第1個問題
Q：偏態分佈和率的置信區間怎麼估計，如下圖劃紅線一欄
A：置信區間越來越重要，正態的容易，那麼偏態和率的95CI置信區間怎麼估計呢？本公眾號分別寫兩個各自的方法。不妨你來學習下就好：
小技巧！如何用SPSS計算率的置信區間
《新英格蘭醫學雜誌》論文統計解讀：秩和檢驗時，如何計算中位數差值的置信區間
--置信區間估計--
第2個問題
Q：偏態分佈的計量資料，如何在三線表描述
A：一般情況下，正態分佈採用均數±標準差，偏態分佈則用中位數和四分衛間距來表達。有兩種形式，一種是M(IQR)，另外一種則是M（P25，P75）。詳細解讀可見公眾號先前文章：
當正態、偏態、率的數據狹路相逢，如何繪製規範醫學論文表格
--定量數據統計分析策略--
第3個問題
Q：請問各位老師，如果多重線性迴歸時自變量與因變量不滿足線性關係該怎麼辦。
A：線性迴歸中，自變量與因變量的線性關係十分重要。如果線性關係不成立，有兩種方法結局，第一，將自變量轉為有序分類變量，並進行啞變量設置分析，第二，對自變量進行轉換比如log轉換，或者自變量指數變換，讓線性關係成立。
--觀察性研究統計分析策略--
第4個問題
Q：重複測量資料碰到結局是偏態分佈時，無法採用重複測量方差分析，應該採用什麼方法
A：無論如何，其實我不推薦重複測量方差分析，這種方法侷限性太多，無法應對缺失值、無法應對偏態分佈、要求測量時間間隔等距，更重要的是，它往往被大家誤用。偏態分佈資料，我建議使用廣義估計方程來做，如果對統計有興趣的朋友可以試試線性混合模型或者廣義線性混合模型，這是好方法。
--臨床試驗研究統計分析策略--
第5個問題
Q：治療前數據為正態分佈，治療後為非正態分佈，怎麼比較治療前後的大小？用非參數檢驗吧？
A：治療前後的數據比較不是看治療前後本身，而是看差值，可以想計算差值，看差值的正態性如何？如果差值差不多正態或者近似正態，可以用配對t檢驗，嚴重偏態分佈或者存在著極大或極小值，採用符合秩和，也就是配對秩和檢驗。
--定量數據統計分析策略---
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