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一、先打个基础
2. 判断数据正态分布的方法
3. 数据正态转换的方法
二、t检验
1. 单样本t检验
2.1 独立样本t检验(简洁版)
2.2 独立样本t检验(详细版)
3.1 配对样本的t检验(简洁版)
3.2 配对样本的t检验(详细版)
三、卡方检验/Fisher精确检验
1.1 卡方检验(2×2) (简洁版)
2.1 卡方检验(2xC)(简洁版)
2.2 卡方检验(2xC)(详细版)
4. 卡方检验(R×C列联表)
5.1 配对卡方检验 (简洁版)
5.2 配对卡方检验 (详细版)
6. OR值计算
7. RR值计算
8. 分层卡方检验
11. 卡方拟合优度检验
四、方差分析
1.1 单因素方差分析(简洁版)
1.2 单因素方差分析(详细版)
2. 双因素方差分析
3. 三因素方差分析
4. 单因素重复测量的方差分析
6. 三因素重复测量方差分析
7.1 协方差分析(简洁版)
7.2 协方差分析(详细版)
8. 单因素多元方差分析
9. 两因素多元方差分析
五、Logistic回归
六、生存资料
1.1 KM法生存分析(简洁版)
2. 生存资料的Cox回归分析
七、线性回归
1. 简单线性回归
2. 多重线性回归
八、相关分析
1. Pearson相关分析
2. Spearman相关分析
九、非正态分布数据——非参数检验
1.1 Mann-Whitney U检验(两独立样本)(简洁版)
1.2 Mann-Whitney U检验(两独立样本)(详细版)
3.1 Kruskal-Wallis H检验(多个独立样本) (简洁版)
3.2 Kruskal-Wallis H检验(多个独立样本) (详细版)
十、诊断试验
2. 组内相关系数(ICC)
3. Kappa值计算
4. 加权Kappa
十一、其他
1. 设置哑变量
4. 病例与对照的1:1匹配
5. 分层回归(hierarchical multiple regression)
6. 广义估计方程(GEE)
7. 信度分析(克朗巴哈系数)
8. 主成分分析
9. 对数线性模型
10. 随机抽样
11. 多阶段抽样
12. 轻松实现随机分组
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