Y20220816的博客

原创 论文三线表制作：word手动版

论文三线表怎么做？这样几步搞定so easy！ - 小红书

原创 小提琴图绘制-Graph prism

按此流程操作后，您的小提琴图将符合学术出版要求，显著性标注清晰直观。中为小提琴图添加显著性标记（如。

原创 双因子COX 交互 共线性 -spss

在现有数据中，未发现FAM49B与CSPG4的交互作用对复发或恶变风险的显著影响（所有P>0.05），且两者主效应均不显著。：交互项显著（P=0.04），表明 CSPG4 和 FAM49B 协同增加复发风险。通过以上步骤，可明确当前分析的局限性，并为后续研究提供改进方向。通过以上方法，可系统诊断并解决共线性问题，提升模型可靠性。通过以上步骤，可完成双因子 COX 分析及交互作用验证。相关系数=0.8，同时放入模型时可能出现共线性。方法(Method)线性(Linear)

原创 ROC和生存曲线的绘制-spss

评估CSPG4 H-SCORE对复发和恶性转化的预测价值。分析ROC曲线输出ROC曲线曲线下面积（AUC）确定：比较不同H-SCORE组的无复发生存期或无恶性转化生存期。分析生存分析比较因子Log Rank检验选项生存曲线确定。

原创 热图及交互项

若时间紧张，优先完成核心图表（生存曲线、Cox回归），复杂可视化（热图、森林图）可用简化方法替代（如Excel辅助）。：Logistic回归联合AUC计算 + Delong检验（需R/Python辅助，SPSS需间接实现）：比较单因子（CSPG4/FAM49B）与双因子联合模型的预测效能。：展示CSPG4和FAM49B在复发/非复发患者中的表达水平。：展示不同病理分级下FAM49B高/低表达组的生存差异。：评估CSPG4与FAM49B的独立及联合预后价值。：无假设检验，仅为可视化。分析 → ROC曲线。

原创 参数/非参数检验和连续/离散/分类等变量类型的关系

还要注意变量类型组合，比如两组独立样本如果是连续变量，参数用独立t检验，非参数用Mann-Whitney。此外，用户可能实际应用场景中容易混淆变量类型，需要提醒正确区分，比如将有序分类当作连续变量处理可能不妥。比如，对于连续变量，参数检验如t检验或ANOVA可能适用，但若数据不满足正态性，可能需要非参数检验如Mann-Whitney U。最后，可能需要举例说明常见检验方法与变量类型的对应关系，帮助用户更清晰理解。需要确保回答准确，避免错误，比如指出参数检验的前提条件，以及何时转向非参数方法。

原创 Dunn’s test和Bonferroni校正的spss界面操作

好的，用户现在问的是Dunn’s test和Bonferroni校正的SPSS界面操作。首先，我需要确认用户的需求。他们可能是在进行多重比较，比如在Kruskal-Wallis检验之后需要成对比较，而Dunn’s test正是用于这种情况的非参数方法。Bonferroni校正是用来控制多重比较的误差，避免假阳性结果。接下来，用户可能已经完成了Kruskal-Wallis检验，得到了显著的结果，现在需要进一步比较哪些组别之间存在差异。

原创 Kruskal-Wallis检验 vs. 多次Wilcoxon检验：多重比较-spss

根据用户的问题，补充图6中的变量可能被分为两组（如高表达和低表达），因此使用Wilcoxon检验是合理的，因为它是针对两组比较的非参数方法。最后，用户可能存在的误解是，认为有序多分类变量需要更复杂的多组比较方法，而实际上如果是两组比较，Wilcoxon检验已经足够，并且Bonferroni校正适用于多个独立检验的校正。因此，如果补充图6中的比较是针对两组（如高/低表达）在多个有序分类变量上的差异，Wilcoxon检验是合适的选择。作为Kruskal-Wallis检验的事后检验，用于两两比较多组间的差异。

