲甲乙乙甲 85 53 用随机数字表分组先将小鼠按体重由小到大编号；再从随机数字表中任意指定某行某列，如从第 31 行 13 列开始，向右抄录 10 个两位数的随机数字，依次录于小鼠编号下；按预先规定，将随机数字为奇数者分到甲组，偶数者分到乙组。

常用的统计方法有哪些

常用的统计方法有哪些常用的统计方法有很多，可以根据不同的问题和数据类型选择适当的统计方法进行分析。

下面将介绍一些常见的统计方法。

1. 描述统计：描述统计是对数据进行整体、总体的描述和总结，提供基本的统计指标。

常用的描述统计方法包括：均值、中位数、众数、标准差、方差、偏度、峰度等。

这些统计量可以帮助我们了解数据的中心位置、离散程度、分布形态等特征。

2. 推断统计：推断统计是根据样本数据对总体进行推断和估计的统计方法。

常用的推断统计方法包括：参数估计、假设检验、置信区间等。

参数估计通过样本数据来估计总体参数的值，如平均值、比例、方差等；假设检验用于检验总体参数的假设，判断样本数据是否支持或拒绝某个假设；置信区间是对总体参数的估计提供一个区间，其中包含了总体参数的真值的概率。

3. 相关分析：相关分析用于研究变量之间的相关关系。

常用的相关分析方法包括：Pearson相关系数、Spearman等级相关系数、判定系数等。

相关分析可以帮助我们了解变量之间的线性相关程度及方向，从而推断它们之间的关系。

4. 方差分析：方差分析用于比较不同组别间的均值是否存在显著差异。

常用的方差分析方法包括单因素方差分析、多因素方差分析等。

方差分析可以帮助我们确认不同组别间的差异是否显著，从而判断其是否由于随机因素引起。

5. 回归分析：回归分析用于建立变量之间的数学关系模型，并据此预测和解释相关变量的变化。

常用的回归分析方法包括线性回归、非线性回归、多元回归等。

回归分析可以帮助我们了解自变量对因变量产生的影响，进行预测和解释。

6. 生存分析：生存分析用于研究时间至事件发生的概率和时间相关因素的影响。

常用的生存分析方法包括生存曲线分析、生存函数估计、Cox比例风险模型等。

生存分析可以帮助我们研究事件发生的概率和时间，评估风险因素对时间的影响。

7. 聚类分析：聚类分析用于将具有相似特征的对象分为不同的群组。

常用的聚类分析方法包括层次聚类、k-means聚类、DBSCAN等。

统计方法的分类与选择

气温
(X2) 20.0 23.0 26.5 23.0 29.5 30.0 22.5 21.8 27.0 27.0 22.0 28.0
气湿
(X3) 80 57 64 84 72 76 69 77 58 65 83 68
风速
(X4) 0.45 0.50 1.50 0.40 0.90 0.80 1.80 0.60 1.70 0.65 0.40 2.00
清点各组数目，但所分各组之间有等级顺序。
观察单位 observations
个体individuals
住院号 2025655 2025653 2025830 2022543 2022466 2024535 2025834 2019464 2025783 年龄身高体重 27 22 25 23 25 27 20 24 29 165 160 158 161 159 157 158 158 154 71.5 74.0 68.0 69.0 62.0 68.0 66.0 70.5 57.0 住院天数 5 5 6 5 11 2 4 3 7 职业无无管理员无商业无无无干部文化程度中学小学大学中学中学小学中学中学中学
气湿
(X3) 69 79 59 73 92 83 57 67 83 65 58 687
风速
(X4) 2.00 2.40 3.00 1.00 2.80 1.45 1.50 1.50 0.90 0.65 1.83 2.00
一氧化氮
(Y) 0.005 0.011 0.003 0.140 0.039 0.059 0.087 0.039 0.222 0.145 0.029 0.099
直线回归与相关分析
区别
直线相关
直线回归

矿产

矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。

如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。

㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。

(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。

如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。

对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。

二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。

2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。

㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。

2、矿产品价格稳定性及变化趋势。

三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。

2、矿区矿产资源概况。

3、该设计与矿区总体开发的关系。

㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。

2、矿床开采技术条件及水文地质条件。

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