统计学论文 SCI论文需要的统计学知识及快速入门（基础）

本期将教你如何快速入门统计学。统计学对研究者有多重要？只要做科研，就需要探索科研，写科研论文，其中实验设计、数据采集和分析的步骤是必不可少的，都必须运用统计学的方法。

但当人们想到统计学时，必然会有晦涩难懂的统计原理和计算公式，对于各种实验数据的统计方法的选择，必然会导致头痛。接下来，我们会通过对统计学的基本术语、各种统计方法以及统计学的介绍方法给出建议，帮助你入门统计学。

第一部分:统计学的基本术语

①总体:

所有要研究的对象，比如一个社区，一个特定人群，一个血样。

②样本:

从种群中提取的子集，即从种群中提取的一部分代表个体。

③个体:

每个研究对象

④样本量:

样本中包含的人数

⑤随机误差也叫抽样误差。

这是由于实验中不可控的内外偶然因素造成的

⑥系统误差也叫单侧误差。

这是人为因素造成的，如测试条件控制不一致、测量仪器不准确、试剂配制不当、称量、观察、记录、复印、计算等出现错误等。

⑦准确性，也叫准确性。

指在调查或测试中，某一测试指标或性状的观测值与其真实值接近的程度。

⑧准确性，也叫准确性。

指在调查或测试中，同一测试指标或性状的重复观测值相互接近的程度。

⑨正态分布:

如果随机变量服从带有位置参数和尺度参数的概率分布，且其概率密度函数为，则称之为正态随机变量，正态随机变量服从的分布称为正态分布。正态分布是两个参数μ和σ 2的连续随机变量的分布。第一个参数μ是服从正态分布的随机变量的均值，第二个参数σ 2是这个随机变量的方差，所以正态分布表示为N(μ，σ 2)。当μ=0，σ 2 = 1时，称为标准正态分布，记录为N (0，1)

⑩中心极限定理:

大量独立随机变量之和具有近似正态分布。

第二部分:常用统计方法的选择

1.两组数据:

比如:按照规定，苗的平均高度可以超过1.60m，今天从苗圃中随机抽取10株苗，测量苗的高度。我想测试一下苗木的平均高度是否符合苗圃的要求。

1)服从正态分布的大样本数据或小样本数据

(1)如果方差是齐次的，进行分组t检验

(2)如果方差不一致，将使用t检验或威尔科克森秩和检验

2)对于小样本的偏态分布数据，采用威尔科克森秩和检验

2.多组数据:

如为了研究郁金对低渗缺氧小鼠存活时间的影响，将36只小鼠随机分为A、B、C三组，每组12只，雌雄各半。分别给予胃三种不同剂量的郁金。将每组的所有小鼠放入一个250毫升的装有石灰钠的密闭罐中，观察小鼠的存活时间。

1)如果大样本数据是正态分布，方差是齐次的，则方差分析是完全随机的。如果方差分析的统计检验有统计学意义，则应做进一步的统计分析:选择合适的方法(如LSD检验、Bonferroni检验等)。)进行成对比较。

2)如果小样本的偏态分布数据或方差不均匀，就要做Kruskal Wallis的统计检验。如果Kruskal Wallis的统计检验具有统计显著性，则应做进一步的统计分析:选择合适的方法(如分组使用Wilcoxon秩和检验，但用Bonferroni法修正P值等。)进行成对比较。

第三部分:如何学好统计学？

1、学习目标:

(1)熟悉各项统计指标的定义；

(2)了解每种统计方法适用的分析场景和可以解决的实际问题；

3能理解不同数值水平的各种统计指标的含义；

④能使用统计软件进行统计分析；

⑤了解统计公式的原理和由来，能够自己推导公式(不需要这一步)。

2.高级学习:

(1)手头有一两本统计学方面的书，了解基本的统计学概念；这里的生物医学研究者推荐阅读《医学统计学》教材就够了；当然，如果你觉得统计学教材太枯燥，可以看看“简单统计”、“白话统计”、“漫画统计”、“爱上统计”之类的有趣读物，主要是熟悉统计概念。这一步的目的已经达到；

2如果可以花很多时间的话，建议在穆课上看一下《统计学》的相关课程。比如中山大学、南京医科大学都出了比较好的课程，或者网易公开课可汗学院的《统计学》，口碑不错，可以进行系统学习；

3跟随统计基础好的课题组成员进行实验设计，收集分析数据。如果你不了解更多，请询问更多信息。跟着项目走，补充自己统计知识的不足，印象会更深刻，对知识的把握也会更强；

④利用好统计相关论坛、微信官方账号、博客等资源进行碎片化学习，补充更新统计知识要点；

⑤掌握两种以上的统计软件，最常用的是SPSS软件，其次建议掌握R语言。如果有多余的容量，可以多学习一些先进的统计软件，比如Stata，matlab

⑥要进一步推进，需要掌握高等数学、线性代数、概率论等一些基本的数学公式，了解统计方法公式的推导，知道为什么。

对于统计学的学习来说，多了解概念，多读书，只是开始。只有真正开始分析设计一个内容，才能真正学会统计学。只有解决实验分析中的问题，才能真正学会统计学。

发表第一篇文章后，可以举一反三！

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