考一考你：研究 X、Y 的相关性，采用什么样的统计办法？
👩🏻🎓有人说：笑死🤣，不说 X、Y 的变量类型，谁知道怎么选啊？
❗️没错，X、Y 的变量类型决定统计方法的选择！
两大变量类型，必须搞懂！
1. 计数资料（Qualitative variable）又称分类变量、定性变量，如：性别、种族、血型、是否患病等。
2. 计量资料（Quantitative variable）又称连续型变量、定量变量，如：身高、体重、浓度、血压、血脂水平等。
下面来看一个具体的实例👇
在这里，性别、疗效是定性观察的结果，属于计数数据，也就是分类变量；而年龄、心率、收缩压、舒张压是定量观察的结果，属于计量数据，即连续型变量。
⚠️但是，计量资料和计数资料可以相互转变，有 3 种方法：
→ 根据文献找界值→ 常规的经验→ 等分位法
确定了变量，数据该如何描述？
1. 计数资料如何描述？
大范围抽样调查可用率（95% 可信区间）表示；普通资料可用频数（百分率）表示，组间比较用卡方检验。
2. 计量资料如何描述？
如果符合正态分布：用「均数 ± 标准差」或标准误表示；组间比较，用 t 检验、方差分析、线性回归分析。
如果不符合正态分布用中位数（四分位间距或者全距）表示；组间比较，可用非参数检验（Mann-Whitney 检验、K-S 检验等）。
研究 X、Y 回归，3 大回归盘点
你知道单因素分析和多因素分析吗？先搞清概念：
单因素分析：对单个因素和因变量的关系进行分析，得出两个因素相关性的初步结果，数据描述也是单因素分析。
多因素分析：将单因素分析结果中满足一定条件的变量纳入多因素分析中，可进行各种回归分析，得出进一步调整后的结果，更具有说服力。
⚠️在多因素分析中，根据变量类型不同，常用到 3 种回归模型：线性回归、逻辑回归及 Cox 回归。
3 大类型盘点，请收藏：
一表总结：描述方法及回归方法
