临床统计方法汇总

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1. 统计基础

基础之所以是基础，不是因为简单，是因为重要，在哪都可以用到。

　　1.1 两类错误

　　1.2 假设检验 - 参数检验 非参数检验 - 置信区间

　　1.3 方差齐性

　　1.4 统计基础解释

　　1.5 统计基础 标准误 无偏估计量等

　　1.6 统计几点思考

　　1.7 

2. 推断统计

　　2.1 均值比较

　　　　2.1.1 参数检验

　　　　　　2.1.1.1  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

　　　　　　2.1.2 方差分析 - GLM

　　　　　　　　多组均值比较，Group > 2. 

　　　　　　　　1. 单因素

　　　　　　　　2. 多因素

　　　　2.1.2 非参数检验

　　　　　　当不满足上述参数检验的前提条件时，使用非参数检验。

　　　　　　2.1.2.1 秩检验

　　　　　　　　和参数检验间的对应关系。

　　　　　　　　1. Sign检验和Sign rank检验 - - - - 配对样本 t 检验

　　　　　　　　2. Wilconxon检验 - - - - 两独立样本 t 检验

　　　　　　　　3. Kruskal-Wallis - - - - 单因素方差分析

　　　　　　　　4. Friedman - - - - 多因素方差分析

　　　　2.1.3 方差齐性检验

　　　　2.1.4 SAS 正态性检验

　　　　2.1.5 方差分析中I II III IV型平方和

　　2.2 分类资料统计

　　　　2.2.1 SAS 分类资料检验

　　　　卡方检验：

　　　　　　1. McNemar检验 - - - 配对样本，且反应变量只有两个水平

　　　　　　2. Stuart-Maxwell - - - 配对样本，反应变量有多个水平。或者有多个影响因素

　　　　　　3. Binomial检验 - - - 单样本二项检验

　　　　　　4. 拟合优度检验 - - - 单样本构成比检验

　　　　　　5. 卡方检验 - - - 多样本构成比/独立性/相关性等等

　　　　2.2.2 SAS CMH检验

　　　　　　Mantel-Haenszel  - - -卡方统计结果中的统计量，是在行列有序情况下使用

　　　　　　CMH - - - Cochran Mantel-Haenszel. 如果有 stratified factor，只要这个中的统计量

　　　　　　　　Non - Zero Correlation - -  行列都有序

　　　　　　　　Row Mean Scores differ -  -   列有序

　　　　　　　　General association -  -  行列无序

　　　　　　　　行有序 - - - Cochran - Armitage FREQ中指定Trend

　　　　2.2.3 Odd Ratio和Relative Risk

3. 重复测量

　　配对样本不满足独立性前提，重复测量也是不满足独立性前提。

　　　3.1 重复测量 - GLM

　　　3.2 重复测量 - MIXED混合模型

　　3.3 SAS Estimate 或 Contrast

　　　　上述两个选项是GLM和MIXED中常用到的

4. 随机效应 VS 固定效应

　　这两效应是基础

　　4.1 Repeated 和 Random选项

5. Logistic 回归

6. 生存分析

10. 其它

10.1 线性相关系数总结

10.2 SAS生存分析 CIF 和S(t) H(t)关系

10.3

10.4