统计分析方法这么多，该选哪一个呢？——这篇文献告诉你！
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秒杀门好不容易拿到数据，却不知道如何分析，这是很多科研萌新的痛点。统计分析方法这么多，该选哪一个呢？过来人告诉你——跟着文献学。
英文广告接下来，小编就从一篇文献剖析如何选择统计分析方法——《Caregivers' confidence in performing child safety at installations: what matters most?》[1]。
在这项研究中，75 名家长在车上安装了儿童安全座椅（CRS），并完成关于风险评估、CRS 使用、任务难度和正确安装 CRS 的信心的自我报告调查。
文章中灵活应用多项统计学方法，比如描述性分析、相关、方差分析、回归分析等，很适合展开案例学习。
长沙编程培训文献详细信息（图片来源：网页截图）lusion
(一) 描述性统计分析
描述性统计分析是数据分析必要操作，可以帮助了解调查研究结果的基本特征。
该研究进行结果分析时，率先对调查结果进行描述性统计分析，描述样本的基本概况、变量集中趋势和离散趋势，通过样本量、性别、年龄等人口学基本资料，应用频数、百分比、范围、均值、标准差、中位数等统计方法，并绘制频率分布表进行可视化（下图）。
现况描述（图片来源：参考文献 [1]）
在已发表的众多文献中，尤其是题为「现状分析」、「描述性分析」、「横断面分析」时，有些会使用单一的描述性统计分析方法。
如《桂东民族地区留守儿童安全教育现状调查分析》[2]，通篇只用简单的频率分布表进行数据描述。稍微复杂的频率分布，可以细分城乡别、年龄别、地区别某率，如《中国死因监测数据集》[3]。
当然，也有作者用不同类型插图丰富文章结构。
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当文章侧重点不在于现状分析时，描述性统计分析方法也与其它统计方法联合应用。此时描述性分析仅对数据基础信息进行概述，为后续进一步分析作铺垫。
总而言之，描述性分析在文章应用表现为：
①现状分析/现况分析/描述性分析/横断面分析/生态学研究；
②作为了解科研数据基本信息放入文中。
描述性分析常用指标、图表及其用途汇总
exoplanet（图片来源：风云）
(二) 差异性分析
差异分析的统计学方法有：T 检验、方差分析、卡方分析等参数分析方法，以及秩和检验等非参数分析方法。
记叙文写作技巧该研究对「正确安装」与「错误安装」组采用 F 检验作差异性分析。F 检验也作联合假设检验，通常应用于方差齐性检验、方差分析、线性回归方程整体的显著性检验。
从分析角度而言，文章着重切入点为两组及以上的「差异」。数据库搜索「差异分析」时可以发现，大部分作者应用的是卡方分析，其他方法应用较少，也并非没有。
Omari 等 [2] 分析驾驶员使用儿童约束系统情况采用卡方分析，分析使用知识和态度的平均分数和标准偏差时采用 Mann–Whitney test 和 ANOVA。Wendy 等 [3] 比较研究组之间的结果时采用 T 检验。
进行差异分析时，可以根据比较内容选择分析方法，比如：率的比较用卡方分析、均值比较用 T 检验等。
同一份数据，不同的分析方法，数据表达形式不同。进行差异分析时，并非只能用一种差异分析方法，Omari 的文献就是最好的说明。
(三) 相关性分析
Mirman 采用 Spearman 对志愿者的信心、安装安全性、风险评估和 CRS 资源接触之间进行了相关性分析（见 Table 2），同时，还采用方差分析对 CRS 资源接触与 CRS 安装精度进行了关联性分析（见 Table 3）。
Spearson 相关性分析
suppo
（图片来源：风云）
草你吗ANOVA 相关性分析
（图片来源：参考文献 [1]）
一般作相关性分析时，通常想到的统计学方法就是 Pearson、Spearman 分析。但实际上分析方法很多，可以根据数据类型进行选择。在此列举不同数据类型及推荐的统计分析方法：
图片来源：风云
(四) 回归
该研究对正确安装信心预测因子采用多元线性回归分析。
回归分析（图片来源：参考文献 [1]）
一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量更符合实际，因此，大多文献中使用的是 logistic 和多元线性回归分析。
