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分析兩變數的統計方法列表

1. 解釋變數 v.s. 被解釋變數

X (解釋變數)
屬性
Y (被解釋變數) 屬性
二元
Dichotomous
分類變數
(多於 2 分類)
非常態變數,
或多於 2 分類
的順序變數
(ordinal)
常態分配變數
二元
Dichotomous
1.Chi-Square,
2.Fisher's,
3.母體比例 Z-test
Chi-Square Wiscoxon rank sum test Comparison of means:
t test
分類變數
(多於 2 分類)
Chi-Square Chi-Square Kruskall-Wallis ANOVA
非常態變數,
或多於 2 分類
的順序變數
(ordinal)
Logistic regression Kruskall-Wallis Spearman rank correlation Spearman rank correlation
常態分配變數 Logistic regression 1.Polytomous Logistic (多分類) 或
2. 需作變數轉換
    (1) 將 "被解釋變數" 轉為二元變數, 然後使用本表第一欄的選項.

或 (2) 將 "解釋變數" 轉為二元變數
    或順序變數, 然後使用本表
    第 1 或 第 3 欄的選項

1.Polytomous Logistic (多分類) 或
2. Spearman rank correlation
1.Pearson correlation,
2.Linear Regression

2. 兩樣本之比較

兩組樣本關連性 一般方法 無母數方法 (Nonparametric)
獨立樣本 比較母體平均數 :
  • Z 檢定 (sigma 已知)
  • t 檢定 (sigma 未知/小樣本數)
比較母體比例 : Z test
比較變異數 : F test
比較母體平均數 :
  • Wilcoxon rank sum test
  • Mann-Whitney T test
  • Mann-Whitney U test
比較母體變異數 :
  • Mann-Whitney variance test
  • Moses test
相關/配對樣本 比較母體平均數 : Paired t test 比較母體平均數 : 符號檢定 (Sign test)
比較母體中位數 : Wilcoxon matched paired
signed rank test
比較母體比例 : McNemar change test