【秒懂】数据分析没头绪？这七种高手常用统计分析方法都帮你总结好了！

Question

如题所述

Answer 1

在数据分析领域，掌握几种常用的统计分析方法对于解决实际问题至关重要。以下介绍了几种常见的参数检验和非参数检验方法，以及它们的适用情况。
单样本t检验
单样本t检验用于检验样本均数与总体均数是否相等，适用于样本平均数来自正态分布总体的情况。在使用时，需确保样本数据符合正态分布，以便准确得出结论。
成组t检验
成组t检验（也称为两独立样本资料的t检验）用于比较完全随机设计下的两组样本均数。应用时，需确保两组数据独立，且均来自正态分布总体且方差相等，即满足方差齐性的条件。若数据不符合上述假设，可考虑使用非参数检验或进行数据变换。
配对t检验
配对t检验是单样本t检验的一种特例，适用于配对设计中的数据比较，如两个受试对象接受不同处理、同一对象的前后比较或对同一对象的两个部位进行比较等。在使用时，注意数据的配对关系，并可通过绘制前后图进行直观展示。
方差分析（ANOVA）
当需要比较多于两组样本的均数时，t检验不再适用，此时方差分析（ANOVA）成为解决问题的优选方法。普通单因素方差分析适用于完全随机设计中的独立样本，要求样本符合正态分布且方差齐性。根据比较组数，选择合适的多重比较方法进行后续分析。
随机区组设计
随机区组设计通过将受试对象分组并随机分配到不同处理组，可以减少区组因素导致的变异，提高试验效率。在方差分析中，随机区组设计属于无重复数据的两因素方差分析，适用于控制区组因素影响的情况。
重复测量单因素方差分析
重复测量单因素方差分析用于处理同一受试对象在同一观测指标上的多次测量数据。在分析时，需注意处理缺失值的处理策略，以确保结果的准确性。对比重复测量方差分析与混合效应模型，后者具有更广泛的适用范围，能较好地处理缺失值问题。
ROC曲线
ROC曲线用于评估诊断试验的性能，通过计算曲线下的面积（AUC）比较不同试验的诊断价值。ROC曲线有助于识别最佳的生物标志物作为疾病诊断和预后标志物，对于临床决策具有重要意义。
Bland-Altman图
Bland-Altman图用于比较两个计量资料之间的差异，评估两种方法的一致性。通过分析数据，可以判断两种方法是否可以互相替代，对于方法学比较具有参考价值。
以上统计分析方法在数据分析中各有其适用场景，正确选择和应用是解决问题的关键。希望本文的介绍能对您的数据分析工作提供帮助。