最新版本：V17.1.2

发布日期：2026.09.02

医学统计助手，是专为医学统计而设计的专业统计分析软件，简单易用。功能涵盖基础统计、卡方检验、t检验、z检验、比例检验、秩和检验、Cochran Q检验、游程检验、一致性检验、方差齐性检验、方差分析、回归分析、相关分析、诊断试验评价、生存分析、Meta分析、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、问卷分析、随机数生成、批量分析和统计图等二十一大类实用功能。

一、软件特点
     界面简洁直观，输入数据、选择方法、点击计算，三步完成分析，无需编程基础，没有大型统计软件的复杂操作。
     体积小，速度快，无广告，无插件，无后门，本地运行，激活后断网可用，不收集、不上传任何用户分析数据，隐私无忧。

三、主要功能

一、描述与基础统计

二、假设检验

三、方差 / 回归 / 相关

四、高级统计

五、统计图表（25 种图形）

条形图、折线图、箱线图、小提琴图、山脊图、饼图、环形图、散点图、热力图、棒棒糖图、蜂群图、带状图、马赛克图、直方图、Q-Q 图、P-P 图、ECDF 图、哑铃图、面积图、雷达图、凹凸图、瀑布图、矩形树图、坡度图、意大利面图。

一、软件介绍

医学统计助手是一款专为医学科研、公共卫生及临床研究打造的统计分析软件。以经典医学统计学理论为基石，计算结果经主流软件交叉验证，确保分析规范、结果可靠。

【专业全面】涵盖描述统计、假设检验、回归分析、生存分析等二十余类方法。支持t检验、卡方检验、秩和检验等假设检验；提供单因素、多因素、重复测量等方差分析；集成线性回归、Logistic回归、泊松回归等建模工具；包含Pearson、Spearman、Kendall等多种相关分析；支持Kaplan-Meier法、Cox回归等生存分析；具备聚类、判别、主成分、因子等多变量分析功能。

【问卷专属】独创问卷分析模块，支持单选、多选、数值、量表、排序等题型设置，实现数据概览、综合统计、交叉分析、分层汇总及信效度检验，一站式完成问卷数据处理。

【可视呈现】内置条形图、折线图、箱线图、小提琴图、饼图、散点图、热力图、正态分布图等统计图表，支持编辑美化，助力成果展示。

【便捷安全】界面简洁直观，输入数据、选择方法、点击计算，三步完成分析，无需编程基础。本地运行，断网可用，不收集、不上传任何用户数据，隐私无忧。

【持续服务】激活用户可免费升级至高版本，持续新增统计方法与功能优化。

二、功能模块整理

1. 基本统计功能（5项）

• 描述性统计量
• 缺失值处理
• 频数分布
• 正态分布检验
• 样本量估算

2. 卡方检验（6项）

• 四格表卡方检验
• 行×列表卡方检验
• 配对资料卡方检验（McNemar检验）
• 多分类配对资料卡方检验（Bowker检验）
• Fisher精确检验
• 卡方P值计算

