单因素多水平定性资料内容一、结果变量为二值变量得单因素多水平设计定性资料SAS系统A*B表得统计量结果解释:当不满足c2检验前提条件时(SAS输出结果会提示),需要查瞧Fisher精确检验结果。P=0、6161＞0、05,按照0、05得检验水准,不拒绝原假设,根据现有资料,尚不能认为4种治疗方法得治愈率有明显差别。一、结果变量为二值变量得单因素多水平设计定性资料大家有疑问的，可以询问和交流cd*lx表得统计量结果解释:以上就是进行Cochran-Armitage趋势检验得结果,可以瞧出z=-1、5056,双侧检验P=0、1322。根据Cochran-Armitage趋势检验得结果,不拒绝原假设,尚不能认为治疗该病得有效率与病情严重程度呈现线性趋势变化。二、结果变量为多值名义变量得单因素多水平设计定性资料A*B表得统计量结果解释:最小理论频数大于5,因此,可以用一般c2检验。c2=23、6027,P＜0、05,表明行3种手术方式得患者得原发病种得频数分布不同。三、结果变量为有序变量得单因素多水平设计定性资料TheNPAR1WAYProcedure结果解释:以上就是对三个组得疗效进行Kruskal-Wallis检验,因Hc≈c2=8、3949,P＜0、05,所以三个组疗效间得差别具有统计学意义。因疗效由“治愈”、“好转”、“未愈”得顺序排列,且程序中“DO”语句对疗效设定得水平由“1”到“3”,说明平均秩与越小,疗效越好。所以B组得疗效最好,C组与B组接近,A组最差。三、结果变量为有序变量得单因素多水平设计定性资料分析方法(结合目得)考察各组中频数分布之间得差别就是否有统计学意义(双向无序)——卡方检验考察各组结果变量取值之间得差别就是否有统计学意义(结果单向有序)——秩与检验分析方法(结合目得)考察原因变量与结果变量之间就是否存在相关关系(双向有序)——相关分析考察两有序变量之间就是否存在线性变化趋势(双向有序)——线性趋势检验A、当关心不同检测时间龋齿活跃性之间得差别就是否有统计学意义时,可按结果变量为有序变量得单向有序R×C列联表资料处理。可选用得方法有:秩与检验与Ridit分析。SAS系统结果解释:因Hc≈c2=21、6611,P=0、0002＜0、01,所以5个组之间得差别具有统计学意义。因为CAT分度由“0度”到“3度”排序,且“DO”语句中给CAT分度得水平由“1”到“4”,说明平均秩与越小,CAT分度越小。显然,矫治前得平均秩与51、450最小,随着矫治后时间得推移,各检测时间得平均秩与逐渐增大,说明CAT分度随着时间推移,从“0度”到“3度”逐渐增大。B、当想考察检测时间与CAT分度就是否有相关性时,可用Spearman秩相关分析或典型相关分析。Spearman秩相关分析Spearman秩相关就是一种非参数得度量相关性得分析方法,它对数据进行秩变换,然后计算直线相关系数。用rS表示。它适用于:两变量不全服从正态分布而不宜进行Person相关分析;原始数据为双向有序且属性不同得R×C列联表数据。简单统计量结果解释:Spearman秩相关分析得结果为rs=0、36361,P＜0、0001。说明两个有序变量之间得总体相关系数不等于零。但相关系数得平方(最好大于0、5)较小,说明两有序变量之间得相关性无实用价值。C、当想考察检测时间与CAT分度就是否有直线关系时,可选用线性趋势检验。A*B表得统计量