发布时间：
论文数据方法有多选题研究、聚类分析和权重研究三种。
1、多选题研究：多选题分析可分为四种类型包括：多选题、单选-多选、多选-单选、多选-多选。
2、聚类分析：聚类分析以多个研究标题作为基准，对样本对象进行分类。如果是按样本聚类，则使用SPSSAU的进阶方法模块中的“聚类”功能，系统会自动识别出应该使用K-means聚类算法还是K-prototype聚类算法。
3、权重研究：权重研究是用于分析各因素或指标在综合体系中的重要程度，最终构建出权重体系。权重研究有多种方法包括：因子分析、熵值法、AHP层次分析法、TOPSIS、模糊综合评价、灰色关联等。
拓展资料：
一、回归分析
在实际问题中，经常会遇到需要同时考虑几个变量的情况，比如人的身高与体重，血压与年龄的关系，他们之间的关系错综复杂无法精确研究，以致于他们的关系无法用函数形式表达出来。为研究这类变量的关系，就需要通过大量实验观测获得数据，用统计方法去寻找他们之间的关系，这种关系反映了变量间的统计规律。而统计方法之一就是回归分析。
最简单的就是一元线性回归，只考虑一个因变量y和一个自变量x之间的关系。例如，我们想研究人的身高与体重的关系，需要搜集大量不同人的身高和体重数据，然后建立一个一元线性模型。接下来，需要对未知的参数进行估计，这里可以采用最小二乘法。最后，要对回归方程进行显著性检验，来验证y是否随着x线性变化。这里，我们通常采用t检验。
二、方差分析
在实际工作中，影响一件事的因素有很多，人们希望通过实验来观察各种因素对实验结果的影响。方差分析是研究一种或多种因素的变化对实验结果的观测值是否有显著影响，从而找出较优的实验条件或生产条件的一种数理统计方法。
人们在实验中所观察到的数量指标称为观测值，影响观测值的条件称为因素，因素的不同状态称为水平，一个因素可能有多种水平。
在一项实验中，可以得到一系列不同的观测值，有的是处理方式不同或条件不同引起的，称为因素效应。有的是误差引起的，称做实验误差。方差分析的主要工作是将测量数据的总变异按照变异原因的不同分解为因素效应和试验误差，并对其作出数量分析，比较各种原因在总变异中所占的重要程度，作为统计推断的依据。
例如，我们有四种不同配方下生产的元件，想判断他们的使用寿命有无显著差异。在这里，配方是影响元件使用寿命的因素，四种不同的配方成为四种水平。可以利用方差分析来判断。
三、判别分析
判别分析是用来进行分类的统计方法。我来举一个判别分析的例子，想要对一个人是否有心脏病进行判断，可以取一批没有心脏病的病人，测其一些指标的数据，然后再取一批有心脏病的病人，测量其同样指标的数据，利用这些数据建立一个判别函数，并求出相应的临界值。
这时候，对于需要判别的病人，还是测量相同指标的数据，将其带入判别函数，求得判别得分和临界值，即可判别此人是否属于有心脏病的群体。
四、聚类分析
聚类分析同样是用于分类的统计方法，它可以用来对样品进行分类，也可以用来对变量进行分类。我们常用的是系统聚类法。首先，将n个样品看成n类，然后将距离最近的两类合并成一个新类，我们得到n-1类，再找出最接近的两类加以合并变成n-2类，如此下去，最后所有的样品均在一类，将上述过程画成一张图。在图中可以看出分成几类时候每类各有什么样品。
比如，对中国31个省份的经济发展情况进行分类，可以通过收集各地区的经济指标，例如GDP，人均收入，物价水平等等，并进行聚类分析，就能够得到不同类别数量下是如何分类的。
五、主成分分析
主成分分析是对数据做降维处理的统计分析方法，它能够从数据中提取某些公共部分，然后对这些公共部分进行分析和处理。
在用统计分析方法研究多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。
主成分分析是对于原先提出的所有变量，将重复的变量（关系紧密的变量）删去多余，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。
最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的，故称F1为第一主成分。
如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现在F2中，用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0，则称F2为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四，……，第P个主成分。
六、因子分析
因子分析是主成分分析的推广和发展，它也是多元统计分析中降维的一种方法。因子分析将多个变量综合为少数几个因子，以再现原始变量与因子之间的相关关系。
在主成分分析中，每个原始变量在主成分中都占有一定的分量，这些分量（载荷）之间的大小分布没有清晰的分界线，这就造成无法明确表述哪个主成分代表哪些原始变量，也就是说提取出来的主成分无法清晰的解释其代表的含义。
因子分析解决主成分分析解释障碍的方法是通过因子轴旋转。因子轴旋转可以使原始变量在公因子（主成分）上的载荷重新分布，从而使原始变量在公因子上的载荷两级分化，这样公因子（主成分）就能够用哪些载荷大的原始变量来解释。以上过程就解决了主成分分析的现实含义解释障碍。
例如，为了了解学生的学习能力，观测了许多学生数学，语文，英语，物理，化学，生物，政治，历史，地理九个科目的成绩。为了解决这个问题，可以建立一个因子模型，用几个互不相关的公共因子来代表原始变量。我们还可以根据公共因子在原始变量上的载荷，给公共因子命名。
例如，一个公共因子在英语，政治，历史变量上的载荷较大，由于这些课程需要记忆的内容很多，我们可以将它命名为记忆因子。以此类推，我们可以得到几个能评价学生学习能力的因子，假设有记忆因子，数学推导因子，计算能力因子等。
接下来，可以计算每个学生的各个公共因子得分，并且根据每个公共因子的方差贡献率，计算出因子总得分。通过因子分析，能够对学生各方面的学习能力有一个直观的认识。
七、典型相关分析
典型相关分析同样是用于数据降维处理，它用来研究两组变量之间的关系。它分别对两组变量提取主成分。从同一组内部提取的主成分之间互不相关。用从两组之间分别提取的主成分的相关性来描述两组变量整体的线性相关关系。
医学检验研究的是人体复杂的各种生理和病理指标，更必须加强与临床相关科室的密合作才能得到成功。在建立合作关系时要注意解决的问题是；(1)选准临床迫切需要解决的课题，做好设计和规埘；(2)选好合作对象；(3)共同完善风险同负、利益共享的双赢机制。本刊期待着在新一届编委会的领导下，能有更多的紧密结合临床实际的优秀论文奉献给广大读者!