3. t检验（6项）

• 独立样本t检验（汇总数据/原始数据）
• 配对样本t检验
• 单样本t检验（汇总数据/原始数据）
• t检验P值计算

4. Z检验（6项）

• 独立样本Z检验（汇总数据/原始数据）
• 配对样本Z检验
• 单样本Z检验（汇总数据/原始数据）
• Z检验P值计算

5. 比例检验（5项）

• 独立样本比例检验（汇总数据/原始数据）
• 配对样本比例检验
• 单样本比例检验（汇总数据/原始数据）

6. 秩和检验（6项）

• 配对样本秩和检验
• 单样本秩和检验
• 两独立样本秩和检验
• 等级资料秩和检验
• Kruskal-Wallis H检验
• Friedman M检验

7. 其他检验（2项）

• 科克伦Q检验
• 游程检验（二分类/数值型）

8. 一致性检验（3项）

• Kappa系数
• Kendall协调系数
• ICC组内相关系数

9. 离散分布（2项）

• 二项分布
• Poisson分布

10. 随机数生成（1项）

11. 方差齐性检验（5项）

• F检验
• Levene检验
• Brown-Forsythe检验
• Bartlett检验
• Fligner-Killeen检验

12. 方差分析（6项）

• 完全随机设计方差分析
• 简易计算方差分析
• 随机区组设计方差分析
• 重复测量设计方差分析
• 多因素方差分析
• 协方差分析

13. 回归分析（5项）

• 线性回归
• 逐步回归
• 二元Logistic回归
• Poisson回归
• 负二项回归

14. 相关分析（4项）

• Pearson相关
• Spearman相关
• Kendall相关
• 偏相关

15. 生存分析（4项）

• Kaplan-Meier法
• 寿命表法
• 生存率比较
• Cox回归

16. 聚类分析（3项）

• 样本聚类
• 变量聚类
• K均值聚类

17. 判别分析（2项）

• LDA（线性判别分析）
• QDA（二次判别分析）

18. 主成分分析（1项）

19. 因子分析（2项）

• 主成分法因子分析
• 主轴因子法因子分析

20. 问卷分析（6项）

• 题型设置
• 数据概览
• 综合分析
• 交叉表分析
• 分层交叉分析
• 量表信效度分析

21. 统计图（8类）

• 条形图/柱状图
• 折线图
• 箱线图
• 小提琴图
• 饼图
• 散点图
• 热力图
• 正态分布图（密度直方图、频数直方图、频率直方图、Q-Q图、P-P图）

22. 工具

• 计算器
• 随机数生成
• 临界值查表

三、软件评价

✅ 优势

1. 功能全面

• 涵盖22个主功能模块，120+个明细功能
• 从基础统计到高级多变量分析一应俱全
• 特别适合医学科研、公共卫生、临床研究等领域

1. 帮助文档完善

• 每个功能都有详细的操作步骤
• 包含方法说明、术语解释、应用条件
• 提供结果解释和注意事项
• 有实际应用场景说明

1. 数据输入灵活

• 支持汇总数据和原始数据两种输入方式
• 支持多种数据格式（Excel、CSV等）
• 问卷分析支持单选题、多选题、数值题、量表题、排序题

1. 可视化丰富

• 提供8大类统计图
• 支持图表编辑和导出
• 正态分布图提供5种子类型

1. 统计方法严谨

• 提供多种检验方法供选择（如方差齐性检验有5种方法）
• 包含事后比较、多重比较校正
• 提供效应量指标

⚠️ 局限性

1. 版本限制

• 部分功能显示"未激活版"
• 可能存在功能或次数限制

1. 学习曲线

• 功能众多，初学者可能需要时间熟悉
• 部分高级统计方法需要专业知识

1. 数据要求

• 某些分析对样本量有要求
• 需要满足特定的统计假设

📊 适用人群

• 临床医生、护士、药师等医疗专业人员
• 医学科研人员、研究生
• 公共卫生、流行病学研究人员
• 医药企业研发人员
• 医学院校师生

🎯 总体评价

医学统计助手 V16.1 是一款功能全面、专业性强的医学统计软件，特别适合医学科研领域使用。其优势在于：

1. 功能覆盖全面：从基础描述统计到高级多变量分析，基本满足医学研究的各种统计需求
2. 操作相对简便：提供详细帮助文档，降低使用门槛
3. 结果输出规范：包含统计表格和可视化图表，便于论文撰写
4. 方法选择多样：同一分析目的提供多种方法选择

