如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料
分度,双向,一致性,1双向有序且属性相同的R×C列联表资料的统计分析与SAS实现,2需要注意的几点问题
王琪,胡良平,柳伟伟·讲座·
如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料
王琪,胡良平,柳伟伟
XX. R × C列联表资料的统计分析与SAS软件实现(三)
编者按
生物统计学是生物学领域科学研究和实际工作中必不可少的工具,在分子生物学迅速发展的今天,生物统计学更显示出了它的重要性。实验设计与数据统计分析是现代生物学的基石,是生物学研究者检验假说、寻找模式、建立生物学理论的有利工具,也是生物学研究者探索微观和宏观生物世界的必备基础知识。对于每天甚至是每时每刻涌现的大量的、以天文数字计量的分子遗传数据,必须借助统计学知识加以分析处理,才能从中获得有意义的信息。“生物多样性数据分析”是开展生物多样性研究的一个重要方面,数据分析能力的高低极大地影响着我们对各种生态学现象认识的深度和广度。现在,电子计算机的普及使得生物统计分析过程大大简化,生物统计分析软件包的普及将生物统计学从统计学家的书本里解放了出来,简化了生物统计分析过程,使之成为生物学研究者的常用工具。本刊特邀军事医学科学院生物医学统计学咨询中心主任胡良平教授,以“如何用 SAS 软件正确分析生物医学科研资料”为题,撰写系列统计学讲座,希望该系列讲座能对生物医学科研工作者有所帮助。
R × C 列联表资料可以分为双向无序的 R × C 列联表资料、结果变量为有序变量的单向有序 R × C 列联表资料、双向有序且属性不同的 R × C 列联表资料和双向有序且属性相同的 R × C 列联表资料[1],前两期已介绍了前三类,本文将继续介绍第四类 R × C 表资料及其用 SAS 软件实现统计分析的全部内容。
1 双向有序且属性相同的 R × C 列联表资料的统计分析与 SAS 实现
列联表资料中 ......
您现在查看是摘要页,全文长 6655 字符。