【1034】统计学上的2K效应，你发现了没？

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细心的各位是否发现，统计学在处理资料是，当处理资料为2组与K组（K>2），所采用的统计分析方法就发生变化了，松哥把这个定义为2K效应，如：

One

当实验效应指标为定量资料，组数为2独立分组时，优先考虑的是两独立样本t检验；而当组数为K组时，就优先考虑单因素设计方差分析了；

Two

   当实验效应指标为定量资料，配比设计时，当2个受试对象进行配对时，优先考虑的是配对t检验；而当是K（>2）,则优先考虑随机区组设计方差分析；

Three

   当实验效应指标为定性资料；如果是成组设计，并且为2组，定性资料为2分类时，就优先考虑成组四格表卡方检验；如果是成组设计，并且为K组，则R×C表卡方检验；而当实验效应指标为K时，不管分组为2或者K，均优先R×C表卡方。

Four

（4）高维列联表，当分组变量为2个时，可以CMH卡方，当K维时，必须用逻辑回归或者对数线性模型了。

松哥统计说

松哥说：上面说的优先考虑，不是说一定哦，还要符合条件才行，条件不符合，还要选择备用的方法。上面所言设计是一样的，然而就是分组数量不同，方法就已经悄然变换了！

统计学习需要慢慢培养统计思维，让统计融入你的血液，一切就好说了！

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统计思维与统计理论系列[1]

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