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Kendall's W检验-SPSS教程
在本研究中,研究者拟探讨5位放射科医生对疾病严重程度(5分类)诊断的一致性。对于这种存在3位及以上观察者,观测变量为连续变量或有序分类变量的一致性检验,我们推荐使用Kendall’s W检验。一般来说,采用Kendall’s W 检验的研究
发表于2018-02-24
Kruskal-Wallis H检验(多个独立样本)【详】-SPSS教程
研究者想知道不同工作年限之间CWWS得分是否不同。由于CWWS得分不服从正态分布(仅为模拟数据,实际使用时需要专业判断或结合正态性检验结果),因此可以使用Kruskal-Wallis H检验。
发表于2018-02-22
单因素协方差分析【详】-SPSS教程
研究者想判断不同干预方法(group)对因变量(治疗后TC2)的影响,但是不能忽视协变量(治疗前TC1)对因变量的作用。针对这种情况,我们可以使用单因素协方差分析,但需要先满足10项假设。
发表于2018-02-12
Kruskal-Wallis H检验(多个独立样本)【简】-SPSS教程
如果多个样本的观察值满足独立性,服从正态分布,并且各组之间的方差齐,则可选用单因素方差分析,如果样本数据不满足上述几个条件,则需要用到多个独立样本的秩和检验。
发表于2018-01-25
Wilcoxon符号秩检验(配对样本)【详】-SPSS教程
对于比较配对设计的连续性变量间的差异,可以选用配对t检验或Wilcoxon 符号秩检验。配对t检验适用于两组差值近似服从正态分布的数据。当不满足该前提时,可选择的一种方案是使用Wilcoxon符号秩检验。
发表于2018-01-15
Spearman相关分析-SPSS教程
研究者想观察两个连续变量之间的相关性,可以使用Spearman相关(或Pearson相关)分析。Spearman相关适用于判断两个非正态分布(或者有不能剔除的异常值)的连续变量之间的相关关系。当两个连续变量均符合正态分布时,建议优先选用Pe
发表于2018-01-11
单因素协方差分析【简】-SPSS教程
某研究将73例脑卒中患者随机分为现代理疗组(38例)和传统康复疗法组(35例)进行康复治疗,采用Fugl-Meyer运动功能评分法(FMA)分别记录治疗前、后的运动功能情况,部分数据如下。试问现代理疗和传统康复治疗对脑卒中患者运动功能的改善
发表于2018-01-10
Cox回归-SPSS教程
某研究者拟观察某新药的抗肿瘤效果,将70名肺癌患者随机分为两组,分别采用该新药和常规药物进行治疗,观察两组肺癌患者的生存情况,共随访2年。研究以死亡为结局,两种治疗方式为主要研究因素,同时考虑调整年龄和性别的影响,比较两种疗法对肺癌患者生存
发表于2018-01-08
Weighted Kappa系数-SPSS教程
在本研究中,研究者拟探讨不同放射科医生对疾病严重程度(5分类)诊断的一致性。对于这种有序分类变量的一致性检验,推荐使用weighted kappa分析。一般来说,采用weighted kappa分析的研究设计需要满足5项假设。
发表于2018-01-07
Wilcoxon符号秩检验(配对样本)【简】-SPSS教程
当一组配对样本的数据中差值d服从正态分布时,我们可以选用配对样本t检验的方法进行统计检验,具体方法参见文章“配对样本的t检验”。但是,如果差值d不符合正态分布时,我们该如何处理呢?
发表于2018-01-06
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