方差分析：用于分析定类数据（2组及以上）与定量数据之间的差异性

卡方检验：用于分析定类数据与定类数据之间的差异性

根据数据类型与研究内容的不同，t检验、方差分析、卡方检验可进行细分

（1）t检验

独立样本t检验：用于分析两独立样本数据之间的差异

配对样本t检验：用于分析两配对样本数据之间的差异

（2）方差分析

双因素方差：自变量X为两个时使用

多因素方差：自变量X个数超过2个时使用

事后多重比较：基于方差分析，当X的组别超过2组时，具体对比两两组别之间差异

协方差分析：如果研究中有干扰因素(控制变量)，使用协方差分析。

重复测量方差：当对同一观察单位重复进行多次测量时使用。

（3）卡方检验

配对卡方：两配对定类数据之间的差异情况

卡方拟合优度：研究定类数据的实际比例与预期比例是否一致

分层卡方：在卡方检验的基础上，进一步考虑分层项的干扰

Fisher卡方：n<40或期望频数<5时，使用Fisher卡方检验比较合适

2、方法类别

从差异性分析方法类别的角度来看，可将方法分为可视化图形、多选题分析与假设检验方法，这三个类别也可以进行差异性分析。

（1）可视化图形
SPSSAU提供多种可视化分析方法，均可一键生成可视化图形并完成差异性分析：

（2）多选题

当研究问卷中涉及多选题，可能会涉及以下四类分析：多选题单独分析、单选题和多选题交叉、多选题和单选题交叉、多选题和多选题交叉。其中多选题差异性分析中，则涉及到以下三类：

多选-单选：多选题与单选题交叉分析

多选-多选：多选题与多选题交叉分析

（3）假设检验

上面提到的方差分析、t检验、卡方检验以及下面将提到的非参数检验均属于假设检验的方法。这些方法需要设定原假设和备择假设。原假设通常是假设两个样本或总体之间没有显著差异，而备择假设则是与原假设相反的假设。然后，通过计算检验统计量和对应的p值来判断原假设是否成立。如果p值小于预设的显著性水平（通常为0.05），则拒绝原假设，认为两个样本或总体之间存在显著差异；否则，接受原假设，认为两个样本或总体之间没有显著差异。

3、统计知识

从统计知识角度来看，可将差异性分析方法分为参数检验（如方差分析、t检验）与非参数检验（如卡方检验、秩和检验等）。

• 参数检验：是假定样本总体为某一已知分布的情况下，对总体参数如均值或者方差进行估计和检验的方法。参数检验（方差分析、t检验）一般需要数据满足正态性、方差齐性这两个前提条件。

• 非参数检验：不依赖于样本所来自的总体分布类型，适用范围很广，对样本数据没有要求（不要求正态&方差齐）。

在实际研究中，经常会遇到数据不满足正态性、方差齐等条件的情况，那么此时就可以选择参数检验对应的非参数检验方法进行差异性分析，如下图：

配对样本wilcoxon检验：两配对样本数据之间的差异

Mann-Whitney检验：X组别为2组时使用

Kruskal-Wallis检验：X组别超过2组时使用

Friedman检验：多相关样本差异性

Ridit分析：研究定类数据与定量(等级)数据之间的差异性

选择对应的差异性分析方法后，接下来教大家如何使用SPSSAU快速完成差异性分析。

当前想要研究不同岗位之间婚姻状况(已婚&未婚)是否有显著差异。那么根据我们上面的描述可知，是要分析定类数据与定类数据之间的差异情况，应该选择卡方检验进行差异性分析。

在SPSSAU中【实验/医学研究】模块选择【卡方检验】，将数据拖拽到右侧相应分析框中，点击【开始分析】，操作如下图：

SPSSAU输出卡方检验结果如下：

从上表可以看出：不同岗位样本对于婚姻状况呈现出显著性差异(p<0.05)，即说明教师、医生这两种岗位样本的婚姻状况的差异具有统计学意义。具体差异可以通过对比括号内百分比进行描述。也可以查看SPSSAU自动输出的可视化统计学进行对比，如下图：

通过上图可以非常直观地看出，教师中已婚人数占比为40%，明显低于医生中已婚人数占比80%；或者说教师中未婚人数占比60%明显高于医生未婚人数占比20%。

于届惠4948请问我想用卡方计算我的数据.被试选a的占60%.选b的占40%.怎么算他们统计上有差异. -
容尹界18683335365 ______ 如果你这次研究抽取的被试总人数是100人,那么选a 的是60人,选b的是40人,你用卡方的定义公式来算就可以了,要检验是否有差异,那么理论频数是50人:卡方值=(60-50)平方/50+(40-50)平方/50=4,再把这个实际卡方值与理论卡方值比较,看在哪个显著性水平上有差异,应该是:4>3.84=卡方理论值(0.05),所以是在0.05显著性水平上有差异.

