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刚在那个什么 创新医学网 上看见过 医学论文 写作辅导的文章 这个知道是不是 你要的答案 统计资料的显著性检验(significant test)方法的选择是医学论文中常常遇见的问题，退稿原因中常有显著性检验方法选择不当。如t检验、u检验、χ2检验等，虽然各有其应用范围和要求，但也其共同之处。作者可根据统计资料的类型，选择一种或几种检验方法。但当作者在获得一组、两组或两组以上的数据资料时，选择何种显著性检验，是至关重要的问题。不同的资料类型其统计指标、统计检验的方法是不同的，见表1。 医学生物研究中，许多指标都是服从正态分布(u分布)的，而随着样本含量加大或自由度增大，t分布、χ2分布、F分布都趋向于正态分布见图1、图2。 在《中华创伤杂志》第12卷1～6期和增刊中文章所涉及的统计方法(表2)，表明了正态分布的广泛性、常见性。 故当作者获得数据资料后，首先应进行正态性检眩�范ㄊ欠为标准正态分布(或近似正态分布)或不属于正态分布。笔者首先推荐概率单位法。 当统计资料属于正态分布或近似正态分布时，差异显著性检验方法的选裕�诜合其应用条件下，一般可按表3进行选择。 显著性检验应用时的主要注意事项：(1)率值或均值在进行显著性检验前，应注意样本的代表性和可比性。(2)检验结果接近显著性界限时：要多方面考虑，是否确实不存在差异；或是观察例数不够，而需加大样本例剩换是检验公式运用不当，可用其他检验印证。(3)多个样本比例数的χ2检验，差异显著性，只能说明多组比例数不同或不完全相同，而不能确定哪个比例数不同，要进一步进行显著性检验才能了解两个样本比例数是否构成相同。表1 一般情况下不同资料的统计指标与检验方法的关系资料类型 统计指标 统计检验方法 计量资料 均数、标准差 t检验、F检验等 计数资料 率、构成比 χ2检验等 半定量资料 率、构成比 秩和检验、Ridit分析表2 《中华创伤杂志》第12卷1～6期、 增刊显著性检验方法使用频数检验方法 应用次数 检验方法 应用次数 t检验 27 直线相关与回归分析 5 χ2检验 16 拟合线性回归 1 F检验 24 相关分析 6 Q检验 2 非参数统计 4 u检验 1 未注明方法 6表3 常用显著性检验方法的选择统计资料比较类型 显著性检验 小样本均数与总体均数相比较 t检验 小样本均数相比较 t检验、F检验 两个或多个大样本均数与 总体均数相比较 u检验、t检验 大样本均数相比较 u检验、t检验 配对计量资料 配对t检验 两个率的比较 u检验、χ2检验 多个样本率的的比较 χ2检验 配对计数资料两种属性的 相关分析及其差别的比较 χ2检验
一、问题与数据 为调查A、B、C三种治疗措施对患者谷丙转氨酶（ALT）的影响，某科室将45名患者随机分为三组，每组15人，分别采取A、B、C三种治疗措施。治疗后ALT水平（U/L）如下。试问应用三种治疗措施后，患者的ALT水平是否有差异？ 表1. 三组患者治疗后的ALT水平（U/L） 二、对数据结构的分析 整个数据资料涉及3组患者，每组15人，测量指标为血常规报告的ALT水平，因此属于多组设计的定量资料。 要想知道不同治疗措施对ALT水平的影响是否相同，则要比较3组的总体均数之间的差异是否具有统计学意义。若各组观察值满足独立性，服从正态分布或近似正态分布，并且各组之间的方差齐，可选用单因素方差分析。 三、SPSS分析方法1. 数据录入SPSS（1=A组，2=B组，3=C组）2. 选择Analyze→General Linear Model→Univariate （假设三组数据服从正态分布） 3. 选项设置 1）主对话框设置：将分析变量（ALT）送入Dependent Variable 框中→将分组变量（Group）送入Fixed Factor(s) 框中。 2） Options设置：点击Options按钮，勾选Descriptive statistics（显示统计描述）和Homogeneity tests（方差齐性检验）→Continue→OK。 四、结果解读 Descriptive Statistics表格给出了三组和总体ALT水平的部分统计信息，包括组别（Group）、均数（Mean）、标准差（Std. Deviation）和例数（N）。 Levene’s Test of Equality of Error Variances表格给出了方差齐性检验的结果。F值=，P（Sig.）=，说明三组数据方差齐，满足方差分析的适用条件。 Tests of Between-Subjects Effects表格给出了方差分析的结果。其中，Corrected Total一行表示总变异，Group一行表示组间变异，Error一行表示组内变异，Type Ⅲ Sum of Squares表示离均差平方和，Mean Square表示均方。方差分析的结果主要看Group一行，F值=，P（Sig.）<。 五、撰写结论 A组患者ALT水平为（ ± ）U/L，B组患者ALT水平为（ ± ）U/L，C组患者ALT水平为（ ± ）U/L。A、B、C三种治疗措施对患者ALT水平的影响差异具有统计学意义（F=，P<）。
