CHAPTER 08 · TOPIC 04
附錄：統計方法選擇表
選擇統計檢定時，先判斷結果變數的資料型態，再判斷樣本是單一樣本、彼此獨立，還是來自相同個體的重複測量。下表整合本筆記已介紹的方法，作為定位工具；最終選擇仍需檢查各方法的假設與研究問題。
本頁內容
- 統計方法整合表
- 第一個問題：結果變數是什麼型態？
- 第二個問題：樣本彼此是什麼關係？
- 第三個問題：虛無假設究竟在比較什麼？
- 使用表格後仍要完成的檢查
選擇統計檢定時，先判斷結果變數的資料型態，再判斷樣本是單一樣本、彼此獨立，還是來自相同個體的重複測量。下表整合本筆記已介紹的方法，作為定位工具；最終選擇仍需檢查各方法的假設與研究問題。
統計方法整合表
| 結果變數 | 單一樣本 | 兩組獨立樣本 | 兩次相依測量 | 三組以上獨立樣本 |
| 二元變數 | Binomial test | Chi-square test 或 Fisher's exact test | McNemar's test | Chi-square test |
| 近似常態的連續變數 | One-sample t-test | Independent-samples t-test；變異數不同時用 Welch t-test | Paired t-test | One-way ANOVA；變異數不同時用 Welch ANOVA |
| 偏態或有離群值的連續變數 | Sign test 或 Wilcoxon signed-rank | Mann–Whitney U / Wilcoxon rank-sum | Sign test 或 Wilcoxon signed-rank | Kruskal–Wallis test |
| 次序變數 | Sign test 或 Wilcoxon signed-rank | Mann–Whitney U / Wilcoxon rank-sum | Sign test 或 Wilcoxon signed-rank | Kruskal–Wallis test |
第一個問題：結果變數是什麼型態？
| 資料型態 | 例子 | 主要比較內容 |
| 二元變數 | 有／無、陽性／陰性 | 比例或事件機率 |
| 連續變數 | 血壓、體重、血糖 | 平均數、位置或完整分布 |
| 次序變數 | 疾病分期、疼痛等級、滿意度 | 次序與分布位置 |
不要因為類別用 0、1、2 編碼，就把它當成連續數值；也不要只因連續資料未通過常態檢定，就自動改用無母數方法。資料尺度與研究問題要先於軟體檢定結果。
第二個問題：樣本彼此是什麼關係？
| 樣本關係 | 判斷方式 | 例子 |
| 單一樣本 | 一組資料與指定參考值比較 | 滿意度中位數是否為 4 |
| 獨立樣本 | 不同觀察對象分在不同組 | 治療組與對照組是不同病人 |
| 相依樣本 | 同一對象重複測量或經配對 | 同一病人的治療前後血壓 |
第三個問題：虛無假設究竟在比較什麼？
| 方法 | 主要虛無假設 |
| t-test / ANOVA | 指定平均數相等 |
| Sign test | 正差與負差的機率各為 1/2 |
| Wilcoxon signed-rank | 差值分布以 0 為中心且對稱 |
| Mann–Whitney / rank-sum | 兩組分布相同 |
| Median test | 兩組落在 pooled median 兩側的比例相同 |
| Kruskal–Wallis | 所有獨立組的分布相同 |
| Chi-square independence | 兩個類別變數彼此獨立 |
不同方法即使都被稱為比較兩組，也可能檢定不同母體命題。只有在額外的分布形狀或位置平移條件成立時，某些等級檢定才可以簡化解讀為中位數比較。
使用表格後仍要完成的檢查
- 畫圖並查看離群值、偏態、組間變異與資料可能的群聚結構。
- 寫出研究問題與虛無假設，確認表格建議的方法真的回答同一問題。
- 檢查樣本獨立性、配對方式、期望次數、對稱性、等變異性及 ties 等條件。
- 小樣本時確認使用精確法、排列法或近似法，並說明連續性與 ties 修正。
- 報告效果大小與信賴區間，不讓方法選擇表把分析縮減成只看 p 值。