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想要建立预测模型，统计方法怎么选？
预测模型是基于变量之间的相关关系，通过一个或几个变量预测另一个变量的分析方法。我们可以根据自变量（预测变量或解释变量）预测因变量（应答变量或结局变量）。
发表于2019-12-09
简单面积图-SPSS教程
研究者想绘图展示男性中不同静坐时长（三分类变量：2-4小时、4-6小时和6-8小时）的血胆固醇水平差异，可以使用简单面积图（Simple Area）。
发表于2019-12-05
涉及≥3个变量的相关性分析，如何选择统计方法？
分析三个及以上变量的相关性时，我们的主要目的是分析两个“主要”观察变量的相关性，并考虑其它因素对其关联的影响，这就需要纳入其它因素。
发表于2019-12-03
多组折线图-SPSS教程
多组折线图是简单折线图的扩充，可以展示因变量随两个及以上自变量变化的趋势。其中因变量一般为连续或有序多分类变量，其中一个自变量则一般是连续、有序多分类或无序多分类变量，另一个自变量只能是分类（二分类、有序多分类或无序多分类）变量。
发表于2019-12-02
Wilcoxon, Friedman...扒一扒非参数检验名称中的牛人
Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验、Kruskal-Wallis H检验、Friedman检验，不难发现，这些都是用发明该统计方法的统计学家名字来命名的。我们就来扒一扒这些非参数检验名称中
发表于2019-11-30
要做相关性分析，该如何选择正确的统计方法？
本文从什么样的研究可以使用相关性分析、判断拟研究变量的数量、判断拟研究变量的类型、是否区分自变量和因变量、选择检验方法几个方面阐述了相关性分析中统计方法的正确使用。
发表于2019-11-27
简单条形图-SPSS教程
简单条形图可以直观呈现多种统计检验或数据自身特征，通常适用于以下情况：展现一个分类变量的各类别下，连续变量或有序分类变量的计数、频率、百分比、均值、中位数等统计指标。分类变量可以是有序或无序多分类。
发表于2019-11-25
如何理解线性回归的方差齐性检验？
不少人可能对方差齐性检验不是很重视，觉得正态性可能更重要，但其实方差齐性的重要程度可能更大，因为它可能会让你的标准误发生很大变化，从而导致结论的变化。线性回归中，方差齐性是一个必须考虑的前提条件。本文主要介绍一下，如何理解线性回归中的方差齐
发表于2019-11-22
误差条形图-SPSS教程
研究者要展示两性别（分类变量）中考试成绩（连续变量）的均值，可以使用误差条形图。误差条形图适用于展示自变量不同分类下，连续或有序分类变量的差异。自变量可以是二分类、有序多分类或无序多分类。误差条形图通常用于展示独立样本t检验和单因素方差分析
发表于2019-11-21
三维条形图-SPSS教程
研究者要通过图形展示不同教育程度、性别（分类变量）研究对象的幸福指数（连续变量）的均值，除簇状条形图外，研究者还可以使用三维条形图。三维条形图可以展示两个分类变量下，连续或有序多分类变量的差异，其中，分类变量（自变量）则可以是有序或无序分类
发表于2019-11-19
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