趋势检验(P for trend)意义、以及SPSS实现
提到趋势性检验,我们在前期的内容中,介绍过了Cochran-Armitage趋势检验 ,用于检验两个分类变量之间是否存在一定的变化趋势。但是我们在阅读文献时,也常常会看到文章结果展示的表格中,给出了P for trend的检验结果,如下表所示。针对上表内容,首先复习一下我们前期介绍的有关回归模型中设置哑变量的内容,对于连续性变量,可以考虑将其转化为哑变量后带入到回归模型中,详见:想将
医咖会 - 趋势检验 - 2018-11-06
SPSS实战:两个有序分类变量的趋势检验(Mantel-Haenszel卡方检验)
两个有序分类变量的趋势检验:Mantel-Haenszel卡方检验。这个方法用在什么场合,怎么用SPSS来操作,和Cochran-Armitage趋势检验又有什么区别?
医咖会 - 趋势检验 - 2018-11-07
SPSS教程2:利用SPSS进行统计检验
通常都采用抽取一定的样本作为研究对象,这样,就存在样本的特征数量能否反映总体特征的问题,也存在着两种不同的样本的数量标志的参数是否存在差异的问题,这就必需对样本量数进行定量分析与推断,在教育统计学中称为“统计检验一、统计检验的基本原理 统计检验是先对总体的分布
生物谷 - SPSS,教程,统计 - 2012-04-12
卡方检验—Cochran Armitage趋势性检验
初见CATT Cochran-Armitage趋势性检验(CATT),是以William Cochran(1954)和Peter Armitage(1955)的名字来命名的,可用来评估一个二分类变量和一个有序分类变量之间的关联性,即R×2列联表资料,因此又称趋势性卡方检验。
MedSci原创 - 卡方检验 - 2018-11-06
SPSS分析实战:CMH检验(分层卡方检验)
只涉及两个分类变量的卡方检验有些时候是很局限的,因为混杂因素总是存在,如果不考虑混杂因素,得出的分析结论很可能是谬误的,这就是著名的辛普森悖论。
MedSci原创 - CMH,SPSS - 2018-11-04
SPSS实战:有序分类变量和二分类变量的趋势检验(Cochran-Armitage)
一、问题与数据 研究者想分析偏头痛药物的剂量与药物眩晕副作用是否存在线性关系。研究者从入院治疗偏头痛的病人中随机选择646名病人。这些病人服用五种剂量的药物并报告是否出现眩晕。 五种药物剂量分别是50mg、100mg、150mg、200mg和250mg,为有序分类变量,分别赋值为1-5,变量名为drug_dose。如果病人报告眩晕,则报告“yes”,否则报告“no”,为二分类变量,
医咖会 - 趋势检验,SPSS - 2018-11-07
看SPSS软件如何实现t检验
T检验,亦称student t检验(Student's t test),主要用于样本含量较小(例如n<30),总体标准差σ未知的正态分布资料。T检验适合用于随机样本,单个样本所代表的总体呈正态分布,且各样本所代表的总体方差齐,比较的两组数据的分布是否一致。T检验实质上就是样本均值的比较。T检验分为单样本T检验、独立样本T检验、配对样本T检验、单因素ANOVA。一、单样本T检验单样本t检验的目
MedSci原创 - 单因素分析,T检验 - 2015-04-21
SPSS进行多相关样本的非参数检验(Friedman检验)
一、案例 2010年世博会期间,参观人数众多,为了比较各个时间段的入园人数有无差别,收集了以下的数据: 日期:统计的日期 a:该日12-14点的入园人数 b:该日14-16点的入园人数 c:该日16-18点的入园人数 d:该日18-20点的入园人数 目的是分析上述四个时间段的入园人数有无差异。显然,四组数据并不独立,不能满足普通方差分析的条件,可以使用重复测量的方差分析。但考虑到入园
MedSci原创 - SPSS,非参数 - 2017-10-17
SPSS教程:分层卡方检验(有图解)
提到卡方检验,相信很多小伙伴一定会觉得这还不简单,不就是率的比较嘛,只要是看到分类变量,就直接用卡方检验,拿SPSS两三下算出结果,得出P<0.05,然后心里还美美的。
医咖会 - SPSS - 2018-11-06
SPSS 10.0高级教程十三:非参数检验
可是与之很不相称的是他针对一般性统计分析的理论发展远远不及参数检验完善,因而比较完善的可供使用的方法也不多。比如多组均数间的两两比较,虽然已有好几种方法可资利用,但由于在理论上仍存在争议,几种权威的统计软件(如SAS和SPSS)均没有提供这方面的方法。 虽然这些洋统计软件没有提供两两比
生物谷 - SPSS,教程,统计 - 2012-04-12
如何使用SPSS软件中正态分布检验功能
统计学中的t分布、F分布等都是在正态分布的基础上推导出来的,u检验也是以正态分布为基础。本文结合临床实际应用详细讲述SPSS软件中如何使用正态分布检验功能。 正态分布与非正态分布区别: •正态与非态分
MedSci原创 - 统计学,正态分布检验 - 2015-04-16
配对卡方检验及Kappa检验(一致性检验)的SPSS操作
一、配对卡方检验 把每一份样本平均分成两份,分别用两种方法进行化验,比较此两种化验方法的结果(两类计数资料)是否有本质的不同;或者分别采用甲、乙两种方法对同一批病人进行检查,比较此两种检查方法的结果(两类计数资料)是否有本质的不同,此时要用配对卡方检验。
MedSci原创 - 卡方,一致性 - 2013-11-21
SPSS进行两配对样本的非参数检验(Wilcoxon符号秩检验)
一、概述 非参数检验对于总体分布没有要求,因而使用范围更广泛。对于两配对样本的非参数检验,首选Wilcoxon符号秩检验。它与配对样本t检验相对应。本例可以采用配对样本t检验,但由于样本量少,数据可
王江源 - SPSS,非参数检验,wilcoxon - 2014-05-06
SPSS进行多个独立样本的非参数检验(Cruskal-Wallis秩和检验)
一、概述 Cruskal-Wallis秩和检验类似于方差分析,用于检验各个样本的总体是否相同,当正太假设和方差齐性不能满足时,可用该检验。SPSS版本为20。三、统计操作 SPS
MedSci原创 - SPSS,非参数检验 - 2014-05-06
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