统计学基础问题， 小白求教_百度知道
统计学基础问题， 小白求教
我的模型中有3个自变量 a。 请问,b都与d有因果关系,c，是否间接的有联系呢。 在做回归分析的时候显示 a。 这意味着什么，和一个因变量d。
在经过相关分析后得到结果 abc都与d正相关我在分析一组模型,b？
c和d是没有直接联系的；而c缺显示没有因果关系
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最多只能说明回归分析的系数都是正的 (在没有多重线性性的情况下)。c不显著,b这两个变量是有意义的，你需要检测回归分析的条件是否都满足了,b的回归系数显著，因为它们解释了d中的变化,也就是varibility)。a和b都显著 (我想你说ab都与d有因果关系是想表达a。如果不满足那么以上的论述都有可能是不正确的。而添加c也许是没有用的。回归分析的结果才比较重要。这意味着添加a，显著的意思就是这两个量能解释d中的变化abc都与d正相关这并不代表什么。另外还需要注意一点
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【求助】求助一个简单的统计学问题
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问题已解决悬赏丁当:20
这个问题我觉得很简单，就是我一共收集102例皮脂腺痣患者，男的61例，女的41例。以前的文献报道说皮脂腺痣应该男女之间患病率相等。我想用统计学分析我的数据（男61，女41），男女之间患病率有没有统计学显著性差异？求各位高手用什么方法
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你这里说的是102例全是患者，患病率的基数都没有，你如何比较？你需要补充如下数据后，再使用卡方检验。首先，要随机抽取一定数量的人群，检查皮脂腺痣的患病情况，然后才以用这个数据来做估算不同性别的患病率。在此之后，才能用统计学方法来比较这两个估算的患病率之间的差异。
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enjoy4grass 你这里说的是102例全是患者，患病率的基数都没有，你如何比较？你需要补充如下数据后，再使用卡方检验。首先，要随机抽取一定数量的人群，检查皮脂腺痣的患病情况，然后才以用这个数据来做估算不同性别的患病率。在此之后，才能用统计学方法来比较这两个估算的患病率之间的差异。 你这个理解不太正确，如果用卡方检验一定要双方都有具体列数这是对的，当这个问题的性质就在于一方只有一个从整体中取得的率，适合用二项分布μ检验。其实你也可以理解成另外一个部分是10000 例 对 10000例吧，呵呵。
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数据加权--非参数--二项式
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四叶虫 数据加权--非参数--二项式您好，能说的具体点吗，我是个统计学小白。麻烦啦
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四叶虫 数据加权--非参数--二项式 如果用spss的话应该用什么检验？我问过一个同学说用独立t...
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你这里说的是102例全是患者，患病率的基数都没有，你如何比较？你需要补充如下数据后，再使用卡方检验。首先，要随机抽取一定数量的人群，检查皮脂腺痣的患病情况，然后才以用这个数据来做估算不同性别的患病率。在此之后，才能用统计学方法来比较这两个估算的患病率之间的差异。
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enjoy4grass 你这里说的是102例全是患者，患病率的基数都没有，你如何比较？你需要补充如下数据后，再使用卡方检验。首先，要随机抽取一定数量的人群，检查皮脂腺痣的患病情况，然后才以用这个数据来做估算不同性别的患病率。在此之后，才能用统计学方法来比较这两个估算的患病率之间的差异。 你这个理解不太正确，如果用卡方检验一定要双方都有具体列数这是对的，当这个问题的性质就在于一方只有一个从整体中取得的率，适合用二项分布μ检验。其实你也可以理解成另外一个部分是10000 例 对 10000例吧，呵呵。
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没有差异，用R语言计算，如下
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应该选取一部分有代表性的人进行抽查，将人群按照年、基本健康状况分组，然后再进行比较
