生物医学统计方法的选择：这曾是我最想得到的视野！

生物医学的统计分析目的，无外乎是对数据进行描述或者推断。统计描述常用统计量、图、表的形式呈现，而统计推断则常用参数估计和假设检验来实现。参数估计又分为点估计和区间估计（置信区间），假设检验则普遍应用于差异比较、相关与回归等各个方面。

1、差异比较：定量资料常用统计学方法

计量资料在统计方法的选择上，除了考虑试验设计外，因素和水平（分组因素）、反应变量以及协变量都应充分考虑。

• 只考虑主效应的试验设计，除了完全随机设计、随机区组设计、还有拉丁方设计和交叉设计。考虑交互作用的常用试验设计有析因设计、嵌套设计设计、裂区设计、重复测量设计；

• 当试验结果为多变量数据时（反应变量不止一个），逐一进行单变量的统计分析存在诸多缺点，可以考虑多元方差分析；

• 组间基线不均衡，则要充分考虑协变量的影响，可以考虑协方差分析。

2、差异比较：分类资料常用统计学方法

3、相关、回归分析常用统计方法

前记：开篇总要说点什么，我也不能免俗。

一直觉得统计是一门很牛逼的学问，可以透过现象寻找真相。曾经的很长一段时间，我都希望能对实验/试验数据的统计分析有所知：知其然，知其所以然。然而我的数学很差，当年高考也不过100分（满分150分），大学学的那些高数也早已随着课程考试的结束一并归还了老师，现如今仅只记得导数、微分、积分、矩阵这么几个高大上的名词而已。在这“最美的语言”面前，面对一大堆的统计学公式，虽然一再较真，终究无可奈何。纠结了好久之后，我想到了阿Q：我现在都不知道1+1为什么等于2，可我一直在用啊。于是不再过分去纠结这些理论，会使用不就可以了吗。毕竟选择合适的统计方法并对结果作出合理的解释才是统计应用的精髓。世界很大，人生苦短，多留些时间做些能做的，哪怕是多看一眼路边的风景也是极好的。

我是一个健忘的人，一些当时记忆深刻的东西，一段时间后竟然忘却了，于是觉得有必要记录下来。夕拾朝花，知道自己曾经来过，突然用到，也能有此参考。