单因素就是研究对某个事件或指标的影响因素只有1个。
logistic回归，又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。以胃癌病情分析为例，选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群必定具有不同的体征与生活方式等。因此因变量就为是否胃癌，值为“是”或“否”，自变量就可以包括很多了，如年龄、性别、饮食习惯、幽门螺杆菌感染等。自变量既可以是连续的，也可以是分类的。然后通过logistic回归分析，可以得到自变量的权重，从而可以大致了解到底哪些因素是胃癌的危险因素。同时根据该权值可以根据危险因素预测一个人患癌症的可能性。
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单因素方差分析
方差分析前提：不同水平下，各总体均值服从方差相同的正态分布。
方差齐性检验：采用方差同质性检验方法（Homogeneity
of
variance）
在spss中打开你要处理的数据，在菜单栏上执行：analyse-compare
means--one-way
anova，
打开单因素方差分析对话框
在这个对话框中，将因变量放到dependent
list中，将自变量放到factor中，点击post
hoc，选择snk和lsd，返回确认ok
多因素方差分析
菜单选择：分析
->
一般线性模型
->
单变量
将研究变量选入“因变量”框，分组变量都选入固定因子框
点击右边“模型”按钮，进入“单变量：模型对话框，点击“设定”单选按钮，
设置“主效应”、“交互作用”其余选项取默认值就行，点击“继续”按钮，回到“单变量”界面，ok
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SPSS是单因素方差分析，是检验由单一因素影响的多组样本某因变量的均值是否有显著差异。与之对应的是多因素方差分析，需要说明的是：这里的单因素与多因素是针对自变量而言的，因变量可以有多个，但只有一个自变量。
数据分析
一、描述性统计，描述性统计是一类统计方法的汇总，揭示了数据分布特性。它主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布以及一些基本的统计图形。
1、缺失值填充：常用方法有剔除法、均值法、决策树法。
2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以在做数据分析之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。
二、回归分析，回归分析是应用极其广泛的数据分析方法之一。它基于观测数据建立变量间适当的依赖关系，以分析数据内在规律。
1、一元线性分析
只有一个自变量X与因变量Y有关，X与Y都必须是连续型变量，因变量Y或其残差必须服从正态分布。
2、 多元线性回归分析
使用条件：分析多个自变量X与因变量Y的关系，X与Y都必须是连续型变量，因变量Y或其残差必须服从正态分布。
LSD是多重检验比较的方法一直，目的是对每个因素的均值逐对进行比较，以判断具体是哪些水平间存在显著差异。第1个因素和第2、3两个因素间有显著的差异（看显著性那栏，＜005），其他各因素间差异不显著。
是否是把A作为因素，B作为结果做出来的一组数列矩阵，如果是这样，那么就是类似于在不同的A条件下，检测B的结果是否具有差异性，如果条件A没有做重复，那么两两之间无法进行方差分析；
如果将50个数据定义为一组，每组之间进行方差分析，可以进行比较，那比较结果会自由度会是49/（总数N-50），需要查找一下F49，N-50，005以及F49，N-50，001的值，然后于输出结果中的F值进行比较，最后分析是否具有显著性或者极显著差异。
扩展资料：
假设检验是推断统计中的一项重要内容。在假设检验中常见到P 值( P-Value，Probability，Pr)，P 值是进行检验决策的另一个依据。
P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P < 005 为显著， P <001 为非常显著，其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于005 或001。实际上，P 值不能赋予数据任何重要性，只能说明某事件发生的机率。
P < 001 时样本间的差异比P < 005 时更大，这种说法是错误的。统计结果中显示Pr > F，也可写成Pr( >F)，P = P{ F005 > F}或P = P{ F001 > F}。
参考资料来源：百度百科-单因素方差分析
单因素方差分析
方差分析前提：不同水平下，各总体均值服从方差相同的正态分布。
方差齐性检验：采用方差同质性检验方法（Homogeneity of variance）
在spss中打开你要处理的数据，在菜单栏上执行：analyse-compare means--one-way anova，
打开单因素方差分析对话框
在这个对话框中，将因变量放到dependent list中，将自变量放到factor中，点击post hoc，选择snk和lsd，返回确认ok
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