自身前后对照的统计学方法

自身对照统计学方法可以选用t检验,比如自身用药前后血压变化等.

术前术后评分,自身对照,属于配对设计,如果数据服从正态分布,用t检验,如果不服从正态分布或未知分布,用符号秩和检验.

t分布是小样本分布,小样本分布一般是指n<30.t分布适用于当总体标准差r未知时用样本标准差s代替总体标准差r,由样本平均数推断总体平均数以及2个小样本之间差异的显著性检验等.

是比较基线资料的差异么?如果是两样本的随机对照试验,单因素的情况下使用t检验,要求满足方差齐性、独立性和正态性;不满足方差齐性则使用t'检验的方法;样本少或者不满足正态性则使用秩和检验.如果是多样本的话,使用方差分析one-wayanova,一一比较使用巴弗洛尼矫正后的t检验.如果处理因素有很多,则使用多因素方差分析进行统计检验.如果您说的是统计描述的话(基线资料一般用于描述,试验结果数据用于检验),大概使用均值,极差,分布,百分率等吧==||希望对您有帮助~

第一步如果是量表你可能要做的是项目分析和信效度分析 你可以对关心的问题做一下描述分析和频数分析等,还可以做一些简单直观的图形 还可以做一些相关分析,聚类分析,或者多维尺度分析 回归分析也可以,还有均值比较等 其实还看你的目的,也可以做结构方程模型 最后想说的是具体问题具体分析,一切都是根据你的目的来做的,不能为了找方法来找方法

单总体的均值检验问题,可以用单因子方差分析模型.原假设:均数是没差别的; 备择假设:均数不等 确定检验统计量,和拒绝域的临界值之后,就可以做出决定了.具体计算查找任何一本数理统计的教材,都会讲方差分析模型~

秩和检验

我也在考虑这个问题? 自身对照 治疗前后打分.有平均数加方差

单因素方差分析 方差分析前提:不同水平下,各总体均值服从方差相同的正态分布.方差齐性检验:采用方差同质性检验方法(Homogeneity of variance) 在spss中打开你要处理的数据,在菜单栏上执行:analyse-compare means--one-way anova,打开单因素方差分析对话框 在这个对话框中,将因变量放到dependent list中,将自变量放到factor中,点击post hoc,选择snk和lsd,返回确认ok 统计专业研究生工作室原创,请勿复杂粘贴

关于非正态计量资料的比较,建议采用非参数统计方法,具体的你可以参阅一些非参数统计的书籍,包括秩和检验,KS检验等等.