医学统计学 - 词条分类 - 公卫百科

析因设计的方差分析-统计

析因设计的方差分析（analysis of variance for factorial design），指所有观察值的总变异按照研究设计分解为主效应变异、交互效应变异与误差变异，推断各处理因素的主效应是否为零及各处理因素是否存在交互效应的统计方法。

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球形检验-统计

球形检验（Mauchly's test of sphericity），指用于检验重复测量数据的方差-协方差矩阵是否符合球形假设的统计方法。通过比较不同时间点或条件下的测量值，评估是差异是否具有统计学意义。若不满足球形假设，需调整自由度或使用其他方法。广泛应用于心理学和医学的重复测量设计中，确保分析结果的准确性。 ...

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重复测量的方差分析-统计

重复测量的方差分析（analysis of variance for repeated measures design），指将所有观察值的总变异按照研究设计分解为受试对象间与受试对象内两大部分，推断各处理组及各时间点的总体均数是否存在差异的统计方法。

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随机区组设计的方差分析-统计

随机区组设计的方差分析（analysis of variance for randomized block design），指将所有观察值的总变异按照研究设计分解为处理组间、区组间和误差三部分变异，推断各处理组及各区组间的总体均数是否存在差异的统计方法。

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多因素方差分析-统计

多因素方差分析（multi-factor analysis of variance），指考虑多个研究因素对实验效应的影响，按照研究设计将总变异分解为多个部分，并确定各因素对研究效应的影响的统计方法。

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方差分析-统计

方差分析（analysis of variance, ANOVA），指通过分解总变异为组间变异和组内变异，检验多个组别均值是否存在显著差异的统计方法。适用于比较三个及以上独立或相关样本的均值，广泛应用于实验设计和多组数据比较分析。

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单因素方差分析-统计

单因素方差分析（one-way analysis of variance），指用于检验单一因素不同水平下多个独立样本均值的差别是否有统计学意义的统计分析方法。通过比较组间变异与组内变异，判断因素对观测变量的影响是否有统计学意义，适用于单变量多组数据的比较研究。 ...

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Z 检验-统计

Z 检验（Z test），又称“u 检验(u test)”，指在总体标准差已知时以正态分布为基础的检验方法，常用于两组及以下定量资料均数比较的假设检验。

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矩法-统计

矩法（method of moment），指分别对样本分布的偏度和峰度做检验，在两个检验结论均不拒绝零假设时，可作出该样本来自正态分布总体的推论。

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K-S 检验-统计

K-S 检验（Kolmogorov-Smirnov test），指一种非参数检验方法，用于检验一个样本是否来自某一特定分布，或比较两个样本是否来自同一分布。通过比较经验分布函数和理论分布函数，或两个经验分布函数间的差异来判断，输出检验统计量和相应的 p值。 ...

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D 检验-统计

D 检验（D'Agostino's test），用于评估数据是否服从正态分布的一种假设检验方法。该检验结合偏度和峰度指标，通过计算综合统计量 D，并与临界值比较判断正态性。相较于单指标检验（如W 检验），该检验对非正态特征更敏感，尤其适用于中等样本量（50≤n≤1000）的数据分析，是参数检验前重要的正态验证方法之一。 ...

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W 检验-统计

W 检验（Shapiro-Wilk W test），指基于样本顺序统计量的正态性检验方法，适用于小样本数据（通常n≤50）。其通过计算观测值与预期正态值间的相关性得到统计量W，W 值越接近1 表明数据越符合正态分布。该检验具有较高的统计效能，是统计学中最常用的正态性检验之一，常用于参数检验前对数据分布假设的验证。 ...

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Q-Q 图-统计

Q-Q 图（quantile-quantile plot），全称“分位数-分位数图”。以样本的分位数作为横坐标，以按照正态分布计算所得相应分位数作为纵坐标，把观测值表现为直角坐标系中的散点，通过判断各散点是否在第一象限紧邻45 度线来判断资料是否服从正态分布的统计图。 ...

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P-P 图-统计

P-P 图（probability-probability plot），指以一份观测值从小到大的累计频率作为横坐标，以按照正态分布计算的相应累计概率作为纵坐标，把观测值表现为直角坐标系中的散点，通过判断各散点是否在第一象限紧邻45 度线来判断资料是否服从正态分布的统计图。 ...

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正态性检验-统计

正态性检验（normality test），指判断样本所来自的总体是否服从正态分布而进行的假设检验。

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布朗-福赛思检验-统计

布朗-福赛思检验（Brown-Forsythe test），简称“Brown-Forsythe 检验”，指将原始观测值转换为与中位数之差的绝对值，再作方差分析，用于判断多个总体方差是否相等的检验方法。

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巴特利特检验-统计

巴特利特检验（Bartlett's test），简称“Bartlett 检验”，指对于本来自正态分布的样本，基于各样本方差和合并方差构造服从卡方分布的检验统计量，据此推断多个样本所来自总体的方差是否相等的检验方法。

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莱文检验-统计

莱文检验（Levene's test），简称“Levene 检验”，指将原始观测值转换为与所在组别均数之差的绝对值，再作方差分析，用于检验两个或多个总体方差是否相等的检验方法。

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F 检验-统计

F 检验（F test），指基于两个样本方差的比值，判定所对应的总体方差是否相等的假设检验方法。

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方差齐性-统计

方差齐性（homogeneity of variance），指不同组别或条件下的数据方差相等的统计特性，是方差分析（ANOVA）和线性回归等重要统计方法的前提假设之一。若方差非齐（异方差），可能导致统计检验效能降低或结果偏差。常用 Levene 检验（莱文检验）、Bartlett 检验（巴特利特检验）等方法进行验证。满足方差齐性时，组间比较的 ...

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