對照研究數據用什麼統計方法

1. 16種常用的數據分析方法匯總

一、描述統計

描述性統計是指運用製表和分類，圖形以及計筠概括性數據來描述數據的集中趨勢、離散趨勢、偏度、峰度。

1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小鄰居法、比率回歸法、決策樹法。

2、正態性檢驗：很多統計方法都要求數值服從或近似服從正態分布，所以之前需要進行正態性檢驗。常用方法：非參數檢驗的K-量檢驗、P-P圖、Q-Q圖、W檢驗、動差法。

二、假設檢驗

1、參數檢驗

參數檢驗是在已知總體分布的條件下（一股要求總體服從正態分布）對一些主要的參數(如均值、百分數、方差、相關系數等）進行的檢驗 。

1）U驗  使用條件：當樣本含量n較大時，樣本值符合正態分布

2）T檢驗 使用條件：當樣本含量n較小時，樣本值符合正態分布

A  單樣本t檢驗：推斷該樣本來自的總體均數μ與已知的某一總體均數μ0 (常為理論值或標准值)有無差別；

B  配對樣本t檢驗：當總體均數未知時，且兩個樣本可以配對，同對中的兩者在可能會影響處理效果的各種條件方面扱為相似；

C 兩獨立樣本t檢驗：無法找到在各方面極為相似的兩樣本作配對比較時使用。

2、非參數檢驗

非參數檢驗則不考慮總體分布是否已知，常常也不是針對總體參數，而是針對總體的某些一股性假設（如總體分布的位罝是否相同，總體分布是否正態）進行檢驗。

適用情況：順序類型的數據資料，這類數據的分布形態一般是未知的。

A 雖然是連續數據，但總體分布形態未知或者非正態；

B 體分布雖然正態，數據也是連續類型，但樣本容量極小，如10以下；

主要方法包括：卡方檢驗、秩和檢驗、二項檢驗、遊程檢驗、K-量檢驗等。

三、信度分析

檢査測量的可信度，例如調查問卷的真實性。

分類：

1、外在信度：不同時間測量時量表的一致性程度，常用方法重測信度

2、內在信度；每個量表是否測量到單一的概念，同時組成兩表的內在體項一致性如何，常用方法分半信度。

四、列聯表分析

用於分析離散變數或定型變數之間是否存在相關。

對於二維表，可進行卡方檢驗，對於三維表，可作Mentel-Hanszel分層分析。

列聯表分析還包括配對計數資料的卡方檢驗、行列均為順序變數的相關檢驗。

五、相關分析

研究現象之間是否存在某種依存關系，對具體有依存關系的現象探討相關方向及相關程度。

1、單相關： 兩個因素之間的相關關系叫單相關，即研究時只涉及一個自變數和一個因變數；

2、復相關 ：三個或三個以上因素的相關關系叫復相關，即研究時涉及兩個或兩個以上的自變數和因變數相關；

3、偏相關：在某一現象與多種現象相關的場合，當假定其他變數不變時，其中兩個變數之間的相關關系稱為偏相關。

六、方差分析

使用條件：各樣本須是相互獨立的隨機樣本；各樣本來自正態分布總體；各總體方差相等。

分類

1、單因素方差分析：一項試驗只有一個影響因素，或者存在多個影響因素時，只分析一個因素與響應變數的關系

2、多因素有交互方差分析：一頊實驗有多個影響因素，分析多個影響因素與響應變數的關系，同時考慮多個影響因素之間的關系

3、多因素無交互方差分析：分析多個影響因素與響應變數的關系，但是影響因素之間沒有影響關系或忽略影響關系

4、協方差分祈：傳統的方差分析存在明顯的弊端，無法控制分析中存在的某些隨機因素，使之影響了分祈結果的准確度。協方差分析主要是在排除了協變數的影響後再對修正後的主效應進行方差分析，是將線性回歸與方差分析結合起來的一種分析方法，

