統計學軟件SPSS中的“套路”
首先，要科普一下基本知識：
自變量（Independent variable）：自變量是指研究者主動操縱，而引起因變量發生變化的因素或條件，因此自變量被看作是因變量的原因。
因變量（Dependent variable）：實驗中由于自變量而引起實驗對象的變化和結果叫做因變量。
計數資料：指先將觀察單位按其性質或類別分組，然后清點各組觀察單位個數所得的資料。其特點是：對每組觀察單位只研究其數量的多少，而不具體考慮某指標的質量特征，屬非連續性資料。
計量資料：指先將觀察單位按其性質或類別分組，然后清點各組觀察單位個數所得的資料。其特點是：對每組觀察單位只研究其數量的多少，而不具體考慮某指標的質量特征，屬非連續性資料。
我們觀察或者測量因變量得到的數據集合就是統計資料，醫學統計資料按其性質一般分為計數資料與計量資料兩類。
為什么要分成兩種資料呢？因為不同類型的統計資料應采用不同的統計分析方法。
為什么不同資料要用不同的統計學分析方法呢？因為統計分析方法相當于一個比較兩個東西之間差異（或差距）的平臺。
上個圖大家就明白了，不同資料選擇不同分析方法。?
![統計學軟件SPSS中的“套路”]( "統計學軟件SPSS中的“套路”")
接下來我就教大家具體怎樣選擇統計分析方法：
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知道了自己的實驗分組就好辦了。接下來的三張圖就教大家怎樣按圖索驥，選擇適合的統計分析方法來分析自己的數據有沒有統計學意義了。
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注：線性回歸需滿足LINE條件
L（Linear）：因變量與自變量呈線性關系；
I（Independent）：每個個體觀察值之間互相獨立；
N（Normal distribution）：在一定范圍內，任意給定X值，對應的隨機變量Y都服從正態分布；
E（Equal variance）：在一定范圍內，不同的X值所對應的隨機變量Y的方差相等；
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注：兩組之間比較是最常見的，一個處理組，一個對照組，自變量經處理因素處理之后產生因變量，然后統計因變量數據，再根據因變量數據的不同類型，選擇不同的統計方法比較兩組之間是否因變量有差異。
但有時候我們的實驗會分為三組，如按不同時間，不同濃度，不同劑量等，這時候我們要比較這些分組的數據，我們就得用三組及三組以上的統計學方法來分析組間的差異。
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注：隨機區組設計資料與重復測量資料區別：
1.?重復測量資料中同一受試對象的數據具有相關性；
2.?重復測量資料中處理因素在受試對象間隨機分配，各時間點上固定；隨機區組資料中處理因素在區組內隨機分配；
相信大家看了以上圖片就知道統計學的套路原來是如此簡單。大家只需要按圖索驥就行了。