统计学最常见的统计学检验就是两组数据之间的差异性方法。比如两组均数、两组率、两组偏态分布数据的比较等。常见的方法有t检验、卡方检验、z检验、LogRank检验。
我今天来解释解释，大样本非常明显的偏态数据能不能进行t检验和方差分析。先来说说，中心极限理论。。。。它的意思是无论原始数据如何分布，只要样本量大于30以上，样本均数的分布将呈现正态分布！
虽然临床试验项目项目难实施，但临床、中医、护理很多人还是发起了IIT项目，即研究者发起的临床项目。我也参加了很多的评审，发现结局指标的设置真的是要给大问题，要么主次不分，要么形式不定，要么时间定义不不清晰。
现在对医学研究缺失数据填补的问题，很多人都有了一定的思考，有缺失，还是要填补，无论是临床试验、调查研究，无论是前瞻性还是回顾性。
流行病学调查中，许多指标比如量表总得分、个体生理、生化指标等呈现偏态分布。面对这种情况，我们如何处理呢？一组数据，特别是正态性检验P值小于0.05的资料，能否使用t检验或者F检验一直有着争议。
2025年，我们将收集大家最关心的问题，由郑老师以及团队统计师们进行解答，并写成统计小食推文分享，诸位不妨关注我们的系列推文。
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今天是我们统计小食系列文章第二篇:两组数据基线特征差异性特别大，倾向得分匹配做出来结果不好怎么办?
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今天是我们统计小食系列文章第三篇:样本量足够大，理论上正态分布，旦正态性检验P值小于0.001可以用t检验吗？这个话题真的很传统、又很重要、往往大家又搞不清。
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有人问我，“郑老师，临床试验做起来太困难，导致样本量太小，可以做非随机对照研究吗?"好像可以，好像又不可以。郑老师给大家解答一下，这是统计小食系列第四篇!
之前有学员提问，"我想做一个预测模型，预测因子可以用轨迹模型的分组吗?"就连我最看好的一个研究生，也搞不清楚这个问题。今天的统计小食，陈老师来讲讲!
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