论文常用数据分析方法
论文常用数据分析方法，对好的论文分析研究方法应该从哪些方面展开，如何表达才能显得自己对该论文真的有所理解，应该看哪些书呢？下面我整理了论文常用数据分析方法，一起了解看看吧!
论文常用数据分析方法分类总结
1、 基本描述统计
频数分析是用于分析定类数据的选择频数和百分比分布。
描述分析用于描述定量数据的集中趋势、波动程度和分布形状。如要计算数据的平均值、中位数等，可使用描述分析。
分类汇总用于交叉研究，展示两个或更多变量的交叉信息，可将不同组别下的`数据进行汇总统计。
2、 信度分析
信度分析的方法主要有以下三种：Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。
Cronbach α信度系数法为最常使用的方法，即通过Cronbach α信度系数测量测验或量表的信度是否达标。
折半信度是将所有量表题项分为两半，计算两部分各自的信度以及相关系数，进而估计整个量表的信度的测量方法。可在信度分析中选择使用折半系数或是Cronbach α系数。
重测信度是指同一批样本，在不同时间点做了两次相同的问题，然后计算两次回答的相关系数，通过相关系数去研究信度水平。
3、 效度分析
效度有很多种，可分为四种类型：内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。具体区别如下表所示：
4、 差异关系研究
T检验可分析X为定类数据，Y为定量数据之间的关系情况，针对T检验，X只能为2个类别。
当组别多于2组，且数据类型为X为定类数据，Y为定量数据，可使用方差分析。
如果要分析定类数据和定类数据之间的关系情况，可使用交叉卡方分析。
如果研究定类数据与定量数据关系情况，且数据不正态或者方差不齐时，可使用非参数检验。
5、 影响关系研究
相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，可以分析包括是否有关系,以及关系紧密程度等。分析时可以不区分XY，但分析数据均要为定量数据。
回归分析通常指的是线性回归分析，一般可在相关分析后进行，用于研究影响关系情况，其中X通常为定量数据（也可以是定类数据，需要设置成哑变量），Y一定为定量数据。
回归分析通常分析Y只有一个，如果想研究多个自变量与多个因变量的影响关系情况，可选择路径分析。
缺失值的处理：缺失值是人群研究中不可避免的问题，其处理方式的差异可能在不同程度上引入偏倚，因此，详细报告数据清理过程中缺失值的处理方法有助于读者对潜在偏倚风险进行评价。例如，瑞舒伐他汀试验在统计分析部分详细说明了缺失值的填补策略，包括：将二分类结局中的缺失值视为未发生事件；将生物标志物和心电图测量中的缺失值进行多重填补（multiple imputation）；为了证明缺失值处理的合理性和填补结果的稳定性，研究还比较了多重填补与完整数据（complete-case）分析的结果。2、数据的预处理：实施统计分析之前往往需要将原始数据进行预处理，如：对连续变量进行函数转换使其更接近正态分布，基于原始数据构建衍生变量，将连续变量拆分为分类变量或将分类变量的不同类别进行合并等。医学论文应报告处理原始数据的方法及依据，瑞舒伐他汀试验即在统计分析部分描述了对血液生物标志物的对数转换。3、变量分布特征描述：确定统计分析使用的变量，并针对每一个变量的分布特征进行描述，是决定研究选用何种统计分析方法的基础。医学期刊虽然普遍对此提出要求，但作者往往套用常用方法，如：连续变量符合正态分布时，采用均数（标准差）描述，否则采用中位数（四分位间距）描述；分类变量采用频数（百分比）描述等。事实上，应根据研究设计类型、统计分析目的和数据特征选择恰当的描述方法。例如，CKB选择采用年龄、性别和地区校正的均值和率来描述人群分布特征，而非简单的报告连续变量的均数和分类变量的构成比。4、主要分析（primary analysis）：指针对研究结局的统计分析，是研究论文的核心证据。因此，医学论文应详细描述主要分析的实施过程和适用性。在试验性研究中，应明确统计分析数据集、试验效应指标、相对或绝对风险及其置信区间的计算方法、以及假设检验的方法。
卡方检验是一种常用的假设检验方法，旨在检测研究观察数据与理论期望数据之间的差异。下面将从概念、应用、优缺点和注意事项等方面详细介绍卡方检验。
卡方检验可以用于分析两个分类变量之间是否相关或独立。基于两个变量的数据，卡方检验可以计算实际观察到的频数和理论上假定的频数之间的偏离程度，并据此进行检验。它能够对样本数据与总体数据的拟合情况进行推断，并得出相应的结论。
卡方检验有许多具体的应用场景，如医学生物统计、社会科学调查、财务会计等等。在医学研究中，卡方检验常被用于研究一种治疗方法对病人康复的影响；在社会科学调查中，卡方检验可以用于研究人口统计数据中不同变量之间的关系。
卡方检验优点在于其理论基础坚实，能够考虑样本量、样本比例等因素，能够较为准确地测试假设。然而，卡方检验也存在一些缺点，比如对样本量有严格要求、计算繁琐等问题。
在使用卡方检验时需要注意的事项包括：选取正确的假设、正确使用相应的公式、对数据进行适当的预处理、对结果进行解释和报告等等。最好根据具体的实际情况，选择合适的卡方检验方法进行分析。
