数据统计分析方法，常用数据分析方法

      统计学中有一些常见的参数检验和非参数检验问题的解决方法及适合应用的情况，在日常学习工作中经常遇到，也是数据处理分析的基本方法，掌握它们能更好的分析数据，入门更高级的数据处理。接下来就由小编为您介绍数据统计分析方法，常用数据分析方法。

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数据统计分析方法

单样本t检验：单样本t检验，用来研究样本均数是否与整体均数相等，以及样本平均值从正态分布总体来看的情况；

成组t检验：成组t检验，又称两个独立样本资料的t检验，是一种完全随机设计的两个本均数的比较。除要求数据独立性外，还要求两组数据所代表的总体服从正态分布和整体方差相等，也就是方差性。在非正态分布的情况下，需要进行数据变换和非参数检验，如果方差不齐，就需要进行校正、变量转换或非参数检验。

配合t检验：配对t检验是单样本t检验的一个特例。配对t检验适用于下列几种情况。

①对两个被试的人进行两种不同的处理；

②对同一受试对象进行两种不同处理；

③在治疗前和治疗前、后对比(即自我配对)，如患病/服药前后某指标变化；

④对于同一物体的两个部位，如一个癌组织与癌旁组织的某个基因表达不同。

采用配对设计时，两组数据数相等，一一对应，配对t检验适于绘制前后图。t检验是为了对两组计量数据进行均数比较，如果对两组(k>2)样本多于两组(k>2)样本，那么t检验就不再适用，而方差分析(AnalysisofVariance,ANOVA)是解决这一问题的重要分析方法。

单因子方差分析法：一般单因素方差分析是最常见的，因此本节重点介绍普通单因素方差分析(Ordinaryone-wayANOVA，亦称完全随机设计方差分析)的前提是独立样本符合正态分布和方差齐性。

单因子方差分析的多项比较法：当组数较少时，可采用“连线+标注”的形式进行多重比较。

随机区域组设计(Randomizedblockdesign)：又称为配伍设计，其实践是先将受试对象按相同的条件或相似的条件组成m个区组(或者称配伍块)，并将其随机分配到k个处理组中。与完全随机设计相比，随机区组设计能够实现局部控制，将区组因素引起的变异分离出来，减少随机误差，提高检测效率。随机区域组设计的方差分析属于无重复数据的二因素方差分析，但区组因素不能引起人们的兴趣，区域组因素与试验因素之间没有交互作用。

单因素方差分析重复测量：复数单因素方差分析(Repeatedmeasurementdesign)单因素方差分析中的一种特殊形式是重复测量设计，容易与普通单因素方差分析混淆。重复性测量设计是指同一对象的某一观察指标在不同时间点多次测量的设计方法，在重复测量数据分析中有两种方法：一种是重复测量的方差分析(RepeatedmeasuresANOVA)，它基于一般线性模型(Generallinearmodel,GLM)，该方法不能有缺失的值(Missingvalues)，如果存在则无法进行处理和计算，需要将缺失值所在的区组全部删除；另外一个是混合效应模型(Mixed-effectsmodel)，它有很多种，常见的是多层模型(Multilevelmodel)、层次化线性模型(Hierarchicallinearmodel)、随机效应模型(Randomeffectmodel)，它能处理缺失值，比重复测量方差分析更广泛。

ROC曲线：ROC曲线(Receiveroperatingcharacteristiccurve，受试者的工作特性曲线)，即感受性曲线(Sensitivitycurve)，是以真阳性率(灵敏度)作为纵坐标，假阳性率(1-特异性)作为横坐标来绘制的。比较每个试验的ROC曲线下面积(AUC)，哪一个试验的AUC值最大，那一项试验的诊断价值最大。ROC曲线是一种评价生物标记物、预测绩效的很好的图形工具。

      几种统计学中常用的数据分析方法掌握了吗？数据分析的掌握不是一蹴而就的，在使用时一定要根据不同的适用条件合理选择，多应用方能更进一步。以上就是小编为您带来的数据统计分析方法，常用数据分析方法。