3组卡方检验无差异时还需组间比较嘛

组间变量为具有不同类别组值的变量，例如，假设”教学方式“为研究项目的单一变量，该单一变量可拥有"传统教学方式"和”混合教学方式“两大类别组值。

组间变量就相当于全局变量，在组内或者组外都可以使用。组内变量仅限于在组内部使用，必须在组内声明和赋值。全局变量在组内使用时可以再赋值，其它组使用时维持原始变量赋值。

组间变量通常是指研究中用于比较不同组别间差异的变量，比如性别、教育程度、治疗方法等。这些变量一般会作为自变量，用于预测或解释因变量的变化。所以说，组间变量可以作为自变量。

心理学中真实验设计可分为组间设计、组内设计和混合设计三大类!混合设计就是既有组内,又有组间!比如说研究小学儿童的记忆,2(机械记忆和意义记忆)*3(一年级三年级五年级)其中记忆类型为组内变量,年龄为组间变量,这个就是一个简单的混合设计!

若是前测后测2个水平，只需配对t检验变量的水平数目超过2个，需要用方差分析。（当只有2水平时候，也可用方差分析，结果的统计量与t检验是相同的）本质上是一样的，当不能用多次重复的两两t检验，因为这样会放大alpha类错误。方差分析不会。不过严格来说，方差分析要求个变量方差齐。不过看你描述的题目要求，应该是采用重复测量方差分析的，组间变量是实验组-对照组；组内是重复的这若干次测量。是否你的方差齐次检验有误？缺失值处理俺不会，若不多的话是不是用pairwise即可了。

是的

您好，您问题的描述是说有变量A（疾病）和B(年龄)都对该变量C有影响从控制变量的角度确实应该保持年龄一致，但描述中两个疾病的患者年龄不同，所以，可以考虑将疾病和年龄绑定为一个大变量D，即A1病B1年龄一种情况D1，A1病B2年龄是一种情况D2，A2病B1年龄一种情况D3，A2病B2年龄是一种情况D3。希望有帮助。

推荐用SPSSAU操作，一键出结果。选择【进阶方法】--【双因素方差】。方差分析之后确认交互项呈现显著时，才需要考虑简单效应。分析时需要勾选“简单效应”这个选项，即可直接出结果。

录入方式11t1t212t1t213t1t221t1t222t1t223t1t2前面1,2表示两个自变量不同水平，如果你是重复测量的，就有不同时间点的测量，也就是后面t1，t2，是表示不同时间点测量的同一因变量数据，如果没有不同时间测量，只有一个时间点测量的那就一列因变量

重复测量方差分析，将两个组内的多种组合处理放入被试内变量，定义；再把组间的变量放入被试间的框，继续分析

这里应该是多因素方差分析，有时间 和用药两种因素，在general linear model里面做，选择univariate，就可以了

不可以采用重复测量方差分析，多因素分析就行专业数据分析找我做

重复测量方差分析在单变量多因素的下面哦

如果变量x和变量y之间的线性相关系数为0，说明这两个变量之间是：不存在线性相关关系在线性代数里，矢量空间的一组元素中，若没有矢量可用有限个其他矢量的线性组合所表示，则称为线性无关或线性独立，反之称为线性相关。线性相关的相关定理：1、向量a1,a2, ···,an(n≧2)线性相关的充要条件是这n个向量中的一个为其余(n-1)个向量的线性组合。2、一个向量线性相关的充分条件是它是一个零向量。3、两个向量a、b共线的充要条件是a、b线性相关。4、三个向量a、b、c共面的充要条件是a、b、c线性相关。5、空间中任意四个向量总是线性相关。

