统计学方法在文章的翻译中，虽然内容不是很多，而且由于每个文章都大同小异，经常会被忽视掉，但是，这一部分其实总括了文章所用到的统计分析方法，而且在图注部分也是对图片的进一步阐释，对于读者能不能一目了然我们的图片以及整个实验的思路，有着不可忽视的作用。
而且，对于那些千篇一律的英文表达，表示实在是有点审美疲劳了~因此，我们今天就来看看有哪些新鲜的统计学方法的翻译表达吧~
首先我们要简单回顾下统计分析的专业知识，以下2张思维导图可以给大家很好的记忆它的知识点，看完再进入正题！
一、T检验
t检验，亦称student t检验（Student's t test），其中包括配对t检验(paired t test )和非配对t检验（独立样本t检验(unpaired t test )），主要用于样本含量较小（例如n < 30），总体标准差σ未知的正态分布；用于检验两个总体的均值差异是否显著。
t检验的前提：
① 来自正态分布总体；
② 随机样本 ；
③ 均数比较时，要求两样本总体方差相等，即具有方差齐性)
1、正态配对t检验
配对t检验：适用于配对设计计量资料均数的比较。
包含同源配对（同一受试对象或同一标本的2个部分，如癌组织和癌旁组织配对分析、受试对象治疗前后的指标差异等）和异源配对（将2个同质受试对象配对，分别接受两种处理，如把同窝、同性别和体重相近的动物配成对）
翻译案例如下：
2、正态非配对t检验
非配对t检验（独立样本t检验）：适用于完全随机设计的两样本均数的比较。
翻译案例如下：
所谓双侧和单侧之别，是以做检验时拒绝域在数据分布的两侧还是单侧来区分的，若是双侧检验，代表研究者不确定数据均值是高于检验值还是低于检验值，比如你的数据，如果你不清楚后测数据是否高于前测数据，就想知道前后测的均值是否不同，那就用双侧检验；
如果你仅仅想知道后测是不是高于前测，或者仅仅想知道前测是不是低于后测，那可以用单侧检验，因为此时你只关心某一侧的拒绝域，对另一侧不感兴趣。
如果不符合这一检验前提，那两组分析该怎么检验呢？
最广泛的两独立样本秩和检验方法——Mann–Whitney t-test
3、非正态检验
翻译案例如下：
二、单因素方差分析
单因素方差分析（one-way ANOVA）：对多个（两个以上）处理平均数进行假设检验的方法，而单因素是指该实验中只有一个实验因素。
One-Way ANOVA：务必进行Post Hoc检验，也称事后分析，或称为两两比较分析。
Post Hoc检验包含：Tukey's（最常用，需要样本数目相同） 、Bonferroni（样本数目相同，比较次数不多时效果好）、S-N-K (Student-Newman-Keuls)、Dunnett等
单因素方差分析的前提：
①各样本是相互独立的随机样本
② 各样本均来自正态分布总体
③ 各样本的总体方差相等，即具有方差齐性
④在不满足正态性时可以用非参数检验
翻译案例如下：
三、重复测量方差分析
重复测量方差分析（repeated measurement ANOVA）：每个受试对象在不同时间点进行了重复测量，同样需进行Post Hoc检验，也称事后分析，或称为两两比较分析（与单因素方差分析类似）
Post Hoc检验包含：Tukey's（最常用，需要样本数目相同） 、Bonferroni（比较次数不多时效果好）、S-N-K (Student-Newman-Keuls)、Dunnett等。
重复测量方差分析前提：
① 各处理水平的个体间是相互独立的随机样本（样本内不独立），符合正态分布，满足方差齐；
② 各方差点的协方差阵满足球形性特征；
翻译案例如下：
四、双因素方差分析
双因素方差分析（two-way ANOVA ）：是指用于分析两因素实验资料的方差分析，同样需进行Post Hoc检验，也称事后分析，或称为两两比较分析（与单因素方差分析类似）
Post Hoc检验包含：Tukey's（最常用，需要样本数目相同） 、Bonferroni（比较次数不多时效果好）、S-N-K (Student-Newman-Keuls)、Dunnett等。
其中满足6项假设：
① 因变量是连续变量；
② 存在两个自变量，且都是分类变量；
③ 具有相互独立的观测值；
④ 任一分类中不存在显著异常值；
⑤ 任一分类中残差近似正态分布；
⑥ 任一分类都具有等方差性。
翻译案例如下：
五、归纳总结
注意：
① 采用GraphPad Prism用于统计分析。
② 计量数据采用Mean±SD表示，服从正态分布及方差齐的两组资料比较，采用非配对t检验， Bonferroni 进行事后检验。
③ 多组间数据比较采用one-way ANOVA，Tukey's进行事后检验。
④ 不同时间点的各组间数据比较，采用重复测量方差分析，事后检验采用Bonferroni。
⑤ 采用Pearson分析指标间的相关性。
⑥ 以P < 0.05表示差异有统计学意义。
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