在分组为4，对连续变量和分类变量，统计量的符号通常有哪些？

当分组为4时，对连续变量和分类变量的统计量符号通常使用如下：

一、连续变量（Continuous Variables）：

一般连续变量在多组（例如4组）的统计中，常用符号有：

• $\bar{x}_i$ 或 $M_i$：第 $i$ 组的均值或中位数（mean或median）。
• $s_i$ 或 $SD_i$：第 $i$ 组的标准差（standard deviation）。
• $SE_i$：第 $i$ 组的标准误（standard error）。
• $n_i$：第 $i$ 组的样本量（sample size）。
• $F$：多组间方差分析的检验统计量（如ANOVA分析时的F值）。
• $p$：方差分析或多重比较的显著性水平。

例如，当分4组统计连续变量时，可能的表示为：

组别	样本量	均值	标准差	标准误
A	$n_1$	$\bar{x}_1$	$s_1$	$SE_1$
B	$n_2$	$\bar{x}_2$	$s_2$	$SE_2$
C	$n_3$	$\bar{x}_3$	$s_3$	$SE_3$
D	$n_4$	$\bar{x}_4$	$s_4$	$SE_4$

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二、分类变量（Categorical Variables）：

对分类变量，在多组（例如4组）统计中常用符号为：

• $n_i$：第 $i$ 组的样本量。
• $f_i$：第 $i$ 组中特定分类变量的频数（frequency）。
• $p_i$ 或 $\%_i$：第 $i$ 组中特定分类变量的百分比（percentage或proportion）。
• $\chi^2$：卡方检验的检验统计量（Chi-square）。
• $p$：分类变量的显著性水平。

例如，当4组统计分类变量时，可能的表示：

组别	样本量	阳性数	阳性率（%）
A	$n_1$	$f_1$	$p_1$
B	$n_2$	$f_2$	$p_2$
C	$n_3$	$f_3$	$p_3$
D	$n_4$	$f_4$	$p_4$

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三、统计检验常用符号：

无论连续还是分类变量，当比较4个组别时，统计检验的常用符号包括：

• $F$：连续变量的方差分析（ANOVA）统计量。
• $\chi^2$：分类变量的卡方检验统计量。
• $p$：检验的显著性水平。

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综上，对于分组为4的情况，上述符号能清晰地描述和区分连续变量和分类变量的统计结果。

这些统计方法对应的统计量及其符号通常如下：

一、方差分析（ANOVA，参数检验）：

• 统计量：F值
• 符号：$F$

例如：

$$F = \frac{\text{组间方差（MSB）}}{\text{组内方差（MSW）}}$$

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二、非参数检验（Nonparametric Tests）：

常见的非参数检验有两种：

1. 秩和检验（如Mann-Whitney U检验或Wilcoxon秩和检验）：
   • 统计量符号：
   • 曼-惠特尼U检验：$U$
   • Wilcoxon秩和检验：常用$W$或$Z$统计量（Z为近似正态分布的标准化检验值）
   例如：
   • 曼-惠特尼U：$U$值
   • Wilcoxon检验：$W$、$Z$值
2. Kruskal-Wallis检验（多个独立样本）：
   • 统计量：H值
   • 符号：$H$

例如：

$$H = \frac{12}{N(N+1)}\sum \frac{R_i^2}{n_i} - 3(N+1)$$

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三、卡方检验（χ²检验，分类变量）：

• 统计量：卡方值（χ²）
• 符号：$\chi^2$

公式示例：

$$\chi^2 = \sum{\frac{(O-E)^2}{E}}$$

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四、Fisher精确检验（分类变量）：

• Fisher精确检验本质上不产生专用的统计量符号，它直接基于超几何分布计算概率，输出的通常只有p值。因此，Fisher精确检验一般不会单独列出统计量符号。

通常表达：

• Fisher精确检验，直接给出P值，例如：Fisher exact test, $p=0.023$。

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综上总结：

检验方法	常见统计量	统计量符号
方差分析（ANOVA）	F值	$F$
非参数检验（秩和）	U值、W值、Z值	$U$, $W$, 或 $Z$
非参数检验（Kruskal-Wallis）	H值	$H$
卡方检验（Chi-square）	卡方值	$\chi^2$
Fisher精确检验	无特定统计量	无，直接报告p值

以上内容可帮助准确选择和报告相应检验统计量的符号。