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MedCalc:计量资料的统计描述与正态性检验
计量资料的统计描述与正态性检验

小兵:此处的计量资料是医学研究中常见的称呼,我们也可以理解为定量数据资料。分为连续型数据和离散型数据。


summary statistics,描述统计或汇总统计。

medcalc对正态分布极其重视,你看上面的对话框,直接内置了正态分布检验命令,而且还可以直接进行对数变换并给出变换后的描述统计。可谓是一步到位。

1.连续型数据的描述统计量

可输出的主要统计量包括

样本量Sample size、均值Arithmetic mean、均值置信区间95% CI for the mean、中位数Median、方差Variance、标准差Standard Deviation、变异系数Relative Standard Deviation (RSD)、均值标准误Standard Error of the Mean (SEM)、偏度系数Skewness、峰度系数Kurtosis、百分位数Kurtosis。


注意变异系数COV,在这里是RSD相对标准差。这个在SPSS是不能直接提供的,需要我们自己计算。

小兵补充:medcalc描述统计在分组分析上表现不足,比如你要对比不同性别被试在y上的描述统计量,操作不方便,结果也不够直观。

SPSS分组描述统计示例:
https://mp.weixin.qq.com/s/L4GsIfBOTDBxULbWk_j3bA

2.正态分布检验

2.1 Shapiro-Wilk test

也称作W检验法,用于3≤n≤5000的资料,常用于小样本数据集。

2.2 Kolmogorov-Smirnov test

对样本累积分布和正态累积分布的最大差异进行Lilliefors显著性校正,常用于大样本数据资料的正态检验。

3.正态变换

特别注意,medcalc直接输出的是对数变换后逆变换或回退变换的结果,并非是对数值的统计结果。


对数变换对具有较大离群值的资料,也会有所作用。

4.描述统计配套的统计图形

在描述统计结果后,medcalc配套输出的,适合定量数据的统计图形是盒图/箱图。


5.连续数据异常值检测

medcalc有一个专门的菜单用来做异常值的检测。


同样地,medcalc对异常值检验配套的统计图形是盒图/箱图。


异常值处理方案:

1)有确凿证据表明异常值是因为分析的误差所导致的,则应该核对修正或剔除;
2)用仅次于最大值或最小值的非异常值来替换异常值
3)保留异常值并使用不依赖正态分布假设的稳健或非参数统计方法
4)分别按接受或怀疑异常值两种情况进行统计分析和报告
无论采取何种方案,都应该在报告中提及异常值及其处理方法。

6.连续型数据统计图

medcalc针对定量资料描述统计,专门有一个【分布图】的菜单,对定量数据统计描述,适合的统计图形包括:直方图、正态qq图、点图、箱图。

6.1 直方图
用于表示连续数据的频数分布。可直观评价分布是否对称、是否服从正态分布。也可以指定一个分组变量进行筛选制图。


6.2 正态qq图
评价正态性的图形,参考线表示理论的正态分布,如果图中的散点基本呈直线,则可粗略服从正态。


6.3 点图
dot plot,可绘制单变量点图以及与不同图形选项的组合。如条图点图。

条形图叠加点图

箱图叠加点图

还是比较有特色的。

6.4 箱图
用于描述连续数据的分布特征,也经常被用于观察检验异常值。

可以做成横向的箱图。



第1章节
《MedCalc统计分析方法及应用》第1章学习笔记
第2章节
《MedCalc统计分析方法及应用》第2章节笔记

我是尾巴。



大家好,我是数据小兵,数据分析博主,畅销统计网课作者,略懂SPSS、R语言、Stata、Medcalc、Minitab、JASP等。4年网课讲师经验、4年1对1答疑经验,4400+付费学员,「SPSS统计训练营」「学习R」「jasp统计探索」公众号作者,欢迎一起学用统计。
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