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• 1、单因素方差分析,是检验所有的均值是否相等。而多重均值又称事后检验，其比较是两两之间的。2、单因素方差分析,用于完全随机设计的多个样本均数间的比较，其统计推断是推断各样本所代表的各总体均数是否相等。
  齐晓春2019-12-22 01:54:03
• 单因素方差分析方差分析前提：不同水平下，各总体均值服从方差相同的正态分布。方差齐性检验：采用方差同质性检验方法在spss中打开你要处理的数据，在菜单栏上执行：analyse-comparemeans--one-wayanova，打开单因素方差分析对话框在这个对话框中，将因变量放到dependentlist中，将自变量放到factor中，点击posthoc，选择snk和lsd，返回确认ok多因素方差分析菜单选择：分析->一般线性模型->单变量将研究变量选入“因变量”框，分组变量都选入固定因子框点击右边“模型”按钮，进入“单变量：模型对话框，点击“设定”单选按钮，设置“主效应”、“交互作用”其余选项取默认值就行，点击“继续”按钮，回到“单变量”界面，ok统计专业研究生工作室为您服务。
  齐新萍2019-12-22 00:54:05
• 现在的临床研究中，除了RCT研究，一般要进行多因素分析，比如病因研究、预后研究中，一般先做单因素分析。对于情形C，在单因素分析中差异无统计学意义，但多因素中差异却有统计学意义。这种情况并不常见，原因是当我们进行单因素分析差异没有统计学意义时，一般不会再将此自变量引入多因素分析。事实上，混杂因素使自变量与因变量的关联扭曲了，这里的扭曲可以是关联增强，也可以是关联减弱甚至掩盖了真实的关联。因此这种情形C就会出现了，也可以下结论这个自变量是因变量的独立影响因素。当然我们下结论也不能太任性了。上面成立的基础是多因素分析的正确应用。实际是多因素分析是一个黑匣子，很多原因可能导致多因素分析是错误的，这就要求我们掌握多因素分析的条件，仔细检验回归模型是否正确，并与临床实际相结合，才能得到正确的结果和合理的结论。
  齐显峰2019-12-22 00:37:19
• 一、概念不同1、单因素统计：单因素分析是指在一个时间点上对某一变量的分析。2、多因素回归分析：指在相关变量中将一个变量视为因变量，其他一个或多个变量视为自变量，建立多个变量之间线性或非线性数学模型数量关系式并利用样本数据进行分析的统计分析方法。二、方法不同1、单因素统计：试验单元编号、随机分组。2、多因素回归分析：引进虚拟变量的回归分析、曲线回归、多元回归模型。三、应用方向不同1、单因素统计：单因素的盆栽试验；温室内、实验室内的实验等，应用该设计，若实验中获得的数据各处理重复数相等，采用重复数相等的单因素资料方差分析法分析，若实验中获得的数据各处理重复数不相等，则采用重复数不等的单因素资料方差分析法分析。2、多因素回归分析：影响因变量的因素有多个，这种多个自变量影响一个因变量的问题可以通过多元回归分析来解决。例如，经济学知识告诉我们，商品需求量Q除了与商品价格P有关外，还受到替代品的价格、互补品的价格，和消费者收入等因素，甚至还包括商品品牌Brand这一品质变量品质变量不能用数字来衡量，需要在模型中引入虚拟变量的影响。多元回归分析-单因素分析。
  赵顺铃2019-12-22 00:07:26