单因素敏感性分析分析方法。已经三个单因素敏感性分析，想知道三个...

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2011-09-18 15:46 标签： 单因素敏感性分析
在直接材料成本三因素分析法下，影响材料差异的计因素是_百度知道
在直接材料成本三因素分析法下，影响材料差异的计因素是
材料配比 C. 材料单价 E. 单位产品材料耗用量 B. 材料购入数量 DA
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在直接材料成本三因素分析法下，影响材料差异的计因素是ABD。
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希望看每个因素是否与分数相关,可以做单因素方差分析；如果还希望知道每个因素之间有没有交互影响作用,可以通过多因素方差分析；如果还希望每个因素对分数具体影响有多大，那需要通过多元回归分析来计算得到每个因素对分数的影响系数。&
② 秩和检验（U
检验）：当正态分布、方差齐性等不能达到t检验的要求时，可以使用该检验。又叫Mann-Whitney法Mann-Whitney U
检验，是用得最广泛的两独立样本秩和检验方法。简单的说，该检验是与独立样本t检验相对应的方法，其假设基础是:若两个样本有差异，则他们的中心位置将不同。数据非正态分布，用中位数表示（四分位间距）。
③如果数据是配对的，应该用Wilcoxon成对检验。
组人性别、年龄数值是否有差别，应用chi-square
tests（卡方检验）。选择分析--非参数检验--卡方检验。分析小于20的有多少？20~40的有多少？选择“分析--描述统计--频率”。
分析不同性别、年龄对高血压的影响，可用单变量多因素方差分析（即univariate），最准确，相比较独立样本T检验和方差分析。也可以对性别做独立样本T检验，对不同年龄段做方差分析，然后通过事后检验就知道哪个年龄段有差异。
不同性别年龄组高血压患病率分析，有两个过程可用：
频数分析：Analyze＞Descriptive Statistics＞Frequencies...，用于单变量。
交叉表：Analyze＞Descriptive Statistics＞Crosstabs...，含分组变量时使用。
性别、年龄、工龄、工种对某因变量的影响：如果因变量是连续性则用方差分析，analysis-》one way anova。
多组比较：
Kruskal-Wallis 检验:用几次 Mann-Whitney
检验来比较多个组间的差异是不适合的，就如同ANOVA 不能用多次t检验代替一样。
多因素分析：二分类变量logistic回归
多样本计数资料用单因素方差分析,anova (F=...., P=...F值多大才有统计学意义呢?
可通过查F界值表得到相应的P值，然后按照检验水准下结论。如果单位组间的F值小于
1，则说明单位组设计无效。一般F=t值得平方)。
若方差齐性，则采用LSD检验，进行多个样本均数的多重比较；
若方差不齐，则采用Dunnett T3检验，进行多个样本均数的多重比较。
用SPSS进行方差齐性检验：
方法1：P-P图《---描述统计。
1.数据以正确的格式输入SPSS中。
2.选择菜单上graph-P-P，将要分析的变量选入variables框中-》OK。
3.数据结果判断：在normal p--p图上点排在对角线上，表示数据呈正态分布。在detrended
normal p--p图上数据点不能超过±0.05，即在结果中sig的数据小于0.05为方差即为齐性。.
方法2：analyze---compare means---one way ANOVA ---
options---continue----homogeneity of variance
test----OK（比较均数值-单因素方差-选项-方差齐性的检验）
影响颈动脉斑块性质的单因素分析：将资料根据患者的性别
结果颈动脉的扁平斑和溃疡斑的检出率随年龄增长呈增多趋势。扁平斑80岁以上者明显多于65岁以下者 (P &
0.01)，溃疡斑80岁以上者明显多于80岁以下者 (P & 0.05)。女性 (P & 0.01) 及高血压 (P
& 0.05) 患者的软斑检出率明显减少。&
用SPSS做多因素方差分析？
例3：测定3个年龄组的褐家鼠（成体 亚成体 幼体），取食玉米与小米的量有无差异：
褐家鼠种类一列& 成体 亚成体 幼体
取食种类一列& 玉米 小米
取食数量一列
&&& 分析---一般线性模型
----单变量&&&
&&&&&&因变量放取食数量,固定因子放褐家鼠种类和取食种类&&&&&
单因素方差分析：One-Way ANOVA
多因素协方差分析：MANCOVA/multi-factor analysis of variance/Multi-way
ANOVA/Univariate Analysis of Variance/GLM-RM analysis
双因素多变量方差分析：TWO-WAYMANOVA
多元回归分析：multivariate regression analysis/multiple regression
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