健康資料加值暨統計中心

選擇合適的統計方法
 
以下會分為兩部分,第一部分為以SPSS 18版為例,各統計方法的點選以及結果解讀,第二部分,摘錄自洛杉磯加利福尼亞大學網站針對R、

SAS以及Stata的語法示範。


第一部分

第二部分
 
以下表格與連結,摘錄整理自洛杉磯加利福尼亞大學(UCLA)的Advanced Research Computing Statistical Methods and Data Analytics[1],

詳細整理了各種資料形式搭配的統計方法,以及四種統計軟體的操作連結,或者可以參考左列的統計方法在SPSS中點選方式:

 
操作的變項數 X變項類型 Y變項類型 檢定方式 SAS Stata SPSS R
1 變項分為獨立2組 常態分布的連續資料 2 independent sample t-test SAS Stata SPSS R
非常態連續變數或次序資料 Wilcoxon-Mann Whitney test SAS Stata SPSS R
名義(類別)資料 Chi-square test SAS Stata SPSS R
Fisher’s exact test SAS Stata SPSS R
變項分為獨立2組或以上 常態分布的連續資料 one-way ANOVA SAS Stata SPSS R
非常態連續變數或次序資料 Kruskal Wallis SAS Stata SPSS R
名義(類別)資料 Chi-square test SAS Stata SPSS R
變項為兩兩配對 常態分布的連續資料 paired t-test SAS Stata SPSS R
非常態連續變數或次序資料 Wilcoxon signed ranks test SAS Stata SPSS R
名義(類別)資料 McNemar SAS Stata SPSS R
連續資料 常態分布的連續資料 Pearson correlation SAS Stata SPSS R
非常態連續變數或次序資料 Spearman correlation SAS Stata SPSS R
皆可 常態分布的連續資料 Simple linear regression SAS Stata SPSS R
二分的類別資料 Simple logistic regression SAS Stata SPSS R
2或以上 皆可 常態分布的連續資料 Multiple regression SAS Stata SPSS R
二分的類別資料 Multiple logistic regression SAS Stata SPSS R
 
 
 
參考資料
 [1] UCLA Advanced Research Computing Statistical Methods and Data Analytics  

 

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