建议：

• 初学者建议从基础统计功能开始学习
• 使用前应了解各统计方法的应用条件
• 复杂分析建议咨询专业统计人员
• 注意样本量要求和数据质量

综合评分：★★★★☆（4.5/5）

这是一款值得推荐的医学统计软件，特别适合医学科研工作者使用。

      卡方检验应用于两个率或两个构成比比较；多个率或多个构成比比较以及分类资料的相关分析等。 分类为独立样本卡方检验和配对样本卡方检验，独立样本卡方检验包括四格表卡方检验和行乘列卡方检验， 配对样本卡方检验分为四格表形式的配对资料卡方检验和R×R列联表卡方检验。
一、四格表卡方检验
四格表卡方检验是卡方检验中最常使用的方法。四格表即2×2列联表，表内有ａ、ｂ、ｃ、ｄ４个基本数据，其余数据均由此４个数据推算出来的，故称为四格表资料。如下表。

1．基本公式

A表示实际频数，T表示理论频数。

计算过程：

 𝑇_𝑅𝐶 表示第R行第C列的理论(期望)频数，𝑛_𝑅 表示第R行合计， 𝑛_𝐶 表示第C列合计，n表示总合计。例如第一个单元格，为第1行第1列，实际频数a，理论频数，同理，，。

代入基本公式

自由度df=(行数-1)(列数-1)=(2-1)(2-1)=1

2．专用公式

N≥40 且最小理论频数T≥5

3．连续性矫正公式

N≥40 且最小理论频数1≤T＜5

4．n<40或最小理论频数T<1用Fisher精确检验，又叫确切概率检验

      在计算小样本的P值时，不能根据卡方检验公式计算，可以使用Fisher精确检验直接计算出P值，Fihser精确检验只适用于计算小样本计数资料。

二、行乘列R×C格式卡方检验公式
      行乘列卡方检验时，要求不能有20%以上的单元格理论频数小于5，或者不能有任意一个单元格理论频数小于1，否则容易出现偏差。

1．计算行乘列卡方检验可以使用基本公式

因该式需要计算大量理论频数 𝑇_𝑅𝐶 较为繁琐，所以一般使用专用公式计算行乘列卡方检验。

2．专用公式

自由度df=(行数-1)(列数-1)

三、配对资料卡方检验公式
      配对资料也可以分为定量资料和定性资料，在定量资料中，如果数据符合正态分布的话，一般使用配对t检验，如果不符合正态分布， 一般使用Wilcoxon符号秩和检验。在定性资料中，又可以分为配对四格表资料和RxR列联表资料，配对四格表资料一般应用McNemar卡方检验， RxR列联表资料一般应用McNemar-Bowker卡方检验。
配对四格表卡方检验公式：
1．b+c≥40

2．b+c<40

连续矫正公式

自由度df=1

四、配对资料R×R列联表卡方检验公式

      配对设计R×R的列联表资料（R>2）使用McNemar-Bowker检验(麦克尼马尔-鲍克检验)，当R=2时，等同于McNemar检验。 对于配对设计两分类资料， 经典的方法是使用四格表的配对检验，也称McNemar检验。而对于配对设计多分类资料，可以使用McNemar-Bowker检验。该检验由A.H.Bowkor在1948年提出。 Bowker检验也称平方表检验或对称检验，是McNemar检验的一般化及扩展。

自由度df=k(k-1)/2，如果有对称的两个单元格之和为0，则在公式中排除，自由度也相应的要减少。

五、卡方检验p值计算公式

卡方检验P值就是卡方分布的分布函数值，计算公式为：

公式中分子为不完全伽马函数，分母为伽马函数。
分母中伽马函数需要使用斯特林公式来近似求伽马函数：

分子中不完全伽马函数计算公式：

其中M函数是合连几何函数，计算公式：

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使用软件计算卡方检验

      《医学统计助手》主要功能：基本统计、卡方检验、t检验、z检验、秩和检验、游程检验、方差齐性检验、方差分析、回归分析、相关分析、生存分析、聚类分析、离散分布、样本量估算、随机数和统计图等功能。

医学统计助手(www.statsas.com)

配对设计R*R的列联表资料（R>2）使用Bowker检验，当R=2时，等同于McNemar检验。 对于配对设计两分类资料，经典的方法是使用四格表的配对检验，也称McNemar检验。而对于配对设计多分类资料，可以使用Bowkor检验。该检验由A.H.Bowkor在1948年提出。Bowker检验也称平方表检验或对称检验，是McNemar检验的一般化及扩展。

