統(tǒng)計、科研的一些總結(jié)

一

（1）統(tǒng)計學(xué)是關(guān)于數(shù)據(jù)收集、整理、分析、表達和解釋的普遍原理與方法的一門科學(xué)。（2）隨機事件：隨機現(xiàn)象每一個可能的結(jié)果，簡稱事件，常用字母A,B,C,表示。（3）概率：是隨機事件發(fā)生可能性大小的客觀度量指標，隨機事件A的概率記為P（A）。（4）正態(tài)曲線下面積的分布規(guī)律：X軸上與正態(tài)曲線下所夾面積恒等于1，即正態(tài)曲線下面積恒等于1。（5）χ2分布是一種連續(xù)型分布。

（6）連續(xù)型隨機變量最基本和常用的分布：正態(tài)分布

二

（1）選擇樣本的兩個方法:概率抽樣和非概率抽樣（2）概率抽樣的方法：等概率抽樣、非等概率抽樣（3）誤差：系統(tǒng)誤差、隨機誤差。（4）設(shè)計：專業(yè)設(shè)計、統(tǒng)計設(shè)計

（5）統(tǒng)計表可分為簡單表、復(fù)合表（組合表）（6）自然界的現(xiàn)象可分為兩種：必然現(xiàn)象、隨機現(xiàn)象（7）隨機變量可分為：離散型隨機變量、連續(xù)型隨機變量。（8）離散型概率分布：二項分布、Poisson分布（9）數(shù)據(jù)的分布形狀：對稱分布和偏態(tài)分布。

（10）假設(shè)檢驗的兩類錯誤：①原假設(shè)為真而被拒絕的錯誤稱為第一類錯誤，也稱I類錯誤，犯I類錯誤的概率記作α。②原假設(shè)為不真而被接受的錯誤稱為第二類錯誤，也稱II類錯誤，犯II類錯誤的概率記作β。

三

(1)資料的三個類型：計量資料、計數(shù)資料和等級資料。(2)統(tǒng)計表的三個制表原則

①重點突出，一張表一般只表達一個中心內(nèi)容。②統(tǒng)計表如同完整的一句話，要有描述的對象和內(nèi)容。③統(tǒng)計表應(yīng)簡單明了，一切文字、數(shù)字和線條都盡量從簡。（3）醫(yī)學(xué)科研設(shè)計：調(diào)查設(shè)計、實驗設(shè)計、臨床實驗設(shè)計（4）連續(xù)型概率分布：正態(tài)分布、t分布、F分布（5）樣本率的分布有以下三個特點：

①總體率π相同時，樣本量越大，樣本率的分布越趨向?qū)ΨQ。②樣本量n相同時，π偏離0.5，樣本率的分布呈偏態(tài)分布。③總體率π=0.5時，樣本率呈對稱分布。（6）假設(shè)檢驗三個基本步驟：

①建立假設(shè)與確定檢驗水準（α）②確定檢驗方法，計算統(tǒng)計量③確定P值作出推斷結(jié)論（7）實驗研究三個基本組成部分：處理因素、研究對象和實驗效應(yīng)。（8）實驗設(shè)計的基本原則：對照原則、隨機原則和重復(fù)原則。（9）實驗性研究中對照組設(shè)置必須具備3個條件：

①對等：除研究因素外，對照組(實驗對象)具備與實驗組(實驗對象)對等的一切因素。②同步：設(shè)立的對照組與實驗組在整個研究進程中始終處于同一空間和同一時間。③專設(shè)：任何一個對照組都是為相應(yīng)的實驗專門設(shè)立的。

(10)描述集中趨勢的主要統(tǒng)計指標有：算數(shù)均數(shù)、幾何均數(shù)和中位數(shù)。

四

（1）醫(yī)學(xué)統(tǒng)計工作的四個基本步驟：①統(tǒng)計設(shè)計：包括調(diào)查、實驗設(shè)計。②收集資料：取得準確可靠的原始資料③整理資料：對資料進行清理、改錯，數(shù)量化④分析資料：統(tǒng)計描述、統(tǒng)計推斷（2）科研選題的四個原則：