原创 参数/非参数检验和连续/离散/分类等变量类型的关系

参数统计方法通常应用于参数变量，但参数变量并不都是连续型变量。参数变量是指那些可以用参数（如均值、方差等）来描述其分布特征的变量。参数变量可以是连续型变量，也可以是离散型变量，只要它们遵循某种特定的分布（如正态分布、二项分布、泊松分布等）。

原创 有序变量需利用等级信息，非参数方法不依赖分布假设

此时，我们可以使用非参数方法，如Mann-Whitney U检验，将疼痛等级转换为秩次（例如，“无痛”为1，“轻度疼痛”为2，“中度疼痛”为3，“重度疼痛”为4），然后比较两组患者的平均秩次是否存在显著差异。：在处理有序变量时，我们需要利用其内在的顺序或等级信息。总结来说，这句话强调了在处理有序变量时，应选择能够利用其等级信息的统计方法，并且这类方法通常是非参数的，因为它们不需要对数据的分布做出严格假设。首先，我应该明确什么是有序变量，等级信息指的是什么，非参数方法又是什么，以及它们为什么不依赖分布假设。

原创 Kruskal-Wallis检验 vs. 多次Wilcoxon检验：多次两两比较为什么会增加I类错误-spss

I类错误（假阳性）是指错误地拒绝真实的零假设。例如，当两组数据实际上没有差异，但统计检验错误地得出存在显著差异的结论。

原创 极低预测能力ROC的后续处理

ROC曲线分析显示，FAM49B H-SCORE对术后复发（AUC=0.566，95%CI 0.393-0.739，p=0.455）和恶变（AUC=0.537，95%CI 0.373-0.702，p=0.714）的预测效能未达到统计学显著性，其判别准确度与随机猜测无显著差异。“尽管FAM49B H-SCORE的ROC曲线下面积未达到统计学显著性（AUC=0.566, p=0.455），基于探索性分析目的，我们仍采用Youden指数确定的截断值（65.5）进行分组比较…以下是关于如何在SPSS中使用。

原创 spss内如何调整生存曲线及添加置信区间或分层分析

如需进一步调整（如添加置信区间或分层分析），请告知具体需求！如需进一步调整（如添加置信区间带或分层分析），请告知！如需进一步调整分析策略或图表细节，请提供具体需求！（格式与复发曲线一致，需区分Y轴标签）（界面与复发分析相同，仅变量替换）

原创 p值：ROC曲线、正态性检验、方差齐性spss操作及检验

ROC曲线的。

原创 生存资料的多因素分析,如果满 足等比例风险假定, 采用Cox回归； 如果不满足等比例风险假定,则考虑采用 非等比例Cox回归分析研究预后因素的影响

在Cox模型中，"等比例风险"要求不同组别或不同水平的协变量之间的风险比（Hazard Ratio, HR）在整个随访时间内保持恒定。换句话说，某一因素（如治疗方案、性别等）对生存风险的影响是随时间恒定的，不会因时间变化而改变。

原创 小样本百分比的统计检验

当样本量小于40且需要比较时，需根据具体场景选择适当的方法。

原创 比较连续型自变量和从连续型变量转换成了三分类变量的因变量的关系

当（如低、中、高组），且正态性检验（Shapiro-Wilk）结果显示（如低表达组P>0.05，中、高表达组P<0.05）时，需根据数据特征选择检验方法。比较对的影响。需通过fill:#333;color:#333;color:#333;fill:none;P>0.05P<0.05三组比较方差齐性?Kruskal-Wallis检验若显著: Games-Howell两两比较若显著: Dunn-Bonferroni两两比较。

原创 Dunn事后检验

其中 (R_i) 为第i组的平均秩，(N)为总样本量，(n_i)为第i组样本量。，因为SPSS默认不直接提供Dunn检验的图形界面选项。如有进一步问题，可提供SPSS版本和具体数据格式，我会补充针对性步骤！（用于Kruskal-Wallis检验后的两两比较）需要借助。Kruskal-Wallis显著?SPSS是否支持Dunn检验?通过非参数菜单输出结果。

