多個樣本率的卡方檢驗及兩兩比較之spss超簡單-免費閱讀
【正文】 試驗結束時，藥物干預組有34位(68%)膽固醇濃度下降，飲食干預組有22位(44%)膽固醇濃度下降，而運動干預組有20位(40%)膽固醇濃度下降，三組差異具有統(tǒng)計學意義(P=)。如果P，那么就說明各組之間率的差值與0的差異沒有統(tǒng)計學意義，即不認為各組之間存在差異?！ ?卡方檢驗(2C)的SPSS操作 (1) 彈出下圖： (2) (3) (4) (5) 點擊Percentage欄中的Column選項 (6) 組間比較 (1) 彈出下圖： (2) 點擊Cells，彈出下圖： (3) 點擊ztest欄中的Compare column proportions和Adjust pvalues (Bonferroni method)選項 (4) 結果解釋 統(tǒng)計描述 在進行卡方檢驗(2C)的結果分析之前，我們需要先對研究數據有個基本的了解。針對這種情況，我們建議使用卡方檢驗(2C)，但需要先滿足5項假設： 假設1：觀測變量是二分類變量，如本研究中試驗結束時膽固醇的風險程度變量是二分類變量。SPSS：多個樣本率的卡方檢驗及兩兩比較 來自：醫(yī)咖會 x 用微信掃描二維碼分享至好友和朋友圈 醫(yī)咖會之前推送過“兩個率的比較(卡方檢驗)及Fisher精確檢驗的SPSS教程”，小伙伴們都掌握了嗎？如果不止兩個分組，又該如何進行卡方檢驗以及之后的兩兩比較呢？來看詳細教程吧！ 問題與數據 某醫(yī)生擬探討藥物以外的其他方法是否可降低患者的膽固醇濃
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