关于医学护理的论文1000字
无论在学习或是工作中，说到论文，大家肯定都不陌生吧，论文可以推广经验，交流认识。为了让您在写论文时更加简单方便，下面是我收集整理的关于医学护理的论文1000字，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。
1、材料
动物
清洁级11周龄SHR，雄性，体质量（290±20）g；相同周龄Wister-Kyoto（WKY）大鼠，雄性，体质量（290±20）g。所有大鼠均由上海斯莱克实验动物有限责任司提供［批号SCXK（沪）2007-0005］，实验前观察1周，各组大鼠活动、进食、粪便等情况均无异常变化，然后进行实验。
药物
①QYHJ：由地黄、钩藤、女贞子、牡蛎等9味中药组成，上海中医药大学附属曙光医院药剂科提供。使用时酌加双蒸水，分别制成含生药，， g/ml的水溶液，用于高、中、低剂量组；② 福辛普利：10 mg/片，使用时碾碎，过药典100目筛后置于加入％混悬剂（羧甲基纤维素钠）的双蒸水，制成 mg/ml浓度的福辛普利混悬剂。
2、方法
动物分组与处理
正式实验前每天测压训练1次，连续7 d，待大鼠适应环境、血压稳定后，将SHR随机分为5组：QYHJ高、中、低剂量组，福辛普利组和模型对照组，每组8只；8只WKY为正常对照组。开始药物干预前测定大鼠体质量。给药剂量：根据《人和动物按体表面积折算的等效剂量比值表》折算的`剂量为，QYHJ中剂量组大鼠给药剂量 g／kg，低剂量组 g／kg，高剂量组 g／kg；福辛普利组给药剂量为 mg／kg；模型对照组和正常对照组给予等量双蒸水。给药方法：灌胃1次/d，每周6次，连续8周。
大鼠血压、心率和体质量的测定
应用尾动脉血压仪测定血压。测压时将大鼠置入鼠袋内加温，温度控制在39～40℃，以大鼠保持安静和尾动脉有搏动信号为度，在大鼠清醒状态下以间接法测量大鼠的尾动脉收缩压及心率。用药前及用药后每2周（13：00～16：00pm）均以鼠尾测压法测量血压及心率，各测3次取平均值。用药前及用药后每周用天平称量大鼠体质量1次。
统计学处理
采用SPSS for windows进行统计学处理。计量资料均以±s表示，多组样本均数的比较采用单因素方差分析（One-way ANOVA），资料符合正态分布，且各组方差齐性，选用LSD检验，方差不齐选用Tamhanes TZ检验；重复测量的数据均数的比较采用重复测量设计的方差分析（repeated ANOVA），资料符合正态分布，且各组方差齐性，采用LSD检验，资料不符合正态分布，或各组方差不齐，采用非参数检验的Kruscal-Wallis检验。P<有显着性差异。
3、结果
实验结果表明，自12周龄起SHR的血压稳定增高，其后至20周龄时血压无显着增高。QYHJ具有降低SHR血压的作用，QYHJ高、中剂量组大鼠血压较QYHJ低剂量组明显降低，并呈一定的剂量相关性。福辛普利组在14周龄时血压较同周龄模型对照组明显降低，QYHJ高、中剂量组在16周龄时血压较同周龄模型对照组明显降低；在20周龄时，福辛普利组、QYHJ高、中剂量组血压均较同周龄模型对照组明显降低，但较同周龄WKY大鼠仍明显升高。结果提示QYHJ具有一定的降压作用，其降压作用和缓。
实验各组大鼠体质量，经重复测量设计的方差分析检验组间比较无显着性差异，组内比较有显着性差异（P＜）。组间比较经LSD检验，QYHJ低剂量组较正常对照组降低（P＜），其它各模型组大鼠体质量较正常对照组无显着性差异，各模型组之间比较无显着性差异。经Oneway-ANOVA LSD检验，15周龄时，QYHJ低剂量组体质量较正常对照组降低（P＜）；18周龄时，QYHJ高剂量组较同周龄正常对照组降低（P＜）；20周龄时，QYHJ高、中、低剂量组及福辛普利组均较同周龄正常对照组降低（P＜，P＜），而5组模型组之间的比较无显着性差异。
医学论文中常用统计分析方法的合理选择目前，不少医学论文中的统计分析存在较多的问题。有报道,经两位专家审稿认为可以发表的稿件中,其统计学误用率为90%-95%。为帮助广大医务工作者提高统计分析水平，本文将介绍医学论文中常用统计分析方法的选择原则及应用过程中的注意事项。 检验t检验是英国统计学家 1908年根据t分布原理建立起来的一种假设检验方法，常用于计量资料中两个小样本均数的比较。理论上，t检验的应用条件是要求样本来自正态分布的总体，两样本均数比较时，还要求两总体方差相等。但在实际工作中，与上述条件略有偏离，只要其分布为单峰且近似正态分布，也可应用[2]。常用的t检验有如下三类：①单个样本t检验：用于推断样本均数代表的总体均数和已知总体均数有无显著性差别。当样本例数较少（n＜60）且总体标准差未知时，选用t检验；反之当样本例数较多或样本例数较少、总体标准差已知时，则可选用u检验 [3]。②配对样本t检验：适用于配对设计的两样本均数的比较，在选用时应注意两样本是否为配对设计资料。