原创 spss怎么检验正态性和方差齐性

通过以上步骤，可系统验证数据是否满足参数检验的前提假设，并据此选择正确的统计方法。是参数检验（如t检验、ANOVA）的前提步骤。（若p≥0.05，选择“假定等方差”行的结果）（红框内为Shapiro-Wilk的p值）

原创 spss怎么算理论频数T≥5且总样本量n≥40

通过以上步骤，可快速验证Pearson卡方检验的适用条件（T≥5且n≥40）。若条件不满足，应根据SPSS提示选择Fisher检验或Yates校正。（若出现此提示，建议改用Fisher确切检验）（红框内为理论频数值）

原创 Yates’s correction for continuity-SPSS

在2×2列联表分析中，因样本量较小（n=36），采用Yates连续性校正卡方检验。结果显示，FAM49B高表达组与复发率无显著关联（χ²=2.256, df=1, p=0.133）。（Chi-square test），适用于小样本数据（如总样本量<40或任一期望频数<5时）。如果需要进一步调整分析策略（如换用精确检验），可提供具体数据分布情况！

原创 相关分析不成立可以继续回归分析吗？

can'tlinearormonotonicespecially。

原创 spss统计学方法进阶

以下是针对您提到的统计方法的 简洁应用条件总结，方便您在SPSS中快速选择合适的方法分析数据：按此流程可确保方法选择准确，结果可靠！

原创 cox单因素多因素结果矛盾分析

当FAM49B表达水平在**单因素Cox分析中显著（P<0.05）但多因素分析中不显著（P>0.05）**时，这一现象可能反映以下几种重要情况，需要结合临床和统计学角度综合解读：假设您的多因素模型结果如下：结论：FAM49B的预测作用可能依赖于其对病变生长的促进作用，而非独立机制。仍需在更大样本中验证。单因素显著而多因素不显著的结果并非否定FAM49B的价值，而是提示：

原创 为什么先进行单因素Cox回归再进行多因素Cox回归

单因素分析是"初筛"，多因素分析是"精炼"。您的研究设计（先单因素再多因素）完全符合统计分析最佳实践。在临床研究和生存分析中，

原创 Supplemental Table 5FAM49B H-SCORE与其他临床特征的关系

通过以上步骤，可严格匹配原文的统计方法要求。如需调整分析细节，请在SPSS对话框中相应修改！：FAM49B H-SCORE vs Pathological type (多分类)：分析FAM49B H-SCORE与其他临床特征的关系，按变量类型选择检验方法。：若P<0.05，说明FAM49B H-SCORE与该变量显著相关。：FAM49B H-SCORE vs Smoking (3分类)中不同变量类型所需检验方法的。

原创 【无标题】

通过以上步骤，您可完全通过SPSS界面完成所有表格的分析，无需编写语法。如需更详细截图或示例数据，请告知！：按FAM49B截断值（如65.5）分组后比较其他变量。：计算FAM49B与复发/恶变的相关系数及P值。：比较两组间H-SCORE和临床特征的差异。：分析FAM49B与年龄、吸烟等变量的关联。

转载 Excel MANAGEMENT

以下是分别介绍2种操作方式，通过鼠标点击和快捷键操作，演示环境如下：小米笔记本15.6Pro，Windows11，Microsoft® Excel® 2016MSO (版本 2307 Build 16.0.16626.20170) 64 位。

原创 Fisher精确检验spss

原创 正态性检验-spss

原创 SPSS basic operation 非/参数检验前的正态性检验

SPSS非参数检验视频教程汇总（非常重要，建议收藏！）_哔哩哔哩_bilibili bhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/699123295

