公卫医师医学统计学辅导:正态性检验与两方差的齐性检验
（1）正态性和方差齐性是经典统计模型应用的两个前提条件，如t检验、方差分析、线性回归等都需要满足这两个条件。
在再进行统计分析之前，需要识别出数据的分布，否则，错误的统计检验将带来一定的风险，许多统计方法在执行之前嘉定数据服从正态分布，比如，单/双样本-T检验，过程能力分析，I－MR和方差分析等。
所以第一步就是检验是否为正态分布和方差齐性，二者的检验同样都可以在R中完成。在R中可以使用如下函数进行正态分布检验。
(2)方差齐性检验 对于独立样本t检验，除了要满足正态性，还需要满足方差齐的前提条件。即方差齐的情况下，才可以使用t检验。
方差齐性检验是方差分析的重要前提，是方差可加性原则应用的一个条件。方差齐性检验是对两样本方差是否相同进行的检验。方差齐性检验和两样本平均数的差异性检验在假设检验的基本思想上是没有什么差异性的。
作两样本的正态性检验及方差齐性检验。建立检验假设，确定检验水准 H0：u1=u2 无影响 H1：u1u2 有影响 a＝0.05 计算检验统计量（用下面的公式）确定P值，作出推断结论。
医学统计学如何合理设置检验水平
若检验假设H0：π1=π2成立，四个格子的实际频数A 与理论频数T 相差不应该很大，即统计量 不应该很大。
预先设定的检验水准为0.05；当检验假设为真，但被错误地拒绝的概率，记作α，通常取α=0.05或α=0.01。选定统计方法，由样本观察值按相应的公式计算出统计量的大小，如X2值、t值等。
作两样本的正态性检验及方差齐性检验。建立检验假设，确定检验水准 H0：u1=u2 无影响 H1：u1u2 有影响 a＝0.05 计算检验统计量（用下面的公式）确定P值，作出推断结论。
因此，若要增大检验效能(增大1-β，减小β)，一是增大α，二是增大样本含量。检验效能虽然不是设计时需要解决的，但在查阅文献和借鉴前人经验时应当认真考虑。
t检验方法
t检验方法如下：t分布的发现使得小样本统计推断成为可能，并且以t分布为基础的检验称为t检验。在医学统计学中，t检验是应用较多的一类假设检验方法。对于计量资料的假设检验中，t检验是最为简单、常用的方法。
从两研究总体中随机抽取样本，要对这两个样本进行比较的时候，首先要判断两总体方差是否相同，即方差齐性。若两总体方差相等，则直接用t检验，若不等，可采用t检验或变量变换或秩和检验等方法。
进入SPSS，打开相关数据文件，选择“分析”|“比较平均值”|“独立样本T检验”命令 选择进行独立样本T检验的变量。在“独立样本T检验”对话框的左侧列表框中，选择“高考数学成绩”进入“检验变量”列表框。
t检验法是假设检验的一种常用方法，当方差未知时，可以用来检验一个正态总体或两个正态总体的均值检验假设问题，也可以用来检验成对数据的均值假设问题。具体内容可以参考《概率论与数理统计》。
医学统计方法有哪些
一．研究设计(design) 设计一般包括专业设计和统计设计。专业设计即确定调查题目、内容等。统计设计包括资料收集、整理与分析。 统计设计包括资料收集、整理与分析全过程的统计设想和科学安排。
常用的医学科研统计方法有：计量资料的统计方法可分为参数检验法和非参数检验法。
在医学科研中，常用的多参数统计方法有3种：多元线性回归、Logistic回归分析和生存分析。
）；三是注意所用方法的应用条件；四是满足正态方差齐性时采用t检验（注意t检验有三种形式哦！）或单因素方差分析，不满足时采用秩和检验（图2）。
打开百度APP，查看更多高清图片 数据统计分析方法使用错误或不当。医学论文中，最常见的此类错误就是实验设计是多组研究，需要对数据使用方差分析的时候，而作者都采用了两样本的均数检验。统计方法阐述不清楚。
医学统计学作业,求解答
计算得到的期望频数如下所示：4计算卡方统计量：使用卡方统计量计算公式：χ^2 = Σ(Oi - Ei)^2 / Ei，其中Σ表示对所有单元格进行求和，Oi 表示观察频数，Ei 表示期望频数。
）求极差（Range）R＝Xmax－Xmin (264-42=222)2）确定组数和组距、划分组段 组数确定需根据样本大小决定，一般取10组左右。
(1)意义不同： 参考值范围是指同质总体中包括一定数量(如95%或99%) 个体值的估计范围，如95%参考值范围，意味该数值范围只包括95%的个体值，有5%的个体值不在此范围内。
医学统计学当中用*表示是什么检验
spss中相关性中数字后面带**代表显著性P值或者说sig值小于0.01，就是说你得出变量间相关显著的结论犯错误的可能性是1%，也就是很有把握认定所求相关是具有统计学上的意义的。
表示的检验的显著性程度。通常，一个星号表示在0.05水平上显著，两个星号表示在0.01水平上显著，又称作极显著。是否显著，是通过P值来确定的。
这是统计学的一种方法叫做卡方检验，不是读作埃克斯，用于两个无序分类变量之间的卡方检验（chi-square test），该方法主要用于检验两个及两个以上率（或构成比）是否有差异，或两变量之间是否关联。
用四格表资料χ2检验的校正公式χc2=Σ[(|A-T|-0.5)/T]或改用四格表资料的Fisher确切概率法；③当n＜40或T＜1时，用四格表资料的Fisher确切概率法。或资料满足两样本率的u检验的条件，也可用u检验。
参数是描述总体特征的量，有总体平均数、总体标准差、总体方差、总体相关系数等。你所说的表示是符号吗？对应的都有希腊字母。
卡方=(b-c)^2/(b+c)，当b+c=40时，用（|b-c|-1）^2/(b+c)。非参数检验对数据的分布没有要求 假设检验基本思想就是小概率事件在一次抽样中不会发生。
