作者：李侗桐；审稿：张耀文

单样本分析主要用于：（1）对变量进行描述；（2）对比样本与已知分布的差异。

单样本分析中仅包含一个变量的一组数据。举例来说，研究者拟分析50-60岁男性的血压情况。其中，血压是该研究中唯一的变量，50-60岁男性是唯一的分组，没有其他数据，这时就适合使用单样本分析。当然，单样本分析也常作为其他统计分析的基础出现在多数报告中，帮助研究者了解各变量的基本情况。单样本分析的示例如下：

单样本分析主要分描述分析和分布检验两类。

其中描述分析主要反映数据的集中趋势和离散程度。比如，研究50-60岁男性的血压情况时，需要了解血压的均值、中位数、标准差、偏度等描述性统计指标。

分布检验主要提示研究样本与已知或假设总体的关系，即研究样本是否服从正态分布、均匀分布、指数分布以及泊松分布等。

比如，研究50-60岁男性的血压时，研究者需要分析血压样本的分布情况，检验其是否满足正态分布。再比如，分析队列中每年因吸烟死于肺癌的人数时，需检验数据是否满足泊松分布。描述分析和分布检验的区别如下：

3.1 描述分析

① 连续变量

均值和标准差。许多检验方法都可以输出连续变量的集中趋势（如均值）、离散程度（如标准差）以及数据形状（如偏度）。

②分类变量

频数。SPSS也可以输出分类变量的集中趋势（如中位数）、离散程度（四分位间距）以及绝对频数（如频次）、相对频数（如百分比）和四分位数等。

3.2 分布检验

① 连续变量

Kolmogorov-Smirnov检验。该检验可用于判断数据是否服从正态分布、均匀分布、指数分布或泊松分布。

②有序分类变量或无序分类变量

卡方拟合优度检验。该检验适用于分析分类变量是否服从已知或假设分布。

③二分类变量

二项分布检验。该检验适用于分析二分类变量是否服从已知或假设分布，可用卡方拟合优度检验代替。

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