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即送15丁当
五个处理组，请教大家该选择什么统计方法呢？
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问题已解决悬赏丁当:2
本人做了些医学相关的实验，但是对医学生物统计不甚明白，请教大家，还望不吝赐教啊我做的是小鼠实验，总共分五个组，包括正常对照组，模型组，模型+药物处理组1，模型+药物处理组2，模型+药物处理组3。主要是想分析用药组与正常组和模型组的差异，包括各种指标。看了好多文献的统计分析方法，都各不相同。最为常用的就是one-way ANOVA test 了，但是针对这个也有用不同的多重比较方法的，有的用LSD，有的S-N-K，有的Duncan。我选择使用的是LSD，但是后来看到咱们论坛里在讨论LSD和SNK之间的差别了，感觉似乎应该用SNK比较好，但是SNK又不能给出p值，所以很是纠结。到底该用哪种呢？另外还有就是关于方差不齐，到底是该进行数据转换还是直接非参数检验了呢？如果数据转换后也达不到方差齐性的要求，是不是就可以用非参数检验了呢？期待大家的讲解~
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虽然是5组但只有3组是试验组，这3个组主要是和某一个对照组相比如此，就用LSD-t检验3个组之间的比较可改趋势分析（能分析处理效应的趋势），如此论文的新意又大了点。不要一味地单因素方差分析（只能分析差异）
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虽然是5组但只有3组是试验组，这3个组主要是和某一个对照组相比如此，就用LSD-t检验3个组之间的比较可改趋势分析（能分析处理效应的趋势），如此论文的新意又大了点。不要一味地单因素方差分析（只能分析差异）
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山水约定 虽然是5组但只有3组是试验组，这3个组主要是和某一个对照组相比如此，就用LSD-t检验3个组之间的比较可改趋势分析（能分析处理效应的趋势），如此论文的新意又大了点。不要一味地单因素方差分析（只能分析差异）谢谢山水老师！不知您说的趋势分析该选用什么方法呢？另外还有个问题就是，我看文献有不同的标注方法，比如有的不同组之间只要有差异就标注，用a,b,c之类的，有的就只是正常组与模型组和处理组比较，或者模型组与处理组比较，用*#这种符号。有的文献只标明p&0.05，有的p&0.05，p&0.0,1，p&0.001都分别标明，这个是不是就看个人偏好？如果我用LSD-t检验，默认的α=0.05，我能根据Sig.显示的数值进行标注吗，比如0组与1组有显著差异（p&0.05），0组与2组有显著差异（p&0.01），0组与3/4组有显著差异（p&0.001），这样可以吗？
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1 显著性标记只需考虑＜0.05。其它的都是噱头，初学者爱这样2 把你的组编为ABCDE，把最关键对照组编为A组放第13 显著性标记abcd分别为和ABCD组相比P＜0.05（这样最整洁，也达意）4 模型组和空白对照组不用做统计比较，空白组是为了证实模型建立成功的。处理组一般只和模型组比较5 趋势分析可从简做，即取总的平均值，把所有数据都按总平均值转化为两分类资料，然后做Cochran Armitage 趋势检验。简单还有看头
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山水约定 1 显著性标记只需考虑＜0.05。其它的都是噱头，初学者爱这样2 把你的组编为ABCDE，把最关键对照组编为A组放第13 显著性标记abcd分别为和ABCD组相比P＜0.05（这样最整洁，也达意）4 模型组和空白对照组不用做统计比较，空白组是为了证实模型建立成功的。处理组一般只和模型组比较5 趋势分析可从简做，即取总的平均值，把所有数据都按总平均值转化为两分类资料，然后做Cochran Armitage 趋势检验。简单还山水老师，关于您说的5中的方法也是用SPSS操作实现吗？您说的这个Cochran–Armitage趋势检验是不是针对不同用药水平的啊？我得三种处理是同一个药物水平，只是药物的种类不同。是不是不能用这个趋势检验啊？
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山水约定 1 显著性标记只需考虑＜0.05。其它的都是噱头，初学者爱这样2 把你的组编为ABCDE，把最关键对照组编为A组放第13 显著性标记abcd分别为和ABCD组相比P＜0.05（这样最整洁，也达意）4 模型组和空白对照组不用做统计比较，空白组是为了证实模型建立成功的。处理组一般只和模型组比较5 趋势分析可从简做，即取总的平均值，把所有数据都按总平均值转化为两分类资料，然后做Cochran Armitage 趋势检验。简单还有看头还有个问题是，如果方差不齐，经过数据转换后也不齐，那应该采用什么方法进行统计分析呢？可以用非参数检验吗？
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yu85 山水约定 1 显著性标记只需考虑＜0.05。其它的都是噱头，初学者爱这样2 把你的组编为ABCDE，把最关键对照组编为A组放第13 显著性标记abcd分别为和ABCD组相比P＜0.05（这样最整洁，也达意）4 模型组和空白对照组不用做统计比较，空白组是为了证实模型建立成功的。处理组一般只和模型组比较5 趋势分析可从简做，即取总的平均值，把所有数据都按总平均值转化为两分类资料，然后做Cochran Armitage 趋势检验。简单还有看头还有个问题是，如果方差不齐，经过数据转换后也不齐，那应该采用什么方法进行统计分析呢？可以用非参数检验吗？可以。但是方差不齐同有个严重误区！只要大致齐同就行。例如：A组，100±20B组，0.5±0.01其差异可谓公理！方差是不齐同，但是难道说还要做非参有些统计学家啊，编书你抄我抄，害人啊
