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Kendall's tau-b相关系数-SPSS教程
要判断两个有序分类变量之间是否存在相关，建议使用Kendall’s tau-b相关分析，但需要先满足3项假设。
发表于2018-03-20
Friedman检验-SPSS教程
研究者拟判断多组相关数据的变化情况，可以使用Friedman检验。Friedman检验可应用于多组配对或相关数据的秩和检验，但需要满足2项假设。
发表于2018-02-28
分层卡方检验-SPSS教程
分层卡方检验，也称为Cochran-Mantel-Haenszel检验（CMH检验），它主要用于分层分析中，也就是在研究暴露/处理因素和结局事件关联性的基础上，考虑了分层因素的混杂作用。
发表于2018-02-26
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
两个有序分类变量相关性的卡方检验-SPSS教程
要判断类风湿关节炎躯体感觉症状数量与疼痛等级之间是否有线性变化的趋势，可以使用Mantel-Haenszel卡方检验。进行Mantel-Haenszel卡方检验，需要满足以下两个假设
发表于2018-02-01
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
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