随机区组设计方差分析：
多个样本均数间的多重比较，两两比较的t检验进行多重比较，将会加大犯I类错误的概率。 多个样本均数间多重比较方法：LSD-t检验、Dunnett-t检验和SNK-q检验。
第五章计数资料的统计描述
常用相对数包括：率（强度相对数）、构成比（结构相对数）和相对比。 注意事项：（1）分析时不能以构成比代替率； （2）计算相对数尤其是率时要有足够数量的观察单位数或观察次数； （3）应分别将分子和分母合计求合计率或平均率； （4）注意资料和可比性；
（5）样本率或构成比比较时应作假设检验。
率的标准化法的基本思想：就是采用统一的标准人口或人口构成作为参照，以消除因人口年
龄、性别等因素构成不同对总率的影像，以增强可比性。 标准构成有：择一法、合并法和标准法。
第六章几种离散型变量的分布及其应用
二项分布：是指在只会生产两种可能结果如“阳性”或“阴性”之一的n次独立重复试验中，
当每次试验的“阳性”概率π保持不变时，出现“阳性”次数X=0,1,2?n的一种概率分布。
二项分布公式：
二项分布的两参数试验次数n和“阳性”的概率π。 二项分布的适用条件：互斥、等概率和独立。 二项分布为唯一的离散型分布。
第七章χ2检验（连续性分布）
χ2检验的基本思想：是建议实际頻数和理论頻数的差别是否由抽样误差所引起的。 χ2值反应实际頻数和理论頻数的吻合程度。 χ2检验判别准则：
若χ2<χ20.05(ν) , 则P>0.05,不拒绝无效假设H0；
若χ2≥χ20.05(ν) ,则P<0.05,拒绝无效假设H0，接受H1 。 ??22?(ARC?TRC)TRC，T为理论頻数TRC?nRnCn，A为实际頻数。
自由度v=（行数-1）（列数-1）=（R-1）（C-1） 当n≥40 且某一个理论数1≤T＜5时用
2??
2?(|A?T|?0.5)T或??22来校正
(a?c)(b?d)(a?b)(c?d)(|ad?bc|?n)n2完全随机设计：??2(ad?bc)n(a?b)(c?d)(a?c)(b?d)2（n≥40且所有的T≥5）
1. 建立检验假设并确定检验水准 H0：π１＝π２ H1：π１≠π２ α =0.05
2. 计算检验统计量：χ2=? 3. 查表及统计推断：
配对设计：1.b+c≥40时??2(b?c)b?c2
2.b+c＜40时??2(|b?c|?1)b?c2
1. 建立检验假设并确定检验水准
H0:总体B?CH1:总体B?C
α =0.05
2. 计算检验统计量：χ2=? 3. 查表及统计推断：
行X列表χ2检验（行和/或列超过两组时）
公式??2?2(ARC?TRC)TRCA22
简化公式??n(?1.建立检验假设并确定检验水准 列多行二Ho：π1=π2=π3相同 H1：??不全相等
nRnC?1)
行多列二Ho：??总体构成比相同 H1：??总体构成比不同 2.计算检验统计量：χ2=? 3.查表及统计推断：
行X列表χ2检验时的注意事项：
（1）不宜有1/5以上的理论頻数小于5，或有1个格子的理论頻数小于1；（2）单向有
序行列表；（3）双向有序且分类属性不同行列表；（4）双向有序且分类属性相同行列表；
（5）当多个样本率（或构成比）比较的χ2检验，结论为拒绝检验假设，只能认为各总体率之间总的来说有差别，但不能说明它们彼此之间都有差别，或某两者之间有差别。
第八章秩转换的非参数检验
参数检验与非参数检验的区别： 二者相反，非参适用范围：（1）总体分布为偏态或分布形式未知的计量资料（尤其在n＜30
的情况下）；（2）等级资料；（3）个别数据偏大或数据的某一断无确定值的数值；（4）
个总体方差不齐。
优点：适应性强且简单易学。
缺点：如果是精确测量的变量，并且已知服从或者经变量转换后服从某个特定分布，这是人
为地将精确测量值变成顺序的秩，将丢失部分信息，造成检验功效1-β下降。 H检验多个独立样本（计量或等级资料）的自由度v=g-1。
第九章双变量回归与相关
??a?bX；相关系数：r； 回归方程：Y方差分析： SS总= SS回归 + SS剩余
?(yi?y)?2??(y2i2?i)2 ?y)??(yi?ySS总= ?n?1?Sy；SS回归=
??(yi?y) ?b?(n?1)Sx
222V总=n-1，V回归=1，V剩余=n-2
H0:??0检验假设：1.建立假设检验：H1:??0
??0.05 2.计算检验统计量：F?MS回归MS剩余?SS回归/?回归SS剩余/?剩余，V回=1，V残=n-2
3.查F界值表并作结论：若F＞Fa，则P＜a，拒绝Ho，接受H1 F＜Fa，则P＞a，不拒绝Ho
b：斜率（回归系数）：当x每改变一个单位时，y的平均改变量。
求a和b的的原理为最小二乘法和纵向最小。
r：相关系数：就是说明具有直线相关的两个变量间相关密切程度和相关方向的统计指标。
H0:??0检验假设：1.建立检验假设：H1:??0
??0.05 查表法：一种是按自由度v=n-2直接查附表15r界值表。 r?r0.05(n?2)，P??；r?r0.05(n?2)，P?? t检验：tr?r?01?r2，自由度v=n-2。
n?2理论依据：对同一份数据，对总体相关系数作假设的t值与前述对总体回归系数作假设检验的t值相等，理论上二者的假设检验等价。实际应用中通过查附表13的r界值表代替对β的假设检验显得简便一些。
直线回归与相关应用的注意事项：
（1）根据分析目的选择变量及统计量，直线相关用于说明两变量之间直线程度，X与
Y没有主次之分，直线回归更进一步地用于定量刻画应变量Y对自变量X在数值上的依存关系；（2）进行相关、回归分析前应绘制散点图，呈直线关系才能够回归；（3）用残差图考察数据是否符合模型假设条件；（4）结果的解释及正确应用。 直线回归应用的注意事项：
（1）相关分析要求两个变量是服从双变量正态分布的资料。（2）进行相关分析前应先绘制散点图，散点图呈现出直线趋势时，再作分析。 （3）满足应用条件的同一份双变量资料，回归系数与相关系数的正负号一致，假设检验等价。（4）相关分析时，小样本资料经t-test 只能推断两变量间有无直线关系，而不能推断其相关的密切程度。要推断其相关的密切程度样本含量必须足够大。
应用条件：线性、正态分布、方差齐和独立。 秩相关适用范围：（1）观察值是等级资料双变量资料；（2）不服从双变量正态分布的资料；
（3）观察值是百分数的双变量资料；（4）分布不明确的双变量资料。
第十章统计表与统计图
统计表的基本要求包括：标题、标目、线条和数字所构成。
无数字用“—”表示，缺失数字用“?”表示，数值为0用“0”表示。
统计图的基本结构包括：标题、标目、刻度和图例四部分组成。
直条图：用宽度相同的直条长短表示相互独立的某统计指标值的大小。
百分条图：用矩形条子的面积表示事物的全部，而其中各段表示各部分的构成。可以多数据
相关推荐：
loading