卡方检验的具体操作步骤包括：确定假设、计算卡方值、查找自由度和显著性水平、判断结论。其中，假设检验是卡方检验的核心内容。根据研究目的和研究数据，选择合适的假设，并确定零假设和备择假设。零假设通常是指两个变量之间不存在关系或独立，而备择假设则是存在关系或依赖。
卡方检验有多种形式，其中最常见的是卡方独立性检验。卡方独立性检验用于比较两个分类变量是否无关联。
进行卡方检验时，需要首先计算出各行与各列的总和并求出全表的总和，然后根据期望频数公式计算各单元格和全表的期望频数，最后计算卡方值并查找自由度和显著性水平。如果计算得到的卡方值超过了给定的显著性水平，就可以拒绝掉零假设，认为两个变量之间存在关联。
综上所述，卡方检验是一种简便易行的方法，广泛应用于科研领域和实际应用中。使用卡方检验时需要注意的问题较多，但只要正确选择合适的方法并严密执行操作步骤，就能得到合理的结果和结论，为后续的统计分析和实际决策提供参考依据。
一、类型 SPSSAU中卡方检验包括卡方检验、卡方拟合优度、配对卡方、分层卡方。 对于上述四种卡方检验区别如下： 二、卡方检验分析步骤 1.研究目的 卡方检验是研究实际观测值与理论值之间的偏离程度，实际观测值与理论值之间的偏离程度决定卡方值的大小，卡方值越大，偏差越大；卡方值越小，偏差越小，越趋于符合，若两个值完全相等时，卡方值就为0，表明实际观测值与理论值完全符合。 例如：例如研究人员想知道两组学生对于手机品牌的偏好差异情况、不同减肥方式对于减肥帮助情况等，可以使用 卡方检验 。 2.数据格式 SPSSAU可支持两类数据格式，一种是常规格式（非加权格式），另外一种是加权数据格式。 （1）常规格式上图为常规格式（即非加权格式），一行代表一个样本，一列代表一个属性，将全部的原始数据信息列出即可。 （2）加权格式在医学/实验研究时，很多时候只有汇总数据，即带加权项的数据，比如上图中X有2种情况，Y有3个情况，一种有2*3=6种组合，数据信息只有6种组别的汇总项（即加权项），分别是40，10，20，30，20，50；相当于总共有170个样本，如果是使用常规格式（即非加权格式），此时应该有170行；但加权格式则只需要6行即可表示，如上图。 3.上传数据 操作步骤 操作步骤分为两步如下说明： Step1：点击实验/医学研究，模块下的卡方检验Step2：将左侧数据拖拽到右侧分析框后，点击开始分析如下图提示 ：若有加权项拖拽到右下方即可5.分析 （1）卡方检验分析结果从分析结果中可以看出p< (2)差异性说明 从上表可以看出：不同减肥方式样本对于胆固醇水平共1项呈现出显著性(p<)，意味着不同减肥方式样本对于胆固醇水平共1项均呈现出差异性。 (3)交叉图减肥方式和胆固醇水平的交叉图更直观看到三种减肥方式与胆固醇水平的关系。 （4）统计量指标说明（5）深入指标卡方检验时有多种指标(SPSSAU提供五类)可表示效应量，可结合数据类型及交叉表格类型综合选择； 第一：如果是2*2表格，建议使用Phi指标； 第二：如果是3*3,或4*4表格，建议使用列联系数； 第三：如果是n*n(n>4)表格，建议使用校正列联系数； 第四：如果是m*n(m不等于n)表格，建议使用Cramer V指标； 第五：如果X或Y中有定序数据，建议使用Lambda指标； 效应量值越大说明差异幅度越大，通常情况下效应量小、中、大的区分临界点分别是: 和。 （6）多重比较 多重比较，对于此案例简单来说若减肥方式与胆固醇之间存在差异，具体存在哪种差异，需要进行比较。 从上表中可以看到减肥方式与胆固醇之间比较次数为3次。 （7）趋势卡方 6.总结 从上述分析中可知，三类减肥方式与胆固醇水平之间呈现出显著性差异（χ²= = < ），具体通过对比百分比差异可知，药物减肥中有的样本为胆固醇较低，明显高于饮食（）和锻炼（）时胆固醇较低的比例，因而说明药物对于减肥的帮助较高，明显高于饮食和锻炼这两种方式。 SPSSAU卡方检验帮助手册 三、配对卡方分析步骤 1.研究目的 如果研究配对数据的差异性，例如：对于待诊患者进行两种方法诊断，通过研究判断两种诊断方法是否有差异性，那么可以使用 配对卡方 。 2.数据格式 配对数据一般是在实验时使用，而且配对数据的特点为：行数一定完全相等并且只有两列。配对数据一般是在实验时使用，而且配对数据的特点为：行数一定完全相等并且只有两列。如果研究数据的行数不相等，那可能不是配对数据 3.上传数据操作步骤 操作步骤分为两步如下说明： Step1：点击实验/医学研究，模块下的卡方检验 Step2：将左侧数据拖拽到右侧分析框后，点击开始分析如下图 提示 ：若有加权项拖拽到右下方即可 5.分析 （1）分析结果 （2）差异性说明 从上表可知，利用配对卡方检验去研究A方法三种结果和B方法三种结果之间的配对差异关系，本次配对对比类别数量大于2(即配对多分类),因而使用Bowker检验进行研究。配对数据之间呈现水平的显著性(chi=<)，意味着配对数据间有着明显的差异性 （3）两种方法结果对比（4）对比图对比图中可以看到不同项A方法与B方法的百分比。 6.总结 配对对比类别数量为2(即配对四表格),使用McNemar检验进行研究，配对对比类别数量大于2(即配对多分类),使用Bowker检验进行研究。 SPSSAU配对卡方帮助手册 四、卡方拟合优度检验分析步骤 1.研究目的 如果想研究实际与预期比例之间的比较，比如研究实际性别比例情况，是否与预期性别比例表现一致，则要使用 卡方拟合优度检验 。（ PS ：卡方拟合优度检验只针对类别数据） 2.