①創(chuàng)新性：包括探索和創(chuàng)新兩個連續(xù)的過程，創(chuàng)新就是選擇前人沒有解決或沒有完全解決的問題。是本學(xué)科的空白點，或者將會在理論上或應(yīng)用上有新的發(fā)展和補充。②科學(xué)性：以科學(xué)理論為指導(dǎo)，符合客觀規(guī)律。

③先進性：先進性是相對的，有國際先進和國內(nèi)先進。更重要的是結(jié)合實際條件選擇適合的先進技術(shù)。

④可行性：研究課題的主要技術(shù)指標實現(xiàn)的可能性。它包括人、財、物的支持和工作基礎(chǔ)。（3）等概率抽樣：簡單隨機抽樣、系統(tǒng)抽樣、分層抽樣、整群抽樣。（4）文獻檢索的幾種查法：①先查國內(nèi)文獻，再查國外文獻②先查綜述性文章，后原始文章③先近期后遠期

④先核心期刊后一般期刊。（5）計量資料頻數(shù)表的編制步驟

①求極差②決定組數(shù)和組距③列出組段④劃記計數(shù)（6）頻數(shù)分布表的用途

①揭示計量資料分布的特征②描述計量資料分布的集中趨勢和離散趨勢③便于發(fā)現(xiàn)可疑值。④簡化統(tǒng)計指標的計算

(7)四種基本抽樣方法：單純隨機抽樣、系統(tǒng)抽樣、分層抽樣和整群抽樣。

五

（1）文獻檢索的五個要點：①有助于認識本課題的重要性②了解有關(guān)的既往研究工作情況③了解有關(guān)研究現(xiàn)狀④尋找可借鑒的研究方法⑤注意有關(guān)的不同見解與爭論。

（2）五個概率分布：連續(xù)型概率分布：正態(tài)分布、t分布、F分布

離散型概率分布：二項分布、Poisson分布

（3）離散趨勢的描述：①全距②分位數(shù)區(qū)間③方差④標準差⑤變異系數(shù)（4）樣本均數(shù)的分布有以下五個特點：①各樣本均數(shù)未必等于總體均數(shù)②各樣本均數(shù)間存在差異

③樣本均數(shù)的分布很有規(guī)律，圍繞總體均數(shù)，呈現(xiàn)中間多，兩邊少，左右基本對稱，近似服從正態(tài)分布

④樣本均數(shù)的變異范圍較原變量的變異范圍縮小

⑤隨著樣本量的增大，樣本均數(shù)的變異范圍逐漸縮小

（5）常用的相對數(shù)指標：比、比例、率、相對危險度(RR)和優(yōu)勢比(OR)

六

（1）選題六個方法：①從招標范圍中選題。②從碰到的問題中選題③從文獻的空白點選題④從已有的課題延伸中選題⑤從改變研究內(nèi)容組合中選題

⑥從其他學(xué)科移植中選題。（2）Wilcoxon符號秩檢驗的步驟：①建立假設(shè)，確定檢驗水平②求差值③編秩④求秩和⑤確定統(tǒng)計量T

⑥確定P值，做出推斷結(jié)論。（3）醫(yī)學(xué)研究的基本步驟：

①建立科學(xué)假說，提出擬探索和解決的醫(yī)學(xué)問題以及明確而具體的目標②查閱文獻，并對文獻進行綜述、評價

③擬定研究設(shè)計方案和技術(shù)路線，必要的信息及條件保障④實施研究計劃

⑤收集、整理、分析研究所得信息和資料

⑥對研究結(jié)果進行解釋，對提出的假說進行評價，并據(jù)此向更高更深的層次探索

七

（1）統(tǒng)計表的七個基本結(jié)構(gòu)及要求

①標題：統(tǒng)計表的標題要確切、簡練，能夠高度概括表的主要內(nèi)容，應(yīng)包括研究的時間、地點和研究內(nèi)容，放在表的上方中央位置。如果一篇文章當中有多個表，應(yīng)在左側(cè)加上表號。如果整個表的指標統(tǒng)一，可將研究指標的單位標在標題后面。

