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Kruskal-Wallis H检验（多个独立样本）【详】-SPSS教程
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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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