会。随着你和效果的越来越明显，他越会随着时间变化。

什么是组间差异检验？就是组间的差异分析以及显著性检验，应用统计学上的 假设检验 方法，检验组间是否有差异及其差异程度。坦率地讲，所有的差异检验都基于一个假设：组间没有差异，变量之间没有关系（即原假设， ）。上海交大王成老师也说方差分析其实研究的就是不同水平下是否有差异化的假设检验问题。而假设检验就是先对总体参数提出某种假设，然后利用样本信息判断假设是否成立的过程。 所以，本着负责的态度，在本文的开始我们有必要回顾一下《概率论与数理统计》中关于假设检验的基本概念。 其中 参数 这个概念最值得我们好好体会，因为今天的主角 组间差异检验 ，在这个水平上可以分为两类：参数检验和非参数检验。那么什么叫参数检验和非参数检验，它们之间的区别是什么呢。要理解前面的问题，首先需要明白统计推断的概念。 统计推断是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学方法，包括参数估计和假设检验两大类。总体的参数一般是未知的，通常可以用样本统计量来对总体的参数进行估计，例如可以用样本均值对总体均值进行点估计，利用样本均值的分布对总体均值进行区间估计，这些都称为参数估计。 参数检验和非参数检验的区别： 那么什么时候用参数检验，什么时候用非参数检验呢？非参数检验一般不直接用样本观察值作分析，统计量的计算基于原始数据在整个样本中的秩次，丢弃了观察值的具体数值，因此凡适合参数检验的资料，应首选参数检验。但是不清楚是否合适参数检验的资料，则应采用非参数检验。 此处也许大家期待作者带我们温习一下假设检验的4 个步骤（提出假设；构造检验统计量；根据显著水平，确定临界值和拒绝域；做出检验决策），但是带有几分傲气的作者绝情地不为我们没有学好的课程补刀，补课的事情让我们自己去做，他转而讲自己认为重要的知识点：抽样分布。 知道我们的研究对象整体处于什么状态，是一件非常重要的事情。三大抽样分布（ -分布、 分布、 -分布）和正态分布共同构成了现代数理统计学的基础，其中，正态分布和 -分布是关于均值的分布； 分布、 -分布是关于方差的分布。很多同学做统计做了很多年，却不知道为什么几乎每个方差分析都有 值。可见，统计学拼到最后拼的都是 基础 。 离开分布，假设检验无从谈起；离开假设检验，差异分析毫无根基。同样地，出于人道主义，我们来重温一下抽样分布。 设 X 1 ,X 2 ,......X n 相互独立, 都服从标准正态分布N(0,1), 则称随机变量χ 2 =X 1 2 +X 2 2 +......+X n 2 所服从的分布为自由度为 n 的 分布 设 服从标准正态分布N(0,1)， 服从自由度为n的 分布，且 、 相互独立，则称变量 所服从的分布为自由度为n的 -分布 设 服从自由度为 的 分布, 服从自由度为 的 分布，且 、 相互独立，则称变量 所服从的分布为 分布，其中第一自由度为 ,第二自由度为 。一般滴，这里F就是均方之比。 不管是参数检验还是非参数检验，都要基于特定的分布来做假设检验。当总体分布已知时，例如总体服从正态分布，我们可以根据给定的显著性水平（通常为0.01 或0.05）查表获得临界值。当总体分布未知时，可以先用Permutation test 构造经验分布，再根据显著性水平获得临界值。 传统的统计量检验的方法是在检验之前确定显著性水平 ，也就意味着事先确定了临界值和拒绝域。这样，不论检验统计量的值是大还是小，只要它的值落入拒绝域就拒绝原假设，否则就不拒绝原假设。这种给定显著性水平的方法，无法给出观测数据与原假设之间不一致程度的精确度量。要测量出样本观测数据与原假设中假设值的偏离程度，则需要计算pvalue值。pvalue 值，也称为观测到的显著性水平，它表示为如果原假设 正确时得到实际观测样本结果的概率。pvalue 值越小，说明实际观测到的数据与 之间的不一致的程度就越大，检验的结果就越显著。 变量较多，判断组间差异时需要多重检验的情况在宏基因组扩增子差异分析中十分常见。这种情况下，基于单次比较的检验标准将变得过于宽松，使得阳性结果中的错误率（FDR 值FalseDiscovery Rate）非常大（已经大到令人不可忍受的地步）。怎么办呢？最好的办法就提高判断的标准（p value），单次判断的犯错概率就会下降，总体犯错的概率也将下降。在多重检验中提高判断标准的方法，我们就称之为 多重检验校正 。从1979 年以来，统计学家提出了多种多重检验校正的方法。相应地，对p值校正之后的叫法也不一样，比如，FDR、Q value、Adjusted p-value，这个大家知道在多重检验时需要校正就行了，具体的用法作者有时间再教大家（这个作者真是皮啊~~）。 关于宏基因组或扩增子组间差异检验的理论知识就到这了，作者认为知道以上知识点是必要的，也告诉我们，今天我们讨论的是统计推断。换句话说，找差异，我们是专业的。 人民为了找差异，这才学会做统计。为了说明组间的数据差异很大，人民开发了许多沿用至今的图画，下面我们就一起来揭开这一幅幅有差异的画面。 在数据科学家的工具箱里，这是一款经久不衰、常用常新的瑞士军刀。几乎只要想到差异分析，就会想到箱线图。也开发出类箱线图的工具比如小提琴图（小提琴图Violin plot） 一般有进化树和层次聚类树，如果你想表达对象之间的距离差异，最直观的的也许就是树状图了。为了用图表示亲缘关系，把分类单位摆在图上树枝顶部，根据分枝可以表示其相互关系，具有二次元和三次元。在数量分类学上用于表型分类的树状图，称为表型树状图（phenogram），掺入系统的推论的称为系统树状图（cladogram）以资区别。 贴心的作者小朋友把实现这些图形的常见R包列给大家，安装后就能用啦 这里说的基于物种言下之意是通过统计分析，可以有针对性的找出分组间丰度变化差异显著的物种，并得到差异物种在不同分组间的富集情况，同时，可以比较组内差异和组间差异的大小，判断不同分组间的群落结构差异是否具有显著意义。也就是说可以找出区别组间的一个biomarker。 这类检验一般只输出p值，它的目的很简单，就是检验比较组之间的相似性距离是否有差异。常用的分析方法有卡方检验、Student t检验、Wilcoxon秩和检验等等。 如果只有两个样本比较，适合用卡方检验 ，不过说实在的，检验出来的结果没什么可靠性，因为现阶段16s研究不做重复实在“难以服众”了。先不说价格便宜，做重复压根没有难度，就是从生物学、统计学角度考虑，也需要做重复。 如果是两组样本（至少3重复），可以试一下Student t，Welch‘st以及Wilcoxon秩和检验 。Student t检验需要样本符合正态分布，而且方差对齐。当组间样本数不同，方差也不对齐的时候，Welch"s t检验是很好的选择。 