常用的配对设计资料主要有如下三种情况：两种同质受试对象分别接受两种不同的处理；同一受试对象或同一样本的两个部分，分别接受不同的处理；同一受试对象处理前后的结果比较。③两独立样本t检验：又称成组t检验，适用于完全随机设计的两样本均数的比较。与配对t检验不同的是，在进行两独立样本t检验之前，还必须对两组资料进行方差齐性检验。若为小样本且方差齐，则选用t检验；反之若方差不齐，则选用校正t检验（t’检验），或采用数据变换的方法（如取对数、开方、倒数等）使两组资料具有方差齐性后再进行t检验，或采用非参数检验[4]。此外，当两组样本例数较多（n1、n2均＞50）时，这时应用t检验的计算比较繁琐，可选用u检验[5]。 2.方差分析方差分析适用于两组以上计量资料均数的比较，其应用条件是各组资料取自正态分布的总体且各组资料具有方差齐性。因此，在应用方差分析之前，同样和成组t检验一样需要对各组资料进行正态性检验、方差齐性检验。常用的方差分析有如下几类：①完全随机设计的方差分析：主要用于推断完全随机设计的多个样本均数所代表的总体均数之间有无显著性差别。完全随机设计是将观察对象随机分为两组或多组，每组接受一种处理，形成两个或多个样本。②随机区组设计的方差分析：随机区组设计首先是将全部受试对象按某种或某些特性分为若干区组，然后区组内的每个研究对象接受不同的处理，通过这种设计，既可以推断处理因素又可以推断区组因素是否对试验效应产生作用。此外，由于这种设计还使每个区组内研究对象的水平尽可能地相近，减少了个体间差异对研究结果的影响，比成组设计更容易检验出处理因素间的差别。③析因设计的方差分析：将两个或两个以上处理因素的各种浓度水平进行排列组合、交叉分组的试验设计。它不仅可以检验每个因素各水平之间是否有差异，还可以检验各因素之间是否有交互作用，同时还可以找到处理因素的各种浓度水平之间的最佳组合。此外，还有正交设计、拉丁方设计等多种方差分析法，实验者在应用时可以参考相关的统计学著作。目前，某些医学论文中有这样的情况，就是用t 检验代替方差分析对实验数据进行统计学处理，这是不可取的。t 检验只适用于推断两个小样本均数之间有无显著性差别，而采用t 检验对多组均数进行两两比较，会增加犯I 型错误的概率，即可能把本来无差别的两个总体均数判为有差别，使结论的可信度降低[6]。对多个样本均数进行比较时，正确的方法是先进行方差分析，若检验统计量有显著性意义时，再进行多个样本均数的两两（多重）比较。3.卡方检验（χ2检验）χ2检验是一种用途比较广泛的假设检验方法，但是在医学论文中常用于分类计数资料的假设检验，即用于两个样本率、多个样本率、样本内部构成情况的比较，样本率与总体率的比较，某现象的实际分布与其理论分布的比较。但是当样本满足正态近似条件时，如样本例数n与样本率p满足条件np与n（1— p）均大于5，则可以计算假设检验统计量u值来进行判断。常用的χ2检验分为如下几类：①2×2表χ2检验：适用于两个样本率或构成比的比较，在应用时，当整个试验的样本例数n≥40且某个理论频数1≤T＜5时，需对χ2值进行连续性校正。因为T值太小，会导致χ2值增大，易出现假阳性结论。此外，若样本例数n＜40，或有某个T值＜1，此时即使采用校正公式计算的χ2值也有偏差，需要用2×2表χ2检验的确切概率检验法（Fisher确切检验法）。②配对资料χ2检验：适用于配对设计的两个样本率或构成比的比较，即通过单一样本的数据推断两种处理结果有无显著性差别。在应用时，如果甲处理结果为阳性而乙处理结果为阴性的样本例数n1与甲处理结果为阴性而乙处理结果为阳性的样本例数n2之和＜40，需要对计算的χ2值进行校正。③R×C表χ2检验：适用于多个样本率或构成比的比较。在R×C表χ2检验中，若检验统计量有显著性意义时，还需要对多个样本率或构成比进行两两比较，即分割R×C表，使之成为非独立的四格表，并对每两个率之间有无显著性差别作出结论。 2×2表资料在应用时可分为如下几种类型：横断面研究设计的2×2表资料、队列研究设计的2×2表资料、病例-对照研究设计的2×2表资料、配对研究设计的2×2表资料。研究者应注意不同类型的2×2表资料的统计分析方法略有差别，比如在分析队列研究设计的2×2表资料时，如果用χ2公式计算得到P＜，研究者则应再计算相对危险度（RR）并检验总体RR与1之间的差异是否具有统计学意义。此外，在进行R×C表χ2检验时，还有如下两个主要的注意事项：首先，T值最好不要＜5，若有1/5的T值＜5，χ2检验结论是不可靠的，解决的办法有三种：增大样本量；删去T值太小的行和列；将T值太小的行或列与性质相近的邻行或邻列的实际频数合并。其次，不同类型的R×C表资料选择的统计分析方法是不一样。①双向无序的R×C表资料：可以选用一般的χ2公式计算。②单向有序的R×C表资料：如果是原因变量为有序变量的单向有序R×C表资料，可以将其视为双向无序的R×C表资料而选用一般的χ2检验公式计算，但如果是结果变量为有序变量的单向有序R×C表资料，选用的统计分析方法有秩和检验、Radit分析和有序变量的logistic回归分析等。