原创 什么是小样本

（即难以检测到真实的效应），或对数据分布的假设（如正态性）更为敏感。如果需要针对具体变量进一步分析，可以提供字段的分布情况（如癌变病例数、病理分级频数等）！通常指样本量过小，导致统计检验的。

原创 非/参数检验

复发组和非复发组的 H-SCORE 差异具有统计学意义（126.3 ± 56.8 vs. 78.4 ± 49.9，P = 0.005，图 3 和补充表 2）。同样，恶变组和非恶变组的 H-SCORE 差异也具有统计学意义（137.5 ± 74.3 vs. 87.8 ± 47.3，P = 0.045，图 3 和补充表 3）。在进行ANOVA或Kruskal-Wallis检验后，若发现组间存在显著差异（拒绝原假设），通常需要进一步的事后检验（post-hoc tests）来确定具体是哪些组之间存在差异。

原创 ANOVA / Kruskal-Wallis检验——事后检验

在进行ANOVA或Kruskal-Wallis检验后，若发现组间存在显著差异（拒绝原假设），通常需要进一步的事后检验（post-hoc tests）来确定具体是哪些组之间存在差异。选择哪种事后检验取决于数据的性质、假设条件以及研究设计。< α），表明至少有两组均值存在差异，此时需进行多重比较。根据实验设计和数据特征选择合适方法，确保结论的可靠性。如果Kruskal-Wallis检验显著（如果ANOVA结果显著（

原创 SPSS basic operation 杂烩

统计干货-SPSS确定cut-off value - 知乎。全网最全保姆级spssROC曲线绘制教程 - 小红书。🐬正态性检验前提：连续型变量。🐬单因素、多因素COX实操。🐬cut-off值确定。

原创 spearman相关性分析

接下来，我应该先介绍Spearman的基本概念，比如它是用来衡量两个变量之间的单调关系的，无论是线性还是非线性，只要存在单调趋势就行。对了，Spearman是基于秩次的非参数方法，而Pearson是参数方法，要求数据正态分布。总的来说，我需要把Spearman的相关概念、适用条件、计算步骤、结果解释、注意事项都涵盖到，用简单易懂的语言，避免太多数学公式，但必要的公式还是需要提一下，比如相关系数的计算公式。然后，需要提到相关系数的范围，-1到1之间，正值表示正相关，负值负相关，0无相关性。

原创 辨析：相关分析及回归分析

维度相关分析回归分析目的衡量关联强度和方向建立预测模型或解释因果关系变量角色对称（无自变量/因变量）非对称（明确自变量和因变量）结果指标相关系数（如r）回归系数（如β）和方程因果关系不能推断可尝试推断（需假设）图形散点图散点图+回归线。

原创 约登指数-SPSS操作

在SPSS中计算**约登指数（Youden’s Index）**需要通过以下步骤实现。通过上述方法，即可在SPSS中完成约登指数的计算和解读。，值越接近1，诊断准确性越高。

原创 ⭐Kaplan-Meier曲线与Log-Rank检验

卡普兰-梅耶曲线（Kaplan-Meier曲线）和Log-Rank检验是生存分析中两个核心工具，分别用于。⛄为什么若Log-Rank检验显著（p<0.05），需进行事后两两比较（如Bonferroni校正）？比较4种治疗方案（A、B、C、D）的生存差异，Log-Rank检验p=0.01（显著）。当Log-Rank检验显示多组生存曲线存在显著差异（p < 0.05）时，仅能说明。（Post-hoc pairwise comparisons）来定位差异来源，而。Log-Rank做检验，差异显不显。

原创 为什么进行多次统计检验的时候，比如比较多个组的均值，或者进行多次相关性分析，这时候如果不进行校正，就会增加第一类错误（即假阳性）的风险。

在进行多次统计检验时，如果不进行多重比较校正（如Bonferroni校正），确实会显著增加**第一类错误（假阳性）**的风险。