Wilcoxon秩和检验又叫Mann-Whitney U 检验，是基于变量排名的一种统计方法，不需要样本符合正态分布，也不需要样本方差对齐，是更为广泛的检验方法，但同时也由于检验太宽松，容易带来很多假阳性。 如果是多组样本比较，可以选择one way ANOVA、TURKEY以及Kruskal-Wallis H检验等方法 。one way ANOVA和TURKEY其实都是基于方差分析，只不过后者带有后验，可以知道两个分组对整体差异的贡献度。 Kruskal-Wallis H检验本质也是一种秩和检验，与前两者的区别在于，它不需要样本数和方差的对齐，应用更为广泛。Kruskal-Wallis检验又被称之为单因素非参数方差分析。 毫不客气地讲，一般秩和检验或置换检验属于非参数检验。在这类差异检验中，有两种集成方法特别值得我们注意：LEfSe 、metastats。 得到结果展示如下，差异体现在柱形图和树状图上。LDA值分布柱状图中展示了LDA Score大于设定值（默认设置为4）的物种，即组间具有统计学差异的Biomarker。展示了不同组中丰度差异显著的物种，柱状图的长度代表差异物种的影响大小（即为 LDA Score）。 在进化分支图中，由内至外辐射的圆圈代表了由门至属（或种）的分类级别。在不同分类级别上的每一个小圆圈代表该水平下的一个分类，小圆圈直径大小与相对丰度大小呈正比。着色原则：无显著差异的物种统一着色为黄色，差异物种Biomarker跟随组进行着色，红色节点表示在红色组别中起到重要作用的微生物类群，绿色节点表示在绿色组别中起到重要作用的微生物类群，若图中某一组缺失，则表明此组中并无差异显著的物种，故此组缺失。图中英文字母表示的物种名称在右侧图例中进行展示。 metastats结果给出差异物种的p值和q值（表中 的数据是假的！） 所谓基于距离也就是检验的是群落差异而不是某个物种。上面所提及的检验方法，其实都只能告诉大家，这些分组是否有显著差异（可以简单理解为有无）。那如果想同时知道这些差异的程度（可以简单理解为多少）呢，那需要Anosim，Adonis以及MRPP等检验方法。这些方法不但可以输出检验显著性结果（p值），还有程度结果（R值），R值可以用来判断分组贡献度大小。Anosim、Adonis这些可用于多元统计检验的模型就非常适合了。要值得注意的是，Anosim本质是基于排名的算法，其实与NMDS的配合效果最好。如果是PCoA分析，建议配合使用Adonis检验结果。 Anosim（Analysis of similarities）是一种非参数检验方法。它首先通过变量计算样本间关系（或者说相似性），然后计算关系排名，最后通过排名进行置换检验判断组间差异是否显著不同于组内差异。这个检验有两个重要的数值，一个是p值，可以判断这种组间与组内的比较是否显著；一个是R值，可以得出组间与组内比较的差异程度。Anosim用来检验组间的差异是否显著大于组内差异，从而判断分组是否有意义，Anosim分析使用R vegan包anosim函数,一般基于Bray-Curtis距离值的秩次进行组间差异显著行检验，详细计算过程可查看 Anosim 。 该方法主要有两个数值结果：一个是R，用于不同组间否存在差异；一个是P，用于说明是否存在显著差异。以下分别对两个数值进行说明： R值的计算公式如下： rB：组间差异性秩的平均值（mean rank of between group dissimilarities） rW：组内差异性秩的平均值（mean rank of within group dissimilarities） n：总样本个数（the number of samples） R的范围为[-1，1] R>0说明组间差异大于组内差异，R<0组间差异小于组内差异。 R只是组间是否有差异的数值表示，并不提供显著性说明。 P值则说明不同组间差异是否显著，该P值通过置换检验（Permutation Test）获得。 置换检验大致原理：（假设原始分组为实验组和对照组） 1、对所有样本进行随机分组，即实验组和对照组。 2、计算当前分组时的R值，即为Ri。 3、重复当前操作N次，对所有Ri及原始R从大到小排序，R所处的位置除以N即为置换检验P值。 ADONIS又称置换多因素方差分析（permutational MANOVA）或非参数多因素方差分析（nonparametric MANOVA），是一种基于Bray-Curtis距离的非参数多元方差分析方法。它与Anosim的用途其实差不多，也能够给出不同分组因素对样品差异的解释度（R值）与分组显著性（P值）。不同点是应用的检验模型不同，ADONIS本质是基于F统计量的方差分析，所以很多细节与上述方差分析类似。该方法可分析不同分组因素对样本差异的解释度，并使用置换检验对分组的统计学意义进行显著性分析。ADONIS分析使用R vegan包adonis函数进行分析，详细计算过程可 adonis MRPP分析与Anosim类似，但是MRPP是基于Bray-Curtis的参数检验，用于分析组间微生物群落结构的差异是否显著，通常配合PCA、PCoA、NMDS等降维图使用，MRPP分析使用R vegan包mrpp函数,详细计算过程可查看 MRPP 分子方差分析法 (AMOVA)与ANOVA类似，是基于加权或非加权Unifrac距离矩阵，检验不同组间差异显著性的非参数分析方法。一般基于Unifrac距离，使用mothur软件amova函数进行组间差异分析，详细计算过程可查看 Amova Mantel test，Mantel test 是对两个矩阵相关关系的检验，顾名思义，是一种检验。既然是检验就得有原假设，它的原假设是两个矩阵见没有相关关系。检验过程如下：两个矩阵都对应展开，变量两列，计算相关系数（理论上什么相关系数都可以计算，但常用pearson相关系数），然后其中一列或两列同时置换，再计算一个值，permutation 成千上万次，看实际的r值在所得r值分布中的位置，如果跟随机置换得到的结果站队较近，则不大相关，如果远远比随机由此得到显著性。详细计算过程可查看 Mantel test 作者实在太懒，坚持别人已经说过的话不愿再说，只要抄过来就好了，在文章的最后他把赵小胖的一段话原版搬了过来： 无论你从事何种领域的科学研究还是统计调查，显著性检验作为判断两个乃至多个数据集之间是否存在差异的方法被广泛应用于各个科研领域。笔者作为科研界一名新人也曾经在显著性检验方面吃过许多苦头。后来醉心于统计理论半载有余才摸到显著性检验的皮毛，也为显著性检验理论之精妙，品种之繁多，逻辑之严谨所折服。在此，特写下这篇博文，以供那些仍然挣扎在显著性检验泥潭的非统计专业的科研界同僚们参考。由于笔者本人也并非统计专业毕业，所持观点粗陋浅鄙，贻笑大方之处还望诸位业界前辈，领域翘楚不吝赐教。小可在此谢过诸位看官了。 参考：