②標目：標目可分為橫標目和縱標目，用以說明每行和每列數(shù)字的意義。標目文字要精練、準確。橫標目是描述的對象，在表的左側(cè)；縱標目是描述的內(nèi)容，在表的右側(cè)。橫標目和縱標目的位置不能顛倒，從左到右應(yīng)構(gòu)成一句完整的話。③頂線④底線⑤縱標目下橫線

統(tǒng)計表中的這三條基本線條，要從表的最左端畫至表的最右端。根據(jù)需要可由其他短的橫線，如合計上方的橫線、縱標目的總標目和縱標目之間的橫線。統(tǒng)計表中不允許出現(xiàn)斜線和豎線。

⑥數(shù)字：統(tǒng)計表中的數(shù)字一律用阿拉伯數(shù)字表示，小數(shù)點位置對齊。如無數(shù)字用“-”表示，缺失數(shù)字用“”表示，數(shù)值為0的要填寫“0”，不能空白。

⑦注釋：統(tǒng)計表中數(shù)字區(qū)域不能插入文字，也不列備注項。必須說明的內(nèi)容用可以在表的下方說明。

（2）常用的七種統(tǒng)計圖：條圖、百分條圖、圓圖、線圖、半對數(shù)線圖、箱圖、散點圖。

八

計量資料的八個統(tǒng)計描述：①算術(shù)均數(shù)，簡稱均數(shù)②幾何均數(shù)③中位數(shù)

④極差(全距)

⑤四分位數(shù)間距⑥方差⑦標準差⑧變異系數(shù)

九

（1）假設(shè)檢驗九點主要內(nèi)容①假設(shè)檢驗的概念②假設(shè)檢驗的基本步驟

③t檢驗（單樣本、配對樣本、兩獨立樣本均數(shù)的t檢驗，正態(tài)性檢驗、方差齊性檢驗、t’檢驗）

④假設(shè)檢驗的兩類錯誤⑤雙側(cè)檢驗與單側(cè)檢驗

⑥假設(shè)檢驗的統(tǒng)計意義與實際意義⑦檢驗效能⑧多次重復(fù)檢驗問題

⑨假設(shè)檢驗的因果關(guān)系推論與實驗設(shè)計

（2）統(tǒng)計圖表種類：統(tǒng)計表、統(tǒng)計圖、條圖、百分條圖、圓圖、線圖、半對數(shù)線圖、箱圖、散點圖

十

（1）關(guān)于臨床科研方法設(shè)計的10點：①抉擇合理的設(shè)計方案

②研究對象的正確診斷③標本的來源與樣本含量的估算

④試驗措施要有創(chuàng)新性，有效性以及安全性⑤要設(shè)立對照組

⑥確定試驗觀察的期間要合適

⑦注意盲法方法的合理應(yīng)用，避免測量性偏倚，干擾研究測試的真實性⑧防止混雜因素對研究的影響⑨限制機遇因素對研究結(jié)果的影響⑩要正確地應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)分析方法（2）科研選題10種方法：①從臨床實踐中尋找課題②學(xué)術(shù)交流與爭鳴中選題③從文獻中記載的難題中選題④從學(xué)科交叉的邊緣區(qū)選題⑤從醫(yī)學(xué)的空白區(qū)選題⑥從國家研究項目指南中選題

⑦從研究中出現(xiàn)的特殊現(xiàn)象或反�，F(xiàn)象中選題⑧運用借鑒、移植的方法選題⑨改變選題的組合因素，編制新的課題⑩從已有課題的延伸中選題

擴展閱讀：外語研究中的統(tǒng)計方法總結(jié)

