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  • 【小白学】如果说定量资料你能用错吗?

    内容来自:“小白学统计”微信公众号,感谢作者授权。

    分类数据组之间的比较非常简单,不像定量数据,它必须着眼于正态性和方差同质性的烦人过程。唯一要看的是结局是什么样子的。因此,如果你可以错误地使用定量数据组间比较用t检验,你也可以说你不会检验正态性和方差相等性。那么如果你用了分类数据的错误分组比较,真的没有理由找错,所以你真的没有理由出错。

    分类数据是那些可以分类的数据,既可以分类也可以多分类,但是需要注意的是,当使用多分类时,它们可能是有序的,也可能是无序的。无序的是没有等级顺序,就像血型一样,没有理由认为A比B高一级或比B低一级。有序就是能够看到一个自然的顺序,就像疗效一样、无效、显效、治愈。

    有一种情况需要注意,如果看不到比率或百分比,则应将其视为分类数据,应使用卡方检验。一些比率被分析为连续数据。

    例如,脂肪百分比是一个比率,但不能使用卡方检验。由于这个百分比对每个人来说都是一个这样的值,所以你可以做的是使用每个人的百分比作为定量数据,然后在组之间进行比较。

    以前真的有人问过我说:这不是一个比例吗?不是所有比率都必须是卡方吗?我认为这个概念可能是因为教师在教学时习惯于将比率和比率与卡方联系起来。其实也不一定。实际上,最好使用“分类数据”之类的词。

    分类数据的比例是指一定数量的人所占的百分比。具体来说,对于每个人,他只有0或者1这样的值(多分类也可以是0、1、2等),计算出来的比例就是0或者1的比例。在刚才的这种情况下,每个人都有一个特定的不同的价值观,这是完全不同的。

    对于分类数据组之间的比较,可以通过下图选择方法:

    组间比较用t检验_组间比较用t检验_t检验与配对t检验

    从这张图不难看出,分类数据组之间的比较只需要注意三点:

    (1)设计类型,这个你自己清楚。在大多数情况下,可能我们所做的都是基于完全随机的设计。对于没有设计,比如比较男女的发病率,性别分为groups 不是随机设计,也是用完全随机的设计方法来分析的。

    (2)组数从小学一年级就应该明确了。

    (3)重要的是结果的类型,是二分类还是多分类,多分类是有序还是无序。

    从图中不难看出,最重要的是你的结果类型。对于完全随机的设计,只要你的结果是二元分类和无序多分类,你可以毫不犹豫地比较 2 组或多组。选择卡方检验。但是,如果是有序多分类,则需要根据是2组还是多组来选择对应的方法。

    其实对于定量数据组和分类数据组之间的比较,我想表达的不仅仅是画图给大家找分析方法,更重要的是学习分析方法。如果看统计学教材,不难看出教材的特点。他们大多使用不同的方法作为章节区分的基础,如第2章的t检验、第3章的卡方检验等。作为教材的编写,这是可以理解的,但作为教师教学,没有必要严格按照这种方法。

    为什么国内很多同学学了一年统计学,但是遇到数据总是束手无策,连最基本的分析思路都不知道。知道从哪里开始。我想可能是因为教科书的教学方式与我们实际分析它们的方式完全相反。在实际分析数据时,你收集了一批数据,然后需要根据数据的类型、特征、分布等选择合适的方法;而在教科书中,将各种方法分开,描述了各种方法的使用条件。

    那么,当你面对一堆数据时,你脑海中的各种方法,你会一一匹配吗?尝试每种方法,看看哪种方法符合申请条件?还是根据数据类型和特点选择合适的方法?我认为根据数据的条件选择方法可能更自然。这是一个分析的想法。并且使用方法来设置数据不是分析的想法。可能这就是为什么你学了这么久统计学,但还是不明白分析的思想。

    所以,其实对于量化数据和分类数据组间比较用t检验,更重要的是要学会分析思路,而不是用方法来设定数据,而是要根据数据来选择方法。随着时间的推移,它将形成自己的分析系统。

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