于届惠4948卡方拟合优度检验如何计算 -
容尹界18683335365 ______ 拟合度就是说这个模型和你想象的理想情况差多少. 试想如果所有的点都在直线上,一点也没有离开直线,那就说明拟合度很好,是1.就是能够完全解释. 而现实情况肯定没有这样的.就比如你的努力程度和历次考试成绩,虽然越努力成绩越好,但是你不能保证自己没有失误啊.这个失误就是残差,但是失误肯定不是主要部分,所以R平方还是很大的. R方没有很明确的界限,说什么就是好什么就是不好,有的时候时间序列的拟合程度都不是很好,甚至只有0.3到0.4,所以要综合来看,没有很确定的界限

于届惠4948(遗传学高手请进) 卡方检验中,若自由度n=1,则其公式为?怎么在有的习题集中,是(实际值 - 理论值 - 0.5)/理论值的加和? -
容尹界18683335365 ______[答案] X^2=∑(O-E)^2/E 其中O是实际值,E是理论值,好久没用到了这个了..

于届惠4948求教:原始数据的卡方检验怎么做
容尹界18683335365 ______ 卡方检验你的数据应该用交叉列联表做,数据录入格式为:建立两个变量,变量1是组别,正常对照组用数据1表示,病例组用数据2表示;变量2是疗效等分类变量,用1表示分类属性1,用2表示分类属性2,还有一个变量3是权重,例数数据录入完成后,先加权频数后点analyze-descriptive statistics-crosstabs-把变量1选到rows里,把变量2选到column里,然后点击下面的statistics,打开对话框,勾选chi-squares,然后点continue,再点ok,出来结果的第3个表就是你要的卡方检验,第一行第一个数是卡方值,后面是自由度,然后是P值.

于届惠4948求助:spss卡方检验 -
容尹界18683335365 ______ 卡方检验,我们一般需要将人数或其他数目变量加权,加权的目的是需要将改变量作为权重,软件会将这个加权变量乘以表格中每格的数目.当没有加权,表格的每格数就是1.因此做卡方检验必须需要加权.当做卡方检验时,我们要求表中的频数少于5的格子越少越好,当这样的格子达到1/4时,计算出来的卡方值就不太准确,但软件会自动修正计算出的卡方值,当这样的格子数超过一半时,可以通过减少分组数来达到减少频数少于5的格子.

于届惠4948组别例数显著有效 无效实验组 30 20 6 4对照组 30 4 8 21 这个用卡方检验怎么分析 算下来的值是多少啊 急 -
容尹界18683335365 ______ 你好,我初步看了一下,如果你的表是这样的话: 显著 有效 无效 实验组 30 20 64 对照组 30 48 21 那说明这是一个单向反应变量有序的等级资料两样本的比较,是不适合用卡方检验的,现在很多论文都是用的卡方检验,很可惜在统计学上是错误的.应该用一种叫做Mann-Whitney U检验. 我帮你用M-W-U做了后,结果是4.092E3,P=0.00 从结果可以看到,M-W-U的结果和卡方检验的结果一样,但这不代表这个资料可以用卡方检验. 另外,我是学医学统计学的,以后有这方面的问题可以一起讨论.

于届惠4948如何做四格表的卡方检验 -
容尹界18683335365 ______ spss就能做啊 统计专业研究生工作室为您服务

于届惠4948我想请问列联表的卡方检验中显著性水平是怎么确定的?是默认为0.05还是要根据自由度确定?如果是根据自由度应怎么确定? -
容尹界18683335365 ______[答案] α=0.05是根据95%可信区间确定的,根据不同的自由度,可以通过查卡方分布界值表,确定界值,再看显著性水平

于届惠4948卡方检验怎么呈现数据,比如说需要呈现哪些量,什么样的格式呈现 -
容尹界18683335365 ______[答案] 卡方检验就是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度,实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小,卡方值越大,越不符合,偏差越小,卡方值就越小,越趋于符合,若量值完全相等时,卡方值就为0,表明理论值完...