T-檢驗方差分析MSb兩組平均數(shù)的差異檢驗：（1）比較多組平均數(shù)；組間差異與組內(nèi)差異比值F定兩個樣本（2）單一樣本與總MSw義體1、抽取樣本的總體呈正態(tài)分布2、數(shù)據(jù)隨機從一個總體中通過樣本抽取3、因變量必須前是連續(xù)性數(shù)據(jù)，即定距變量或提定必變量4、自變量必須是分類的、離散性數(shù)據(jù)，水平必須是2定義：檢驗?zāi)硞�變量的總體均值和某指定值之間是否存在顯著差異樣本均數(shù)與已知總體均數(shù)之間的比較）1、樣本所來自的總體呈方差齊性2、因變量數(shù)據(jù)在總體中呈正態(tài)分布3、數(shù)據(jù)由隨即抽樣獲得；4、因變量的數(shù)據(jù)必須是區(qū)間級變量或分類不多的比率級變量5、自變量必須是名稱級或順序變量F檢驗：方差分析以F檢驗來推斷幾個平均數(shù)差異的顯著性。如果組間與組內(nèi)方差相等，即F比值等于或接近1，表明各組平均數(shù)無顯著差異；如果F值很大，大到超過F抽樣分布上某種顯著性水平的臨界值，則拒絕零假設(shè)，接受有顯著性差異的備擇假設(shè)單一樣形本式t-前提：樣本總體服從正態(tài)檢分布驗F分布：形態(tài)隨F比值分子和分母中的自由度的變化而形成的一簇正態(tài)分布組間方差MSb=SSb(組間平方和）dfb（組間自由度）組間自由度：dfb=K－1(組數(shù)減1)組內(nèi)方差MSWSSw(組內(nèi)平方和）dfw（組內(nèi)自由度）組內(nèi)自由度dfw=K(n-1)=N-K實現(xiàn)過程：analysis-comparemeans-one-samplet-test幾個概念：實驗或調(diào)查中的自變量稱為因素，只有一個自變量的方差分析稱為單因素方差分析，用one-wayANOVA命令計算；有兩個以上因素的稱為多因素方差分析，用Univariate命令計算某一個因素的不同情況稱為因素的“水平”各因素水平之間的每個組合叫做一個“單元”（cell）定義：兩個樣本之間彼此沒有任何關(guān)聯(lián)，兩個獨立樣本各自接受相同的測量單因素方前提：（1）兩個樣本互相差獨立＞.05方差齊性；分≤.05方差不齊性（2）樣析本來自的兩個總體應(yīng)該呈正態(tài)分布單一因素各水平影響的一個（或幾個相互獨立的）因變量各組平均數(shù)之間的差異；對該因素的若干水平分組中哪一組與其他各組均值間具有顯著性差異盡心分析，即進行均值多重比較實現(xiàn)過程：analysis-comparemeans-one-wayANOVA方差不齊性：Tamhane’sT2方差齊性：LSD兩獨立樣本t-檢實現(xiàn)形式：驗analysis-comparemeans-independent-samplet-test定義：根據(jù)樣本數(shù)據(jù)對樣本來自的兩配對總體的均值。同一研究對象（或兩配對對象）分別給予兩種不同處理的效果比較，以及同一研究對象（或兩配對對象）處理前后的效果比較前提：兩個樣本應(yīng)該是配對的；觀察數(shù)目相同；順序不能隨意改變實現(xiàn)形式：analysis-comparemeans-paired-samplet-testCohen’sd=21效應(yīng)幅度：etasquaredbetweengroupssumsofsquares（組間）totalsumofsquares(總體）對一個獨立變量是否受一個或多個因素或變量影響；可以分析每一個因素的作用，也可以分析因素之間的交互作用，以及分析協(xié)方差、各因素變量與協(xié)變量之間的交互作用多因素單因變量方差分析兩配對樣本t-檢驗公22式：mean1mean2(sdsd)/2效應(yīng)效應(yīng)幅度指數(shù)值：幅0-0.2aweekeffect效果弱度0.21-0.5amodesteffect效果弱強（尚可）0.51-1.00amoderateeffect效果中強＞1.00astrongeffect效果強單因素：0-0.1aweekeffect0.1-0.3amodesteffect0.3-0.5amoderateeffect＞0.5astrongeffect多因素：在P值小于.05時觀察Etasquared=SSmod/SStotal0-0.1效應(yīng)幅度弱0.1-0.3效應(yīng)幅度弱強0.3-0．5效應(yīng)幅度中強＞0.5效應(yīng)幅度強相關(guān)分析

