首先，我们使用一个教程模板的数据，在数据中你可以看到数据都是横版的，很多人录入数据，没有进行转换就开始录入了。
现在开始正确的方法：首先在变量视图上找到值，对值进行命名：1-模型组；2-阳性组；3-低剂量组；4-中剂量组；5-高剂量组；6-正常组；使用之后点击添加-确定即可。
给名称命名一下，之后竖着录入数据，本文教程数据中一共6个变量，6列，说明竖着进行1-6，没个6个数进行
复制教程数据里的数据，之后点击粘贴里的选择性粘贴，之后点击转置，你会发现数据都行列变换了，可以这样直接录入就行。
不是。亚组分析可以使用回归函数，但也可以使用其他的统计分析方法，比如分类和回归树（CART）方法、最小二乘分析、卡方检验、F检验，等等。它可以检验不同群体间亚组差异的显著性，采用不同的统计模型，依据不同分析要求来选择最佳统计分析方法。
为什么亚组分析使用混合效应模型
亚组分析在临床试验和市场细分等领域应用广泛，是一个重要的科学问题。传统的亚组分析是先给定亚组，然后用统计检验的方法来检测该亚组是否与整体存在不同的效应,然而亚组的属性具有不确定性。近年来研究人员更加关注如何识别一个潜在的亚组问题，比如在临床试验中识别具有加强治疗效果的亚组。本项目拟通过一个结构混合模型来刻画潜在亚组的分配及各亚组中响应变量的表征的联合分布。其主要内容包括;(1)将推广均方差的logistic-正态的结构混合模型到异方差的logistic-正态结构混合模型；(2) 将研究各成分为非正态的结构混合模型，从而研究响应变量为计数数据等情况下的亚组分析。（3）将研究如何确定结构混合模型中的混合成分的个数，从而确定潜在亚组的个数。以上问题的研究成果将丰富和完善结构混合模型的统计理论，并且对亚组分析的应用提供重要的理论支撑。
亚组分析没有哪个亚组结果更好。有些亚组是事先设定的，有些亚组是事后进行的分析，亚组分析是在每个分层内比较，研究因素的作用交互作用是在分层的组间比较，研究因素的作用只进行亚组分析容易出现假阳性结果，亚组分析的交互作用相对可靠。
而亚组分析主要从文献里分组病例特性来排除,比如排除平均年龄大于80的文献,排除营养不良率大于60%的文献,等等亚组分析主要从文献里分组病例特征分类。这句话是正确的，你说的后边的不对。敏感性分析是排除低质量研究后的meta分析，或者纳入排除研究后的meta分析。亚组分析是根据纳入研究的病人特点适当的进行分层，过多的分层和过少的分层都是不好的。
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