数据格式 （1）普通格式（非加权） 上图为常规格式（即非加权格式），一行代表一个样本，一列代表一个属性，将全部的原始数据信息列出即可。 （2）加权格式 很多时候只有汇总数据，即带加权项的数据，比如上图图中研究项有3种情况，每种情况时样本量分别是40，10，20；相当于总共有70个样本，如果是使用常规格式（即非加权格式），此时应该有70行；但加权格式则只需要3行即可表示。 3.上传数据 操作步骤5.分析 （1）分析结果 此表为卡方拟合优度检验结果，其中P值为。 （2）差异性分析从上表可以看出：性别全部均没有呈现显著性（p>)，意味着接受原假设(原假设：实际分布比例与预期比例一致)，即数据分布与预期一致。 （3）图表上表可以观察出不同性别的实际频数与期望频数的差异，可以看出数据分布与预期大概一致。 6.总结 卡方拟合优度检验研究定类数据的频数分布是否与期望频数保持一致；第一：期望频数默认为完全均匀，可自行设置期望频数；第二：分析是否呈现出显著性(p值小于或)；第三：如果呈现出显著性(p<)，说明实际频数分布与期望分布具有显著差异；第四：对分析进行总结。 SPSSAU卡方拟合优度检验帮助手册 五、分层卡方分析步骤 1.研究目的 若想考虑另一个干扰因素分层项，比如是否吸烟与是否生病的关系时，将性别纳入考虑范畴，则要使用 分层卡方 。 2.数据格式 加权格式如下图： 针对分层卡方，SPSSAU支持2*2*k结构，即X和Y均为2个类别，k表示分层项的类别数量。 3.上传数据 操作步骤 5.分析 （1）汇总表格 （2）比值比OR值估计 上表格中展示合并OR值或Ln(OR值)，及其95%置信区间。 （3）比值比齐性检验 从上表可知：Breslow-Day比值比齐性检验并没有呈现出显著性（chi= >），意味着各层之间关系同质，分层因素之间不存在混杂作用。 （4）条件独立性检验 （5）差异性说明 从上表可知：Cochran–Mantel–Haenszel条件独立性检验呈现出显著性（chi= <），意味着在考虑干扰因素之后，是否吸烟和是否感冒之间呈现出显著性差异。 6.总结 通常情况下，首先查看‘比值比齐性检验’，如果其呈现出显著性（p 值小于），则说明具有混杂因素，即需要考虑分层项，即分别查看不同分层项下的数据结果。反之如果没有通过‘比值比齐性检验’，即说明没有混杂因素不需要考虑分层项，报告整体的结果即可（包括卡方检验，以及OR值）。 Cochran–Mantel–Haenszel条件独立性用于研究考虑混杂因素（分层项）后，X与Y之间是否还存在着差异关系，相对意义较小。 SPSSAU分层卡方帮助手册 六、其它 Q1：什么样的数据格式才适合？ 如果数据已经进行过初步统计，比如下图中的数据，胆固醇较高并且使用药物减肥的数量为2，胆固醇较低使用锻炼减肥方式的数量为3。这种属于已经统计好的数据，如果希望对此类数据进行卡方检验，则需要对数据格式进行‘改造’。 Q2：多选题卡方检验怎么做？ 多选题与其他题项的交叉分析也可采用卡方检验，只是SPSSAU将多选题单独设计为一个方法，方法上依然是卡方检验。 以上就是卡方检验分析步骤汇总。卡方检验是非常实用高效的方法，其它指标说明等请登录官网查看。 更多内容登录SPSSAU官网查看： SPSSAU：差异性分析，方法选择 SPSSAU：几类卡方检验的对比说明 SPSSAU：卡方检验总结 SPSSAU官网
问题一：卡方检验具体怎么计算 卡方检验计算： 假设有两个分类变量X和Y，它们的值域分别为{x1, x2}和{y1, y2}，其样本频数列联表为： 若要推断的论述为H1：“X与Y有关系”，可以利用独立性检验来考察两个变量是否有关系，并且能较精确地给出这种判断的可靠程度。 具体的做法是，由表中的数据算出随机变量K^2的值（即K的平方） K^2 = n (ad - bc) ^ 2 / [(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)]其中n=a+b+c+d为样本容量 K^2的值越大，说明“X与Y有关系”成立的可能性越大。 当表中数据a，b，c，d都不小于5时，可以查阅下表来确定结论“X与Y有关系”的可信程度： 例如，当“X与Y有关系”的K^2变量的值为，根据表格，因为≤> 问题二：卡方检验怎么算 20分 卡方检验 你的数据应该用交叉列联表做，数据录入格式为：建立两个变量，变量1是组别， 正常对照组用数据1表示，病例组用数据2表示；变量2是疗效等分类变量，用1表示分类属性1，用2表示分类属性2， 还有一个变量3是权重，例数 数据录入完成后，先加权频数后点 *** yze-descriptive statistics-crosstabs-把变量1选到rows里 ，把变量2选到column里，然后点击下面的statistics，打开对话框，勾选chi-squares， 然后点continue，再点ok，出来结果的第3个表就是你要的卡方检验，第一行第一个数是卡方值， 后面是自由度，然后是P值。 问题三：请问卡方检验中理论频数怎么算？ 拿你的数据为例，理论频数T11=82*100/200=41； T12=128*100/200=64 以此类推 下面是适用于四格表应用条件： 1)随机样本数据。两个独立样本比较可以分以下3种情况： (1)所有的理论频数T≥5并且总样本量n≥40，用卡方进行检验。 (2)如果理论数T＜5但T≥1，并且n≥40，用连续性校正的卡方进行检验。 (3)如果有理论数T＜1或n＜40，则用Fisher’s检验。 手打请采纳 问题四：请问这样的卡方检验是怎么算的？ 卡方检验 你的数据应该用交叉列联表做，数据录入格式为：建立两个变量，变量1是组别， 正常对照组用数据1表示，病例组用数据2表示；变量2是疗效等分类变量，用1表示分类属性1，用2表示分类属性2， 还有一个变量3是权重 问题五：卡方检验中的t代表什么，如何计算 卡方偿验是用途非常广的一种假设检验方法，它在分类资料统计推断中的应用，包括：两个率或两个构成比比较的卡方检验；多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。 T为理论数。T计算公式BRC＝nRnc／N，BRC为第R行C列格子的理论数，nR为第R行的合计数，nC为第C列的合计数。 其他： t检验有单样本t检验，配对t检验和两样本t检验。 单样本t检验：是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较，来观察此组样本与总体的差异性。 配对t检验：是采用配对设计方法观察以下几种情形： 1，两个同质受试对象分别接受两种不同的处理； 2,同一受试对象接受两种不同的处理； 3，同一受试对象处理前后。 问题六：卡方检验求计算答案 卡方检验求计算答案 这里应该找不到答案 你可以问问老师或者同学 尽量自己做吧 不会了让同学给你讲讲，这样才对你的学习有帮助，答案只能解决一时。 问题七：spss统计学 如下图中卡方检验每组的x2值和P值是怎么计算得到的 这是论文的写作思路里涉及的，每行就相当于是每个组的数据而已，也就是分析了下 每个组的男女性别是否有显著差异。通常我们看到只有一个卡方 那是因为你把所有数据汇总到一个组里面分析不同性别的差异。 举个例子，一个学校有很多班级，你可以只分析一个卡方值 来看下这个学校的男女是否有差异，也可以分每个班级分析一个卡方值 ，看每个班级的性别是否都不存在差异。 问题八：卡方检验中卡方值代表什么,意义上什么 四格表资料的卡方检验 四格表资料的卡方检验用于进行两个率或两个构成比的比较。 1. 专用公式： 若四格表资料四个格子的频数分别为a，b，c，d，则四格表资料卡方检验的卡方值=（ad-bc）2*n/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)， 自由度v=（行数-1）（列数-1） 2. 应用条件： 要求样本含量应大于40且每个格子中的理论频数不应小于5。当样本含量大于40但理论频数有小于5的情况时卡方值需要校正，当样本含量小于40时只能用确切概率法计算概率。 行X列表资料的卡方检验 行X列表资料的卡方检验用于多个率或多个构成比的比较。 1. 专用公式： r行c列表资料卡方检验的卡方值=n[(A11/n1n1+A12/n1n2+...+Arc/nrnc)-1] 2. 应用条件： 要求每个格子中的理论频数T均大于5或1 问题九：如何用excel做卡方检验 5分 卡方（χ2）常用以检验两个或两个以上样本率或构成比之间差别的显著性分析，用以说明两类属性现象之间是否存在一定的关系。 卡方检验常采用四格表，如图 5-4-18所示，比较的A、B两组数据分别用a、b、c、d表示，a为A组的阳性例数，b为A组的阴性例数，c为B组的阳性例数，d为B组的阴性例数。 用EXCEL进行卡方检验时，数据的输入方式按实际值和理论值分别输入四个单元格，如图5-4-18所示。 （1）比较的A、B两组数据分别用a、b、c、d表示。a=52，为A组的阳性例数；b=19，为A组的阴性例数；c=39，为B组的阳性例数；d=3，为B组的阴性例数。根据公式计算理论值T11、T12、、T21和T22。将实际值和理论值分别输入如图所示的四个单元格（图5-4-19）。 选择表的一空白单元格，存放概率p值的计算结果，将鼠标器移至工具栏的“ fx”处，鼠标器左键点击工具栏的“ fx”快捷键，打开函数选择框。 （2）在函数选择框的“函数分类”栏选择“统计”项，然后在“函数名”栏内选择“CHITEST”函数，用鼠标器点击“确定”按钮，打开数据输入框（图5-4-20）。 （3）在“Actual_range”项的输入框内输入实际值（a、b、c、d）的起始单元格和结束单元格的行列号，在“Expected_range”项的输偿框内输入理论值（T11、T12、T21、T22）的起始单元格和结束单元格的行列号，起始单元格和结束单元格的行列号之间用“:”分隔（图5-4-20）。 在数据输入完毕后，p值的计算结果立即显示。用鼠标器点击“确定”按钮，观察计算结果。 (4)在表存放概率 p 值的空白单元格处显示 p 值的计算结果。在“编辑”栏处显示χ2检验的函数“CHITEST”及两组比较数据的起始与结束单元格的行列号（图 5-4-21）。
论文数据方法有多选题研究、聚类分析和权重研究三种。
1、多选题研究：多选题分析可分为四种类型包括：多选题、单选-多选、多选-单选、多选-多选。
2、聚类分析：聚类分析以多个研究标题作为基准，对样本对象进行分类。如果是按样本聚类，则使用SPSSAU的进阶方法模块中的“聚类”功能，系统会自动识别出应该使用K-means聚类算法还是K-prototype聚类算法。
3、权重研究：权重研究是用于分析各因素或指标在综合体系中的重要程度，最终构建出权重体系。权重研究有多种方法包括：因子分析、熵值法、AHP层次分析法、TOPSIS、模糊综合评价、灰色关联等。