相關(guān)的概念：兩個變量之間不精確、不穩(wěn)定的變化關(guān)系稱為相關(guān)關(guān)系。兩個變量值不是一一對應(yīng)得那樣精確、穩(wěn)定。

變化關(guān)系：變化方向上：正相關(guān)（變化方向一致）、負相關(guān)（變化方向相反）、零相關(guān)（變化

方向無一定規(guī)律）

密切程度：強相關(guān)或弱相關(guān)、中度相關(guān)、弱相關(guān)或低度相關(guān)相關(guān)系數(shù)（Correlationcoefficient）：用r表示。數(shù)值范圍在-1到+1之間，即0≤r≤1重要知識：相關(guān)系數(shù)的值，僅僅是一個比值，不能做數(shù)學(xué)運算。也不能揭示兩者之間的內(nèi)在

本質(zhì)，不一定存在因果關(guān)系。

相關(guān)系數(shù)所顯示的相關(guān)強度：r：＜0.3低度/弱相關(guān)

r:＞0.3且＜0.8中度相關(guān)r:＞0.8高度/強相關(guān)

相關(guān)系數(shù)的顯著性檢驗：要看r在抽樣分布上出現(xiàn)的概率如何形式：1皮爾遜相關(guān)分析

使用條件：1）兩個變量都是由測量獲得的連續(xù)性數(shù)據(jù)2）呈正態(tài)分布3）成對數(shù)據(jù)，每對數(shù)據(jù)之間相互獨立4）呈線性關(guān)系（散點圖）實現(xiàn)形式：analyze-correlate-bivariate

注意：p指＜.05才求效應(yīng)幅度(相關(guān)系數(shù)的平方)2等級相關(guān)分析定義：當兩個變量之間以等級次序排列或以等級次序表示時，兩個相應(yīng)總體并不一定呈正態(tài)

分布，樣本容量也不一定大于30，表示這兩變量之間的相關(guān)，稱為等級相關(guān)。優(yōu)點：不要求呈正態(tài)分布，也不要求大于30，所以應(yīng)用范圍廣

缺點：若兩個變量的原始資料都是較精確的度量資料，則不必化成較粗略大大等級資料，否

則會失掉很多信息。

前提：不能有較多的個案屬于同一等級，這樣會嚴重影響協(xié)變關(guān)系的產(chǎn)生，因此，用于等級相關(guān)的順序級變量應(yīng)有較多數(shù)量的等級分類，且每一類中的個案較少。3偏相關(guān)分析

定義：剔除其他相關(guān)因素影響的條件下計算相關(guān)系數(shù)條件：當兩個變量同時與第三個變量有線性關(guān)系，求某兩個變量之間的相關(guān)系數(shù)才能用偏相

關(guān)分析

實現(xiàn)形式：analyze-correlation-partial4距離相關(guān)分析

定義：距離相關(guān)分析是對觀測量之間或變量之間相似或不相似的程度的一種測量

使用范圍：可用于同一變量內(nèi)部各個取值之間，以考察其相互接近程度；也可用于變量間，

以考察預(yù)測值對實際值的擬合優(yōu)度。

分類：1）根據(jù)統(tǒng)計量的不同，可分為a不相似性測量，通過計算樣本或變量之間的距離表

示b相似性測量，通過計算Person相關(guān)系數(shù)或Cosine相關(guān)來表示

2）根據(jù)分析對象的不同，可分為a個案間分析（只測不相似性）b變量間分析

實現(xiàn)形式：變量之間相似性測量分析：analyze-correlation-distance-betweenvariables-similarities