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四叶虫 数据加权--非参数--二项式 应该是虫哥说的这个吧，可是我不太懂哦，这个做出来是什么意义
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四叶虫 数据加权--非参数--二项式同样问题， 求问可以用SPSS做吗
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就是SPSS做的啊，临床意义是什么？
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enjoy4grass 你这里说的是102例全是患者，患病率的基数都没有，你如何比较？你需要补充如下数据后，再使用卡方检验。首先，要随机抽取一定数量的人群，检查皮脂腺痣的患病情况，然后才以用这个数据来做估算不同性别的患病率。在此之后，才能用统计学方法来比较这两个估算的患病率之间的差异。 楼主说背景资料就是差不多
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构成比还是率？
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【求助】求助统计学方面问题！
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这个帖子发布于2年零28天前，其中的信息可能已发生改变或有所发展。
问题已解决悬赏丁当:5
做了免疫组化实验测某因子的蛋白表达量，病例组5例，对照组4例，两组间的蛋白表达量P&0.05，因为是做的自然流产的东西。想把两组间及各组间的流产次数、年龄、孕周与这个因子蛋白表达量的关系，请这么少的样本量问能做分析不？如果可以做哪种统计学分析好？谢谢各位大神！！
自然流产组终MOD
正常早孕组终MOD
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iamtee 可以啊 那请问哪种统计学方法好呢？
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可以试一下线性回归
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可以尝试一下多元线性回归，如果不行的话就只有增大样本量了。
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大雪飘过海底 可以尝试一下多元线性回归，如果不行的话就只有增大样本量了。是不是这个回归就没有意义了？用的enter的方法，stepwise不能用。。
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epiman公卫人 尝试相关分析后，再做回归分析。 额，请问相关分析是指？
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在做多元线性回归之前，要先做相关，看年龄、孕周、流产次数与某因子蛋白量有无相关，相关的再纳入做多元线性回归。你的样本量是不是太小了？
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大雪飘过海底 在做多元线性回归之前，要先做相关，看年龄、孕周、流产次数与某因子蛋白量有无相关，相关的再纳入做多元线性回归。你的样本量是不是太小了？我直接做了年龄、孕周、流产次数与这个因子蛋白的回归分析。。。没有意义。。。。那回归前也是做均数的T检验？
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iamtee 可以试一下线性回归 半定量的结果也可以分析？
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可以，试一试
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iamtee 可以，试一试 还是不会。。。求指教。。是不是把9个样本以年龄、流产次数、孕周划分成3对数据，重新算他们的蛋白量。然后均数T检？求P？
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具体要看看实验设计和数据情况
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iamtee 具体要看看实验设计和数据情况 再琢磨琢磨。谢谢哈！
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关于丁香园卡方检验的结果P&0.05就直接说结果存在差异性，显然你的结果在这个范围之内，这个没有为什么，数学结果不能用为什么来说明
已有答案 (4)
