spss数据分析的统计方法选择小结 0 e

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1、数据分析的统计方法选择小结0E  `/[,h9p3F$~+G1A3@:f;_7_  l0  f2w)S"n*~!f+N,c6s9{2~完全随机分组设计的资料;

2、+~2],

3、/P8].]*k/Y#[!U5G%`0D"Y/D9};K一、          两组或多组计量资料的比较-P;v3X$s3u'b'K%M/j7b,m:K/z9q7_/C1.两组资料：*c;U,j*r-w!M0x5c(}  H:I#Z7X+j&^)J1)大样本资料或服从正态分布的小样本资料2w1t  u8~9y8P$v3J.I7s&m!Y&A1

4、L(1)若方差齐性，则作成组t检验3P;[3V&n*}-d%N5q-n$@(

5、7u:v-^#Z3g(2)若方差不齐，则作t’检验或用成组的Wilcoxon秩和检验6b9Q2V,o&N3S.V9;P2N5s  R6X%C2)小样本偏态分布资料，则用成组的Wilcoxon秩和检验5F0Y1F/x,T3P6m%F,j.G!R  _$X0G4K5U5}2.多组资料：2u0a0Z$U0n7i.}(v4h3m!f5})?#y)?1)若大样本资料或服从正态分布，并且方差齐性，则作完全随机的方差分析。如果方差分析的统计检验为有

6、统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：LSD检验，Bonferroni检验等）进行两两比较。,C&F.[5`7{%_,U.P7U7Q1R/]1O9J$K6T'D2)如果小样本的偏态分布资料或方差不齐，则作KruskalWallis的统计检验。如果KruskalWallis的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：用成组的Wilcoxon秩和检验，但用Bonferroni方法校正P值等）进行两两比较。*g"R2G#W  w,Z!H!D.j2y&M!Y(H!Q7L/C's7]二、

7、          分类资料的统计分析0p0b%I!k8J0z5r;Z2q#c8g1.单样本资料与总体比较!F&z8u4B  K#L*B4t0i&Y/}7z+p$v2`.C!x;A9Y7x1)二分类资料：3N!X'^4w:Q.}-q'b;]"G6z)R(1)小样本时：用二项分布进行确切概率法检验；  I)G1U(s9J9C  o*k!B2d5{(2)大样本时：用U检验。!r*J8r4Y&H;F'`6Z-T-m,@7`7a%{)C%{#[0y9f;S6b6g2)多分类资料：用Pearsonc2检验（又称拟合优度检验

8、）。(I,}+W7m-}+e(U5y*O2"M8k+Q&]3Z2.四格表资料6S9c5~)s:[%J0{,n(F+r7]&A9U3U&U(x/P8C.y1)n>40并且所以理论数大于5，则用Pearsonc2&q!V#L&?;Z2i4L3R(`)_#M"O)Q%G4r'c)n2)n>40并且所以理论数大于1并且至少存在一个理论数<5，则用校正c2或用Fisher’s确切概率法检验&u%g1{1l1e"n;R  s!C'$I*F:i2M3)n£40或存在理论数<1，则用Fisher’s检验0C/x+C:b#m"

9、j0b,W$E1B.W)Z  X5j.w.p5w3.2×C表资料的统计分析/]4E  ?3f3a  Y1N1d*i+1O*q/O1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则行评分的CMHc2或成组的Wilcoxon秩和检验:O0G&H$J*F1^(P0Z6l5D8c;r2)列变量为效应指标并且为二分类，列变量为有序多分类变量，则用趋势c2检验(v0n-a1c&y  Z2o1f6]&j  E0{*B-q6i+a3)行变量和列变量均为无序分类变量'c&[2s8w  j6(G5g&l!~9R

10、(1)n>40并且理论数小于5的格子数<行列表中格子总数的25%，则用Pearsonc2/~"q,u-Z(C;h5Z'i%Q  V#f2a8N:d  O6{(2)n£40或理论数小于5的格子数>行列表中格子总数的25%，则用Fisher’s确切概率法检验)z+O'E,u0~(L;h/E1A'S/]0A.G#m*A3Z1h4.R×C表资料的统计分析3h/Y;O,e+r:

11、1O*V"E(c1k19x:R2Z1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则CMHc2或KruskalWallis的秩和检

12、验/t)o0`'_&_%S0m  j9b)@2B;u%K0V']%J(W;d#g$S"k2)列变量为效应指标，并且为无序多分类变量，行变量为有序多分类变量，作nonezerocorrelationanalysis的CMHc2$u:y%%A%L/v5k&o-Z;`&D0O*S+U%G3)列变量和行变量均为有序多分类变量，可以作Spearman相关分析1n+_*L  

13、)V