變量之間不相似性測量分析：analyze-correlation-distance-betweenvariables-dissimilarities

個案之間不相似性測量分析：analyze-correlation-distance-betweencases-dissimilarities

注意：相似性數(shù)值越大，相似性越好；不相似性數(shù)值越大，不相似性越好5信度分析量表的可靠新1）同質(zhì)信度分析

內(nèi)部一致性，指的是測量內(nèi)部所有項目的一致性Analyze-scale-reliabilityanalysis-alpha

Cronbacha信度系數(shù)：連續(xù)變量系數(shù)在0.8以上較好，離散變量的系數(shù)在0.6以上較好

2）分半信度分析

在測試以后對測試項目按奇項、偶項或其他標準分成兩半，分別記分，有兩半分數(shù)之間的相關(guān)系數(shù)得到信度系數(shù)。3）再測信度分析

再測信度系數(shù)為兩次測量結(jié)果之間的信度系數(shù)，反映兩次測試分數(shù)的穩(wěn)定程度。

滿足假設(shè)：a所測量的特指必須是穩(wěn)定的；b遺忘和練習(xí)的效果相同c兩測試期間被試對問題的熟悉程度情況沒有差別

卡方檢驗1概念：交叉列聯(lián)表分析（crosstabulation），用于非連續(xù)變量的分析

零假設(shè)：行列變量之間獨立（即不存在相關(guān)性）2前提

1）兩個變量必須是離散變量，即名稱和順序級變量，順序級變量的分類控制在5個以內(nèi)2）每個單元的期待值不能少于1.通過觀察expectedvalue得知3）期待值少于5的單元不能超過20%，否則不能用卡方檢驗

4）如果觀測值有數(shù)值小于5的單元，采用卡方檢驗結(jié)果表中的Fisher’sexacttest數(shù)

值。

實現(xiàn)形式：analyze-descriptivestatistics-crosstabs效應(yīng)幅度強弱值：0.000。10弱

0.110.30有限，尚可0.310.5中0.510.8強0.8以上極強

2×2phi超過2×2Cramer’s回歸分析

1概念：用數(shù)學(xué)方程式來表達兩變量之間的非確定性因果關(guān)系，可利用該方程式，有自變量

的值來估計、預(yù)測因變量的估計值，這種分析就成為回歸分析。

回歸分析是處理兩個及兩個以上變量間線性依存關(guān)系或依存變化的數(shù)學(xué)關(guān)系的統(tǒng)計方法。形式：

1）一元線性回歸

一元線性回歸是指只有一個自變量的線性回歸�；貧w線：如果散點圖有明確的直線趨勢，我們就可以配置一條最能代表散點圖上分布趨勢的

直線，這條最優(yōu)擬合線即稱為回歸線。

一元線性回歸方程：Y=a+bxY為因變量，X為自變量，a為截距，是個常數(shù)項，b為回歸

系數(shù)

一元回歸方程的檢驗：1、對回歸方程進行方差分析，檢驗統(tǒng)計量值為F。當F足夠大時，

拒絕接受b=0的假設(shè)2、對回歸系數(shù)進行顯著性檢驗，檢驗統(tǒng)計量的值為t，P小于.053、R2判定系數(shù)。越大，擬合優(yōu)度越好

實現(xiàn)形式：analyze-regression-linear

2)多元線性回歸

研究在線性關(guān)系下，兩個或兩個以上自變量對一個因變量的數(shù)量變化關(guān)系，稱為多元線性回歸分析。

Y=a+b1x1+b2x2++bnxn

應(yīng)用范圍：1篩選有關(guān)變量（主要用途）2獲得有實際意義的回歸方程一般步驟：1單因子模型分析2逐步篩選變量，建立多因素模型3綜合單因子和多因素模

