临床统计方法汇总

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1. 统计基础

基础之所以是基础，不是因为简单，是因为重要，在哪都可以用到。

　　1.1 两类错误

　　1.2 假设检验 - 参数检验 非参数检验 - 置信区间

　　1.3 方差齐性

　　1.4 统计基础解释

　　1.5 统计基础 标准误 无偏估计量等

　　1.6 统计几点思考

　　1.7 各种效应

       1.8 比例和率

　　1.9 贝叶斯法则

　　1.10 歪曲真相

　　1.11 分布

　　1.12 点估计

　　1.13 区间估计

　　1.14 假设检验

　　1.15 分类数据分析

2. 推断统计

　　2.1 均值比较

　　　　2.1.1 参数检验

　　　　　　2.1.1.1  T检验

　　　　　　　　1. 单样本 t 检验

　　　　　　　　2. 配对样本 t 检验

　　　　　　　　3. 两独立样本 t 检验

　　　　　　2.1.1.2 方差分析 - GLM

　　　　　　　　多组均值比较，Group > 2. 

　　　　　　　　1. 单因素

　　　　　　　　2. 多因素

　　　　　　2.1.1.3 协方差分析

　　　　2.1.2 非参数检验

　　　　　　当不满足上述参数检验的前提条件时，使用非参数检验。

　　　　　　2.1.2.1 秩检验

　　　　　　　　和参数检验间的对应关系。除了对定量资料检验，也适用于等级资料检验。

　　　　　　　　1. Sign检验和Sign rank检验 - - - - 配对样本 t 检验

　　　　　　　　2. Wilconxon检验 - - - - 两独立样本 t 检验

　　　　　　　　3. Kruskal-Wallis - - - - 单因素方差分析

　　　　　　　　4. Friedman - - - - 多因素方差分析

　　　　2.1.3 方差齐性检验

　　　　2.1.4 SAS 正态性检验

　　　　2.1.5 方差分析中I II III IV型平方和

　　2.2 分类资料统计

　　　　2.2.1 SAS 分类资料检验

　　　　卡方检验：

　　　　　　1. McNemar检验 - - - 配对样本，且反应变量只有两个水平

　　　　　　2. Stuart-Maxwell - - - 配对样本，反应变量有多个水平。或者有多个影响因素

　　　　　　3. Binomial检验 - - - 单样本二项检验

　　　　　　4. 拟合优度检验 - - - 单样本构成比检验

　　　　　　5. 卡方检验 - - - 多样本构成比/独立性/相关性等等

　　　　2.2.2 SAS CMH检验

　　　　　　Mantel-Haenszel  - - -卡方统计结果中的统计量，是在行列有序情况下使用

　　　　　　CMH - - - Cochran Mantel-Haenszel. 如果有 stratified factor，只要这个中的统计量

　　　　　　　　Non - Zero Correlation - -  行列都有序

　　　　　　　　Row Mean Scores differ -  -   列有序

　　　　　　　　General association -  -  行列无序

　　　　　　　　行有序 - - - Cochran - Armitage FREQ中指定Trend

　　　　2.2.3 Odd Ratio和Relative Risk

　　　　2.2.4 Marginal effect

3. 重复测量

　　配对样本不满足独立性前提，重复测量也是不满足独立性前提。

　　　3.1 重复测量 - GLM

　　　3.2 重复测量 - MIXED混合模型

　　3.3 SAS Estimate 或 Contrast

　　　　上述两个选项是GLM和MIXED中常用到的

　　3.4 LSMESTIMATE

4. 随机效应 VS 固定效应

　　这两效应是基础

　　4.1 Repeated 和 Random选项

　　4.2 混合模型 - Mixed

5 回归

5.1 Logistic 回归

5.2 线性回归

5.3 多元回归

6. 生存分析

 

10. 其它

10.1 线性相关系数总结

10.2 SAS生存分析 CIF 和S(t) H(t)关系

10.3 统计模型总结 - GLM的理解

10.4 一般线性模型，广义线性模型，广义可加模型，多水平模型

11. SAS 程序

1. PROC STDRATE