【2*2方差分析,2×2方差分析什么意思】如何看待2*2析因设计中的交互效应？比较2×2四格表数据的比率时有哪些检查方法？为了帮助医学工作者提高统计学分析的水平，本文将介绍医学论文中统计学分析常用方法的选择原则和应用过程中的注意事项 。但在实际工作中，与上述条件略有偏差，只要其分布是单峰的、近似正态的，也可以应用于医学论文中常用的统计学分析方法的合理选择，目前很多医学论文的统计学分析存在很多问题，有报道称，两个专家能发表的稿件统计误用率分别为90%和95% 。为了帮助医学工作者提高统计学分析的水平，本文将介绍医学论文中统计学分析常用方法的选择原则和应用过程中的注意事项，1 . T-检验T-检验是英国统计学家W.S. Gosset于1908年根据t分布原理建立的假设检验方法 ， 常用于比较测量数据中两个小样本的均值 。
但在实际工作中，稍微偏离上述条件，只要其分布是单峰的、近似正态的 ， 也适用于自变量b的两个水平，自变量A从A1到A2的变化引起的因变量的变化趋势是一致的，但变化幅度不一致 。这里的交互作用效应掩盖了自变量A在自变量b不同水平上的效应量的差异 ， 显然在B1水平上，A的效应大于B2水平，图D，图A:交互效应显著 ， A的主效应也显著 。此时，A的效果方向可能会被交互效果扭曲，在图A中 ， A的变化在B1水平上引起因变量的显著变化 ， 但在B2水平上不引起因变量的变化，这意味着A的变化在任何情况下都不会引起因变量的变化，而是取决于自变量B的水平；在D图中，虽然A的变化在B的两个水平上引起因变量的明显变化 ， 但变化的方向正好相反 。从其主效应来看，A水平的提高可以促进因变量得分的提高，但实际情况是当A在B1水平提高时，会导致因变量得分的降低 。
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