×C表两两比较spss a b c 显著性怎么做

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占冰强,数学中国总策划
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通过对于建模思路和方法的讲解,突破建模关键十次课的集训,提升获奖率真正的面授培训,数学中国讲师团封闭密训在学习中获得突破和提高帮助学生在美赛中取得理想成绩。 由于各个样本的总体呈偏态分布或方差不齐,无法使用方差分析中的两两比较,检验其总体分布是否相同,常用的非参数秩和检验方法是Kruskal-Wallis 法,在SAS 软件中实现的过程步有以下三种方法: NPAR1 WAY 过程、FREQ过程以及RAN K 和ANOVA 两过程的结合,而样本间两两比较则可以通过RAN K 和ANOVA 两过程的结合,采用MEANS 语句来实现,即先对原始数据进行排序,求相应的秩次,然后对秩进行参数的多重比较。
& &调用FREQ 过程产生的第二个CMH统计量” row mean scores differ” (Kruskal-Wallis结果)、NPAR1 WAY 过程产生的卡方统计量以及ANOVA 过程产生的R-Square 与υ总(总自由度)之积,即为Kruskal-Wallis 检验结果。本文种ANOVA 过程步中的MEANS 规定采用LSD 法进行两两比较,也可使用其他方法。datado group = 1 to 3 ;input x @@;output ;end ;cards ;9.8 0.6 0.4 10.2 1.2 1.9 10.6 2.0 2.2 13.02.4 2.5 14.0 3.1 2.8 14.8 4.1 3.1 15.6 5.03.7 15.6 5.9 3.9 21.6 7.4 4.6 24.0 13.6 7.0;proc freq ;tables group*x/ scores = rank cmh2 noprint; run;proc npar1way wilcoxon;classvarrun;proc rank data =sample out =varranksproc anova;classmodel r =means group/ lsd snk ;run;quit;
&&成组设计的等级资料或频数表资料多个样本及其两两比较&&这种类型的资料为成组设计的等级资料或频数表资料,但频数表资料时各个样本的总体呈偏态分布或方差不齐,检验其总体分布是否相同,常用的非参数秩和检验方法也是Kruskal-Wallis 法,在SAS 软件中实现的过程步同上,程序略有差别。data sample2; do effect = 1 to 4 ;do group = 1 to 3 ;input f @@;output ;end ;end ;cards ;10 24 48 17 41 65 19 33 36 4 7 8;proc freq; tables group*effect/ scores = rank cmh2 noprint;weight
run;dataset sample2;do i = 1 tooutput;end ;run;proc npar1way wilcoxon data=a; varclassrun;proc rank data=a out=b;varranksrun;proc glm;classmodel r =means group/lsd snk tukey dunnett ;run;quit;
随机区组设计的定量资料多个样本及其两两比较 各个样本的总体呈偏态分布或方差不齐,检验其总体分布是否相同,常用的非参数秩和检验方法是Friedman 法,在SAS 软件中实现的过程步有以下两种方法: FREQ 过程以及RAN K和GLM 两过程的结合。各个样本两两比较可通过RAN K 和GLM 两过程的结合, 采用LSMEANS 语句来实现
调用FREQ 过程产生的第二个CMH统计量和GLM 过程产生的R2 与(υ总-υ区组) 之积,即为Friedman 检验结果。LSMEANS 语句规定对调整后的样本均数进行两两比较。data sample3;do block = 1 to 7 ;do treat = 1 to 4 ;input x @@;output;end;end ;cards ;63 188 138 54 90 238 220 144 54300 83 92 45 140 213 100 54 175150 36 72 300 163 90 64 207 185 87;proc freq ;tables block*treat*x/ scores = rank cmh2 noprint;run;proc sort data=sample3 out=a;byrun;
proc rank data=a out=b;varbyranksrun;proc glm data=classmodel r = treat block/ ss1 ;lsmeans treat/ stderr pdiff ;run;quit;
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ding~~~ding
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这个帖子真的很好~激动~
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挺好的,闷闷的!
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偶的天啊!这是什么样的贴子呢?
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楼主,你写得实在是太好了。我惟一能做的,就只有把这个帖子顶上去这件事了
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听说数学模型只有三种,学会了就啥都不愁了?
江湖流传的“函数建模法”可以解决所有建模问题?
照着“三步学习法”学数学模型就可以参透问题的本质?
看到题目没有思路,居然有“审题三部曲”这等神器?
论文读不完,居然有“论文阅读法则”帮我们领会论文真谛?
。。。。。。.没错,这就是 magic 老师课程里秘密教授的数模绝学,5 年精品,绝对原创,仅此一家!
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计数资料,多个样本均数比较。两两比较,SPSS如何操作
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样本均数就方差分析或者非参数秩和检验,计数资料卡方
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我一般用graph pad 统计,
整体分析:两因素重复测量方差分析 两两比较:(一般需调整显著性水准。你这设计可简单地调为0.013) 组间比较:用成组t检验
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可否详细SPSS操作步骤?**
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可否详细SPSS操作步骤?** 只会graph pad。
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楼主,你这数据也就3个组啊,两两比较也就是1vs2,2vs3,1vs3.直接用spss两独立样本t检验比较就是了。一次把这些变量全纳入,直接比较即可,做三次就是了。当然了spss也可以做均数两两比较,用LSD或者SNK,不过我觉得没必要啊。
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两独立样本t检验:这边分组变量下面点定义组,1vs2,就填1和2,1vs3,就填1和3,如此类推,你就3个组哎。1和2比较,纳入所有你的变量,一次成型。结果:每个组别比较之前都有levene检验,sig&0.05,说明方差齐性,用第一排后面的那个双侧sig作为最终p值如果levene检验sig&0.05,说明方差不齐,用第二排后面的那个sig作为最终p值。这算比较清楚了吧。
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