《JMP统计分析教程》-简明有效的JMP教程

这是一本有意思的书，书中图片占比远远高于文字，所有案例的分析过程都有详细的软件步骤配图，直接照着操作就可以，我花了4个下午就看完了。

书中主要讨论了正态总体的统计推断、方差分析、一元回归与相关分析、协方差分析、分类数据分析、分参数统计分析和试验设计。

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以下记录自己看过后觉得比较重要的一些部分：

正态总体的统计推断

• 对于一个正态总体均值的检验，总体标准差已知的场合适用Z检验，未知的场合适用t检验
• 正态分布的检验：当样本数<=2000时用Shapiro-Wilk W检验，当样本>2000时用KSL D检验
• 比较两个独立样本的总体均值是否相等或大小关系时，假设方差齐，使用Student t-test;假设方差不齐，使用Welch t-test
• 来源于同一个体的观测数据称为配对数据，来源于不同一个体的观测数据称为独立数据
• 关于多个总体的方差齐性检验，当样本数据趋近正态分布时宜选用Bartlett检验，当各个样本的数据呈偏态分布时宜选用Levene检验

方差分析

• 重复测定设计的试验因素包括两类，一类是在不同条件下被重复测定的因素（被试内因素），另一类是不被重复测定的因素（被试间因素）
• 球形检验：不满足『球形性』假设时，被试内效应、被试间x被试内的交互效应采用【一元的G-G】或【一元的H-F】的分析结果

分类数据分析

• 双向表的数据可以用马赛克图形表示。特别是对多个比率进行比较时马赛克图是一种有效的方法
• 检验2x2双向表的两个总体比率的差是否存在显著差异时，常用的方法有Pearson的X2检验和Fisher精确检验。当一个或多个分类的实测次数或期望值次数小于5时，选测Fisher精确检验
• 定性变量>2的双向表称为高维双向表。高维双向表一般采用Cochran Mantal Haenszel检验的方法
• m x n双向表用马赛克图的直觉效果不理想。关于m x n双向表的图形表达，为了便于直观地判断，可以根据表达的目的以行（列）的项目为横坐标，以列（行）的各个项目为纵坐标，每个列（行）的项目制作一个柱形图

非参数统计分析

• 对于单样本的中位数检验，JMP提供Wilcoxon符号秩检验
• 关于多样本的检验，JMP提供了Kruskal-Wallis秩和检验