七、回歸分析

分類：

1、一元線性回歸分析：只有一個自變數X與因變數Y有關，X與Y都必須是連續型變數，因變數y或其殘差必須服從正態分布。

2、多元線性回歸分析

使用條件：分析多個自變數與因變數Y的關系，X與Y都必須是連續型變數，因變數y或其殘差必須服從正態分布 。

1）變呈篩選方式：選擇最優回歸方程的變里篩選法包括全橫型法（CP法）、逐步回歸法，向前引入法和向後剔除法

2）橫型診斷方法：

A 殘差檢驗： 觀測值與估計值的差值要艱從正態分布

B 強影響點判斷：尋找方式一般分為標准誤差法、Mahalanobis距離法

C 共線性診斷：

診斷方式：容忍度、方差擴大因子法(又稱膨脹系數VIF)、特徵根判定法、條件指針CI、方差比例

處理方法：增加樣本容量或選取另外的回歸如主成分回歸、嶺回歸等

3、Logistic回歸分析

線性回歸模型要求因變數是連續的正態分布變里，且自變數和因變數呈線性關系，而Logistic回歸模型對因變數的分布沒有要求，一般用於因變數是離散時的情況

分類：

Logistic回歸模型有條件與非條件之分，條件Logistic回歸模型和非條件Logistic回歸模型的區別在於參數的估計是否用到了條件概率。

4、其他回歸方法 非線性回歸、有序回歸、Probit回歸、加權回歸等

八、聚類分析

樣本個體或指標變數按其具有的特性進行分類，尋找合理的度量事物相似性的統計量。

1、性質分類：

Q型聚類分析：對樣本進行分類處理，又稱樣本聚類分祈 使用距離系數作為統計量衡量相似度，如歐式距離、極端距離、絕對距離等

R型聚類分析：對指標進行分類處理，又稱指標聚類分析 使用相似系數作為統計量衡量相似度，相關系數、列聯系數等

2、方法分類：

1）系統聚類法： 適用於小樣本的樣本聚類或指標聚類，一般用系統聚類法來聚類指標，又稱分層聚類

2）逐步聚類法 ：適用於大樣本的樣本聚類

3）其他聚類法 ：兩步聚類、K均值聚類等

九、判別分析

1、判別分析：根據已掌握的一批分類明確的樣品建立判別函數，使產生錯判的事例最少，進而對給定的一個新樣品，判斷它來自哪個總體

2、與聚類分析區別

1）聚類分析可以對樣本逬行分類，也可以對指標進行分類；而判別分析只能對樣本

2）聚類分析事先不知道事物的類別，也不知道分幾類；而判別分析必須事先知道事物的類別，也知道分幾類

3）聚類分析不需要分類的歷史資料，而直接對樣本進行分類；而判別分析需要分類歷史資料去建立判別函數，然後才能對樣本進行分類

3、進行分類 ：

1）Fisher判別分析法 ：

以距離為判別准則來分類，即樣本與哪個類的距離最短就分到哪一類， 適用於兩類判別；

以概率為判別准則來分類，即樣本屬於哪一類的概率最大就分到哪一類，適用於

適用於多類判別。

2）BAYES判別分析法 ：

BAYES判別分析法比FISHER判別分析法更加完善和先進，它不僅能解決多類判別分析，而且分析時考慮了數據的分布狀態，所以一般較多使用；

十、主成分分析

將彼此梠關的一組指標變適轉化為彼此獨立的一組新的指標變數，並用其中較少的幾個新指標變數就能綜合反應原多個指標變數中所包含的主要信息 。

十一、因子分析

一種旨在尋找隱藏在多變數數據中、無法直接觀察到卻影響或支配可測變數的潛在因子、並估計潛在因子對可測變數的影響程度以及潛在因子之間的相關性的一種多元統計分析方法

與主成分分析比較：

相同：都能夠起到済理多個原始變數內在結構關系的作用

不同：主成分分析重在綜合原始變適的信息.而因子分析重在解釋原始變數間的關系，是比主成分分析更深入的一種多元統計方法

用途：

1）減少分析變數個數

2）通過對變數間相關關系探測，將原始變數進行分類

十二、時間序列分析

動態數據處理的統計方法，研究隨機數據序列所遵從的統計規律，以用於解決實際問題；時間序列通常由4種要素組成：趨勢、季節變動、循環波動和不規則波動。

主要方法：移動平均濾波與指數平滑法、ARIMA橫型、量ARIMA橫型、ARIMAX模型、向呈自回歸橫型、ARCH族模型

十三、生存分析

用來研究生存時間的分布規律以及生存時間和相關因索之間關系的一種統計分析方法

1、包含內容：

1）描述生存過程，即研究生存時間的分布規律

2）比較生存過程，即研究兩組或多組生存時間的分布規律，並進行比較

3）分析危險因素，即研究危險因素對生存過程的影響

4）建立數學模型，即將生存時間與相關危險因素的依存關系用一個數學式子表示出來。

2、方法：

1）統計描述：包括求生存時間的分位數、中數生存期、平均數、生存函數的估計、判斷生存時間的圖示法，不對所分析的數據作出任何統計推斷結論

2）非參數檢驗：檢驗分組變數各水平所對應的生存曲線是否一致，對生存時間的分布沒有要求，並且檢驗危險因素對生存時間的影響。

A 乘積極限法（PL法）

B 壽命表法(LT法)

