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4.单变量之间的分组检验有时候我们需要知道两个班级的成绩是否存在差异，从而比较班级成绩的优劣，使用简单的均值进行比较是不全面的。两个班级平均分差不多，但是一个班级高分和低分都特别多，另一个班级则比较平均。
在SCI论文中，我们经常可以看见一些这样的表格，大多数命名表格2，主要用来表示原因和结果的单因素分析的关系或者是分组变量的关系，如下图这样论文中的表格数不胜数，今天我们通过一个实例数据演示告诉大家怎么一步一步把这样的表格做出来。
先进行分组检验总体的正态性，这里是有一个分组，就是现在二分类中每个类别对应数据的正态性，操作如下（这里要将二分类的变量添加到因子列表）分组正态性检验的结果如下，两种检验方法最后的p值均大于0.05，说明两样本总体都满足正态分布
实证检验：分后组，怎么进行分组的差异性检验，看差异显著或不显著，命令是什么？单值检验，怎么做？,实证检验：分后组，怎么进行分组的差异性检验，看差异显著或不显著，命
我们可以采用卡方检验看出中西医与西医组在疾病病情之间的区别。虽然两组卡方检验显示病情与疗法在统计学上没有差异（P=0.194），实际上两者差距是比较明显的（表1）。提示分组不均衡，值得采用分层分析来控制偏倚。3、分层logRank分析SPSS操作
由检验结果，仅指标HB的各组样本服从正态分布，P值全部大于0.05，则需要进一步对HB进行方差齐性检验；而指标RBC、CHCM、MCHC、RDW和BNP均有分组不服从正态分布，需要采用非参数检验方法Kruskal-WallisH检验。
SPSS：正确使用重复测量资料的方差分析。方差分析的目的在于检验多个样本均数间的差异是否有统计学意义。那么方差分析，您真的用对了么?为了进行细致比较，研究者有时会对同一受试者的某一指标进行多次测量，以反映该指标的真实意义。
协方差假设检验中拒绝各组之间方差相等的原假设，表明各组之间方差不同，严格上需要用非线性判别函数。输出结果3结果中表明有73.3%的判断正确率，根据Fisher的线性判别函数计算分别得到Dis1_2、Dis2_2、Dis3_2，按照计算结果，哪个的值大就是哪个分类，如Dis1_2>Dis2_2>Dis3_2,则是第1…
单变量分析来检验对象内因子的效应时要求球形假定。当至少有一个对象间因子有2个以上水平时，必须满足球形检验的条件。当你的对象内因子不满足球形假定，你要么用多变量分析方法，要么就校正单变量分析的结果（校正系数GG或HF）。2)、转换变量
《spss统计分析与行业应用案例详解》：实例20双变量相关分析实例21偏相关分析平均气温和日照时间相关系数0.758，显著性水平为0.004，小于0.01，所以平均气温和日照时长相关系数为正向，且相关性很强。
4.单变量之间的分组检验有时候我们需要知道两个班级的成绩是否存在差异，从而比较班级成绩的优劣，使用简单的均值进行比较是不全面的。两个班级平均分差不多，但是一个班级高分和低分都特别多，另一个班级则比较平均。
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先进行分组检验总体的正态性，这里是有一个分组，就是现在二分类中每个类别对应数据的正态性，操作如下（这里要将二分类的变量添加到因子列表）分组正态性检验的结果如下，两种检验方法最后的p值均大于0.05，说明两样本总体都满足正态分布
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我们可以采用卡方检验看出中西医与西医组在疾病病情之间的区别。虽然两组卡方检验显示病情与疗法在统计学上没有差异（P=0.194），实际上两者差距是比较明显的（表1）。提示分组不均衡，值得采用分层分析来控制偏倚。3、分层logRank分析SPSS操作
由检验结果，仅指标HB的各组样本服从正态分布，P值全部大于0.05，则需要进一步对HB进行方差齐性检验；而指标RBC、CHCM、MCHC、RDW和BNP均有分组不服从正态分布，需要采用非参数检验方法Kruskal-WallisH检验。
SPSS：正确使用重复测量资料的方差分析。方差分析的目的在于检验多个样本均数间的差异是否有统计学意义。那么方差分析，您真的用对了么?为了进行细致比较，研究者有时会对同一受试者的某一指标进行多次测量，以反映该指标的真实意义。
协方差假设检验中拒绝各组之间方差相等的原假设，表明各组之间方差不同，严格上需要用非线性判别函数。输出结果3结果中表明有73.3%的判断正确率，根据Fisher的线性判别函数计算分别得到Dis1_2、Dis2_2、Dis3_2，按照计算结果，哪个的值大就是哪个分类，如Dis1_2>Dis2_2>Dis3_2,则是第1…
单变量分析来检验对象内因子的效应时要求球形假定。当至少有一个对象间因子有2个以上水平时，必须满足球形检验的条件。当你的对象内因子不满足球形假定，你要么用多变量分析方法，要么就校正单变量分析的结果（校正系数GG或HF）。2)、转换变量
《spss统计分析与行业应用案例详解》：实例20双变量相关分析实例21偏相关分析平均气温和日照时间相关系数0.758，显著性水平为0.004，小于0.01，所以平均气温和日照时长相关系数为正向，且相关性很强。
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