统计推断与作图｜第1期. 还在为统计学苦恼人儿看过来！
文摘
教育
2024-10-23 22:09
北京
统计分析是医学科研中不可或缺的工具，主要分为统计描述和统计推断两大类。统计描述用于对数据进行总结和概括，常用的方法包括均值、标准差、中位数、百分位数等，通过图表和数值的方式展示数据的集中趋势、离散程度和分布形态，先前我们在“临床研究系列——临床研究诊断室 | 第2期 你真的会描述研究数据么”中对统计描述方法进行了介绍。
统计推断是统计分析的另一个重要组成部分，也是研究者常常感到困扰的地方，选择合适的统计推断方法对于确保分析结果的质量至关重要。因此，我们的新系列将着重介绍统计推断的相关方法，也会分享如何用R语言实现统计推断，并作出CNS级别的美图，让你不再为统计学苦恼。
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在我们开展研究时，通常是基于一个样本数据而非整个总体的数据，那么如何在不完全观察总体的情况下，依然能够从样本中得出合理结论或辅助我们做出决策呢？统计推断便为研究者提供了一个这样的机会。简言之，统计推断是从样本数据中推断总体特征的科学方法。常用的方法包括假设检验，参数估计和回归分析等。
假设检验用于评估观测到的样本数据是否与特定假设相一致。它通常包括零假设（H0）和备择假设（H1）的设置。通过计算p值，研究者可以判断样本数据是否足以拒绝零假设。常用的方法有t检验、方差分析（ANOVA）、卡方检验等，它帮助研究者从样本推断是否支持总体参数满足特定条件
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参数估计旨在通过样本数据对总体参数进行推测，用于推断总体参数的可能取值范围。主要包括点估计（如均值，方差）和区间估计（如置信区间）。点估计提供单一的总体参数值，而区间估计则给出一个置信区间，表示参数的可能范围。
回归分析是一种用于探讨自变量与因变量之间关系的方法。它通过建立数学模型，帮助研究者理解变量之间的关系，并进行预测。常用的方法有线性回归，logistic回归等。
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