③双向有序且属性不同的R×C表资料：对于这类资料采用的统计分析方法不能一概而论，应根据研究者的分析目而合理选择。如果研究者只关心原因变量与结果变量之间的差异是否具有统计学意义时，此时，原因变量的有序性就显得无关紧要了，可将其视为结果变量为有序变量的单向有序R×C表资料进行分析。如果研究者希望考察原因变量与结果变量之间是否存在线性相关关系，此时需要选用处理定性资料的相关分析方法如Spearman秩相关分析方法等。如果两个有序变量之间的相关关系具有统计学意义，研究者希望进一步了解这两个有序变量之间的线性关系，此时宜选用线性趋势检验。如果研究者希望考察列联表中各行上的频数分布是否相同，此时宜选用一般的χ因此，对于适用参数检验的资料，最好还是用参数检验。秩和检验是最常用的非参数检验，它包括如下几类：①配对资料的符号秩和检验（Wilcoxon配对法）：是配对设计的非参数检验。当n≤25时，可通过秩和检验对实验资料进行分析；当n＞25时，样本例数超出T界值表的范围，可按近似正态分布用u检验对实验资料进行分析。②两样本比较的秩和检验（Wilcoxon Mann-Whitney检验）：适用于比较两样本分别代表的总体分布位置有无差异。如果样本甲的例数为n1，样本乙的例数为n2，且n1＜n2；当n1≤10、n2—n1≤10时，可通过两样本比较的秩和检验对实验资料进行分析；当n1、n2超出T界值表的范围时，同样可按近似正态分布用u检验对实验资料进行分析。③多个样本比较的秩和检验（Wilcoxon Kruskal-Wallis检验）：适用于比较各样本分别代表的总体的位置有无差别，它相当于单因素方差分析的非参数检验，计算方法主要有直接法和频数表法等。此外，在进行上述3类秩和检验（前两类秩和检验实际上已经被u检验替代）时，如果相同秩次较多，则需要对计算的检验统计量进行校正。公式计算。④双向有序且属性相同的R×C表资料：这类资料实际上就是配对设计2×2表资料的延伸，在分析这类资料时，实验者的目的主要是研究两种处理方法检测结果之间是否具有一致性，因此常用的统计分析方法为一致性检验或Kappa检验。4. 非参数检验非参数检验可不考虑总体的参数、分布而对总体的分布或分布位置进行检验。它通常适用于下述资料[2]：①总体分布为偏态或分布形式未知的计量资料(尤其样本例数n＜30时)；②等级资料；③个别数据偏大或数据的某一端无确定的数值；④各组离散程度相差悬殊，即各总体方差不齐。该方法具有适应性强等优点，但同时也损失了部分信息，使得检验效率降低。即当资料服从正态分布时，选用非参数检验法代替参数检验法会增大犯Ⅱ类错误的概率。
单因素方差分析是心理科学中的专业术语，指用于完全随机设计的多个样本均数间的比较，其统计推断是推断各样本所代表的各总体均数是否相等。单因素方差分析：核心就是计算组间和组内离均差平方和。
完全随机设计不考虑个体差异的影响，仅涉及一个处理因素，但可以有两个或多个水平，所以亦称单因素实验设计。在实验研究中按随机化原则将受试对象随机分配到一个处理因素的多个水平中去，然后观察各组的试验效应；在观察研究（调查）中按某个研究因素的不同水平分组，比较该因素的效应。
在试验中，把考察的指标称为试验指标，影响试验指标的条件称为因素。因素可分为两类，一类是人为可控的测量数据，比如温度、身高等；一类是不可控的随机因素，例如测量误差，气象条件等。因素所处的状态称为因素的水平。如果在试验过程中，只有一个因素在改变，称为单因素试验。方差分析主要用于验证两组样本，或者两组以上的样本均值是否有显著性差异。
举个例子，有三台机器用来生产规格相同的铝合金薄板，试验的指标是铝合金薄板的厚度，机器是因素，不同的三台机器是因素的三个水平。试验的目的是为了考察每台机器所生产的薄板的厚度是否有显著的差异，即考察机器这一因素对薄板厚度有无显著的影响，如果厚度有显著差异，就表明机器对厚度的影响是显著的。
一、问题与数据 为调查A、B、C三种治疗措施对患者谷丙转氨酶（ALT）的影响，某科室将45名患者随机分为三组，每组15人，分别采取A、B、C三种治疗措施。治疗后ALT水平（U/L）如下。试问应用三种治疗措施后，患者的ALT水平是否有差异？ 表1. 三组患者治疗后的ALT水平（U/L） 二、对数据结构的分析 整个数据资料涉及3组患者，每组15人，测量指标为血常规报告的ALT水平，因此属于多组设计的定量资料。 要想知道不同治疗措施对ALT水平的影响是否相同，则要比较3组的总体均数之间的差异是否具有统计学意义。若各组观察值满足独立性，服从正态分布或近似正态分布，并且各组之间的方差齐，可选用单因素方差分析。 三、SPSS分析方法1. 数据录入SPSS（1=A组，2=B组，3=C组）2. 选择Analyze→General Linear Model→Univariate （假设三组数据服从正态分布） 3. 选项设置 1）主对话框设置：将分析变量（ALT）送入Dependent Variable 框中→将分组变量（Group）送入Fixed Factor(s) 框中。 