拓展资料：
一、回归分析
在实际问题中，经常会遇到需要同时考虑几个变量的情况，比如人的身高与体重，血压与年龄的关系，他们之间的关系错综复杂无法精确研究，以致于他们的关系无法用函数形式表达出来。为研究这类变量的关系，就需要通过大量实验观测获得数据，用统计方法去寻找他们之间的关系，这种关系反映了变量间的统计规律。而统计方法之一就是回归分析。
最简单的就是一元线性回归，只考虑一个因变量y和一个自变量x之间的关系。例如，我们想研究人的身高与体重的关系，需要搜集大量不同人的身高和体重数据，然后建立一个一元线性模型。接下来，需要对未知的参数进行估计，这里可以采用最小二乘法。最后，要对回归方程进行显著性检验，来验证y是否随着x线性变化。这里，我们通常采用t检验。
二、方差分析
在实际工作中，影响一件事的因素有很多，人们希望通过实验来观察各种因素对实验结果的影响。方差分析是研究一种或多种因素的变化对实验结果的观测值是否有显著影响，从而找出较优的实验条件或生产条件的一种数理统计方法。
人们在实验中所观察到的数量指标称为观测值，影响观测值的条件称为因素，因素的不同状态称为水平，一个因素可能有多种水平。
在一项实验中，可以得到一系列不同的观测值，有的是处理方式不同或条件不同引起的，称为因素效应。有的是误差引起的，称做实验误差。方差分析的主要工作是将测量数据的总变异按照变异原因的不同分解为因素效应和试验误差，并对其作出数量分析，比较各种原因在总变异中所占的重要程度，作为统计推断的依据。
例如，我们有四种不同配方下生产的元件，想判断他们的使用寿命有无显著差异。在这里，配方是影响元件使用寿命的因素，四种不同的配方成为四种水平。可以利用方差分析来判断。
三、判别分析
判别分析是用来进行分类的统计方法。我来举一个判别分析的例子，想要对一个人是否有心脏病进行判断，可以取一批没有心脏病的病人，测其一些指标的数据，然后再取一批有心脏病的病人，测量其同样指标的数据，利用这些数据建立一个判别函数，并求出相应的临界值。
这时候，对于需要判别的病人，还是测量相同指标的数据，将其带入判别函数，求得判别得分和临界值，即可判别此人是否属于有心脏病的群体。
四、聚类分析
聚类分析同样是用于分类的统计方法，它可以用来对样品进行分类，也可以用来对变量进行分类。我们常用的是系统聚类法。首先，将n个样品看成n类，然后将距离最近的两类合并成一个新类，我们得到n-1类，再找出最接近的两类加以合并变成n-2类，如此下去，最后所有的样品均在一类，将上述过程画成一张图。在图中可以看出分成几类时候每类各有什么样品。
比如，对中国31个省份的经济发展情况进行分类，可以通过收集各地区的经济指标，例如GDP，人均收入，物价水平等等，并进行聚类分析，就能够得到不同类别数量下是如何分类的。
五、主成分分析
主成分分析是对数据做降维处理的统计分析方法，它能够从数据中提取某些公共部分，然后对这些公共部分进行分析和处理。
在用统计分析方法研究多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。
主成分分析是对于原先提出的所有变量，将重复的变量（关系紧密的变量）删去多余，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。
最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的，故称F1为第一主成分。
如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现在F2中，用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0，则称F2为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四，……，第P个主成分。
六、因子分析
因子分析是主成分分析的推广和发展，它也是多元统计分析中降维的一种方法。因子分析将多个变量综合为少数几个因子，以再现原始变量与因子之间的相关关系。
在主成分分析中，每个原始变量在主成分中都占有一定的分量，这些分量（载荷）之间的大小分布没有清晰的分界线，这就造成无法明确表述哪个主成分代表哪些原始变量，也就是说提取出来的主成分无法清晰的解释其代表的含义。
因子分析解决主成分分析解释障碍的方法是通过因子轴旋转。因子轴旋转可以使原始变量在公因子（主成分）上的载荷重新分布，从而使原始变量在公因子上的载荷两级分化，这样公因子（主成分）就能够用哪些载荷大的原始变量来解释。以上过程就解决了主成分分析的现实含义解释障碍。
例如，为了了解学生的学习能力，观测了许多学生数学，语文，英语，物理，化学，生物，政治，历史，地理九个科目的成绩。为了解决这个问题，可以建立一个因子模型，用几个互不相关的公共因子来代表原始变量。我们还可以根据公共因子在原始变量上的载荷，给公共因子命名。
例如，一个公共因子在英语，政治，历史变量上的载荷较大，由于这些课程需要记忆的内容很多，我们可以将它命名为记忆因子。以此类推，我们可以得到几个能评价学生学习能力的因子，假设有记忆因子，数学推导因子，计算能力因子等。
接下来，可以计算每个学生的各个公共因子得分，并且根据每个公共因子的方差贡献率，计算出因子总得分。通过因子分析，能够对学生各方面的学习能力有一个直观的认识。