第一步：将数据录入到SPSS的数据视图中，这一步与前面t检验相同，输入数据后，选择【分析】→【比较均值】→【单因素ANOVA】第二步：点击后，出现下图的单因素方差分析的窗口，将【value】→【因子】，【group】→【因变量列表】第三步：点击【选项】出现线面单因素ANOVA的窗口，其中勾选【方差同质性检验】后，点击【继续】，确定后，即可在结果中看到方差齐性的结果，END方法/步骤2第四步：结果，如下图所示，我们看到Levene检验的结果，知显著性为0.382，即P>0.05，差异无统计学意义，表示方差齐，

数据和程序给我看看，问题的原因太多了

　　两个变量之间的相关系数，可以在SPSS中的correlation中计算得到。两组变量之间的相关系数如何计算呢？专研了一天，还是从竹庄家的网页里获得了最多的知识。　　以下为转贴：　　计算两组变量之间相关系数的最好（即最容易也最准确）方法是用LISREL、AMOS等结构方程模型（SEM）。如果A1－A3是一个潜在因子、B1－B5是另一个潜在因子。SEM可以同时检验这两个潜在因子内部各观测变量是否相关以及两个因子之间是否相关。　　如果你没学过SEM而只想在SPSS里做，有几种变通方法，但是都比较麻烦一点，其结果略有差别。　　一、因子分析（EFA）：先分别对A1－A3和B1－B5做因子分析、并从中生成两个因子、最后在相关分析中计算因子之间的相关系数。如果这两组变量（尤其是B1－B5）每组各自存在2个或更多的因子，就有问题了。（当然，如果这种情况发生，用其它方法同样也会有问题。）　　二、General Linear Model（GLM）：选"Multivariate", 将A1-A3放入"Dependent Variables"、B1－B5放入"Covariate(s)"，执行后在“Test of Between-Subjects Effects"的表底部，找到对应于A1-A3的三个"R Squared" ，求其平均，再求其平方根(squared root），就是两组变量的相关系数了。　　三、在MANOVA里启用其Canonical Correlation，SPSS菜单中已找不到MANOVA了，要写如下的syntax：　　MANOVA a1 a2 a3 WITH b1 b2 b3 b4 b5　　/DISCRIM ALL ALPHA(1)　　/PRINT=SIG(EIGEN DIM)　　其产生很多个表格，最后的“Analysis of Variance -- design 1：Estimates of effects for canonical variables”给出了类似GLM的R Squared，然后再求平方根 　　四、如果使用SPSS15，它提供了一个"Canonical Correlations.sps"的syntax，可以调用，其结果的解读如上。

去翻下统计书吧，不是什么东西几句话就能让你懂的

组间和组内和的离差平方和与自由度的比值。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的方差分析、探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。研究者可以在模块中轻松的实现从抽样设计、统计描述到复杂统计建模以发现影响因素的整个分析过程，方差分析模型、线形回归模型、Logistic回归模型等复杂的统计模型都可以加以使用，而操作方式将会和完全随机抽样数据的分析操作没有什么差别。扩展资料方差分析独立模块-AMOSAMOS 是SPSS Statistics软件包中的独立产品，是功能强大的结构方程（SEM） 建模工具，通过对包括回归、因子分析、相关性分析和方差分析等传统多元分析方法的扩展，为理论研究提供更多的支持。在AMOS 环境下，您可以在直观的路径图下指定、估计、评估以及设定模型，以展示假定的各变量之间的关系，来方便地地建立能真实反应复杂关系的行为态度模型。在AMOS 中，任何数值变量，不管是可观测的还是潜在的，都可以用来建模，预测其它数值变量。

analyze-general linear model-repeated measures

多因素组间实验设计是单因素组间实验设计的扩展。在多因素完全随机实验设计中，基本方法是：随机取样被试，并将参加实验的被试分为若干个实验处理组，每组被试分别接受一种实验处理水平的结合。我们以两因素完全随机实验设计举例，表1中自变量A因素有两个水平，B因素有四个水平。两个因素共有2×4=8种处理水平的结合，即A1B1，A1B2，A1B3，A1B4，A2B1，A2B2，A2B3，A2B4。将被试随机分为八组，每组被试接受一个自变量实验处理水平的结合。实验设计的基本思想是，由于实验处理前，被试是随机分配给各实验处理组的，因而保证了各组被试实验之前无差异。实验处理后测量到的差异可能来自A因素、B因素，或来自A因素与B因素的交互作用。表1 两因素完全随机实验设计举例 　　实验处理水平的结合 后测 实验组1 A1B1 Y 实验组2 A1B2 Y 实验组3 A1B3 Y 实验组4 A1B4 Y 实验组5 A2B1 Y 实验组6 A2B2 Y 实验组7 A2B3 Y 实验组8 A2B4 Y

你要是就做两组的检验，t检验就行。第一组的第一个题和第二组的第一个题。你要是想做多组的，应该用方差分析了。

比如:A组:4.5 5.6 7.9 5.2；B组:4.6 5.4 6.4 6.2；怎样数据录入并且具体操作步骤？数据文件是:x和group，8个个案；x的取值为4.5 5.6 7.9 5.2 4.6 5.4 6.4 6.2；group的取值为 1=A组，2=B组。操作:菜单选择；Analyze；Compare Means；Independent-Samples T Test...把x放入Test Variable(s)栏中，把group放入Grouping Variable，单击Define Groups...，分别输入1，2，单击Continue按钮返回，单击OK按钮运行。得t=0.178，P=0.865>0.05，2组数据间无差异。

可以帮忙解决两两比较的问题。欢迎点击我的百度名字查看联系信息

判断方法：组间：一般属于被试特征变量的为组间，比如，性别若做自变量，只可能是组间，不可能让一个人既是男人又是女人，还有要考察智力对其他方面的影响，这里智力作为自变量，如果要分弱智、中等、天才三组，不可能让一个人又是弱智又是天才，所以只能组间。组内：指一个人能够同时具有的，比如：一个人能同时识别大字体和效字体。而组间就是这一个人不可能同时具有的，比如：你不可能同时是男人或女人，或者说，你不可能既是老人又是小孩。所以大字体小字体是当作组内，而男人女人和老人小孩是组间。扩展资料：组间实验的应用：以两因素完全随机实验设计举例，如自变量A因素有两个水平，B因素有四个水平。两个因素共有2×4=8种处理水平的结合，即A1B1，A1B2，A1B3，A1B4，A2B1，A2B2，A2B3，A2B4。将被试随机分为八组，每组被试接受一个自变量实验处理水平的结合。实验设计的基本思想是，由于实验处理前，被试是随机分配给各实验处理组的，因而保证了各组被试实验之前无差异。实验处理后测量到的差异可能来自A因素、B因素，或来自A因素与B因素的交互作用。组内实验的应用：以两因素被试内实验设计举例，如自变量A因素有两个水平，B因素有四个水平。两个因素共有2×4=8种处理水平的结合，即A1B1，A1B2，A1B3，A1B4，A2B1，A2B2，A2B3，A2B4。参加实验的每个被试接受所有自变量实验处理水平的结合。实验设计的基本思想是，由于每个被试接受所有的试验处理水平的结合，因而实验处理后测量到的差异应当来自A因素、B因素，或来自A因素与B因素的交互作用。参考资料来源：百度百科-多变量实验设计

