對本站分享的統計方法的匯總連接，方便查看。
1. 統計基礎
基礎之所以是基礎，不是因為簡單，是因為重要，在哪都可以用到。
1.1 兩類錯誤
1.2 假設檢驗 - 參數檢驗 非參數檢驗 - 置信區間
1.3 方差齊性
1.4 統計基礎解釋
1.5 統計基礎 標准誤 無偏估計量等
1.6 統計幾點思考
1.7 各種效應
2. 推斷統計
2.1 均值比較
2.1.1 參數檢驗
2.1.1.1 T檢驗
1. 單樣本 t 檢驗
2. 配對樣本 t 檢驗
3. 兩獨立樣本 t 檢驗
2.1.1.2 方差分析 - GLM
多組均值比較，Group > 2.
1. 單因素
2. 多因素
2.1.1.3 協方差分析
2.1.2 非參數檢驗
當不滿足上述參數檢驗的前提條件時，使用非參數檢驗。
2.1.2.1 秩檢驗
和參數檢驗間的對應關系。除了對定量資料檢驗，也適用於等級資料檢驗。
1. Sign檢驗和Sign rank檢驗 - - - - 配對樣本 t 檢驗
2. Wilconxon檢驗 - - - - 兩獨立樣本 t 檢驗
3. Kruskal-Wallis - - - - 單因素方差分析
4. Friedman - - - - 多因素方差分析
2.1.3 方差齊性檢驗
2.1.4 SAS 正態性檢驗
2.1.5 方差分析中I II III IV型平方和
2.2 分類資料統計
2.2.1 SAS 分類資料檢驗
卡方檢驗：
1. McNemar檢驗 - - - 配對樣本，且反應變量只有兩個水平
2. Stuart-Maxwell - - - 配對樣本，反應變量有多個水平。或者有多個影響因素
3. Binomial檢驗 - - - 單樣本二項檢驗
4. 擬合優度檢驗 - - - 單樣本構成比檢驗
5. 卡方檢驗 - - - 多樣本構成比/獨立性/相關性等等
2.2.2 SAS CMH檢驗
Mantel-Haenszel - - -卡方統計結果中的統計量，是在行列有序情況下使用
CMH - - - Cochran Mantel-Haenszel. 如果有 stratified factor，只要這個中的統計量
Non - Zero Correlation - - 行列都有序
Row Mean Scores differ - - 列有序
General association - - 行列無序
行有序 - - - Cochran - Armitage FREQ中指定Trend
2.2.3 Odd Ratio和Relative Risk
2.2.4 Marginal effect
3. 重復測量
配對樣本不滿足獨立性前提，重復測量也是不滿足獨立性前提。
3.1 重復測量 - GLM
3.2 重復測量 - MIXED混合模型
上述兩個選項是GLM和MIXED中常用到的
3.4 LSMESTIMATE
4. 隨機效應 VS 固定效應
這兩效應是基礎
4.2 混合模型 - Mixed
5. Logistic 回歸
6. 生存分析
10. 其它
10.1 線性相關系數總結
10.3 統計模型總結 - GLM的理解
10.4