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分类和差异性分析,简述暂时性差异的产生以及分类

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分析 分类常规方法聚类分析方法 。代谢组差异代谢物分析差异代谢物介绍分析包括多元统计分析和一维统计分析 ， 其中多元统计可以捕捉到具有相关性差异性的变量，这是有益的，一维统计能量独立于分析单个变量的统计显著性，起到验证和补充数据的作用分析；因此，代谢组学中多元统计和一维统计筛选出的差异变量应该是最重要、最值得关注的差异代谢产物 。

1、三组数据两两比较 差异性用什么检验?卡方检验用于比较性别(分类变量，定性资料)，单向方差(分析)用于比较年龄(连续变量，定量资料) 。分析→描述性统计→交叉表，然后选择性别进入行变量框，分组进入列变量框(行和列变量的反向选择没有影响) ， 点击统计按钮，勾选卡方选项 。分析→比较平均值→单因素方差分析，选择年龄进入因变量框，分组选择因子框，点击选项按钮，勾选描述性和方差齐性检验(即方差齐性检验) 。

如下:性别比较采用卡方检验(分类变量，定性资料)，年龄比较采用单向方差(分析) 。分析→描述性统计→交叉表 ， 然后选择性别进入行变量框，分组进入列变量框(行和列变量的反向选择没有影响)，点击统计按钮，勾选卡方选项 。分析→比较平均值→单因素方差分析，选择年龄进入因变量框，分组选择因子框，点击选项按钮，勾选描述性和方差齐性检验(即方差齐性检验) 。

2、统计学中的 差异性与相关性联系统计显著性(P值)结果的统计显著性是对结果真实性(可以代表总体)的一种估计方法 。在专业上，P值是结果可靠性的递减指标 。P值越大，我们越不能认为样本中变量的相关性是总体中变量相关性的可靠指标 。p值是观测结果被认为有效的误差概率，即一般具有代表性 。比如，p0.05提示样本中有5%的变量可能是偶然引起的 。即假设总体中任何变量之间不存在相关性，我们重复类似的实验，发现20个实验左右有一个实验 ， 我们研究的变量的相关性会等于或强于我们的实验结果 。

3、代谢组差异代谢物 分析简介【分类和差异性分析,简述暂时性差异的产生以及分类】差异代谢物分析包括多元统计分析和一维统计分析，其中多元统计可以捕捉到相互关联的变量差异性有利于代谢调控网络的研究；一维统计能量独立于分析单个变量的统计显著性 ， 起到验证和补充数据的作用分析；因此，代谢组学中多元统计和一维统计筛选出的差异变量应该是最重要、最值得关注的差异代谢产物 。主成分分析是一种无监督的多元统计分析方法，一般能反映各组样本间的总体差异和组内样本间的变异 。

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