【计量资料用什么检验】在统计学中，计量资料（又称数值型数据）是指可以用数值表示的连续性数据，如身高、体重、血压等。对于这类数据，常用的统计检验方法有多种，选择合适的检验方法取决于数据的分布特征、样本量、是否满足正态分布以及比较的组数等因素。
以下是对常见计量资料检验方法的总结：
一、常用检验方法总结
| 检验类型 | 适用条件 | 说明 |
| t检验 | 数据符合正态分布、方差齐性；比较两组独立或配对数据 | 用于比较两组均值是否有显著差异 |
| Mann-Whitney U检验 | 数据不符合正态分布、方差不齐；比较两组独立数据 | 非参数检验，适用于非正态分布数据 |
| Wilcoxon符号秩检验 | 数据不符合正态分布；比较两组配对数据 | 非参数检验，适用于配对样本 |
| ANOVA（方差分析） | 数据符合正态分布、方差齐性；比较三组及以上独立数据 | 用于多组均值之间的比较 |
| Kruskal-Wallis H检验 | 数据不符合正态分布；比较三组及以上独立数据 | 非参数检验，适用于多组非正态数据 |
| Friedman检验 | 数据不符合正态分布；比较三组及以上配对数据 | 非参数检验，适用于重复测量数据 |
二、选择检验方法的依据
1. 数据分布情况
- 若数据符合正态分布，优先使用参数检验（如t检验、ANOVA）。
- 若数据不符合正态分布或存在异常值，应使用非参数检验（如Mann-Whitney U、Kruskal-Wallis）。
2. 样本量大小
- 小样本时，需特别注意数据的分布和方差齐性。
- 大样本时，即使数据轻微偏离正态分布，仍可考虑使用参数检验。
3. 数据类型与设计
- 独立样本：t检验、Mann-Whitney U、ANOVA、Kruskal-Wallis。
- 配对样本：配对t检验、Wilcoxon符号秩检验、Friedman检验。
4. 研究目的
- 比较均值差异：t检验、ANOVA。
- 比较中位数差异：Mann-Whitney U、Kruskal-Wallis。
三、注意事项
- 在进行任何统计检验前，应先对数据进行描述性统计和正态性检验（如Shapiro-Wilk检验）。
- 若数据存在明显的偏态或离群值，建议使用非参数检验以提高结果的稳健性。
- 对于多组比较，若方差不齐，应采用Welch’s ANOVA或其他调整方法。
综上所述，计量资料的检验方法选择需要结合数据特征、研究设计和统计假设来综合判断。合理选择检验方法有助于提高统计结论的准确性和科学性。
