两变量均为计量 资料
服从二元正态分 布 不服从正态分布 或总体分布未知 绘制散点图，秩 相关-Spearman 相关系数 卡方检验：列联 系数
绘制散点图，线 性相关-Pearson 相关系数 绘制散点图，秩 相关-Spearman 相关系数
基于 SPSS 医学临床研究常用统计学方法选择流程图
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两变量相关分析
等级资料或计数 资料 两变量为计数资 料（分类变量）
简单线性回归 没有分组 满足LINE条件， 自变量、因变量 均为计量资料 回归 不满足LINE条 件，因变量为二 分类变量 一个自变量
2个或以上自变 量
多元回归
生存分析
Logistic回归
配对资料
paired t test
正态分布，方差 齐
四个表卡方检验 校正四个表卡方 检验 Fisher确切概率 法
b＋c＞40
配对资料 b＋c≤40 两组间比较 计数资料 N＞40 一句话描述你的研究 目的
配对卡方检验
校正配对卡方检 验
T＞5
1＜T＜5
基线时分组？
独立样本2×2四 个表
T＜1
等级资料秩和检验N源自40Fisher确切概率 法
随机区组设计资料与重复测量资料区别： 1． 重复测量资料中同一受试对象的数据具有相关性； 2． 重复测量资料中处理因素在受试对象间随机分配，各时间点上固定；随机区组资料中处理因 素在区组内随机分配；
满足球对称性 （Mauchly's test， α=0.1，P＞0.1）
非正态分布 或方差不齐
变量转换或秩和 检验
不满足球对称性 （Mauchly's test， α=0.1，P≤0.1）
General Linear Model→Repeated Measures 读取GreenhouseGeisser（G-C） 法校正自由度的P 值 读取Huynh-Feldt （H-F）法校正自 由度的P值
1.增加样本含量 （T＜5格子数 ） ＞20％格子总数 配对资料 三组或以上比较 （T＜5格子数） ≤20％格子总数 McNemar检验 2.根据医学知识 合并相邻的行或 列
计数资料 （T＜5格子数 ） ＞20％格子总数
1.增加样本含量 2.根据医学知识 合并相邻的行或 列 3.R×C表的Fisher 确切概率法 （T＜5格子数） ≤20％格子总数
完全随机设计资 料 随机区组设计资 料
one-way ANOVA
多组间差异有统 计学意义时，两 两比较
SNK法 k-1个试验组与对 照组比较： Dunnett法
two-way ANOVA General Linear Model→Univariat e
正态分布及方差 齐
析因设计
计量资料 重复测量资料
独立样本
等级资料
秩和检验
Chi-Square test
独立样本 计量资料 非正态分布，或 方差不齐 变量转换或秩和 检验 Independent t test
线性回归需满足 LINE 条件: L（linear） ：因变量与自变量呈线性关系 I（Independent） ：每个个体观察值之间互相独立 N（Normal distribution） ：在一定范围内，任意给定 X 值，对应的随机变量 Y 都服从正态分布； E（equal variance） ：在一定范围内，不同的 X 值所对应的随机变量 Y 的方差相等； 随机区组设计资料：性质相近为一个区组，每个区组内对象随机接受不同处理措施； 析因设计：多个实验因素不同水平组合，分析单独效应，交互效应，确定主效应； 重复测量资料：同一受试对象的同一观察指标在不同时间点上进行多次测量的资料；