2） Options设置：点击Options按钮，勾选Descriptive statistics（显示统计描述）和Homogeneity tests（方差齐性检验）→Continue→OK。 四、结果解读 Descriptive Statistics表格给出了三组和总体ALT水平的部分统计信息，包括组别（Group）、均数（Mean）、标准差（Std. Deviation）和例数（N）。 Levene’s Test of Equality of Error Variances表格给出了方差齐性检验的结果。F值=，P（Sig.）=，说明三组数据方差齐，满足方差分析的适用条件。 Tests of Between-Subjects Effects表格给出了方差分析的结果。其中，Corrected Total一行表示总变异，Group一行表示组间变异，Error一行表示组内变异，Type Ⅲ Sum of Squares表示离均差平方和，Mean Square表示均方。方差分析的结果主要看Group一行，F值=，P（Sig.）<。 五、撰写结论 A组患者ALT水平为（ ± ）U/L，B组患者ALT水平为（ ± ）U/L，C组患者ALT水平为（ ± ）U/L。A、B、C三种治疗措施对患者ALT水平的影响差异具有统计学意义（F=，P<）。
单因素方差中只有一个自变量，两因素方差中有两个自变量。举个例：有三种治疗方法（A1，A2，A3），我们要检测哪种教学方法最好，这是单因素方差分析，因为只有一个自变量---治疗方法（但是有三个水平）。在实际问题的研究中，有时需要考虑两个因素对实验结果的影响。如果我们要检测这三种治疗方法对不同性别（男性，女性）的影响，就是两因素方差分析，因为此时有两个自变量：治疗方法（A1，A2，A3）和性别（B1，B2）。两因素方差分析主要检测两个自变量之间的是否有显著的交互。
例某军区总医院欲研究A、B、C三种降血脂药物对家兔血清肾素血管紧张素转化酶（ACE）的影响，将26只家兔随机分为四组，均喂以高脂饮食，其中三个试验组，分别给予不同的降血脂药物，对照组不给药。一定时间后测定家兔血清ACE浓度（u/ml），如表，问四组家兔血清ACE浓度是否相同？本例的初步计算结果见表下部，方差分析的计算步骤为1）建立检验假设，确定检验水准H0：四组家兔的血清ACE浓度总体均数相等，μ1=μ2=μ3=μ4H1：四组家兔的血清ACE浓度总体均数不等或不全相等，各μi不等或不全相等α=）计算统计量F值按表所列公式计算有关统计量和F值=ν总=N-1=26-1=25ν组间=k-1= 4-1=3ν组内=N-K=26-4=22表例的方差分析表变异来源总变异组间变异组内变异）确定P值，并作出统计推断以= 3和= 22查F界值表（方差分析用），得P <，按水准拒绝H0，接受H1，可认为四总体均数不同或不全相同。拒绝或者接受均值相等的结论是最关键的一环。也是最主要的目标。分析的目的就是想知道，究竟有没有差异。其中不论是统计软件的结论还是人工计算，对于这个问题的结果，有几种说法，现在归纳如下：①是否接受零假设：零假设也称为无效假设，对于具体的问题，许多都是一个模式，但是，也不能脱离具体问题，例如，消费者的对于一个问题的评价在四组中有没有差别，专业术语就是是否存在差异。如果，只有二组，就可以用简单的参数检验。但是这里有四组，所以，必须使用方差分析。零假设是消费者对于一个问题的评价在四组中没有差别。好的，结果，最重要的P值也是统计表格的Sig值，如果小于,就是推翻零假设，结论就是有区别，P值越小代表区别越大。还有一例，方差齐性：所有的分析当然希望方差齐性，这里，零假设并不总是不如人愿，零假设是方差齐性。如果小于，说明方差不齐，所以并不是所有的小于是研究者希望看见的。实际上，方差分析适用条件不是非常严格，例如对正态来说，只要不是严重的偏态，如果样本量比较大，结果都跟稳定。对于方差齐性问题，只要所有组中最大最小方差之比小于3，检验结果也非常稳定。数学原理就是小概率反证法，置信区间一般设为95%，所以，才以为分水岭，究竟拒绝还是接受零假设。这个零假设意义重大。②是否有统计意义：如果P值小于，就有统计意义，说明得到想要知道和证明的东西，有继续深入分析的必要，也就是，如果大于，说明，所有组别都没有差别，也就根本不用二二比较。如果根据数据背景 ，也有收获，就是，根本不用再研究，因为没有差别。或者，再重新抽样变换方法再研究。例如，在控制其他作用因素后，激素水平是否的确在二组间存在差异。这个例子是属于医学统计的，在病人的化验单上，不仅有激素水平，还有五花八门的指标例如血脂，血糖，肌酐，白细胞等等，这些所有的指标都可以作为统计的对象，分为二组或者多组，进行差别分析。所以，方差分析的应用范围很广。注意：根据方差分析的这一结果，还不能推断四个总体均数两两之间是否相等。如果要进一步推断任两个总体均数是否相同，应作两两比较二二比较：在做统计分析时候，需要有一些专业知识，但是，如果有些原理不知道，可以每一个都试一试。尤其对于复选框。然后将各种方法的结果进行对比，找出不同，并且找出不同的原因。二二比较有将近二十种不同的方法，建议就是，都选，然后比较结果。这里特别要提的方法也是最重要的方法是spss的的方法敏感度最高，总的二类错误非常小，如果这种方法没有检验出差别，结果100%没有差别。有时，许多方法都是大同小异，就类似于在系统中设置的小数点不同，结果有些轻微差异。举一反三，在许多统计软件的方法中，也需要知道一些方法背景，然后到统计软件操作。也就是几秒钟出来结果，挨个试，再跟理论对比。注：由于很多符号无法显示 请参阅附图