若是前测后测2个水平，只需配对t检验变量的水平数目超过2个，需要用方差分析。（当只有2水平时候，也可用方差分析，结果的统计量与t检验是相同的）本质上是一样的，当不能用多次重复的两两t检验，因为这样会放大alpha类错误。方差分析不会。不过严格来说，方差分析要求个变量方差齐。不过看你描述的题目要求，应该是采用重复测量方差分析的，组间变量是实验组-对照组；组内是重复的这若干次测量。是否你的方差齐次检验有误？缺失值处理俺不会，若不多的话是不是用pairwise即可了。

判断方法：组间：一般属于被试特征变量的为组间，比如，性别若做自变量，只可能是组间，不可能让一个人既是男人又是女人，还有要考察智力对其他方面的影响，这里智力作为自变量，如果要分弱智、中等、天才三组，不可能让一个人又是弱智又是天才，所以只能组间。组内：指一个人能够同时具有的，比如：一个人能同时识别大字体和效字体。而组间就是这一个人不可能同时具有的，比如：你不可能同时是男人或女人，或者说，你不可能既是老人又是小孩。所以大字体小字体是当作组内，而男人女人和老人小孩是组间。扩展资料：组间实验的应用：以两因素完全随机实验设计举例，如自变量A因素有两个水平，B因素有四个水平。两个因素共有2×4=8种处理水平的结合，即A1B1，A1B2，A1B3，A1B4，A2B1，A2B2，A2B3，A2B4。将被试随机分为八组，每组被试接受一个自变量实验处理水平的结合。实验设计的基本思想是，由于实验处理前，被试是随机分配给各实验处理组的，因而保证了各组被试实验之前无差异。实验处理后测量到的差异可能来自A因素、B因素，或来自A因素与B因素的交互作用。组内实验的应用：以两因素被试内实验设计举例，如自变量A因素有两个水平，B因素有四个水平。两个因素共有2×4=8种处理水平的结合，即A1B1，A1B2，A1B3，A1B4，A2B1，A2B2，A2B3，A2B4。参加实验的每个被试接受所有自变量实验处理水平的结合。实验设计的基本思想是，由于每个被试接受所有的试验处理水平的结合，因而实验处理后测量到的差异应当来自A因素、B因素，或来自A因素与B因素的交互作用。参考资料来源：百度百科-多变量实验设计

重复测量方差分析，将两个组内的多种组合处理放入被试内变量，定义；再把组间的变量放入被试间的框，继续分析

二次型在经济方面的应用如下：次型是数学中一个重要的概念，它在经济管理中有着广泛的应用。经济学中的许多问题都可以用二次型这个工具来解决，如最小二乘法、方差分析、投资决策等等。在经济学中，最小二乘法是一种常见的数据回归分析方法。在这种方法中，二次型被用来评估一个函数的拟合程度。通过最小化误差平方和，我们可以找到最适合数据的函数，并且可以用这个函数来预测未来的结果。方差分析也是经济学中常用的方法，它被用来比较不同组之间的差异。在方差分析中，二次型被用来评估组内变量之间的差异和组间变量之间的差异。通过这种方法，我们可以确定哪些变量是对不同组之间产生影响的。投资决策也是经济学中一个重要的领域，二次型在这个领域中也有广泛的应用。通过使用二次型的方法，我们可以计算出不同的投资组合之间的风险和收益。这可以帮助我们选择最适合我们需求的投资组合，并且可以帮助我们优化我们的投资策略。除了上述应用，二次型还可以在财务分析、市场预测、风险管理等方面发挥作用。因此，掌握二次型的方法和应用是非常重要的，可以帮助我们更好地理解和解决经济学中的各种问题。历史：二次型的系统研究是从18世纪开始的，它起源于对二次曲线和二次曲面的分类问题的讨论，将二次曲线和二次曲面的方程变形，选有主轴方向的轴作为坐标轴以简化方程的形状，这个问题是在18世纪引进的。柯西在其著作中给出结论：当方程是标准型时，二次曲面用二次型的符号来进行分类。然而，那时并不太清楚，在化简成标准型时，为何总是得到同样数目的正项和负项。西尔维斯特回答了这个问题，他给出了n个变数的二次型的惯性定律，但没有证明。这个定律后被雅克比重新发现和证明。1801年，高斯在《算术研究》中引进了二次型的正定、负定、半正定和半负定等术语。

