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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
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发表于2018-01-12
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
分层回归-SPSS教程
研究者已知某些自变量（age和gender）与因变量（VO2 max）有关，拟判断逐个增加自变量（weight和heart_rate）后对因变量预测模型的改变。针对这种情况，我们可以使用分层回归分析，但需要先满足8项假设。
发表于2018-01-05
配对样本t检验【详】-SPSS教程
研究者想探索是否2个相关（配对）组别间的均数是否存在差异，可以使用配对样本t检验。使用配对样本t检验时，需要考虑4个假设
发表于2018-01-03
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