3）半參數橫型回歸分析：在特定的假設之下，建立生存時間隨多個危險因素變化的回歸方程，這種方法的代表是Cox比例風險回歸分析法

4）參數模型回歸分析：已知生存時間服從特定的參數橫型時，擬合相應的參數模型，更准確地分析確定變數之間的變化規律

十四、典型相關分析

相關分析一般分析兩個變里之間的關系，而典型相關分析是分析兩組變里（如3個學術能力指標與5個在校成績表現指標）之間相關性的一種統計分析方法。

典型相關分析的基本思想和主成分分析的基本思想相似，它將一組變數與另一組變數之間單變數的多重線性相關性研究轉化為對少數幾對綜合變數之間的簡單線性相關性的研究，並且這少數幾對變數所包含的線性相關性的信息幾乎覆蓋了原變數組所包含的全部相應信息。

十五、R0C分析

R0C曲線是根據一系列不同的二分類方式(分界值或決定閾）.以真陽性率（靈敏度)為縱坐標，假陽性率（1-特異度)為橫坐標繪制的曲線

用途：

1、R0C曲線能很容易地査出任意界限值時的對疾病的識別能力

用途

2、選擇最佳的診斷界限值。R0C曲線越靠近左上角，試驗的准確性就越高；

3、兩種或兩種以上不同診斷試驗對疾病識別能力的比較，一股用R0C曲線下面積反映診斷系統的准確性。

十六、其他分析方法

多重響應分析、距離分祈、項目分祈、對應分祈、決策樹分析、神經網路、系統方程、蒙特卡洛模擬等。

2. 常用統計分析方法有哪些

1、對比分析法

對比分析法指通過指標的對比來反映事物數量上的變化，屬於統計分析中常用的方法。常見的對比有橫向對比和縱向對比。

橫向對比指的是不同事物在固定時間上的對比，例如，不同等級的用戶在同一時間購買商品的價格對比，不同商品在同一時間的銷量、利潤率等的對比。

縱向對比指的是同一事物在時間維度上的變化，例如，環比、同比和定基比，也就是本月銷售額與上月銷售額的對比，本年度1月份銷售額與上一年度1月份銷售額的對比，本年度每月銷售額分別與上一年度平均銷售額的對比等。利用對比分析法可以對數據規模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判斷和評價。

2、分組分析法

分組分析法是指根據數據的性質、特徵，按照一定的指標，將數據總體劃分為不同的部分，分析其內部結構和相互關系，從而了解事物的發展規律。

根據指標的性質，分組分析法分為屬性指標分組和數量指標分組。所謂屬性指標代表的是事物的性質、特徵等，如姓名、性別、文化程度等，這些指標無法進行運算；而數據指標代表的數據能夠進行運算，如人的年齡、工資收入等。分組分析法一般都和對比分析法結合使用。

3、預測分析法

預測分析法主要基於當前的數據，對未來的數據變化趨勢進行判斷和預測。預測分析一般分為兩種：一種是基於時間序列的預測，例如，依據以往的銷售業績，預測未來3個月的銷售額；另一種是回歸類預測，即根據指標之間相互影響的因果關系進行預測，例如，根據用戶網頁瀏覽行為，預測用戶可能購買的商品。

4、漏斗分析法

漏斗分析法也叫流程分析法，它的主要目的是專注於某個事件在重要環節上的轉化率，在互聯網行業的應用較普遍。比如，對於信用卡申請的流程，用戶從瀏覽卡片信息，到填寫信用卡資料、提交申請、銀行審核與批卡。

最後用戶激活並使用信用卡，中間有很多重要的環節，每個環節的用戶量都是越來越少的，從而形成一個漏斗。使用漏斗分析法，能使業務方關注各個環節的轉化率，並加以監控和管理，當某個環節的轉換率發生異常時，可以有針對性地優化流程，採取適當的措施來提升業務指標。

