统计学框架

参考上图用书，总结如下

Z检验：

1.大样本均数比较（样本均数与总体均数比较；两样本均数比较）

2.大样本率的Z检验（单样本率Z检验；两个率比较的Z检验）

t检验：

1. 单样本t检验；

2. 配对样本t检验；

3. 两独立样本t检验

正态性检验：

1.图示法（频率-频率图P-P；分位数-分位数图Q-Q）

2.计算法：

• 矩法；

• W检验（shapiro-wilk）；

• D检验（D’Agostino）

方差齐性检验：

两样本：F检验

多样本：Bartlett检验；Levene检验

多样本均数比较（方差分析）：

完全随机设计资料（两组均数t检验的推广）

随机区组设计资料（配对t检验的推广）

多样本均数间比较：

• SNK-q；

• Dunnett-t；

• LSD-t

行列表资料的假设检验（χ²检验）：

1. 四个表（2×2表）；

2. 配对四格表；

3. 行×列表；

4. Bon ferroni法多重分析

χ²检验方法的选择：

• Pearson χ²检验：E≥5，且n≥40

• 连续性校正χ²检验：1≤E＜5，n＞40

• Fisher确切概率检验：E＜1，或n＜40

基于秩次的假设检验（秩和检验；非参数检验）：

• 配对设计Wilcoxon符号秩和检验（T界值表）

• 单样本Wilcoxon符号秩和检验（T界值表）

• 完全随机设计两独立样本Wilcoxon秩和检验（T界值表）

• 完全随机设计多个独立样本kruskal-walls（H界值表-χ²表）（H检验）

• 随机化区组设计Friedman（M界值表）（M检验-χ²表）

相关：

1. 直线相关（pearson直线相关）：两个变量服从双变量正态分布

2. Spearman相关（spearman秩相关）：非参数秩相关

回归：

1. 一元线性回归

2. 多重线性回归

PS：还有些内容未列入，因为涉及内容太多。

PPS：下面的几张图十分重要，对方法的选择有指导意义！