一、Bowkor检验计算公式

自由度df=k(k-1)/2，如果有对称的两个单元格之和为0，则在公式中排除，自由度也相应的要减少。

二、医学应用实例

为了比较试剂A与试剂B在糖尿病检测中的有效性，我们招募了100名患者，并对他们使用试剂A和试剂B进行了糖尿病检测。这些检测结果被分为三类：阴性（未患病）、阳性（轻度患病）和重度阳性（重度患病）。以下是收集到的3x3数据表：

这个表格中的数据反映了试剂A和试剂B在不同患者群体中的表现。行表示试剂A的结果，列表示试剂B的结果。代入公式计算出卡方值等于1.67，因为有对称两个单元格之和等于0，所以自由度=(3*(3-1)/2)-1=2，查卡方界值表得P>0.05，表明两种试剂没有显著性差异。

三、使用软件计算配对列联表资料卡方检验

使用spss可以计算配对列联表资料卡方检验，但操作较为复杂，建议使用医学统计助手进行计算。

医学统计助手(www.statsas.com)

配对资料也可以分为定量资料和定性资料，在定量资料中，如果数据符合正态分布的话，一般使用配对t检验，如果不符合正态分布，一般使用Wilcoxon符号秩和检验。在定性资料中，又可以分为配对2x2四格表资料和RxR列联表资料，配对2x2四格表资料一般应用McNemar卡方检验，RxR列联表资料一般应用Bowker卡方检验。

配对四格表资料卡方检验（McNemar检验）用于评估两种治疗方法在治疗某种疾病上的效果差异。

一、计算公式

1．b+c≥40

2．b+c<40，连续矫正公式

二、医学应用实例

某医院随机选择200例高血压患者，所有患者均符合相关的入组标准，并且被随机分配到A组（接受A药物治疗）或B组（接受B药物治疗）。每名患者在治疗前和治疗后的血压数据均被记录。

将两种治疗方法的效果分为“有效”和“无效”两类，定义治疗后血压恢复到正常范围为“有效”，未恢复为“无效”。记录每名患者在两种治疗中的表现，生成四格表，用于后续统计分析。

临床试验中获得如下配对数据：

• 100名患者在A药物治疗下有效，B药物治疗下无效。

• 30名患者在B药物治疗下有效，A药物治疗下无效。

• 50名患者在两种治疗方法下均有效。

• 20名患者在两种治疗方法下均无效。

据此构建四格表如下：

b+c=100+30=130大于40，代入公式得卡方值等于37.69，查卡方界值表得P<0.01。因此，可以认为A药物和B药物的治疗效果存在显著差异。从结果可以看出，A药物的治疗效果明显优于B药物，这可能与两种药物的作用机制或药物代谢特性有关。在此研究中，McNemar检验有效地揭示了两种治疗方法的疗效差异，是一种非常适合配对资料的统计工具。该方法可广泛应用于其他类似医学对比研究中。

三、使用软件计算配对四格表资料卡方检验

使用spss可以计算配对四格表资料卡方检验，但操作较为复杂，建议使用医学统计助手进行计算。

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卡方检验（Chi-square test）是一种广泛用于分析分类数据之间关联性的统计检验方法。在医学领域，卡方检验经常用于分析不同治疗方法、疾病的发病情况与各种风险因素之间的关系。卡方检验分为多种类型，其中行乘列卡方检验是处理更复杂数据结构的有效方法。

一、行乘列卡方检验的特点

行乘列卡方检验是卡方检验的扩展形式，它主要用于分析两组以上变量之间的关系，适用于表格数据中行与列之间可能的相互作用。它的显著特点是能够处理更复杂的表格数据结构，而不仅仅局限于简单的2x2分类表。通过行乘列卡方检验，可以探讨不同类别之间的相互关系，并确定变量之间的依赖性。