5、AB測試分析法

AB 測試分析法其實是一種對比分析法，但它側重於對比A、B兩組結構相似的樣本，並基於樣本指標值來分析各自的差異。

例如，對於某個App的同一功能，設計了不同的樣式風格和頁面布局，將兩種風格的頁面隨機分配給使用者，最後根據用戶在該頁面的瀏覽轉化率來評估不同樣式的優劣，了解用戶的喜好，從而進一步優化產品。

除此之外，要想做好數據分析，讀者還需掌握一定的數學基礎，例如，基本統計量的概念（均值、方差、眾數、中位數等），分散性和變異性的度量指標（極差、四分位數、四分位距、百分位數等），數據分布（幾何分布、二項分布等），以及概率論基礎、統計抽樣、置信區間和假設檢驗等內容，通過相關指標和概念的應用，讓數據分析結果更具專業性。

3. 常用的統計方法有哪些

統計方法有：
1、計量資料的統計方法
分析計量資料的統計分析方法可分為參數檢驗法和非參數檢驗法。
參數檢驗法主要為t檢驗和 方差分析(ANOVN，即F檢驗)等，兩組間均數比較時常用t檢驗和u檢驗，兩組以上均數比較時常用方差分析；非參數檢驗法主要包括秩和檢驗等。t檢驗可分為單組設計資料的t檢驗、配對設計資料的t檢驗和成組設計資料的t檢驗；當兩個小 樣本比較時要求兩 總體分布為 正態分布且方差齊性，若不能滿足以上要求，宜用t 檢驗或非參數方法( 秩和檢驗)。 方差分析可用於兩個以上 樣本均數的比較，應用該方法時，要求各個樣本是相互獨立的隨機樣本，各樣本來自正態總體且各處理組總體方差齊性。根據設計類型不同，方差分析中又包含了多種不同的方法。對於 定量資料，應根據所採用的設計類型、資料所具備的條件和分析目的，選用合適的統計分析方法，不應盲目套用t檢驗和 單因素方差分析。
2、計數資料的統計方法
計數資料的統計方法主要針對四格表和R×C表利用檢驗進行分析。
檢驗或u檢驗，若不能滿足 檢驗：當計數資料呈配對設計時，獲得的四格表為配對四格表，其用到的檢驗公式和校正公式可參考書籍。 R×C表可以分為雙向無序，單向有序、雙向有序屬性相同和雙向有序屬性不同四類，不同類的行列表根據其研究目的，其選擇的方法也不一樣。
3、等級資料的統計方法
等級資料(有序變數)是對性質和類別的等級進行分組，再清點每組觀察單位個數所得到的資料。在臨床醫學資料中，常遇到一些定性指標，如臨床療效的評價、疾病的臨床分期、病症嚴重程度的臨床分級等，對這些指標常採用分成若干個等級然後分類計數的辦法來解決它的量化問題，這樣的資料統計上稱為等級資料。
統計方法的選擇：
統計資料豐富且錯綜復雜，要想做到合理選用統計分析方法並非易事。對於同一 個資料，若選擇不同的統計分析方法處理，有時其結論是截然不同的。
正確選擇統計方法的依據是：
①根據研究的目的，明確研究試驗設計類型、研究因素與水平數；
②確定數據特徵(是否正態分布等)和樣本量大小；
③ 正確判斷統計資料所對應的類型(計量、計數和等級資料)，同時應根據統計方法的適宜條件進行正確的統計量值計算；
最後，還要根據專業知識與資料的實際情況，結合統計學原則，靈活地選擇統計分析方法。

4. D19-病例對照研究統計策略

觀察性橘簡絕研究主要包括現況調查、病例對照研究、隊列研究。

其中，病例對照研究是一類重要的非干預性研究。

廣泛定義而言，醫學中的病例對照研究，是探討健康有關陽性事件發生的關聯因素的方法。通過比較陽性人群和陰性人群，發生陽性事件之前接觸某一或者某些的暴的水平差異性，初步分析因果關系，為確證性研究提供線索。

