有了这3张导航图，再也不怕用错统计方法了！

统计方法辣么多，怎么知道自己要用哪一个？要是有个导航就好啦~这里就给大家找了两表一图，妈麻再也不用担心我在统计的世界里迷路了~

选择统计方法，是从了解自己的数据特征开始的。先要决定做什么类型的分析，是描述还是推论；其次判断数据类型；再次看变量多少，以及各变量的设计特征，就可以做出决策了。

在进入导航之前，咱们先复习一下数据类型。统计学中的数据分为4类：

定类数据（Nominal）：最低级数据，表示个体的分类或属性，没有大小次序关系，例如对性别、民族等进行编号。

定序数据（Ordinal）：中间级数据，表示个体在某个有序排列中所处的状态，例如按受试者入组时的TNM肿瘤分期（I~IV）分为四个组，编码1~4。

定距数据（Internal）：数据具有间距特征，有单位，但没有绝对零点，如体温。

定比数据（Ratio）：最高级数据，有单位，也有绝对零点，比如身高。

不过后两者在一般的统计决策选择中区分不大，知道就好了~

描述性统计

（点击看大图）

注：二分类变量是指，只有2个值的变量，例如性别只有男、女（听说Facebook的性别选项有50+个呃~。~）；非真二分类变量是指，本来是连续变量，但被人为划分成二分类，比如血压本来是连续值，但可能在特定的实验设计中只划分为高、正常两个分类。

描述结果的表达形式

得到了结果，在论文中用什么形式来表现更合适呢？用哪种图、哪种表？

（点击看大图）

推论统计

注：原图来自美国心理学会的教学讲义（详见参考资料1），跟据实际应用情况略有调整。（点击看大图）

就解释下图中的组间设计吧，它可以理解为独立样本，即同一个变量下不同水平的数据来自不同个体，与其相对的是组内设计，同一个变量下不同水平的数据来同一个体。

举个例子，治疗措施是一个变量，其下有治疗和未治疗2个水平，如果治疗和未治疗的数据分别来自不同的受试者，就是组间设计（这时我们常常会把两组分别命名为“治疗组”和“对照组”），如果治疗和未治疗的数据来自同一批受试者，就是组内设计（我们常常命名为“治疗前”和“治疗后”）。

最后那些花样繁复的统计学方法名称，已经不用管了，顺着这条路走，就能在各种统计软件的菜单中找到它们了。

参考资料：

1.http://teachpsych.org/resources/Documents/otrp/resources/grosofsky09.pdf

2.Comparing groups for statistical differences: how to choose the right statistical test? | Biochemia Medica