spss单因素方差分析怎么做啊？
单因素方差分类变量和连续变量可以使用独立样本t检验或者单因素方差分析进行研究，如果分类变量有两组以上，使用单因素方差分析更合适。举例进行说明。
SPSSAU结果如下：
从上表可知，利用方差分析(全称为单因素方差分析)去研究fodder对于weight共1项的差异性，从上表可以看出：不同fodder样本对于weight全部均呈现出显著性(p<)，意味着不同fodder样本对于weight均有着差异性。
方差不齐怎么办？
方差不齐时可使用‘非参数检验’，同时还可使用welch 方差，或者Brown-Forsythe方差，非参数检验是避开方差齐问题；而welch方差或Brown-Forsythe方差是直面方差齐，即使在方差不齐时也保证结果比较稳健，welch方差和Brown-Forsythe方差仅在计算公式上不一致，目的均是让方差不齐时结果也稳健，选择其中一种即可。
SPSS是单因素方差分析，是检验由单一因素影响的多组样本某因变量的均值是否有显著差异。与之对应的是多因素方差分析，需要说明的是：这里的单因素与多因素是针对自变量而言的，因变量可以有多个，但只有一个自变量。
数据分析
一、描述性统计，描述性统计是一类统计方法的汇总，揭示了数据分布特性。它主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布以及一些基本的统计图形。
1、缺失值填充：常用方法有剔除法、均值法、决策树法。
2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以在做数据分析之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。
二、回归分析，回归分析是应用极其广泛的数据分析方法之一。它基于观测数据建立变量间适当的依赖关系，以分析数据内在规律。
1、一元线性分析
只有一个自变量X与因变量Y有关，X与Y都必须是连续型变量，因变量Y或其残差必须服从正态分布。
2、 多元线性回归分析
使用条件：分析多个自变量X与因变量Y的关系，X与Y都必须是连续型变量，因变量Y或其残差必须服从正态分布。
单因素方差分析spss步骤如下所示：
操作工具：win10电脑。
操作软件：SPSS分析工具。
操作版本：。
1、首先通过快捷方式打开SPSS分析工具，默认显示数据视图。
2、切换到变量视图，然后添加六个变量，分别为姓名、M、C、E、S和R，其中姓名是字符串类型，其他都是数字类型。
3、返回到数据视图，向六个变量列插入对应的数据。
4、点击分析菜单，然后依次选择分类--->系统聚类。
5、打开系统聚类分析窗口，将变量M和变量C移到变量框中。
6、点击右侧统计按钮，打开系统聚类分析：统计窗口，选择集中计划，接着点击继续。
7、单击图按钮，打开图设置窗口，勾选谱系图，然后点击继续。
8、接着点击方法按钮，打开系统聚类分析：方法窗口，聚类方法选择瓦尔德法，然后单击继续。
9、最后点击系统聚类分析窗口中的确定按钮，然后生成系统聚类分析结果和图形展示。
Spss自动计算F统计值，如果相伴概率P小于显著性水平a，拒绝零假设，认为控制变量不同水平下各总体均值有显著差异，反之，则相反，即没有差异。
方差齐性检验：控制变量不同水平下各观察变量总体方差是否相等进行分析。采用方差同质性检验方法，原假设“各水平下观察变量总体的方差无显著差异，思路同spss两独立样本t检验中的方差分析”。 相伴概率大于显著性水平，故认为总体方差相等。
两类方差异同
两类方差分析的基本步骤相同，只是变异的分解方式不同，对成组设计的资料，总变异分解为组内变异和组间变异（随机误差），即：SS总=SS组间+SS组内，而对配伍组设计的资料，总变异除了分解为处理组变异和随机误差外还包括配伍组变异，即：SS总=SS处理+SS配伍+SS误差。
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。
