常用统计方法选择
- 变量的个数：1个
- 变量的个数：2个
- 变量类型
- 两个变量均为连续变量（如年龄）
- 两个变量均为正态分布–pearson相关分析或线性回归分析
- 至少一个为非正态分布–Spearman相关分析或正态转换后使用pearson相关分析或线性回归分析
- 两个变量均为分类变量（如性别）
- 两个变量均为二分类（如性别）–Pearson卡方检验或Fisher精确概率检验
- 两个变量均为多分类（如学历、民族）
- 两个变量均为有序变量（如学历）–Spearman相关分析
- 两个变量均为无序变量（如民族）–Pearson卡方检验或Fisher精确概率检验，如需要各组间比较，可用卡方分割检验并对α进行校正
- 一个变量为有序变量，一个为无序变量–独立样本非参数检验
- 一个变量为二分类，一个为多分类
- 多分类变量有序–趋势卡方检验或非参数检验
- 多分类变量无序–Pearson卡方检验或Fisher精确概率检验，如需要各组间比较，可用卡方分割检验并对α进行校正
- 一个变量是连续变量，一个变量是分类变量
- 分类变量为二分类变量
- 正态分布–两独立样本t检验
- 非正态分布–两独立样本非参数检验
- 无序多分类变量
- 正态分布–单因素方差分析（ANOVA）
- 非正态分布–非参数检验
- 有序多分类变量–spearman相关分析
- 分类变量为二分类变量
- 两个变量均为连续变量（如年龄）
- 变量类型
- 变量的个数：3个
- 分因变量和自变量
- 因变量（y）的个数：1 个
- 分类变量
- 二分类变量–二元logistic回归（配对资料选用条件logistic回归分析）、泊松回归、log-binomial回归分析和决策树
- 无序多分类变量–多项logistic回归分析
- 有序多分类变量–有序logistic回归分析
- 连续变量
- 自变量（x）的变量类型：含有分类变量–协方差分析或者多重线性回归分析
- 自变量（x）的变量类型：均为连续变量
- 有重复测量–重复测量方差分析
- 无重复测量
- 自变量有共线性–岭回归分析、或者进行主成分分析、因子分析后再进行多重线性回归分析
- 自变量无共线性–多重线性回归分析
- 分类变量
- 因变量（y）的个数：多个 – 多元线性模型、结构方程模型
- 因变量（y）的个数：1 个
- 无因变量、自变量之分
- 研究关联 – 关联分析（典则相关）、相关阵、偏相关阵、聚类分析
- 研究潜在维度（降维） – 主成分分析或因子分析
- 分因变量和自变量