单因素组间设计是实验设计的一种基本形式，用于研究单个自变量对因变量的影响。在单因素组间设计中，研究对象被随机分配到不同的处理组中，每个处理组接受的自变量水平（或处理）是相同的，而因变量的测量则在不同处理组之间进行比较。以下是单因素组间设计的步骤：确定研究问题和研究目的，并选择研究对象、自变量和因变量。确定处理组数目和每个处理组中的研究对象数目。通常处理组的数目应该足够多，以便获得可靠的结果。同时，每个处理组中的研究对象数目应该足够大，以便使结果具有统计学意义。将研究对象随机分配到不同的处理组中。这是为了消除可能存在的实验条件差异和其他潜在因素的影响，以确保自变量对因变量的影响可以被准确测量。对每个处理组进行自变量的操作或应用。自变量的具体操作方式应该在实验设计之前就进行明确规定，并严格按照实验方案执行，以确保不同处理组之间自变量的操作方式是一致的。对每个处理组进行因变量的测量。测量结果应该记录在数据表格中，以便进行数据分析。对数据进行统计学分析，以确定自变量对因变量的影响是否具有统计学意义。通常使用方差分析（ANOVA）来进行数据分析，以确定处理组之间的差异是否具有统计学意义。对实验结果进行解释和推断。根据实验结果进行数据解释，确定自变量对因变量的影响，同时注意实验设计的局限性和潜在的误差来源。以上是单因素组间设计的基本步骤，实验设计应该在科学合理的基础上进行，并注意确保实验的可重复性和有效性。

这里对组间差异的方法做个汇总 1 两组间的比较 1.1 符合参数假设，例如正态分布。 独立变量 t.test() 非独立变量 t.test() 参数paired=T 1.2 非参数假设，例如严重偏倚或者呈现有序关系 独立变量 wilcox.test() 非独立变量 wilcox.test() 参数paired=T 2 多于两组的比较 2.1 符合参数假设 ANOVA 2.2 非参数假设 独立变量 kruskal.test() 非独立变量 friedman.test() 调用这些函数的方法都是相同的，以下函数都用f()表示。 下面举个例子 state.x77数据集包含了1977年美国50个州的人口，收入，文盲率等数据。 我想要知道美国四个地区的文盲率是否有显著差异 p值小于0.001，说明美国四个地区的文盲率各不相同。

不同字母表示差异性显著，相同字母表示差异不显著。以第一个数据为例，a, ab, abc没有显著性差异，ab, abc, bc没有显著性差异，abc, bc, c没有显著性差异，a和c之间有显著性差异。

力控的中间变量不算点的，要驱动设备变量应该用数据库组态中的变量，力控说的64点，128点之类的指的就是数据库组态中的点，先在IO设备组态中选择要用的驱动，再在数据库组态中将变量与设备对应的点连接就行

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

这组没有变量。组间差异检验就是组间的差异分析以及显著性检验，应用统计学上的假设检验方法，检验组间是否有差异及其差异程度，一组数据为0就代表这组没有变量，没有组内变异。可能是实验分组、设计、因变量的测量有问题。

判断方法：组间：一般属于被试特征变量的为组间，比如，性别若做自变量，只可能是组间，不可能让一个人既是男人又是女人，还有要考察智力对其他方面的影响，这里智力作为自变量，如果要分弱智、中等、天才三组，不可能让一个人又是弱智又是天才，所以只能组间。组内：指一个人能够同时具有的，比如：一个人能同时识别大字体和效字体。而组间就是这一个人不可能同时具有的，比如：你不可能同时是男人或女人，或者说，你不可能既是老人又是小孩。所以大字体小字体是当作组内，而男人女人和老人小孩是组间。扩展资料：组间实验的应用：以两因素完全随机实验设计举例，如自变量A因素有两个水平，B因素有四个水平。两个因素共有2×4=8种处理水平的结合，即A1B1，A1B2，A1B3，A1B4，A2B1，A2B2，A2B3，A2B4。将被试随机分为八组，每组被试接受一个自变量实验处理水平的结合。实验设计的基本思想是，由于实验处理前，被试是随机分配给各实验处理组的，因而保证了各组被试实验之前无差异。实验处理后测量到的差异可能来自A因素、B因素，或来自A因素与B因素的交互作用。组内实验的应用：以两因素被试内实验设计举例，如自变量A因素有两个水平，B因素有四个水平。两个因素共有2×4=8种处理水平的结合，即A1B1，A1B2，A1B3，A1B4，A2B1，A2B2，A2B3，A2B4。参加实验的每个被试接受所有自变量实验处理水平的结合。实验设计的基本思想是，由于每个被试接受所有的试验处理水平的结合，因而实验处理后测量到的差异应当来自A因素、B因素，或来自A因素与B因素的交互作用。参考资料来源：百度百科-多变量实验设计

使用SPSS的频率（Frequencies）程序就可以了，步骤是Analyze，Descriptive Statistics ，Frequencies，Statistics，在这个对话框中勾选quartils就可以了。案例实战1、案例数据一组大学生调查数据，里面有个指标肺呼量（ml），想将该变量按照四分位数间距分成四组。2、传统方法分组先计算P25、P50、P75。结果：可见三个分位点值。重新编码：产生一个新变量，该变量为四分组的。3、快捷操作转换-可视化分箱，将肺呼量放入将要分箱的变量框中，点击继续。可视化分箱界面;分箱变量重新定义个新名称，生成分割点，3个点，正好分成4等份。

应该就是独立样本均值t检验就可以了比如一个变量 在不同性别上的均值差异比较，用t检验

分析两组间的变量关系用——典型相关分析法.比较两种东西的性能上的一些比较数据可以利用——单因素方差分析（OneWayANOVA）.这里有具体的公式和步骤

第一步：将数据录入到SPSS的数据视图中，这一步与前面t检验相同，输入数据后，选择【分析】→【比较均值】→【单因素ANOVA】第二步：点击后，出现下图的单因素方差分析的窗口，将【value】→【因子】，【group】→【因变量列表】第三步：点击【选项】出现线面单因素ANOVA的窗口，其中勾选【方差同质性检验】后，点击【继续】，确定后，即可在结果中看到方差齐性的结果，END方法/步骤2第四步：结果，如下图所示，我们看到Levene检验的结果，知显著性为0.382，即P>0.05，差异无统计学意义，表示方差齐，

