三、Poisson分布资料

　　1.单样本资料与总体比较：

　　1)观察值较小时：用确切概率法进行检验。

　　2)观察值较大时：用正态近似的U检验。

　　2.两个样本比较：用正态近似的U检验。

　　配对设计或随机区组设计

　　四、两组或多组计量资料的比较

　　1.两组资料：

　　1)大样本资料或配对差值服从正态分布的小样本资料，作配对t检验

　　2)小样本并且差值呈偏态分布资料，则用Wilcoxon的符号配对秩检验

　　2.多组资料：

　　1)若大样本资料或残差服从正态分布，并且方差齐性，则作随机区组的方差分析。如果方差分析的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法(如：LSD检验，Bonferroni检验等)进行两两比较。

　　2)如果小样本时，差值呈偏态分布资料或方差不齐，则作Fredman的统计检验。如果Fredman的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法(如：用Wilcoxon的符号配对秩检验，但用Bonferroni方法校正P值等)进行两两比较。

　　五、分类资料的统计分析

　　1.四格表资料

　　1)b+c>40，则用McNemar配对χ2检验或配对边际χ2检验

　　2)b+c￡40，则用二项分布确切概率法检验

　　2.C×C表资料：

　　1)配对比较：用McNemar配对χ2检验或配对边际χ2检验

　　2)一致性问题(Agreement)：用Kap检验

　　变量之间的关联性分析

　　六、两个变量之间的关联性分析

　　1.两个变量均为连续型变量

　　1)小样本并且两个变量服从双正态分布，则用Pearson相关系数做统计分析

　　2)大样本或两个变量不服从双正态分布，则用Spearman相关系数进行统计分析

　　2.两个变量均为有序分类变量，可以用Spearman相关系数进行统计分析

　　3.一个变量为有序分类变量，另一个变量为连续型变量，可以用Spearman相关系数进行统计分析

　　七、回归分析

　　1.直线回归：如果回归分析中的残差服从正态分布(大样本时无需正态性)，残差与自变量无趋势变化，则直线回归(单个自变量的线性回归，称为简单回归)，否则应作适当的变换，使其满足上述条件。

　　2.多重线性回归：应变量(Y)为连续型变量(即计量资料)，自变量(X1，X2，…，Xp)可以为连续型变量、有序分类变量或二分类变量。如果回归分析中的残差服从正态分布(大样本时无需正态性)，残差与自变量无趋势变化，可以作多重线性回归。

　　例题：

　　1. 以下五个问题中，最符合调查问卷设计要求的是

　　A.你一个月工资多少?

　　B.你一个月吃多少克盐?

　　C.你是否有婚外恋：①有 ②无

　　D.你和你的妈妈认为女孩几岁结婚比较好?

　　E.如果只生一个孩子，你希望孩子的性别是：①女 ②男 ③男女均可

　　[参考答案]E.如果只生一个孩子，你希望孩子的性别是：①女 ②男 ③男女均可

　　2.普查是一种全面调查的方法，与抽样调查相比，叙述正确的是

　　A.确定对象较为简单

　　B.适于发病率较低疾病的调查

　　C.不易获得反映平均水平的统计指标

　　D.因涉及面广，可产生较大的抽样误差

　　E.更易统一调查技术，提高调查质量

　　[参考答案]A.确定对象较为简单

　　3. 欲了解某地区狂犬病死亡人数上升的原因，较适宜的抽样方式为

　　A.单纯随机抽样

　　B.整群抽样

　　C.分层抽样

　　D,典型调查

　　E.普查

　　[参考答案]D.典型调查