&&&组间比较
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⑤t test was conducted for comparison between groups.
⑤组间比较采用t检验。
⑤ Dunnett's t test was used for comparison between groups.
⑤组间比较采用Dunnett’st检验。
Immunochistochemistry was applied to observe positive neurons of c-Fos protein in hippocampus CA1,and the in situ hybridization technique was used to observe c-fos mRNA expression in hippocampus CA1. ③Single factor analysis of variance was adopted for comparison of difference of measurement data,and Newman-Keuls q-test for comparison between groups.
免疫组织化学法检测海马CA1区c-Fos蛋白阳性细胞数,原位分子杂交技术检测大鼠海马CA1区c-fosmRNA表达。 ③计量资料差异比较采用单因素方差分析,两组间比较采用Newman-Keulsq检验。
The expression of bc L-2 apoptosis protein of model group is obviously higher than normal group (P<0. 05). The bcl-2 apoptosis protein rate of purpura granule core formula group and Prednisone group is lower than model group, and the comparison between groups has no statistical meaning.
bcl-2凋亡蛋白的表达，模型组明显高于正常组(P＜0.05)，消癜汤组与泼尼松组bcl-2凋亡蛋白率较模型组表达下降，组间比较无统计学意义。
The apoptosis rate of model lymphocyte is obviously lower than normal group, the comparison between the two groups has statistical meaning (P<0. 05). The lymphocyte apoptosis rate of purpura granule core formula group and Prednisone group is obviously higher than model group (P<0. 05), the comparison between groups has no statistical meaning.
模型组淋巴细胞凋亡率明显低于正常组，两组相比较有统计学意义(P＜0.05)，消癜汤组与泼尼松组淋巴细胞凋亡率较模型组有明显升高(P＜0.05)，组间比较无统计学意义；
[Results] The overall response rate was 61.76%, including CR 29.41% and PR 32.35% in group A; while in group B, the overall response rate was 86.67%, including CR 46.67% and PR 40.00%. Group comparison between A and B showed significant difference (P =0.045).
结果A组患者CR为29.41%(10/34),PR为32.35%(11/34),有效率(CR+PR)为61.76%,B组患者CR为46.67%(14/30),PR为40%(12/30),有效率(CR+PR)为86.67%,两组间比较差异有显著性(P=0.045)。
The total effective ratio in alleviating TCM syndrome was 90% (18/20) in the treated group and 60% (9/15) in the control group, comparison between them showed significant difference (u=2.18, P<0.05).
对临床中医证候的影响 ,治疗组总有效率 90 % (18/2 0 ) ,对照组总有效率 6 0 % (9/15 ) ,组间比较差异有显著性 (u =2
ray film after treatment showed improvement in 11 cases in the treated group and 4 in the control group, inter
group comparison showed significant difference (χ
2=7.99, P<0
01), the effect of HZJD was better than that of the control.
两组治疗后X线片比较 ,治疗组改善 11例 ,对照组改善 4例 ,组间比较 ,差异有显著性 (χ2 =7 99,P <0
① At 7 and 14 days after operation,the threshold of haphalgesia was decreased by 80.3% and 84.8% in the operated sides of CCI group,and cold stimulation test increased by 309.4% and 336.2% respectively. There was significant different in the inter group comparison(P< 0.01).
①术后7和14d,慢性坐骨神经挤压损伤组(术侧)触痛阈值分别下降80.3%和84.8%,冷刺激反应分别升高309.4%和336.2%,组间比较差异有显著性(P<0.01)。
(4) Total scores of TCM syndrome: There weren’t statistics significance both in before-after change value and post-treatment group comparison.
(4)中医证候总积分:治疗前后变化值及治疗后组间比较,差异均无统计意义(P>0.05)。
⑤Differences of measurement data inside group were compared with pair-matching t test, single factor analysis of variance was used to compare among groups.
⑤计量资料组内差异比较采用配对t检验,多组间比较采用单因素方差分析。
t-test was used to compare among groups, and correlation analysis was done in correlation coeffcient.
采用t检验进行组间比较,Pearson相关系数进行相关分析。
Data in every group were expressed with Mean ±SD. t test that was mean comparison of two samples was used to compare among groups.
各组数据以x±s表示,组间比较采用两样本均数比较的t检验。
T-test was used to compare among groups.
组间比较采用t检验。
The permanent teeth caries incidence was the highest in the 9-year-old group (4.52%), and the intergroup comparison showed significant differences (χ2=17.31, P < 0.005).