组间和组内和的离差平方和与自由度的比值。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的方差分析、探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。研究者可以在模块中轻松的实现从抽样设计、统计描述到复杂统计建模以发现影响因素的整个分析过程，方差分析模型、线形回归模型、Logistic回归模型等复杂的统计模型都可以加以使用，而操作方式将会和完全随机抽样数据的分析操作没有什么差别。扩展资料方差分析独立模块-AMOSAMOS 是SPSS Statistics软件包中的独立产品，是功能强大的结构方程（SEM） 建模工具，通过对包括回归、因子分析、相关性分析和方差分析等传统多元分析方法的扩展，为理论研究提供更多的支持。在AMOS 环境下，您可以在直观的路径图下指定、估计、评估以及设定模型，以展示假定的各变量之间的关系，来方便地地建立能真实反应复杂关系的行为态度模型。在AMOS 中，任何数值变量，不管是可观测的还是潜在的，都可以用来建模，预测其它数值变量。

The response is the length of odontoblasts (cells responsible for tooth growth) in 60 guinea pigs. Each animal received one of three dose levels of vitamin C (0.5, 1, and 2 mg/day) by one of two delivery methods, orange juice or ascorbic acid (a form of vitamin C and coded as VC). Usage ToothGrowth Format A data frame with 60 observations on 3 variables. [,1] len numeric Tooth length [,2] supp factor Supplement type (VC or OJ). [,3] dose numeric Dose in milligrams/day 可以看到，这是一个不同药物剂量及剂型对于某类猪牙齿生长的影响，len为连续性变量，为牙齿生长长度；sup为给予方式，分类变量；dose 为数值型变量，不过他仅有三个数值 0.5, 1, and 2 mg/day，其可以当成分类变量

统计学两组数据的比较选用分析方法。分析两组间的变量关系用——典型相关分析法。比较两种东西的性能上的一些比较数据可以利用——单因素方差分析。主要看数据是以什么形式表达的，如果是定量的，比如身高，可以用t检验，如果是其他非正态的或方差不齐的，可以使用秩和检验。如果是定性的，比如是否患病，可以用卡方检验。统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。统计学用到了大量的数学及其它学科的专业知识，其应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。

组间设计和组内设计区别：组间设计又称被试间设计，是指在实验设计中，不同的实验处理由不同的被试来接受。组内设计又称被试内设计，是指不同的实验处理由相同的被试来接受。组内设计的优点：①组内设计需要的被试较少，实验设计方便、有效。②组内设计比组间设计更敏感。③心理学的某些领域需要使用组内设计，即组内设计适用于研究练习的阶段性。　④组内设计消除了被试的个体差异对实验的影响。组内设计的缺点：①一种实验条件下的操作将会影响另一种实验条件下的操作，也就是实验顺序造成了麻烦。②组内设计的方法不能用来研究某些被试特点自变量之间的差异。③如果实验中每一种实验条件需要较长时间的恢复期，就不宜使用组内设计。④当不同自变量或自变量的不同水平产生的效果不可逆时，不宜使用组内设计。组间设计：在组间设计的条件下，每个被试只对一种自变量作反应。因此，一种自变量，或者叫做实验条件，不会影响另一种自变量，这就避免了自变量之间的相互影响，即避免了练习效应和疲劳效应等由于实验顺序造成的误差。如果我们事先知道不同的自变量会相互作用，我们必须采用组间设计。

