⑴ 样本率比较可采用z检验,也可采用四格x检验
一般来说，单因素方差分析是用T检验，两因素方差分析是用F检验。简介：T检验，亦称studentt检验（Student'sttest），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显着。F检验又叫方差齐性检验。在两样本t检验中要用到F检验。从两研究总体中随机抽取样本，要对这两个样本进行比较的时候，首先要判断两总体方差是否相同，即方差齐性。若两总体方差相等，则直接用t检验，若不等，可采用t'检验或变量变换或秩和检验等方法。其中要判断两总体方差是否相等，就可以用F检验。
⑵ 求助：spss如何进行两个率的比较
利用SPSS进行多个样本率的卡方检验及两两比较。多个独立样本列联表的卡方检验，如果不止两个分组，又该如何进行卡方检验以及之后的两两比较呢?一起来看详细教程。
问题与数据
某医生拟探讨药物以外的其他方法是否可降低患者的胆固醇浓度，如增强体育锻炼、减少体重及改善饮食习惯等。
该医生招募了150位高胆固醇、生活习惯差的受试者，并将其随机分成3组。其中一组给予降胆固醇药物，一组给予饮食干预，另一组给予运动干预。经过6个月的试验后，该医生重新测量受试者的胆固醇浓度，分为高和正常两类。
该医生收集了受试者接受的干预方法(intervention)和试验结束时胆固醇的风险程度(risk_level)等变量信息，并按照分类汇总整理，部分数据如下：
注释：本研究将胆固醇浓度分为“高”和“正常”两类，只是为了分析的方便，并不代表临床诊断结果。
对问题的分析
研究者想判断干预后多个分组情况的不同。如本研究中经过降胆固醇药物、饮食和运动干预后，比较各组胆固醇浓度的变化情况。针对这种情况，我们建议使用卡方检验(2×C)，但需要先满足5项假设：
假设1：观测变量是二分类变量，如本研究中试验结束时胆固醇的风险程度变量是二分类变量。
假设2：存在多个分组(>2个)，如本研究有3个不同的干预组。
假设3：具有相互独立的观测值，如本研究中各位受试者的信息都是独立的，不会相互干扰。
假设4：研究设计必须满足：(a) 样本具有代表性，如本研究在高胆固醇、生活习惯差的人群中随机抽取150位受试者;(b) 目的分组，可以是前瞻性的，也可以是回顾性的，如本研究中将受试者随机分成3组，分别给予降胆固醇药物、饮食和运动干预。
假设5：样本量足够大，最小的样本量要求为分析中的任一预测频数大于5
⑶ 两组愈合率的比较用什么方法
您好！
在医学统计学中，两种愈合率的比较通常用χ2检验（卡方检验）。χ2检验（卡方检验）使用途非常广泛的一种假设检验方法，适用于两个或两个以上的率（或构成比）以及配对资料比较的方法。
希望我的回答对您有所帮助！
⑷ 预防医学 两个样本本率比较可以选择什么样的检验方法
样本容量有一低于5者，一般不准确，非要的话，二项分布近似概率分析。有在5与30之间者，用t或卡方检验。都大于等于30者，用u检验。
⑸ 比较两个大样本率时，同时使用z检验和χ2检验，两者相比的情况
(1) 自由度为1的卡方分布就是标准正态分布的平方，所以两者结论应该相同。(2) 大样本下，说句不严谨的话，几乎怎么玩都可以。
⑹ 两个样本率的比较作卡方检验需要什么条件
卡方检验试用条件
1.随机样本数据；
2.卡方检验的理论频数不能太小.
两个独立样本比较可以分以下3种情况：
1.所有的理论数T≥5并且总样本量n≥40,用Pearson卡方进行检验.
2.如果理论数T＜5但T≥1,并且n≥40,用连续性校正的卡方进行检验.
3.如果有理论数T＜1或n＜40,则用Fisher’s检验.
上述是适用于四格表.
R×C表卡方检验应用条件：
1.R×C表中理论数小于5的格子不能超过1/5；
2.不能有小于1的理论数.
若不符合R×C表的卡方检验.可以通过增加样本数、列合并来实现.
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⑺ 两组样本率的比较用什么统计方法，万分
假设检验(hypothesis test)亦称显着性检验(significant test)，是统计推断的另一重要内容，
其目的是比较总体参数之间有无差别。假设检验的实质是判断观察到的“差别”是由抽样误差引起还是总体上的不同，
目的是评价两种不同处理引起效应不同的证据有多强，这种证据的强度用概率P来度量和表示。
P值就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。
⑻ 比较两组数据显着差异用什么检验
交叉表卡方检验如果结果显着，那么有必要考究多个分组之间到底是哪些组间差异(率或构成比)有统计学意义，此时可采取分割法进行两两比较。在视频课程中，我介绍的是自己手动进行筛选个案，将整个样本拆分为多个两两比较的过程，比较麻烦且容易出错。 今天分享SPSS的一个厉害参数选项——【交叉表→Z检验-比较列比例】。借用 生存分析公号 的案例数据，欲考察了解乡镇、县城和城市中不同教师，对“你是否赞成教师聘任实行双向选择制度？”这一问题的看法是否存在差异
两个相关样本检验的方法主要有：Wilcoxon检验、Sign（符号）检验、McNemar检验和Marginal Homogeneity（边际同质性）检验等。
Sign（符号）检验
配对资料的符号检验，通过分析两个样本各每对数据之差的正负符号的数目，来判断两个总体分布是否相同，而不考虑差值的实际大小。它对样本是否来自正态总体没有严格规定，它常用来检验两平均值的一致性。
通常情况下，配对数据之差是正值时为“+”，是负值时为“-”。若所得的差值为“+”、“-”号的个数大致相等，则可认为两组数据的分布没有显着差异，出现“+”或“-”的概率为0.5。若配对数据之差中“+”号和“-”号出现次数悬殊，则说明就可以在一定的显着性水平α上，推断这两组数据的中值水平或总体分布是不相同的。
Wilcoxon符号秩检验 ( Wilcoxon signedrank test )
它是非参数统计中符号检验法的改进， 它不仅利用了观察值和原假设中心位置的差的正负，还利用了差的值的大小的信息。虽然是 简单的非参数方法，但却体现了秩的基本思想。
将差值按大小顺序排列且编自然序号（秩）后，若其正号的秩和（记为T+）与负号的秩