秋风送爽，也给我们送来了刘岭教授的统计说说第五期。这一期的统计学方法之选择大家一定要认真学起来，说不定马上你就会用到了。编者语针对常用的基本统计学方法，一般而言说的就是t检验、单因素方差分析和卡方检验，这也是大家在写论文、阅读论文时经常遇到的统计学方法（几乎每篇文章都会涉及这一种或几种方法），那到底该采用何种统计学方法呢？今天我们就此来聊聊。一、拿到数据开始分析之前，一定要进行数据类型的划分（图1），因为不同数据类型资料，描述的方式不一样，统计学方法也不一样。图1 统计资料的类型举个例子（表1）：表1 某地2002年735例65岁以上老年人健康检查记录二、各种类型资料的统计分析（描述与统计推断）1.计量资料特点：每个观察单位的观察值之间有量的区别，有单位；描述形式：最常见采用“X±S”（一般文献中经常见到），用算数均数描述其平均水平，用标准差描述其离散程度。如果遇到数据“特别变态”（特别是标准差大于算数均数），就采用Md(P25,P75)（Md为中位数，P25和P75为四分位数）（表2）。正态分布检验请大家复习：医学科研课堂丨统计说说（三）：你所应该了解的正态、方差齐性检验表2 计量资料常用统计指标的特点及其应用场合统计推断方法：一般分为单因素和多因素两种。单因素分析方法分析要点：一是划清数据类型（计量资料）；二是明确试验设计类型（完全随机设计？几组样本？）；三是注意所用方法的应用条件；四是满足正态方差齐性时采用t检验（注意t检验有三种形式哦！）或单因素方差分析，不满足时采用秩和检验（图2）。图2 计量资料统计方法的正确选择提醒两点：① 如果样本数据不服从正态分布的话，那就只能用非参数检验（秩和检验），但其检验效能低于参数检验（t检验或方差分析）。所谓检验效能低就是本身有差异，却没有能力发现其差异。② 如果是两组以上样本的数据时，不能采用t检验（会导致假阳性错误概率增加），应该采用方差分析。若方差分析的P<，需再进一步两两比较，常用的方法为LSD法或SNK法（注意依旧不能采用t检验）。在上两讲内容中我们已经学过t检验（医学科研课堂丨统计说说（二）：你的t检验做对了吗？）和方差分析（医学科研课堂丨统计说说（四）：统计学方法之灵魂—方差分析）了，至于秩和检验，我们以后会逐步介绍滴。多因素分析一般采用回归分析，主要是线性回归分析，以后会给大家介绍此方法。2.计数资料特点：无序分类，同类别中各观察单位之间没有量的差别，但各类别间有质的不同，各类别互不相容。其中二分类一定是计数资料（例如性别只有男/女之分，是否继发某种疾病只有继发/未继发之分），而多分类满足分类在性质上没有程度等级上的差别，即为计数资料（例如婚姻状况包括未婚、已婚、离异、丧偶，就属于多分类，但各分类没有程度等级差别，因此为计数资料，尿糖定性检测结果包括-、+、++、+++、++++，属于具有程度等级差别的多分类资料，就不属于计数资料，属于等级资料了）。描述形式：最常见采用“例数（%）”（一般文献中经常见到），主要要分清构成比（结构相对数）和率（强度相对数）的差别（表3）。而且在应用时，分母（就是样本量啦）一般不宜过小，分母太小不足以反映数据的客观事实，也不稳定。表3 计数资料常用统计指标的特点及其应用场合比如说：1.某地肺癌患者中男性A例，女性B例，则当地肺癌患者的性别比为A/B就是“比”。2.某次研究共检出了致病菌3种，总株数为A+B+C，其中一种致病菌检出株数为A，那么A/（A+B+C）就是构成比，即该种致病菌占总致病菌的比重或分布。3.某研究对患者（总例数为B）进行治疗，结果治愈的患者例数为A，则A/B即为率（可以理解为治愈率）。统计推断方法：一般分为单因素和多因素两种。单因素分析方法分析要点：一是划清数据类型（计数资料）；二是明确试验设计类型（完全随机设计？几组样本？）；三是注意所用方法的应用条件；四是多样本率比较，若卡方检验的P<，需再进一步两两比较，并进行Bonferroni校正，以控制假阳性（图3）。图3 计数资料统计方法的正确选择提醒两点：① 构成比是以100作为基数，各构成部分所占的比重之和必须为100%，故某组成部分所占比重的增减必影响其它组成部分的比重；② 构成比和率在实际应用时容易混淆，主要区别在分母上，所以应正确选择分母。多因素分析一般采用回归分析，主要是Logistic回归分析，以后会给大家介绍此方法。3.等级资料特点：属于多分类资料，满足多分类在性质上有程度等级上的差别，各分类属性按一定顺序排列（有序），即为等级资料。描述形式：最常见采用“例数（%）”（一般文献中经常见到），这和计数资料的描述大体相同，主要区别在于多个分类排列时一定要按照顺序进行（从小到大或从弱到强）。统计推断方法：等级资料的统计分析方法在单因素分析中采用非参数检验（秩和检验），当然对于双向有序R×C资料，也就说分组变量和结局变量都是有序（等级）的情况，构成比的比较采用卡方检验，程度的比较采用秩和检验，趋势关联性的比较用秩相关（也称等级相关）。多因素分析中采用有序Logistic回归。注意：分类变量（计数资料和等级资料）在软件分析操作时，要适当数量化处理（赋值），赋值情况会直接影响统计分析结果的解释。最后用下面这张图来总结基本统计学方法的选择（图4）。图4 常用基本统计学方法的正确选择今天的内容就到这里，同学们多多复习，有什么问题和不懂的可以在下面留言，我们会请刘岭教授一一解答。好了，让我们期待下一期吧！撰稿：刘岭 约稿编辑：刘芹排版：毕丽 审核：王东专家简介刘岭：陆军军医大学卫生统计学教研室副教授，主要从事卫生统计学教学、科研工作。担任中华卫生信息学会第八届统计理论与方法专业委员会委员，重庆市预防医学卫生统计专业委员会副主任委员，并担任《第三军医大学学报》等多家杂志的编委、统计审稿专家。历史推荐医学科研课堂丨统计说说（四）：统计学方法之灵魂—方差分析 医学科研课堂丨统计说说（三）：你所应该了解的正态、方差齐性检验 医学科研课堂丨统计说说（二）：你的t检验做对了吗？ 医学科研课堂丨统计说说（一）：样本量估算是个什么东东？