健康陽性事件包括發病、死亡、傷殘等不良事件，也包括臨床結局比如療效問題（比如客觀緩解情況、有效性情況）等良性結局，也包括關於健康行為、態度、意願、知識等結局。

暴露因素指的是影響結局、能夠改變結局的相關因素，通常也就是所謂的病因（Cause），更廣泛來說是能夠預測陽性結局的有關指標。

病例對照研究存在著多種研究設計類型，諸如病例對照研究、巢式病例對照研究、病例隊列研究、病例交叉研究等。常見的病例對照研究，根據其是否進行匹配又可分為成組病例對照、成組匹配病例對照研究、個體匹配病例對照研究等。所有類型的病例對照研究具有相應的統計分析策略。

探討不同類型變數的相關性，分為簡單關聯性圓姿方法和多變數的復雜關聯性分析；統計學方法包括基礎統計學方法和高級統計學方法。基礎統計學方法探討的是簡單關咐塌聯性，方法包括t檢驗、F檢驗、卡方檢驗、相關分析等，高級統計學方法常見為回歸分析方法，探討多變數關聯性方法。一般情況下，一個完整的分析報告，往往採取基礎統計學方法和高級統計學方法相結合的方法。

病例對照研究簡單關聯性方法，往往從差異性角度來探討（差異即相關）。病例對照研究的差異性比較是按照病例/對照分組，即各個暴露因素的在病例組和對照組的分布有無統計學差異。比如病例組和對照組年齡有無差異、性別構成有無統計學差異。

不同組差異性比較，將根據暴露因素變數類型的不同，選擇不同的統計學方法。這些差異性方法與實驗性研究分析方法無異。

採用單因素回歸的方法開展分析。常見就是單因素logistic回歸分析。當自變數是二分類時，單因素logistic回歸分析結果與卡方分析結果一致。

2.2 多變數關聯性分析

高級統計學方法常用的方法包括分層分析、回歸分析、傾向得分方法等，最常見也最重要的方法便是多因素回歸分析方法。

回歸分析方法可以同時研究多個影響因素，它較簡單關聯性分析方法具有明顯的優勢（多因素線性回歸分析），是病例對照研究的最重要。

回歸分析方法很多，病例對照研究結局為二分類數據，線性回歸分析方法不再適用，應該選擇logistic回歸分析方法。

5. 自身前後對照採用什麼統計分析方法對樣本量有無要求

自身前後對照採用獨立性檢驗統計分析方法，對樣本量沒有要求。

通過對研究對象的規模、速度、范圍、程度等數量關系的分析研究，認識和揭示事物間的相互關系、變化規律和發展趨勢，藉以達到對事物的正確解釋和預測的一種研究方法。

世間任何事物都有質和量兩個方面，認識事物的本質時必須掌握事物的量的規律，數學已滲透到一切科技領域，使科技日趨量化，電子計算的推廣和應用，量度設計和計算技術的改進和發展，已形成數量研究法。

(5)對照研究數據用什麼統計方法擴展閱讀：

統計分析法的缺點

一、對歷史統計數據的完整性和准確性要求高，否則制定的標准沒有任何意義；

二、統計數據分析方法選擇不當會嚴重影響標準的科學性；

三、統計資料只反映歷史的情況而不反映現實條件的變化對標準的影響；

四、利用本企業的歷史性統計資料為某項工作確定標准，可能低於同行業的先進水平，甚至是平均水平。

6. 統計數據分析的基本方法有哪些

1、對比分析法

就是將某一指標與選定的比較標准進行比較，比如：與歷史同期比較、與上期比較、與其他競爭對手比較、與預算比較。一般用柱狀圖進行呈現。

2、結構分析法

就是對某一項目的子項目佔比進行統計和分析，一般用餅圖進行呈現。比如：A公司本年度營業額為1000萬，其中飲料營業額佔33.6%、啤酒佔55%，其他產品的營業額佔11.4%。

3、趨勢分析法

就是對某一指標進行連續多個周期的數據進行統計和分析，一般用折線圖進行呈現。比如：A公司前年度營業額為880萬，去年900萬，本年度1000萬，預計明年為1080萬。