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最重要的是，有大数值的那个样本“总体”，能包容小样本这个“总体”就行不是反过来的
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yu85 山水约定 1 显著性标记只需考虑＜0.05。其它的都是噱头，初学者爱这样2 把你的组编为ABCDE，把最关键对照组编为A组放第13 显著性标记abcd分别为和ABCD组相比P＜0.05（这样最整洁，也达意）4 模型组和空白对照组不用做统计比较，空白组是为了证实模型建立成功的。处理组一般只和模型组比较5 趋势分析可从简做，即取总的平均值，把所有数据都按总平均值转化为两分类资料，然后做Cochran Armitage 趋势检验。简单还山水老师，关于您说的5中的方法也是用SPSS操作实现吗？您说的这个Cochran–Armitage趋势检验是不是针对不同用药水平的啊？我得三种处理是同一个药物水平，只是药物的种类不同。是不是不能用这个趋势检验啊？这样的话，主要分析差异而不是变化趋势
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关于方差齐同的理解，我都懒得说了啊
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LSD比较方便吧
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山水约定 关于方差齐同的理解，我都懒得说了啊嗯呢主要我对统计不大明白，在这种问题上很是纠结呢。我就怕说不清楚，最后因为数据分析把文章给搅黄了，所以就麻烦大家了，嘿嘿
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小草陈 LSD比较方便吧嗯但是我看论坛里有说用LSD的敏感性较强，各组之间很容易出现显著性。
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山水约定 虽然是5组但只有3组是试验组，这3个组主要是和某一个对照组相比如此，就用LSD-t检验3个组之间的比较可改趋势分析（能分析处理效应的趋势），如此论文的新意又大了点。不要一味地单因素方差分析（只能分析差异）山水老师，我想请教下，我手上有三个中医证型，虚证，实证，和无证。又测了10个细胞因子。想看看每两个证之间细胞因子是否存在差异？我用的方法是先多样本秩和检验，有二个因子显示出差异。然后作两两比较并校正p。但导师让我直接作两两比较，直接做就会出来有三个或四个因子在某两组中出现差异的情况。我觉得他这样是有问题的。如果是他这样，那多组间的比较意义何在？我也无力和他争论，他坚持他的观点，我也困惑，如果我只看虚实证之间因子的比较，和多样本检验后的两两虚实的比较，到底差异何在？
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先整体分析，再做两两比较，不就都满意了么
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山水约定 最重要的是，有大数值的那个样本“总体”，能包容小样本这个“总体”就行不是反过来的山水老师，请教您一个问题，我进行的是多元相关性分析，显示多酚与总抗氧化能力之间的相关系数是0.684，那么对应的Sig.为0.07我能认为二者是显著相关（p&0.01）。依次类推多酚与DPPH之间也是显著相关（p&0.01）。这种说法可以吗？《》
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山水约定 可以的谢谢山水老师！
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山水约定 可以的山水老师，还得麻烦您下。我在描述显著性分析时感觉说的不标准，您帮我看下好吗？该怎么描述呢？Results were presented as means ± standard deviation (SD). Correlation analysis of the relationship between total phenolic content, total flavonoids content and different antioxidant indexes were conducted under SPSS 16.0 by multiple linear regressions. The statistical significance between correlation curves was according to pearson correlation. The correlation was judged to be statistically significant when p&0.05 or p&0.01.
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关于丁香园做meta分析时如果纳入的文献只有or值和95可信区间用哪种统计方法可以计算出我们要的统计量啊?
做meta分析时如果纳入的文献只有or值和95可信区间用哪种统计方法可以计算出我们要的统计量啊?
09-06-03 &匿名提问
请教各位前辈,我想做关于队列研究的SR或Meta-analysis.请问有没有比较公认的对队列研究质量评价的标准,我看了一些中英文文献有的将简单的将研究对象分别为普通人群,住院,和康复人群的队列研究分了类,更多文献都没提到对所纳入的队列研究的评价问题,有一些方法学的文章提到了对队列研究的评价但内容很多也没有具体的表格一类的工具.我想问问关于队列研究的SR或META对其纳入的研究的评价有何要求,有没有作的较好的这方面的文章,多谢了。
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