二、行乘列格式卡方检验公式
1、卡方检验基本公式

2、行乘列卡方检验专用公式

行乘列卡方检验时，要求不能有20%以上的单元格理论频数小于5，或者不能有任意一个单元格理论频数小于1，否则容易出现偏差。

自由度df=(行数-1)(列数-1)

三、医学应用实例

在一个关于肿瘤治疗效果的临床研究中，研究人员评估了三种不同化疗方案对肺癌患者的治疗效果。根据患者的反应，将疗效分为“显著改善”、“无显著变化”和“恶化”。研究希望通过行乘列卡方检验，评估不同化疗方案对肺癌患者的疗效是否存在显著差异。

本研究共纳入了300名患者，分别采用了化疗方案A、化疗方案B和化疗方案C，治疗结果如下：

假设检验：

原假设（H0）：三种化疗方案在治疗效果上没有显著差异。

备择假设（H1）：三种化疗方案在治疗效果上存在显著差异。

依次计算期望值，得出下表：

没有单元格理论频数小于5，也没有任意一个单元格理论频数小于1，所以可以使用行乘列专用公式计算，也可以使用卡方检验基本公式计算。将表中数据代入行乘列专用公式，得卡方值等于18.33，自由度=(3-1)*(3-1)=4，查卡方界值表得P<0.01，因此拒绝原假设，认为不同化疗方案在治疗效果上存在显著差异。

四、使用软件计算行乘列卡方检验

使用spss可以计算行乘列格式卡方检验，但操作较为复杂，建议使用医学统计助手进行计算。

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卡方检验（Chi-Square Test）是一种用于检验观察数据与理论预期之间差异是否显著的统计方法。在医学研究中，卡方检验特别适用于分析分类数据，例如疾病的发病率、治疗效果以及不同因素之间的关系。

一、卡方检验的原理

卡方检验用于判断观察到的频数与预期频数之间的差异是否显著。其基本假设是：观察到的分布与预期分布无显著差异，即变量之间没有关联。卡方统计量的基本公式为：

自由度df=(行数-1)(列数-1)

二、四格表（2x2表）的结构

四格表卡方检验基于一个二维表格，也称为四格表。表格中的行和列分别代表两个分类变量。例如，行可以代表男性和女性，列可以代表吸烟和不吸烟。表格中的每个单元格代表两个变量的交叉部分，例如男性吸烟者的数量。四格表卡方检验的目的是确定这些变量之间是否存在关联，如果存在关联，则表示两个变量之间有统计学上的显著性关系。

四格表，也称为2x2表，是卡方检验中最常用的数据格式。其结构如下：

• 事件A 和 事件B 是两个分类变量。

• a, b, c, d 是不同组合的观察频数。

• N 是总样本量。

三、四格表专用公式

1．专用公式 N≥40 且T≥5

2．连续性矫正公式 N≥40 且1≤T＜5

四、医学应用实例

以下是一个关于吸烟与患肺癌的关系实例，展示了如何使用四格表卡方检验进行分析。研究对象是来自某地的300名吸烟者和500名非吸烟者。将它们整理成了一个四格表。表格如下所示：

通过观察这个四格表，我们可以看到在吸烟患癌率比不吸烟患癌率高，但是这种观察不能证明吸烟与肺癌之间存在显著的关联。因此，需要使用四格表卡方检验来确定这种关联。

首先，需要计算每个单元格的期望值，即在假设吸烟与肺癌无关的情况下，每个单元格的预期人数。期望值计算公式为：期望值 = 行合计数 x 列合计数 / 样本总数。根据这个公式，计算得到期望值如下所示：

符合N≥40 且T≥5，其中N为总样本量，T为最小期望值。可以使用四格表专用公式计算。

a=80，b=220，c=50，d=450，代入公式得卡方值等于38.27，自由度=(2-1)*(2-1)=1，查卡方界值表，P<0.01，这意味着，吸烟与肺癌之间存在显著的关联，也可以说吸烟与不吸烟存在显著性差异。具体来说，吸烟者的肺癌风险比非吸烟者高。这个结果表明，吸烟是肺癌的一个危险因素，可以用来指导肺癌的预防和治疗。