4、比率分析法

就是用相對數來表示不同項目的數據比率，比如：在財務分析中有“盈利能力比率、營運能力比率、償債能力比率、增長能力比率”。

5、因素分析法

就是對某一指標的相關影響因素進行統計與分析。比如，房價與物價、土地價格、地段、裝修等因素有關

6、綜合分析法

就是運用多種分析方法進行數據的統計與分析，比如：5W2H分析法、SWOT分析法、PEST分析法、漏斗分析法等。

7. 統計學簡答題統計研究的具體方法有哪些

統計研究的具體方法有以下5種，具體為：

1、大量觀察法：即對研究總體的全部或足夠多數的單位進行調查並進行綜合分析。

2、統計分組法：應用分組來研究總體內部差異的方法。

3、統計指標法：弊游應用統計指標來反映和研究現象總體的數量狀況。

4、歸納推斷法：以一定的置信標准，根據樣本數據來判斷總體數量特徵轎卜世。

5、實驗設計：即對實驗進行科學合理的安排，以達到最好的實驗效果。

統計學其他情況簡介。

統計學是一門很古老的科學，一般認為其學理研究始於古希臘的亞里士多德時代，迄今已有兩千三百多年的歷史。它起源於研究社會經濟問題，在兩千多年的發展過程中，統計學至少經歷了「城邦政情」、「政治算數」和「統計分析科學」三個發展階段。

所謂「數理統計」並非獨立於統計學的新學科，確切地說，它是統計學在第三個發展階閉肢段所形成的所有收集和分析數據的新方法的一個綜合性名詞。概率論是數理統計方法的理論基礎，但是它不屬於統計學的范疇，而是屬於數學的范疇。

8. 常見的數據統計方法有什麼

常見的數據統計方法有：表格、折線統計圖、條形統計圖、扇形統計圖。舉一個例子來具體分說明一下，比如說：我在淘寶開了個童裝店，為了方便統計每半個月的銷售額，現在用以上這四種統計方法來演示一下。

1.表格就是通過畫格子的方式來統計數據，在這里可以畫三行橫線，得到兩條細長的格子，再把這兩行均勻的分為15個上下格子。橫一為日期，橫二為銷售額，半個月下來都填進去就一目瞭然。

2.折線是通過畫點，把15天的銷售額都連成一條折線，通過上下起伏來看波動的數據。先畫一「L」形，橫線作日期，豎線作銷售額，銷售額可以自己寫一個數，一直往上數與數之間相差一樣。均勻的把橫豎線分為15份，每個日期對應多少銷售額，就在「L」的半框里，以對應的日期和銷售畫橫線和豎線，交叉的位置取一點。然後每天如此，再用直線連接這15個點，就能清楚的看到這半個月哪一天銷售最好，哪一天銷售墊底。

3.條形統計圖作出的是條狀的數據統計圖，和折線統計圖一樣，畫「L」，橫為日期豎為銷售額。只不過這里不畫點點，畫倒立的長方形，然後通過高高低低的條形圖來分析半個月的銷售額。

4.扇形統計圖就是把一個圓形，平均分為15份，一個月下來把所有的日銷售額加起來，用當天的數據除以總數，乘以百分數。每一分里寫上日期和當天銷售額占總數的百分比，用這個百分數來統計半個月的數據。每個圖的做法都不一樣，但表達的意思都是同樣的，這就是日常生活中最常見的幾種數據統計。

9. 統計學中常用的數據分析方法有哪些

1、描述統計

描述統計是通過圖表或數學方法，對數據資料進行整理、分析，並對數據的分布狀態、數字特徵和隨機變數之間關系進行估計和描述的方法。描述統計分為集中趨勢分析、離中趨勢分析和相關分析三大部分。

2、假設檢驗

參數檢驗：參數檢驗是在已知總體分布的條件下(一般要求總體服從正態分布)對一些主要的參數(如均值、百分數、方差、相關系數等)進行的檢驗。

非參數檢驗則不考慮總體分布是否已知，常常也不是針對總體參數，而是針對總體的某些一股性假設(如總體分布的位罝是否相同，總體分布是否正態)進行檢驗。

3、信服分析

介紹：信度(Reliability)即可靠性，它是指採用同樣的方法對同一對象重復測量時所得結果的一致性程度。

信度指標多以相關系數表示，大致可分為三類：穩定系數(跨時間的一致性)，等值系數(跨形式的一致性)和內在一致性系數(跨項目的一致性)。信度分析的方法主要有以下四種：重測信度法、復本信度法、折半信度法、α信度系數法。

10. 分析實驗組和對照組的病理分期差異是否顯著應該用什麼統計學方法

方差分析，兩獨宴空立樣本的t檢驗，卡方檢驗，如果是計數資料（姑且理解為洞中定性），應該用卡方檢驗，計晌顫瞎量資料（定量）就要用方差分析等方法。