七、典型相关分析
典型相关分析同样是用于数据降维处理，它用来研究两组变量之间的关系。它分别对两组变量提取主成分。从同一组内部提取的主成分之间互不相关。用从两组之间分别提取的主成分的相关性来描述两组变量整体的线性相关关系。
通过数据进行分析的论文用数据是数学方法。
数据分析方法：将数据按一定规律用列表方式表达出来，是记录和处理最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚，简单明了，有利于发现相关量之间的相关关系。
此外还要求在标题栏中注明各个量的名称、符号、数量级和单位等：根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。
数据分析目的：
数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。在实际应用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。
这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。
例如设计人员在开始一个新的设计以前，要通过广泛的设计调查，分析所得数据以判定设计方向，因此数据分析在工业设计中具有极其重要的地位。
中文名称 :检验医学与临床杂志外文名称 :Laboratory Medicine and Clinic语 言 :中文创刊时间 :2000出版周期 :半月刊检验医学与临床 [ISSN：1672-9455] 还属于科技核心期刊，不属于北大，CSCD核心,影响力一般吧本刊收录在： 中国科技期刊引证报告(2012年版) 本刊收录在： 中国科技期刊引证报告(2013年版) 提示: 《引证报告》2013年版影响因子: 本刊收录在： 中国科技期刊引证报告(2014年版) 提示: 《引证报告》2014年版影响因子: 目前被《中文生物医学期刊文献数据库-CMCC》、《中国核心期刊（遴选）数据库》、《中国学术期刊数据库》、《中文科技期刊数据库》、《万方数据——数字化期刊群》、《维普资讯》和“中国期刊网”收录主要栏目论著、临床研究、综述、经验交流、护理研究、短篇与个案、基层园地、医学教学、医院管理等。
只要是被《中国科技期刊引证报告》上列出的，都是核心期刊。当然还有其他标准，比如被sci收录的，被pubmed收录的等等吧，都算是核心期刊。还有中华医学会旗下的期刊，中华医学会旗下的期刊并不都是以“中华”开头的，一下是中华医学会旗下的期刊。 有： 白血病·淋巴瘤 G 国际病毒学杂志 国际儿科学杂志 国际耳鼻咽喉头颈外科杂志 国际放射医学核医学杂志 国际呼吸杂志 国际护理学杂志 国际检验医学杂志 国际流行病学传染病学杂志 国际麻醉学与复苏杂志 国际泌尿系统杂志 国际免疫学杂志 国际内分泌代谢杂志 国际脑血管病杂志 国际皮肤性病学杂志 国际生物医学工程杂志 国际生物制品学杂志 国际输血及血液学杂志 国际外科学杂志 国际眼科纵览 国际医学寄生虫病杂志 国际移植与血液净化杂志 国际遗传学杂志 国际中医中药杂志 国际肿瘤学杂志 Z 中华现代护理杂志 中国地方病学杂志 中国基层医药 中国临床实用医学 中国实用护理杂志 中国实用眼科杂志 中国危重病急救医学 中国小儿急救医学 中国行为医学科学 中国医师进修杂志 中国医师杂志 中国医药 中国综合临床 中华病理学杂志 中华超声影像学杂志 中华传染病杂志 中华创伤骨科杂志 中华创伤杂志 中华创伤杂志（英文版） 中华儿科杂志 中华耳鼻咽喉头颈外科杂志 中华放射学杂志 中华放射医学与防护杂志 中华放射肿瘤学杂志 中华风湿病学杂志 中华妇产科杂志 中华肝胆外科杂志 中华肝脏病杂志 中华骨科杂志 中华航海医学与高气压医学杂志 中华航空航天医学杂志 中华核医学杂志 中华急诊医学杂志 中华检验医学杂志 中华健康管理学杂志 中华结核和呼吸杂志 中华精神科杂志 中华口腔医学杂志 中华劳动卫生职业病杂志 中华老年医学杂志 中华临床感染病杂志 中华流行病学杂志 中华麻醉学杂志 中华泌尿外科杂志 中华内分泌代谢杂志 中华内科杂志 中华皮肤科杂志 中华普通外科杂志 中华器官移植杂志 中华全科医师杂志 中华烧伤杂志 中华神经科杂志 中华神经外科杂志 中华神经医学杂志 中华肾脏病杂志 中华生物医学工程杂志 中华实验和临床病毒学杂志 中华实验外科杂志 中华手外科杂志 中华外科杂志 中华微生物学和免疫学杂志 中华围产医学杂志 中华胃肠外科杂志 中华物理医学与康复杂志 中华显微外科杂志 中华消化内镜杂志 中华消化外科杂志 中华消化杂志 中华小儿外科杂志 中华心律失常学杂志 中华心血管病杂志 中华胸心血管外科杂志 中华血液学杂志 中华眼底病杂志 中华眼科杂志 中华医史杂志 中华医学教育杂志 中华医学科研管理杂志 中华医学美学美容杂志 中华医学信息导报 中华医学遗传学杂志 中华医学杂志 中华医学杂志（英文版） 中华医院管理杂志 中华胰腺病杂志 中华预防医学杂志 中华整形外科杂志 中华肿瘤杂志 中国实用医刊 肿瘤研究与临床
