⑴ 樣本率比較可採用z檢驗,也可採用四格x檢驗
一般來說，單因素方差分析是用T檢驗，兩因素方差分析是用F檢驗。簡介：T檢驗，亦稱studentt檢驗（Student'sttest），主要用於樣本含量較小（例如n<30），總體標准差σ未知的正態分布資料。T檢驗是用t分布理論來推論差異發生的概率，從而比較兩個平均數的差異是否顯著。F檢驗又叫方差齊性檢驗。在兩樣本t檢驗中要用到F檢驗。從兩研究總體中隨機抽取樣本，要對這兩個樣本進行比較的時候，首先要判斷兩總體方差是否相同，即方差齊性。若兩總體方差相等，則直接用t檢驗，若不等，可採用t'檢驗或變數變換或秩和檢驗等方法。其中要判斷兩總體方差是否相等，就可以用F檢驗。
⑵ 求助：spss如何進行兩個率的比較
利用SPSS進行多個樣本率的卡方檢驗及兩兩比較。多個獨立樣本列聯表的卡方檢驗，如果不止兩個分組，又該如何進行卡方檢驗以及之後的兩兩比較呢?一起來看詳細教程。
問題與數據
某醫生擬探討葯物以外的其他方法是否可降低患者的膽固醇濃度，如增強體育鍛煉、減少體重及改善飲食習慣等。
該醫生招募了150位高膽固醇、生活習慣差的受試者，並將其隨機分成3組。其中一組給予降膽固醇葯物，一組給予飲食干預，另一組給予運動干預。經過6個月的試驗後，該醫生重新測量受試者的膽固醇濃度，分為高和正常兩類。
該醫生收集了受試者接受的干預方法(intervention)和試驗結束時膽固醇的風險程度(risk_level)等變數信息，並按照分類匯總整理，部分數據如下：
注釋：本研究將膽固醇濃度分為「高」和「正常」兩類，只是為了分析的方便，並不代表臨床診斷結果。
對問題的分析
研究者想判斷干預後多個分組情況的不同。如本研究中經過降膽固醇葯物、飲食和運動干預後，比較各組膽固醇濃度的變化情況。針對這種情況，我們建議使用卡方檢驗(2×C)，但需要先滿足5項假設：
假設1：觀測變數是二分類變數，如本研究中試驗結束時膽固醇的風險程度變數是二分類變數。
假設2：存在多個分組(>2個)，如本研究有3個不同的干預組。
假設3：具有相互獨立的觀測值，如本研究中各位受試者的信息都是獨立的，不會相互干擾。
假設4：研究設計必須滿足：(a) 樣本具有代表性，如本研究在高膽固醇、生活習慣差的人群中隨機抽取150位受試者;(b) 目的分組，可以是前瞻性的，也可以是回顧性的，如本研究中將受試者隨機分成3組，分別給予降膽固醇葯物、飲食和運動干預。
假設5：樣本量足夠大，最小的樣本量要求為分析中的任一預測頻數大於5
⑶ 兩組癒合率的比較用什麼方法
您好！
在醫學統計學中，兩種癒合率的比較通常用χ2檢驗（卡方檢驗）。χ2檢驗（卡方檢驗）使用途非常廣泛的一種假設檢驗方法，適用於兩個或兩個以上的率（或構成比）以及配對資料比較的方法。
希望我的回答對您有所幫助！
⑷ 預防醫學 兩個樣本本率比較可以選擇什麼樣的檢驗方法
樣本容量有一低於5者，一般不準確，非要的話，二項分布近似概率分析。有在5與30之間者，用t或卡方檢驗。都大於等於30者，用u檢驗。
⑸ 比較兩個大樣本率時，同時使用z檢驗和χ2檢驗，兩者相比的情況
(1) 自由度為1的卡方分布就是標准正態分布的平方，所以兩者結論應該相同。(2) 大樣本下，說句不嚴謹的話，幾乎怎麼玩都可以。
⑹ 兩個樣本率的比較作卡方檢驗需要什麼條件
卡方檢驗試用條件
1.隨機樣本數據；
2.卡方檢驗的理論頻數不能太小.
兩個獨立樣本比較可以分以下3種情況：
1.所有的理論數T≥5並且總樣本量n≥40,用Pearson卡方進行檢驗.
2.如果理論數T＜5但T≥1,並且n≥40,用連續性校正的卡方進行檢驗.
3.如果有理論數T＜1或n＜40,則用Fisher』s檢驗.
上述是適用於四格表.
R×C表卡方檢驗應用條件：
1.R×C表中理論數小於5的格子不能超過1/5；
2.不能有小於1的理論數.
若不符合R×C表的卡方檢驗.可以通過增加樣本數、列合並來實現.
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⑺ 兩組樣本率的比較用什麼統計方法，萬分
假設檢驗(hypothesis test)亦稱顯著性檢驗(significant test)，是統計推斷的另一重要內容，
其目的是比較總體參數之間有無差別。假設檢驗的實質是判斷觀察到的「差別」是由抽樣誤差引起還是總體上的不同，
目的是評價兩種不同處理引起效應不同的證據有多強，這種證據的強度用概率P來度量和表示。
P值就是當原假設為真時所得到的樣本觀察結果或更極端結果出現的概率。
⑻ 比較兩組數據顯著差異用什麼檢驗
交叉表卡方檢驗如果結果顯著，那麼有必要考究多個分組之間到底是哪些組間差異(率或構成比)有統計學意義，此時可採取分割法進行兩兩比較。在視頻課程中，我介紹的是自己手動進行篩選個案，將整個樣本拆分為多個兩兩比較的過程，比較麻煩且容易出錯。 今天分享SPSS的一個厲害參數選項——【交叉表→Z檢驗-比較列比例】。借用 生存分析公號 的案例數據，欲考察了解鄉鎮、縣城和城市中不同教師，對「你是否贊成教師聘任實行雙向選擇制度？」這一問題的看法是否存在差異
兩個相關樣本檢驗的方法主要有：Wilcoxon檢驗、Sign（符號）檢驗、McNemar檢驗和Marginal Homogeneity（邊際同質性）檢驗等。
Sign（符號）檢驗
配對資料的符號檢驗，通過分析兩個樣本各每對數據之差的正負符號的數目，來判斷兩個總體分布是否相同，而不考慮差值的實際大小。它對樣本是否來自正態總體沒有嚴格規定，它常用來檢驗兩平均值的一致性。
通常情況下，配對數據之差是正值時為「+」，是負值時為「-」。若所得的差值為「+」、「-」號的個數大致相等，則可認為兩組數據的分布沒有顯著差異，出現「+」或「-」的概率為0.5。若配對數據之差中「+」號和「-」號出現次數懸殊，則說明就可以在一定的顯著性水平α上，推斷這兩組數據的中值水平或總體分布是不相同的。
Wilcoxon符號秩檢驗 ( Wilcoxon signedrank test )
它是非參數統計中符號檢驗法的改進， 它不僅利用了觀察值和原假設中心位置的差的正負，還利用了差的值的大小的信息。雖然是 簡單的非參數方法，但卻體現了秩的基本思想。
將差值按大小順序排列且編自然序號（秩）後，若其正號的秩和（記為T+）與負號的秩