问题一：单因素方差分析结果分析 方差分析表中的SS表示平方和，MS表示均方，F是组间均方与组内均方的比例，P-value表示在相应F值下的概率值，F crit是在相应显著水平下的F临界值，在统计分析上可以通过P-value的大小来判断组间的差异显著性，通常情况下，当时没有显著差异，介于二者之间时有显著差异。也可通过F值来判断差异显著性，当F>=F crit时，有显著(或极显著)差异。顺便说一下，F检验只能在总体上来检验差异显著性，不能判别这些显著差异具体来自哪些处理间，若要分析，需要进行多重比较。 问题二：学术论文中的方差分析结果怎么看 如果是被试间，看各主效应、交互作用的F值和Sig值，Sig小于就是存在效应 问题三：用SPSS 进行的方差分析应当如何看结果？ 10分 主要看sig那里的，数值大于，则差异不显著，相反，就是显著的 问题四：结果中的方差分析怎么看 显著性水平>说明在现有样本中，自变量对因变量的影响不显著。有时不显著也是一个很重要的结论，说明原来的假设不成立。如果认为不显著的结论有悖相关原理，则可能是数据有问题，建议增加样本数量，或检查数据值是否有异常存在。 另外，同类子集，是将几个变量分成N个亚组，看看变量在亚组中的分布情况判断变量的独立性。比如，变量1只在第一个亚组有数据，其他的亚组没数据，说明变量1相对于其他变量有较大的独立性。变量2在第二亚组和第三亚组都有数据，说明变量2可以分在第二亚组，也可以分在第三亚组，变量2就显得不确定，可能于其他变量有较大关联。 问题五：重复测量数据的方差分析怎么看结果 dxy/bbs/topic/28077464 看这个就明白了 问题六：单因素方差分析结果怎么看 小木虫 看F和p值啊 问题七：单因素方差分析结果怎么看 你是两两间比较吗？ 统计学专业硕士为你解答！ 问题八：用spss 单因素方差分析结果怎么看 用的tukey 20分 第一列和第二列就是你的水平，1和2比，1和3比较，然后看sig显著性，是否小于，小于组间有差异 问题九：单因素方差分析结果分析 方差分析表中的SS表示平方和，MS表示均方，F是组间均方与组内均方的比例，P-value表示在相应F值下的概率值，F crit是在相应显著水平下的F临界值，在统计分析上可以通过P-value的大小来判断组间的差异显著性，通常情况下，当时没有显著差异，介于二者之间时有显著差异。也可通过F值来判断差异显著性，当F>=F crit时，有显著(或极显著)差异。顺便说一下，F检验只能在总体上来检验差异显著性，不能判别这些显著差异具体来自哪些处理间，若要分析，需要进行多重比较。 问题十：用SPSS 进行的方差分析应当如何看结果？ 10分 主要看sig那里的，数值大于，则差异不显著，相反，就是显著的
方差分析在论文中的呈现需要以下几个步骤：
1、描述方差分析的研究设计：
在论文中首先需要描述方差分析的研究设计，包括样本容量、实验或调查的设计、不同处理组的数量和处理方式等。
2、描述数据分析方法：
描述使用的方差分析方法，包括单因素方差分析、双因素方差分析、方差分析的假设检验等。
3、描述结果：
在论文中需要描述方差分析的结果，包括各组的均值、方差、标准差、显著性水平等。同时，需要呈现方差分析的效应大小，例如η²（Eta Squared）等。
4、描述结论：
在呈现方差分析的结果后，需要根据结果得出结论。例如，如果发现不同处理组之间存在显著差异，则需要说明不同因素对结果的影响，并解释原因。
5、描述限制：
在论文中还需要描述方差分析的限制和局限性，例如样本规模过小、实验设计的不确定性等，这些局限性可能会影响到结果的准确性。
方差分析介绍：
方差分析是一种常用的统计方法，用于比较两个或多个组之间的差异性。它通过比较组间的方差和组内的方差，来确定不同组之间的差异是否显著，并找出影响差异的因素。方差分析通常用于分析实验数据或调查数据，比较不同因素对于实验或调查结果的影响。
方差分析的基本思想是将总体方差分解为组内方差和组间方差。组内方差表示组内个体之间的差异程度，组间方差表示不同组之间的差异程度。如果组间方差显著大于组内方差，可以得出结论，不同组之间存在显著差异，这些差异可能由于不同因素的影响而产生。
在方差分析中，常用的方法包括单因素方差分析、双因素方差分析、协方差分析。单因素方差分析用于比较一个因素对于不同组之间的差异的影响程度，双因素方差分析用于两个因素对于不同组之间的差异的影响程度，协方差分析则可以用于考虑其他变量对于组间差异的影响。
各种折射表。1.表格的编辑表格的编辑包括改变表格的行、列空间、修改表格结构等。请先建立一个三行三列的表2.增加行 将光标移到任意一行的末尾（表格外），按一次回车键，表格增加一行；再将光标。增加列 打开"表格"菜单，指向"表格"，选择"插入列"，表格也会增加一列。4.表格内容的编辑表格内容的编辑与Word普通文档的编辑方法相同。