恒牙龋患率以9岁组最高(4.52%),组间比较亦有显著性差异(χ2=17.31,P<0.005)。
① The caries incidence and average number of caries between different age groups: The caries incidence and deciduous teeth caries incidence were the highest in the 8-year-old group (86.26% and 82.99%), and the intergroup comparison showed significant differences (χ2=27.86-17.91, P < 0.005).
①不同年龄组的龋患率与龋均情况:在各年龄组中,龋患率、乳牙龋患率以8岁组最高,分别为86.26%和82.99%,组间比较均有显著性差异(χ2=27.86～17.91,P<0.005);
The χ2 test was used for the intergroup comparison.
组间比较采用χ2检验。
Intergroup comparison was carried to analyse the 4th week and the 12th week results, LVEDVI and LVESVI were lower, EF was higher in thrombolytic group than in nonthrombolytic ( P< 0.05) LVEDVI and
LVESVI were higher, EF was lower ( P< 0.01) in anterior wall infarction group than in inferior wall infarction.
对第4周和第12周的检查结果作组间比较发现，溶栓组LVEDVI，LVESVI均小于未溶栓组（P＜0．05），EF高于未溶栓组（P＜0．05）； 前壁梗塞组LVEDVI、LVESVI均高于下壁梗塞组（P＜0．01），EF低于下壁梗塞组（P＜0．01）。
3 The t test was applied in the intergroup comparison, and the linear correlation analysis was used in analyzing the correlation between ciliary neurotrophic factor and the innvervation of vagal nerves.
③组间比较应用t检验,睫状神经营养因子与迷走神经支配的相关性分析采用线性相关分析。
查询“组间比较”译词为用户自定义的双语例句&&&&我想查看译文中含有：的双语例句
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方差分析：不同组间的差异真的显著吗
18:33 来源：
在数据分析中，按照具体维度将数据分组进行组间比较是十分常见的，例如在零售业态中，按照性别、城市、收入水平将消费者进行分组进行对比分析。看似简单，其实这其中经常伴随着拍脑袋决策的危险。以下数据案例可以说明。原创案例数据、分析思路来自数据小宇军《数据分析企业的贤内助》。
数据案例说明：
上表反映不同收入的用户对A卖场品类方面的满意度。我们是否能够从表面上看，根据8.29&7.46&7.23，就断定低收入者对A卖场的品类最满意，而高收入者最不满意呢？拍脑袋来看，这似乎十分合理。
不同组间对比，差异是否显著，需要谨慎！
满意度的得分差异来自两个方面，即不同分组间可能的差异和同一组内误差导致的可能差异。本案例中，不同组间差异是由于收入不同，所引起的用户满意度差异。同一组内是同样的收入水平，可能由于其他抽样误差引起了用户满意度的差异。
而只有当满意度差异来自收入水平（组间差异）的影响时，而不是其他因素，才可说收入影响品类满意度，不同收入水平的用户满意度不同。
用方差分析来判断组间差异
常用的显著性检验有T检验和方差分析，T检验只适于两组样本，而方差分析则适于多组样本，本例可采用方差分析来判断。
1、首先我们对上表数据进行细化，找到每组内受访者的具体满意度打分数值，而不是这个汇总后的得分值。
2、方差分析：
分析：比较均值，单因素方差分析
因变量列表：品类满意度
因子：收入
选项：方差同质性检验
3、数据是否适合做方差分析
方差分析之前，需要进行可行性检验，原假设，各分组方差无差异。根据同质性检验可知，sig值0.453，为大概率，原假设成立，即不同分组之间同质，没有显著差异，可进行方差分析。
4、方差分析结果
原假设，各分组之间无差异。方差分析sig值0.194，大于小概率值0.05，为大概率，原假设成立，即不同收入水平分组之间在品类满意度上并不没有不同。不存在显著差异。
5、用可视化图来揭示原因
我们可以看到，每类收入者的满意度得分都围绕平均值上下波动，这表明不同收入者对品类的态度存在明显差异，例如，同是高收入者，有的非常满意，有的却十分的不满意。同组内的差异甚至高出不同收入者之间的差异，这一点可以通过方差分析中方差得以判断。因此说，收入水平并不是导致用户对A卖场品类满意度的关键因素。
可见，数据的表象往往迷惑人，尤其是综合汇总后的平均值，通过对底层数据进行分组及方差分析则可以让我们拨开云雾，看到数据的本质。同时，这个案例也告诉我们，在常规的报表分析当中，经常性的工作是对底层数据进行汇总分析，然后拿汇总数据用于决策，此时，非常容易就数字大小的对比而做出判断，报表工作人员需要注意，需要养成用统计的理念和逻辑上报数据的结果。