五、使用软件计算

可以使用SPSS计算卡方检验，但操作较为复杂，建议使用医学统计助手计算。

医学统计助手(www.statsas.com)

Cochran Q检验是一种非参数统计方法，用于比较三个或更多相关样本中的二分类变量（如成功/失败、通过/未通过等）的比例。Cochran Q检验是Friedman检验在二分类情况下的特殊情况，它主要应用于重复测量设计或随机区组设计。Cochran Q检验旨在检测在不同条件下，受试者的二分类响应是否存在显著差异。

假设对比三种不同的止痛药对慢性头痛患者缓解症状的效果。随机选择了20名诊断为慢性头痛的患者。为了比较三种止痛药的效果，将每个患者分配到三个阶段的治疗，每个阶段为2周，中间有一个为期2周的洗脱期。三种止痛药包括：止痛药A、止痛药B、止痛药C。在每个阶段结束时，记录患者的头痛症状是否得到有效缓解(成功或失败)。1表示成功，0表示失败。表格中是收集到的数据。

为了确定三种止痛药的疗效有无显著性差异，可以使用Cochran Q检验计算Q值和P值。如果P值小于预先设定的显著性水平(例如0.05)，就可以拒绝H0(所有止痛药的疗效相同)，并得出结论：至少有一种止痛药的疗效与其他止痛药不同。

医学统计助手(www.statsas.com)

通过Cochran Q检验，发现止痛药存在显著差异（Q = 8，df = 2，p < 0.05）。进一步的多重比较分析显示，止痛药C的有效率（80%）显著高于止痛药A和止痛药B。

卡方检验（chi-squared test）是用于比较观察数据和期望数据之间的差异是否显著的一种统计方法。在进行卡方检验时，需要计算卡方统计量和p值，并将这些结果与显著性水平进行比较，来判断差异是否具有统计学意义。

卡方检验结果通常包括卡方统计量、自由度和显著性水平（P值）：

1. 卡方统计量：卡方统计量（chi-square statistic）是用于衡量观察数据和期望数据之间差异的量。卡方统计量的计算方式为，将每个观察值与对应的期望值之间的差异平方后除以期望值，然后将这些值加总。卡方统计量越大，表示观察数据与期望数据之间的差异越大。在进行卡方检验时，一般会计算卡方统计量，并将其与自由度一起用于查找卡方分布表以获取p值。
2. 自由度：自由度（degrees of freedom）指的是进行卡方检验时可以自由变化的参数个数。在卡方检验中，自由度的计算方法为，自由度 = (行数 - 1) x (列数 - 1)。例如，如果进行2x2的卡方检验，则自由度为1。
3. p值：p值（p-value）是用于判断差异是否具有统计学意义的重要指标。一般来说，P 值小于预先设定的显著性水平（如 0.05 或 0.01），则认为观察到的差异是显著的，拒绝零假设，认为观察数据和期望数据之间的差异具有统计学意义。反之，如果 P 值大于显著性水平，无法拒绝零假设，即观察到的差异可能是偶然产生的，认为观察数据和期望数据之间的差异不具有统计学意义。

以医学统计助手（www.statsas.com）为例

卡方检验需要注意以下几点：

1. 只适用于分类数据，不适用于连续数据。对于连续数据，可以考虑使用其他统计方法，如 t 检验、方差分析 或相关分析等。
2. 不能提供关系的方向和强度。卡方检验只能判断变量之间是否存在关系，但不能提供关系的具体信息。要了解关系的方向和强度，可以使用其他统计方法，如列联表中的 Cramer's V、Phi 系数或相关分析等。
3. 对期望频数的要求。卡方检验的有效性依赖于期望频数的大小。一般来说，期望频数应至少为 5。如果部分单元格的期望频数过小，可以尝试合并类别或使用 Fisher 确切检验等其他方法。