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

我们一起来看看如何进行多个组比较（Fisher精确检验）及组间两两比较吧 问题与数据 某医生拟探讨是否可以通过改善生活方式，如增强体育锻炼、减小体重及改善饮食习惯等，降低患者的胆固醇浓度。 现该医生招募了 32例 高胆固醇、生活习惯差的受试者，并将其分成3组。其中一组给予降胆固醇药物，一组给予饮食干预，另一组给予运动干预。经过6个月的试验后，该医生重新测量受试者的胆固醇浓度，分为高和正常两类。 该医生收集了受试者接受的干预方法（intervention）和试验结束时胆固醇的风险程度（risk_level）等变量信息，并按照分类汇总整理出频数（freq）变量，数据如下： 注：本研究将胆固醇浓度分为“高”和“正常”两类，只是为了分析方便，并不代表临床诊断结果 对问题的分析 为更好地介绍Fisher精确检验（2×C）分析方法，并说明其与卡方检验（2×C）的区别，本期仍使用卡方检验（2×C）的例子，但对数据模型进行了调整，使其更符合Fisher精确检验（2×C）的要求。 进行Fisher精确检验（2×C）也需要满足5项假设 ： 假设1： 观测变量是二分类变量，如本研究中试验结束时胆固醇的风险程度变量是二分类变量。 假设2： 存在多个分组（>2个），如本研究有3个不同的干预组。 假设3： 具有相互独立的观测值，如本研究中各位受试者的信息都是独立的，不会相互干扰。 假设4： 研究设计必须满足： (a) 样本具有代表性，如本研究在高胆固醇、生活习惯差的人群中招募32例受试者； (b) 目的分组，可以是前瞻性的，也可以是回顾性的，如本研究中将受试者分成3组，分别给予降胆固醇药物、饮食和运动干预。 假设5： 样本量较小，即存在预测频数小于5的情况。 经分析，本研究数据符合假设1-4，那么应该如何检验假设5，并进行Fisher精确检验（2×C）呢？ 思维导图 SPSS操作 4.1 数据加权（在使用整合数据的情况下） 在进行正式操作前，我们需要先对数据加权，如下： (1) 在主页面点击Data→Weight Cases 弹出下图 (2) 点击Weight cases by，激活Frequency Variable窗口 (3) 将freq变量放入Frequency Variable栏 (4) 点击OK 4.2 检验假设5 数据加权后，要判断研究数据是否满足样本量要求，如下： (1) 在主页面点击Analyze→Descriptive Statistics→Crosstabs 弹出下图 (2) 将变量risk_level和intervention分别放入Row(s)栏和Column(s)栏 (3) 点击Statistics，弹出下图 (4) 点击Chi-square (5) 点击Continue→Cells (6) 点击Counts栏中的Expected选项 (7) 点击Continue→OK 经上述操作，SPSS输出预期频数结果如下： 该表显示， 本研究最小的预测频数是4.2，小于5 ，满足假设5。 Chi-Square Tests表格也对该结果做出提示，如下标注部分： 即在本研究中，存在小于5的预测频数，无法进行卡方检验（2×C），需进行Fisher精确检验（2×C）。 4.3 Fisher精确检验（2×C）的SPSS操作 (1) 在主页面点击Analyze→Descriptive Statistics→Crosstabs 弹出下图 (2) 点击Exact，弹出下图 (3) 点击Exact栏，激活Time limit per test，并填写数字“5” (4) 点击Continue→Statistics，弹出下图 (5) 点击Chi-square (6) 点击Continue→Cells (7) 点击Percentage栏中的Column选项 (8) 点击Continue→OK 4.4 组间比较 Fisher精确检验（2×C）需要逐对筛选变量，再进行比较。我们仅以药物和饮食干预两组的组间比较为例，SPSS操作如下： 选择变量 (1) 在主页面点击Data→Select Cases 弹出下图 (2) 在Select栏中点击If condition is satisfied (3) 点击if，弹出下图 (4) 在右上栏中输入“intervention = 1 | intervention = 2” (5) 点击Continue→OK，弹出下图 两两比较 (1) 在主页面点击Analyze→Descriptive Statistics→Crosstabs 弹出下图 (2) 将变量risk_level和intervention分别放入Row(s)栏和Column(s)栏 (3) 点击Exact，弹出下图 (4) 点击Exact栏，激活Time limit per test，并填写数字“5” (5) 点击Continue→Statistics (6) 点击Chi-square (7) 点击Continue→Cells (8) 点击Percentage栏中的Column选项 (9) 点击Continue→OK 结果解释 5.1 统计描述 在进行Fisher精确检验（2×C）的结果分析之前，我们需要先对研究数据有个基本的了解。SPSS输出结果如下： 该表提示，本研究共有32例受试者，根据干预方式均分为3组。在试验结束时，药物干预组的12例受试者中有2例胆固醇浓度高，饮食干预组的11例受试者中有7例胆固醇浓度高，而运动干预组的9例受试者中有6例胆固醇浓度高。 但由于各组样本量不同，频数会误导人们对数据的理解。因此，我们推荐使用频率来分析结果，如下标注部分： 该表提示，药物干预组的12例受试者中83.3%胆固醇浓度下降，饮食干预组的11例受试者中36.4%胆固醇浓度下降，而运动干预组的9例受试者中只有33.3%胆固醇浓度下降，提示药物干预比饮食和运动干预更有效。但是这种直接的数据比较可能受到抽样误差的影响，可信性不强，还需要进行统计学检验。 5.2 Fisher精确检验（2×C）结果 Fisher精确检验结果显示P= 0.032，小于0.05，说明本研究中各组之间率的差值与0的差异具有统计学意义，提示药物干预与饮食、运动干预在降低受试者胆固醇浓度的作用上存在不同。如果P>0.05，就说明各组之间的差值与0的差异无统计学意义，即不认为各组之间存在差异。 5.3 Fisher精确检验（2×C）中的成对比较分析 Fisher精确检验（2×C）的结果是比较模糊的，只能判断各组之间是否存在差异，但不能说明是哪两组之间存在差异。因此，我们需要对Fisher精确检验（2×C）的各组进行成对比较分析。但是， 成对比较会增加出现I型错误的风险。我们需要根据Bonferroni调整后的α水平判断成对比较的统计显著性。 针对本研究来说，调整α水平为0.016667，即原α水平（0.05）与分组数量（3）的比值。如果成对比较的P值小于0.016667，就说明两组之间的差异具有统计学意义；但如果成对比较的P值大于0.016667，就说明两组之间差异无统计学意义。 SPSS输出药物和饮食干预两组的组间比较结果如下： 该表提示药物干预的降胆固醇作用与饮食干预的降胆固醇作用的差异无统计学意义（P=0.036，大于0.016667）。 同样地，SPSS输出药物和锻炼干预两组的组间比较结果如下： 该表提示药物与锻炼干预降胆固醇作用的差异也无统计学意义（P=0.032，大于0.016667）。 SPSS输饮食和锻炼干预两组的组间比较结果如下： 该表提示饮食与锻炼干预降胆固醇作用的差异也无统计学意义（P=1.000，大于0.016667）。 综上可见，本研究中药物、饮食与锻炼3组干预的降胆固醇作用，成对比较均无差异。 即使Fisher精确检验（2×C）的P值小于0.05，也可能出现各组之间成对比较结果无差异的情况。 采用Bonferroni调整后的α水平进行判断，结果比较保守。如果仍使用0.05为α水平，就会提示药物干预与饮食、运动干预的降胆固醇作用的差异存在统计学意义（P 撰写结论 本研究招募32例高胆固醇、生活习惯差的受试者，分别给予药物、饮食和运动干预。试验结束时，药物干预组12例受试者中有10例（83.3%）胆固醇浓度下降，饮食干预组11例受试者中有4例（36.4%）胆固醇浓度下降，而运动干预组9例受试者中有3例（33.3%）胆固醇浓度下降。 Fisher精确检验（2×C）结果显示，3组差异具有统计学意义（P=0.032）。采用Bonferroni调整后显示，药物、饮食与锻炼3组干预的降胆固醇作用，成对比较差异无统计学意义（P>0.016667）。 https://cloud.tencent.com/developer/news/355233

http://wenku.baidu.com/view/cc221f12866fb84ae45c8d58.html这里有一个简单的例子，检验变量在这里是生存时间，分组变量是生存结局（用1或者0编码，表示生存组或死亡组）。定义组通常用不到，它有时可以帮你更方便的分组用的，比如指定某些点作为截断点。

看p值，代表接受原假设的概率，p值小于显著性水平，那就是显著。。 1、生成一个分组变量，前33%观测值赋值为0，后33%观测值赋值为1。 2、drop掉其余未赋值的（就是缺失值的） 3、然后按照分组变量分别对B、C、D、E做t检验就行了