助龙生物资料统计学小组由专业的生物统计专业的博士团队组成，为您分析结果的正确解释和表达、 指导研究设计、数据整理及数据分析,提供：

1.统计描述：数据的归类、简化及绘制成图表

2.统计推断

常用的统计方法包括：

Z检验：是一般用于大样本（即样本容量大于30）平均值差异性检验的方法。它是用标准正态分布的理 论来推断差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。

t检验：是用于小样本（样本容量小于30）的两个平均值差异程度的检验方法。它是用T分布理论来推断 差异发生的概率，从而判定两个平均数的差异是否显著。

卡方检验：主要是比较两个及两个以上样本率（构成比）以及两个分类变量的关联性分析。

高级统计方法：

多因素试验资料的方差分析:多因素方差分析用来研究两个及两个以上控制变量是否对观测变量产生 显著影响。不仅能够分析多个因素对观测变量的独立影响，更能够分析多个控制因素的交互作用能否对观 测变量的分布产生显著影响，进而最终找到利于观测变量的最优组合。

多元线性回归：由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估 计更有效,更符合实际。

logistic回归：属于概率型非线性回归，它是研究二分类观察结果与一些影响因素之间关系的一种多变 量分析方法。

生存分析：将事件发生的结果和随访时间两个因素结合在一起进行分析的一种统计分析方法。能分析 包换不完全数据的资料。

判别分析：根据判别对象若干个指标的观测结果判定其应属于哪一类的统计学方法。用于临床辅助鉴 别诊断。

主成分分析与因子分析:从多个数值变量（指标）之间的相互关系入手，利用降维的思想，将多个变量（指标）化为少数几个互不相关的综合变量（指标）的统计学方法。

典型相关分析：研究两组变量之间相关关系的一种多元统 计分析方法。当我们面临两组多变量数据，并希望研究两组变量之间的关系时，就要用到典型相关分析。

统计预测：是在大量统计资料的基础上，运用社会、经济、 环境统计和数理统计方法研究事物发展变化趋势和方向的预测方法。