如何正确运用t检验——两几何均值比较一般差异性t检验及SAS实现

本文目的是介绍几何均数以及两组近似对数正态分布数据几何均数的一般差异性t检验及SAS实现。首先对几何均数的概念、适用条件和计算公式进行介绍;并且将几何均数与统计学中常用的算术均数的特点进行比较;其次,呈现两组药物浓度数据,该数据近似服从对数正态分布,符合几何均数的适用条件,使用SAS的TTEST过程对两组几何均数的一般差异性进行t检验,并对相关结果进行解释和比较;最后,讨论几何均数使用时的注意事项。     

如何正确运用χ2检验——队列设计四格表资料的χ2检验

本文目的是介绍队列设计四格表资料的χ²检验、相对危险度的假设检验和区间估计、SAS以及R软件的实现。针对队列设计的特点,重点介绍相对危险度的概念、假设检验和区间估计方法。对SAS与R软件计算的结果作出解释,并给出统计和专业结论。     

生存资料回归模型分析——生存资料参数回归模型分析SAS实现

本文目的是介绍生存资料参数回归模型的SAS实现,包括创建SAS数据集、依据图示法选择模型、拟合参数模型和似然比检验。利用SAS中的LIFEREG过程绘制生存函数关于生存时间的关系图,拟合对应的参数分布回归模型,通过拟合优度检验选择最优的参数回归模型,最后对相关结果进行解释。     

如何正确运用t检验——两算术均值比较优效性t检验及SAS实现

本文主要介绍临床试验中优效性检验的概念、假设检验、界值设定和样本量的估计以及成组设计一元定量资料优效性t检验的SAS实现。通过实例展示SAS在优效性t检验中的应用,分别基于两种数据结构(原始定量数据和样本含量、均值、标准差数据)进行操作,对结果进行解释并作出结论。     

如何正确运用t检验——线性回归模型中参数与0比较t检验及SAS实现

本文目的是介绍t检验在简单线性回归分析和多重线性回归分析中参数与0之间差异性比较时的理论依据和应用实践。首先介绍线性回归分析中t检验的基本原理和计算公式;然后用SAS程序分别对2个实例进行简单线性和多重线性回归分析,提请读者着重关注输出结果中有关"参数假设检验部分的检验统计量的名称及结果";最后对结果进行解释和讨论。     

如何正确运用t检验——相关系数与0比较t检验及SAS实现

本文目的是介绍Pearson相关系数、Spearman秩相关系数和Kendall’s tau-b秩相关系数的概念及应用场合。首先介绍三种相关系数的计算及其假设检验的基本原理,然后使用SAS程序对实例进行分析,最后对分析结果进行解释和讨论。     

生存资料回归模型分析--Cox比例风险假设的拟合优度法

本文目的是介绍一些检验比例风险假设的方法。图示法是通过绘图然后由人工进行判断是否符合比例风险假设,因而具有一定的主观性。在图示法的基础上,本文介绍了从客观角度检验比例风险假设的一些常用方法,主要包括两类:一类是基于残差的检验;另一类则是构建协变量与时间的交互项并对其进行检验的方法。首先阐述了上述方法的原理,然后基于SAS软件并通过一个实例介绍上述方法的实现。     

如何正确运用χ2检验——横断面设计四格表资料的χ2检验

本文目的是介绍横断面设计四格表资料的χ²检验及SAS和R软件实现。具体介绍了3种方法,即“Pearson?sχ²检验”“校正的Pearson?sχ²检验”和“似然比χ²检验”。内容涉及前述提及的3种统计分析方法的检验假设、计算原理与公式、前提条件、SAS与R软件的实现、结果解释以及结论陈述。     

生存资料回归模型分析——生存资料及其统计分析方法概述

本文目的是全面介绍生存资料的特点及其常用统计分析方法。生存资料具有以下四个特点:①同时具有生存结局和生存时间;②生存时间可能含有删失数据或截尾数据;③生存时间的分布通常不服从正态分布,常呈指数分布、Weibull分布、对数正态分布;④影响生存时间的因素较复杂且不易控制。生存资料统计分析方法涉及统计描述、差异性分析和回归分析三大类,其中,统计描述主要有Kaplan-Meier(卡普兰-迈耶)估计法和Life table(寿命表)估计法;差异性分析主要有对数秩检验(log-rank test)和威尔考克森检验(Wilcoxon test);而回归分析主要有Cox比例和非比例风险回归模型、参数回归模型。在对生存资料进行统计分析时,需要合理选择统计分析方法,方可全面而又深入地揭示生存资料的内在变化规律。     

如何正确运用χ2检验——χ2分布及相关内容

本文目的是介绍χ²分布及相关内容,包括χ²分布和非中心χ²分布。着重展示了两种χ²分布的定义、概率密度函数的图形和主要性质,其中,两个最重要的性质分别是:①χ²分布的极限分布为正态分布;②(n-1)s²σ²服从自由度为n-1的χ²分布。除此之外,还阐释了χ²分布与正态分布、χ²检验统计量与Z检验统计量之间的关系。最后,基于SAS软件中的两个SAS函数呈现了χ²分布的计算方法。