很多文章进行统计分析、撰写报告时，当P值比较小的时候（可能<0.000001 之类），由于软件的原因，把P值写成0.000（最常见的就是SPSS，一直都这么展现数据的）。 这样表达结果合适吗？ 不合适！ 关于P值，我在之前推文已经有详细的介绍，有兴趣可以可以浏览下。
前段时间，有个学生就就论文修回中专家意见咨询，专家对下面的表格两组均数比较应该采用t检验而不是方差分析(F检验)。专家认为，男性和女性的生命质量比较应该用t检验，而不是F检验。真应该这样子的吗？ 气的肝疼，我这里只能说，专家又扯蛋了。
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。 其实这些方法，计算公式都挺复杂的。比如比较两组均数的t检验，公式可见下方所列，难以理解，比较复杂。
最近教学中讨论到一个话题，偏态数据能不能开展t检验的事情，他们说“我们学校老师都说，根据中心极限定理，大样本数据的样本均数将服从正态分布，所以开展t检验是没有问题”。 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
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。 我认为结局指标的
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。 但我们都知道缺失数据填补不能随便填，一个变量，过高比例的缺失，填回去也没有价值。
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。 这个话题真的很传统、又很重要、往往大家又搞不清。尤其是大样本偏态数据，能否做t检验？因为大样本资料基本上通
我们开展统计分析，包括线性回归、logistic回归、Cox回归时，习惯“先单后多”，也就是先开展单因素分析，再开展多因素分析。 一般情况下，单因素分析统计学意义（P值小于0.05）者，会被纳入进来开展多因素回归。 但是，先单后多，最令人沮丧的，莫过于单因素P<0.05，而多因素大多数没有统计学意义
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现在流行的做法就是倾向得分匹配（PSM）。 但是，倾向得分匹配也会碰到问题，其中主要的问题是，两组数据差别太大，相似的个体很难凑，凑不上匹配数据。 这样子会删除一大堆匹配不
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网络上、甚至一些统计学教材中认为，大样本资料可以无视正态性问题。他们认为 “根据中心极限定理，无论样本来自何种分布，只要样本量足够大（一般认为样本量大于50或者100以上）
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