Q：偏态分布和率的置信区间怎么估计，如下图划红线一栏
A：置信区间越来越重要，正态的容易，那么偏态和率的95CI置信区间怎么估计呢？本公众号分别写两个各自的方法。不妨你来学习下就好：
小技巧！如何用SPSS计算率的置信区间
《新英格兰医学杂志》论文统计解读：秩和检验时，如何计算中位数差值的置信区间
--置信区间估计--
Q：偏态分布的计量资料，如何在三线表描述
A：一般情况下，正态分布采用均数±标准差，偏态分布则用中位数和四分卫间距来表达。有两种形式，一种是M(IQR)，另外一种则是M（P25，P75）。详细解读可见公众号先前文章：
当正态、偏态、率的数据狭路相逢，如何绘制规范医学论文表格
--定量数据统计分析策略--
Q：请问各位老师，如果多重线性回归时自变量与因变量不满足线性关系该怎么办。
A：线性回归中，自变量与因变量的线性关系十分重要。如果线性关系不成立，有两种方法结局，第一，将自变量转为有序分类变量，并进行哑变量设置分析，第二，对自变量进行转换比如log转换，或者自变量指数变换，让线性关系成立。
--观察性研究统计分析策略--
Q：重复测量资料碰到结局是偏态分布时，无法采用重复测量方差分析，应该采用什么方法
A：无论如何，其实我不推荐重复测量方差分析，这种方法局限性太多，无法应对缺失值、无法应对偏态分布、要求测量时间间隔等距，更重要的是，它往往被大家误用。偏态分布资料，我建议使用广义估计方程来做，如果对统计有兴趣的朋友可以试试线性混合模型或者广义线性混合模型，这是好方法。
--临床试验研究统计分析策略--
Q：治疗前数据为正态分布，治疗后为非正态分布，怎么比较治疗前后的大小？用非参数检验吧？
A：治疗前后的数据比较不是看治疗前后本身，而是看差值，可以想计算差值，看差值的正态性如何？如果差值差不多正态或者近似正态，可以用配对t检验，严重偏态分布或者存在着极大或极小值，采用符合秩和，也就是配对秩和检验。
--定量数据统计分析策略---
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