首先，对定量变量进行相关分析，要先计算两个变量是否都符合正态分布。均符合正态分布用Pearson相关，不符合正态分布使用Spearman秩相关。这题不符合正态分布，不能使用Pearson相关。
1、这有篇文章，介绍的不错，不过不知道多元统计你们学过了没有。这篇文章比较专业，适合学医学统计学专业的人学习。
文章地址：
医学论文中统计方法的正确应用
医用统计方法是医学科研和论文撰写的一个基本工具，但是不少医学科研及临床工作者对统计方法的正确应用缺乏足够的知识，在实际应用过程中常常出现一些不妥用法甚至误用现象。正确使用统计方法，能使研究结果具有科学性和说服力；反之，如果使用不当，不仅不能准确地反映科研结果，而且可能带来错误的结论。
1、所选统计方法脱离了资料的性质
不同的资料类型和不同的研究目的采用不同的统计方法。按照资料的性质测定指标的多少，确定资料是计数资料还是计量资料，应用单因素分析还是多因素分析。
1．1多因素资料是对每个研究对象测量的多个指标同时进行的综合分析，其分析计算过程相对复杂。常用的有回归分析；相关分析以及判别分析、聚类分析、主成分分析和因子分
析等。多因素分析多用于计量资料。
1．2 单因素分析应用较多，按获取资料的方法，分计数资料和计量资料。首先，计数资料主要是针对要求某现象的频率和比例，利用率或比的相应计算方法。如做不同样本问的比
较则采用计数资料的显著性检验，样本率与总体率的比较用u检验；两个样本率的比较可用u检验或四格表的x 检验，多个样本率的比较可用行乘列的卡方检验或2XC表的卡方检验。其次，计量资料要结合研究目的确定相应的统计方法。对于显著性检验通常有T检验和F检验，T检验是用于两个均数问的比较，按研究设计与比较内容的不同又分为样本均数和总体均数的比较，两个样本均数差别的检验，配对资料的显著性检验。F检验用于多个样本均数的比较，按设计类型分完全随机设计的方差分析、随机区组设计的方差分析和组内分组资料的方差分析。
2、根据研究目的选用统计分析方法
不同的统计方法说明不同的问题，同样不同的问题要应用不同的统计方法来分析和表达。研究者在做统计分析前，首先要明确资料分析的目的、意图是什么，通过分析最终达到什么样的期望，临床工作者科研通常的目的主要有：
2．1某现象发生的频率或比例如人群中重复癌的发生率，
采用频率指标，构成指标或相对比，可计算发病、患病、感染、阳性频率或构成等。
2．2某人群的特征值，如平均身高、体重、血压等，采用平均水平和变异的统计指标。
2 . 3 临床正常值范围如血红蛋白、血糖、尿铅含量，多采用中位数法或平均数法。
2．4 临床诊断方法效率评价，可分别计算各种诊断方法对某病诊断的准确度和可靠度，如x线对肺癌的诊断。
2．5 临床疗效分析比较 如几种药物疗效的比较，视资料性质作显著性检验。
2．6 现象间关联情况分析如眼PSRT与屈光度的关系，用线形相关和回归分析。
2．7 人群的归类、评价，可选用判别分析、聚类分析、主成分分析等。
临床研究和实践中决不能通过统计学方法去实现自己的想象。根据已确定的结果刻意去套用某种统计方法，用目的去规划统计过程，只要分析比较，就一定要求结果显著等
等现象，只能使文章更为空洞，有失科学性。
3 严格把握统计方法的适用条件
各种统计分析方法都有其适应条件，在选用统计方法时，应严格把握，充分考虑所分析的资料是否符合其适用条件。对于计量资料在计算均数或显著性检验时，其基本条件
是正态分布、方差齐性，在资料分析时要通过图示或检验看是否符合这些基本条件，若不符合则需要做相应的处理。计算集中趋势指标可使用中位数或几何均数。做统计学检验
可通过数据转换使其成为正态分布，常用的转换方式有对数转换、幂指数转换、平方根转换等，或者改非参数检验。计数资料各种方法均有其自身的适应条件，如上列举的方法其基本条件是某一事件概率不会太小，若发生概率太低，则改用小概率事件显著性检验。
4 充分理解资料样本含量的概念
统计学是对研究样本进行抽象归纳的科学，没有足够的样本量就不可能得出正确的结论，而且统计方法也有其样本量的要求。如四格表的卡方检验要求样本量大于40，方格中理论数大于5(n~40，t5)，若不符合则用校正卡方检验或精确概率法。行x列表的卡方检验要求理论数均大于1且小于5者不超过表中数的1／5，若不符合则改用其它方法(合理合并)。
卡方检验的结果在P0.05就是了，统计学的问题不能计较为什么，我学的时候那老师也只让我们分析出结果就行了，不能固执于为什么。
基于地下水系统概念模型分析，采用准三维数值仿真技术，建立了由地下水水流模型、溶质运移模型和地下水运动方程组成的地下水水质模型。选解地下水水流模型，得到地下不渗流场水位函数H（x，y，t）；再解地下水运动方程得到各单元的地下水实际流速；最后解溶质运移模型，求出计算区内任一点的溶质浓度。数值计算结果表明，水质模型仿真性能良好。
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知道具体怎么计算了吗？跪求，灰常感谢
研究生必备与500万研究生在线互动！
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