各种Test
某因素对实验结果有无显著影响
T-test：
适用范围：
- 两组数据间是否有差异
- 样本量少(n<100)
- 样本间是互相独立的（eg 不同病人）
例：男女病人的血糖是否有差异
Paired T-test
适用范围：
- 两组数据间是否有差异
- 样本量少(n<100)
- 重复或成对实验
例：病人用药前后的血糖是否有差异
ANOVA test：
适用范围：
- 三组及以上数据间是否有差异
- 组之间相对独立，例如，三组病人的入组数据
- 可以有时序分层
One-way ANOVA
- 考虑的影响因素只有一个
例：服用不同降糖药物的人血糖是否有差异
Two-way ANOVA
- 考虑的影响因素有两个，用于检验每个因素对实验结果是否有影响； 以及两个因素间是否有相互作用
例：服用不同降糖药物的人各时段的血糖是否有差异
Multi-way ANOVA
- 考虑的影响因素有大于等于3个，用于检验每个因素对实验结果是否有影响； 以及两个因素间是否有相互作用
例：服用不同降糖药物且不同BMI分层的人各时段血糖是否有差异
Repeated Measures ANOVA test：
适用范围：
- 三组及以上数据间是否有差异
- 三组数据来源于同一个subject，比如，一组病人的三次入组数据
Mixed effect model：
考虑异质性
ANCOVA (analysis of covariance):
原理：
协方差分析是通过直线回归的方式把协变量值化为相等（协变量取值其总均数）后求得因变量的修正均数，以此控制混杂因素的影响后，用方差分析比较修正均值间的差别。
适用范围：
假设：基本和ANOVA假设相同
- Normality: the dependent variable should be roughly normal for each of category of independent variables
- Data should show homogeneity of variance.
- The covariate and dependent variable (at each level should be linearly related.
- Your data should be homoscedastic of Y for each value of X.
- The covariate and the independent variable shouldn’t interact. In other words, there should be homogeneity of regression slopes.
Mixed Model for Repeated Measurement MMRM
Constrained Longitudinal Data Analysis Model cLDA
事后多重检验 Post hoc test
Pairwise T-test
形成同质亚组：
Tukey Test (Tukey' s Honestly Significant Difference)
适用范围：
各组样本量相同，比较各组均值
意义：
控制所有比较中最大的“False Positive”错误概率不超过设定的显著性水平a
SNK Test (Student-Newman-Keuls)
适用范围：
根据预先指定的准则将各组均值分为多个亚组
意义：
控制总的“False Positive”错误概率不超过设定的显著性水平a。
Duncan Test (Duncan' s Multiple Range)
意义：
思路与SNK法相类似，只不过检验统计量服从的是Duncan' s Multiple Range分布
两两比较：
多重假设检验：
- 检验目的：使数据的Type I Error出现可能小于特定数值
Bonferroni Correction：
Q&A：
Parametric 和 Non-parametric test的区别
| Basis for Comparison | Parametric Test | Nonparametric Test |
|---|---|---|
| 意义 | 对参数进行特定假设的统计检验 | 非度量自变量、而假设总体分布的统计检验 |
| 对比指标 | 均值 | 中位数 |
| 图形展示 | 折线图 | 箱型图 |
| 检验效能 | 高，但如果数据偏离正态分布很多的话，功效会降低 | 一般情况低于参数检验 |
| 总群体 | 完全了解、一般假设正态分布 | 分布未知 |
| 相关性检验 | 皮尔逊 | 斯皮尔曼 |
例：
- 参数检验：纬度是否对温度有影响
- 非参数检验：一个班不同性别学生，学习成绩是否存在差异？
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