型，當兩者矛盾時，結(jié)合專業(yè)知識分析原因

檢驗：方差分析；偏回歸系數(shù)與常數(shù)項檢驗，使用統(tǒng)計量t哪個自變量意義最大要看standardizedcoefficients擬合優(yōu)度：0.5以上最好，不低于0.3adjustedsquare

因子分析

1定義：因子分析是將多個實測變量轉(zhuǎn)換為少數(shù)幾個不相關(guān)的綜合指標的多元統(tǒng)計分析方

法，即用少數(shù)幾個因子來描述許多指標或因素之間的聯(lián)系，以較少幾個因子反映原資料的大部分信息。

2因子的概念

代表各類信息的綜合指標稱為因子。3特點：因子數(shù)量少于原有的變量；根據(jù)原有的信息進行重新組構(gòu)；不存在線性相關(guān)關(guān)

系；具有命名解釋性4幾個概念

因子載荷：原有變量和因子變量的相關(guān)系數(shù)。因子載荷的絕對值越大，則公共因子和原有變

量的關(guān)系越強。

變量共同度（公共方差）：衡量因子分析效果的一個指標。反映全部公共因子的原有變量的

總方差解釋說明比例，越接近1，說明解釋信息越強。

公共因子的方差貢獻：反映該因子對所有原始變量總方差的解釋能力。其值越高說明因子重

要程度越高。核心問題：如何構(gòu)造因子數(shù)量；如何對因子變量進行命名解釋。四個基本步驟：

1）確定帶分析的原有若干變量是否適合于因子分析2）構(gòu)造因子變量

3）因子變量的命名解釋

4）計算因子得分就是確定原樣本數(shù)據(jù)在不同因子上的具體數(shù)值。Analyze-datareduction-factor統(tǒng)計方法T-test定義兩組平均數(shù)形式單一樣本、兩獨立樣本、兩配對樣本實現(xiàn)過程Analyze-comparemeans-onesample/independentsample/pairedsample前提正態(tài)分布、數(shù)據(jù)隨即抽取、因變量是連續(xù)數(shù)據(jù)、自變量是離散數(shù)據(jù)，水平是2效應(yīng)幅度d=mean1mean22(sd12sd2)/20-0.2aweekeffect效果弱0.21-0.5amodesteffect效果弱強（尚可）0.51-1.00amoderateeffect效果中強＞1.00astrongeffect效果強Etasquared=SSmod/SStotal0-0.1效應(yīng)幅度弱0.1-0.3效應(yīng)幅度弱強0.3-0．5效應(yīng)幅度中強＞0.5效應(yīng)幅度強P值＜.05才求效應(yīng)幅度(相關(guān)系數(shù)的平方)方差分析多組平F-test均數(shù)單因素、多因素單一變量Analyze-comparemeans-one-wayANOVA/analyze-generallinearmodel-univariateAnalyze-correlation-bivariateAnalyze-correlation-partialAnalyze-correlation-distanceAnalyze-scale-reliabilityanalyze方差齊性、正態(tài)分布、數(shù)據(jù)隨機抽樣、因變量是區(qū)間級或分類不多的變量、自變量是名稱或順序變量連續(xù)性數(shù)據(jù)、正態(tài)分布、成對數(shù)據(jù)、線性關(guān)系Pearson相關(guān)分析等級相關(guān)偏相關(guān)距離相關(guān)相似性與不相似性量表的校度考核離散變量的相關(guān)分析個案間、變量間同質(zhì)信度、分半信度、再測信度不一定呈正態(tài)分布、不一定大于30兩變量同時與第三個變量有線性關(guān)系信度分析卡方檢驗Analyze-descriptivestatistics-crosstabs離散變量、期待數(shù)值不少于1、期待數(shù)值少于5的不能超過20%、小于5的用Fisher’sexacttest0.000.10弱0.110.30有限，尚可0.310.5中0.510.8強0.8以上極強2×2phi超過2×2Cramer’s回歸分析因子分析線性依存關(guān)系多變量少變一元、多元Analyze-regression-linearAnalyze-datareduction-factor量

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