卡方检验是一种常用的非参数统计方法，适用于分析分类数据。通过计算卡方统计量、自由度和 P 值，使用卡方检验方法可以判断分类变量之间是否存在显著关系。但卡方检验也有一定的局限性，需要结合实际问题和数据特点来选择合适的统计方法。

正态分布，又称高斯分布，是自然界和社会科学中最常见的概率分布之一。许多统计方法和理论都依赖于数据的正态性假设，因此检验数据是否符合正态分布具有重要的意义。正态性检验是统计学中非常重要的一种检验方法，它用于检测数据是否符合正态分布。矩法正态性检验是一种常用的正态性检验方法。
一、矩法正态性检验原理
矩法正态性检验是利用数学上的矩原理来检验偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）。偏度反映了分布的不对称程度和方向，用偏度系数衡量，样本偏度系数用g1表示，总体偏度系数用γ1表示。峰度反映了与正态曲线相比的冒尖程度和扁平程度，用峰度系数衡量，样本峰度系数用g2表示，总体峰度系数用γ2表示。理论上，总体偏度系数γ1=0为对称，γ1>0为正偏态，γ1<0为负偏态；总体峰度系数γ2=0为正态峰，γ2>0为尖峭峰，γ2<0为平阔峰。只有同时满足对称和正态峰两个条件时，才能认为资料服从正态分布。

偏度系数：描述数据分布不对称的方向及其程度，如图

当偏度系数≈0时，可认为分布是对称的，服从正态分布；

当偏度系数>0时，分布为右偏，即拖尾在右边，峰尖在左边，也称为正偏态；

当偏度系数<0时，分布为左偏，即拖尾在左边，峰尖在右边，也称为负偏态；

峰度系数：描述数据分布形态的陡缓程度，如图：

正态分布峰度=3，大多数软件，例如SPSS,Medcalc，医学统计助手等为了比较方便，所用峰度系数为减去3的算法。

当峰度系数≈0时，可认为分布的峰态合适，服从正态分布（不胖不瘦）；

当峰度系数>0时，分布的峰态陡峭（高尖）；

当峰度系数<0时，分布的峰态平缓（矮胖）；

二、计算公式

偏度系数

峰度系数

其中k 4 是四阶累积量的唯一对称无偏估计，k 2是二阶累积量的无偏估计（等同于样本方差），m 4是样本四阶平均距，m 2是样本二阶平均距。

三、软件计算，以医学统计助手（www.statsas.com）为例

四、在医学统计中的应用
在医学统计中，矩法正态性检验在很多场景中都发挥着重要作用。例如：

1. 临床试验数据分析：在临床试验中，分析不同治疗方法对患者疾病的影响，如药物疗效、生存期、病例严重程度等。在进行数据分析前，需要先检验数据是否符合正态分布，以确定是否可以使用基于正态分布的参数统计方法（如t检验、方差分析等）。
2. 生物标志物研究：在生物标志物的研究中，比较不同组别间生物标志物水平的差异。在进行比较前，可以使用矩法正态性检验来检验生物标志物水平的数据分布是否为正态分布，从而选择合适的统计方法。
3. 诊断试验评估：在评估诊断试验的准确性时，可能需要比较不同诊断方法的敏感性、特异性等指标。通过矩法正态性检验可以判断这些指标的数据分布是否符合正态分布，以便选择合适的统计方法进行分析。
4. 疾病流行病学研究：在疾病流行病学研究中需要分析疾病发生率、死亡率等指标与环境、遗传等因素之间的关系。在建立相关模型前可以使用矩法正态性检验来检查这些指标的数据分布，以便采用合适的统计方法。

五、局限性与其他正态性检验方法
尽管矩法正态性检验具有计算简便、直观的优点，但在样本量较小或数据分布具有较大偏离正态分布的情况下，检验结果可能受到较大影响。因此，在实际应用中还可以结合其他正态性检验方法，如Kolmogorov-Smirnov检验、Shapiro-Wilk检验等，以获得更为准确的检验结果。