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  洧坵eixiao 2016-06-25 00:00:00

  这个肯定是分别求出结果之后组合整理成为新的表格的。 我觉得分析过程如下： 1、Sex、Obestiyindex部分是两分类资料或多分类资料，以n（%）表示。 （1） Sex部分为男孩、女孩的人数以及百分比在total、各个年龄段中的情况。 这里“χ2 or tvalue ”、“P value”使用卡方检验得出的结论。具体用哪些数据进行了卡方检验，可以看这个文章的method部分。 （2） Obestiy index部分为Underweight、normal weight、overweight、obesity人群的人数已经百分比。同样这里的统计量也应该是卡方检验得出的。 2、Growth index、NQ factors部分为计量资料，用均数±标准差表示。 （1） Growth index部分分别描述了身高、体重、BMI指数总体情况以及各年龄段的情况。这里统计检验方法应该我就比较困惑了，如果原文作者比较的是不同年龄组间身高的总体均数，那么就不应该是t-value而应该是方差分析的F-value（体重、BMI情况一样）。这里给的t-value应该是有原因的，我不太清楚作者具体比较了哪些数据。 （2） NQ factors部分应该是一种综合评分（NQ score）以及其各分量的描述性统计。与Growth index的统计部分一样，需要根据文章method部分的描述确定具体比了什么，光看表不能够得出来。 我觉得你再仔细研究一下文章的method部分比较好

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  pxllbz 2016-06-26 00:00:00

  独立样本t检验 1.在进行独立样本T检验之前，要先对数据进行正态性检验。满足正态性才能进一步分析，不满足可以采用数据转化或非参数秩和检验； 2.在菜单栏上执行：分析-比较均数-独立样本t检验； 3.将要比较平均数的变量放到检验变量，将分组变量放到分组变量，点击定义组； 4.打开的对话框中，设置组1和组2的值分别是分组类别，然后点击继续。 采用F检验各组得分间的方差齐性，结果显示两组间的前测得分均满足方差齐性， 可以采用独立样本t检验比较组间差异。采用独立样本t检验比较两组得分差异， 看diyi行的t和sig，如果sig也就是p<0.05，就说明两组得分有差异，然后再看均数谁大谁小，即可。 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是位点，A用1表示，C用2表示， 还有一个变量3是权重，例数 数据录入完成后，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，diyi行diyi个数是卡方值， 后面是自由度，然后是P值。 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（Homogeneity of variance） 在spss中打开你要处理的数据，在菜单栏上执行：analyse-compare means--one-way anova， 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dependent list中，将自变量放到factor中，点击post hoc，选择snk和lsd，返回确认ok 统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴

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