(责任编辑：king)
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关于SPSS单尾检验法ANOVA比较两组数据的显著差异的方法，求助
我最近在做关于肝脏酶活的实验，现在要处理随时间变化，水体暴露组和空白对照组间的差异性分析，奈何数学统计学的太差，虽然有教程，但是苦苦看不懂，不知如何操作，求高人指导，附上数据一组
时间（d）：1&&2&&4&&7&&10&&15&&20&&
对照组：4.866& & & && &1.031& & & & 0.499& & & & 1.232& & & & 1.066& & & & 2.592& & & & 0.966
水体暴露组：3.029 & & & & 0.445& & & & 0.296& & & & 2.489& & & & 1.198& & & & 6.826& & & & 0.485
数据换个方向如下：
1& & & & 4.866& & & & 3.029
2& & & & 1.031& & & & 0.445
4& & & & 0.499& & & & 0.296
7& & & & 1.232& & & & 2.489
10& & & & 1.066& & & & 1.198
15& & & & 2.592& & & & 6.826
20& & & & 0.966& & & & 0.458
打开SPSS，把数据复制进入SPSS，
点击分析-比较均值-单因素ANOVA进入操作界面，把后两列选入因变量列表，第一列时间，选入因子，在右边选中所要的结果，最好点击确定，得到如下结果：
& & & & & & & & 平方和& & & & df& & & & 均方& & & & F& & & & 显著性
VAR00002& & & & 组间& & & & 13.851& & & & 6& & & & 2.309& & & & .& & & & .
& & & & 组内& & & & .000& & & & 0& & & & .& & & & & & & &
& & & & 总数& & & & 13.851& & & & 6& & & & & & & & & & & &
VAR00003& & & & 组间& & & & 32.852& & & & 6& & & & 5.475& & & & .& & & & .
& & & & 组内& & & & .000& & & & 0& & & & .& & & & & & & &
& & & & 总数& & & & 32.852& & & & 6 : Originally posted by yijiducheng at
数据换个方向如下：
1& & & & 4.866& & & & 3.029
2& & & & 1.031& & & & 0.445
4& & & & 0.499& & & & 0.296
7& & & & 1.232& & & & 2.489
10& & & & 1.066& & & & 1.198
15& & & & 2.592& & & & 6.826
20& & & & 0.966& & & & 0.458
打开SPSS，把数据复制进入SPSS，
点击分析-比较均值-单因素ANOVA进入操作界 ... 为啥这个显著性没有呢，我最终的目的就是要得到显著性P值，然后来判断它的显著性差异，现在没有的话，我用这个软件就没有意义啦呢:( 我也是刚刚学习统计方面的知识，如果不对，希望大家指正。
据我所知，ANOVA是多重比较，用于分析同一因素不同水平是否存在差异。你的这种情况，如果配对样本T检验。从总体上可以知道两组是不是存在差异。你的数据，双尾检验0.645，不存在显著性差异。
不知道，我说的方法，可行不可行。 这个好像应该用配对样品t检验，若果用方差分析，是没有结果的，如果选择正确，方差分析都会有结果。再说处理组和对照组不是独立的，方差分析，样本应该是独立的
方差分析如图1
配对T检验如图2
图1.jpg : Originally posted by 风火侵城 at
这个好像应该用配对样品t检验，若果用方差分析，是没有结果的，如果选择正确，方差分析都会有结果。再说处理组和对照组不是独立的，方差分析，样本应该是独立的
方差分析如图1
配对T检验如图2
... 您好，我有篇文章也是用ANOVA analysis的方法去分析，可是为什么编者回稿的时候说不能用此方法分析呢，说没有意义。附图：
$UJ]HL@J4PGJ](~ZDN$N%XH.png
){@_0233X`68SFN1NUL4{)G.png : Originally posted by 风火侵城 at
这个好像应该用配对样品t检验，若果用方差分析，是没有结果的，如果选择正确，方差分析都会有结果。再说处理组和对照组不是独立的，方差分析，样本应该是独立的
方差分析如图1
配对T检验如图2
... :victory::D如何进行四组数据之间的差异显著性分析_百度知道
如何进行四组数据之间的差异显著性分析
1 2 3 平均值 SDA 93.10% 95.40% 87.20% 91.90% 0.B 100% 97.60% 95.50% 97.70% 0.C 100% 97.70% 97.80% 98.50% 0.D 81.80% 82.50% 76.70% 80.30% 0.A、B、C、D四组，每组重复3次，算出了平均值和标准差。怎么进行这四组数据间的差异显著性分析请说明下具体的思路和计算方法，可以用excel进行分析吗
提问者采纳
答案:诚实比起腐败会给你赢得更多的好处。
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