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1. 统计基础
基础之所以是基础，不是因为简单，是因为重要，在哪都可以用到。
1.1 两类错误
1.2 假设检验 - 参数检验 非参数检验 - 置信区间
1.3 方差齐性
1.4 统计基础解释
1.5 统计基础 标准误 无偏估计量等
1.6 统计几点思考
1.7 各种效应
2. 推断统计
2.1 均值比较
2.1.1 参数检验
2.1.1.1 T检验
1. 单样本 t 检验
2. 配对样本 t 检验
3. 两独立样本 t 检验
2.1.1.2 方差分析 - GLM
多组均值比较，Group > 2.
1. 单因素
2. 多因素
2.1.1.3 协方差分析
2.1.2 非参数检验
当不满足上述参数检验的前提条件时，使用非参数检验。
2.1.2.1 秩检验
和参数检验间的对应关系。除了对定量资料检验，也适用于等级资料检验。
1. Sign检验和Sign rank检验 - - - - 配对样本 t 检验
2. Wilconxon检验 - - - - 两独立样本 t 检验
3. Kruskal-Wallis - - - - 单因素方差分析
4. Friedman - - - - 多因素方差分析
2.1.3 方差齐性检验
2.1.4 SAS 正态性检验
2.1.5 方差分析中I II III IV型平方和
2.2 分类资料统计
2.2.1 SAS 分类资料检验
卡方检验：
1. McNemar检验 - - - 配对样本，且反应变量只有两个水平
2. Stuart-Maxwell - - - 配对样本，反应变量有多个水平。或者有多个影响因素
3. Binomial检验 - - - 单样本二项检验
4. 拟合优度检验 - - - 单样本构成比检验
5. 卡方检验 - - - 多样本构成比/独立性/相关性等等
2.2.2 SAS CMH检验
Mantel-Haenszel - - -卡方统计结果中的统计量，是在行列有序情况下使用
CMH - - - Cochran Mantel-Haenszel. 如果有 stratified factor，只要这个中的统计量
Non - Zero Correlation - - 行列都有序
Row Mean Scores differ - - 列有序
General association - - 行列无序
行有序 - - - Cochran - Armitage FREQ中指定Trend
2.2.3 Odd Ratio和Relative Risk
2.2.4 Marginal effect
3. 重复测量
配对样本不满足独立性前提，重复测量也是不满足独立性前提。
3.1 重复测量 - GLM
3.2 重复测量 - MIXED混合模型
上述两个选项是GLM和MIXED中常用到的
3.4 LSMESTIMATE
4. 随机效应 VS 固定效应
这两效应是基础
4.2 混合模型 - Mixed
5. Logistic 回归
6. 生存分析
10. 其它
10.1 线性相关系数总结
10.3 统计模型总结 - GLM的理解
10.4