中华医学会主办的是国内最权威的，以下都是。 中华外科杂志 美国医学杂志中文版 中华内科杂志 中华结核和呼吸杂志 中华妇产科杂志 中华儿科杂志 中华神经科杂志 中华口腔医学杂志 中华预防医学杂志 中华全科医师杂志 英国医学杂志中文版 中华传染病杂志 中华创伤杂志 中华超声影像学杂志 中华放射医学与防护杂志 中华放射肿瘤学杂志 中华创伤杂志英文版 中华肝胆外科杂志 中华肝脏病杂志 中华风湿病学杂志 中华航海医学与高气压医学杂志 中华航空航天医学杂志 中华骨科杂志 中华急诊医学杂志 中华劳动卫生职业病杂志 中华核医学杂志 中华理疗杂志 中华流行病学杂志 中华老年医学杂志 中华泌尿外科杂志 中华内分泌代谢杂志 中华麻醉学杂志 中华普通外科杂志 中华肾脏病杂志 中华烧伤杂志 中华实验外科杂志 中华手外科杂志 中华实验和临床病毒学杂志 中华微生物学和免疫学杂志 中华围产医学杂志 中华糖尿病杂志 中华物理医学与康复杂志 中华显微外科杂志 中华胃肠外科杂志 中华消化杂志 中华小儿外科杂志 中华消化内镜杂志 中华胸心血管外科杂志 中华血液学杂志 中华心律失常学杂志 中华医史杂志 中华医院管理杂志 中华神经医学杂志 中华创伤骨科杂志 国际病毒学杂志 国际耳鼻咽喉头颈外科杂志 国际儿科学杂志 国际放射医学核医学杂志 国际护理学杂志 国际呼吸杂志 国际医学寄生虫病杂志 国际检验医学杂志 国际流行病学传染病学杂志 国际麻醉学与复苏杂志 国际泌尿系统杂志 国际免疫学杂志 国际内分泌学杂志 国际脑血管病杂志 国际皮肤性病学杂志 国际生物医学工程杂志 国际外科学杂志 国际眼科学杂志 国际遗传学杂志 国际输血及血液学杂志 国际肿瘤学杂志 国际移植与血液净化杂志 国际中医中药杂志 国际输血及血液学杂志 ·中国系列期刊· 小儿急救医学 医师进修杂志 中国地方病防治杂志 中国基层医药 中国实用眼科杂志 中国危重病急救医学 中国行为医学科学 中国医师杂志 中国综合临床 中国实用护理杂志 肿瘤研究与临床 白血病·淋巴瘤
万方医学网是万方数据股份有限公司旗下的网站。联合国内医学权威机构、医学期刊编辑部、权威医学专家推出的，面向广大医院、医学院校、科研机构、药械企业及医疗卫生从业人员的医学信息整合服务、医学知识链接全开放平台。其中还包含中华医学会、中国医师协会等独家合作期刊。
中国生物医学文献数据库（China Biology Medicine disc, CBMdisc) 是由中国医学科学院医学信息研究所于1994年研制开发的综合性中文医学文献数据库，学科涉及基础医学、临床医学、预防医学、药学、中医学以及中药学等生物医学领域的各个方面，是目前国内医学文献的重要检索工具。
中国知网国内知识总库，涉及学科广泛，提供外文类、工业类、农业类、医药卫生类、经济类和教育类多种数据库。
ClinicalKey临床精钥是信息分析公司爱思唯尔（Elsevier）推出的一个临床决策支持工具，帮助医生快速获取准确、简洁、世界前沿的循证医学知识。
PubMed 是一个提供生物医学方面的论文搜寻以及摘要，并且免费搜寻的数据库。
Embase是爱思唯尔（Elsevier）推出的针对生物医学和药理学领域信息所提供的基于网络的数据检索服务。内容涉及药学、临床医学、基础医学、预防医学、法医学和生物医学工程等。除了可以检索丰富的医学文献外，还支持药物和疾病检索。
《美国医学会杂志》(The Journal of the American Medical Association,JAMA)国际知名的医学杂志之一。有18种不 同语言的海外版，其中包括《JAMA》中文版其常设栏目有：原著、综述、共识报告、特讯、医学进展、约翰霍普金森医院大巡诊、临床抉择、临床心脏病学、医学新闻与展望、述评等。
UpToDate临床顾问数据库是用于协助临床医生进行诊疗上的判断、决策的循证医学数据库。UpToDate覆盖了常见的 25 个临床专科，涵盖了诊疗全流程和全生命周期的绝大多数疾病及其相关问题。
公共科学图书馆（PLOS）是一家由众多诺贝尔奖得主和慈善机构支持的非盈利性学术组织，旨在推广世界各地的科学和医学领域的最新研究成果。备受医学生的喜欢。
Ovid全球最受欢迎的医学信息平台。在医学信息服务领域，无论在技术领先性、数据质量以及用户检索体验等等上，均为排在全球第一。
个人觉的发国家级期刊好一些，高级职称不要求发核心的话，发国家级期刊，中国卫生产业，中外医疗，中国医药指南，都不错
国内主要检验医学杂志：（中华检验、中华微免、临床检验是CSCD）•中华检验医学杂志•中华微生物学与免疫学杂志•临床检验杂志•检验医学•中国实验诊断学•诊断学理论与实践•国际检验医学杂志•现代检验医学杂志•实验与检验医学•检验医学与临床•临床输血与检验•放射免疫学杂志国外主要检验医学杂志：•ClinicalChemistry （CC：稳坐检验医学头把交椅）•ClinicalChemistry and Laboratory Medicine •ClinicalBiochemistry •ClinicaChimicaActa•Annalsof Clinical Biochemistry •InternationalJournal of Laboratory Hematology•Journalof Clinical Microbiology•Archivesof Pathology and Laboratory Medicine•TheJournal of Molecular Diagnostics•AmericanJournal of Clinical Pathology
可以去新浪爱问找找，那里的资料一般都不错。
试试OA图书馆吧。输入相应的关键词即可。