这个模块学什么
- • 先做描述统计，再进入假设检验，而不是直接上 P 值。
- • 根据变量类型和分布选择 t 检验、秩和检验或卡方检验。
- • 理解单因素 / 双因素方差分析与重复测量的常见场景。
- • 把检验结果翻译成论文方法与结果部分的表达。
🧭
模块切换与学习路径
顶部 Tab 方便横向切换模块；下面的时间线表示推荐学习顺序，当前页面会高亮显示。
这一页适合你从“会看变量类型”走向“会选检验方法”。描述统计、t 检验、秩和检验、卡方检验、单/双因素方差分析都在同一条学习链路里。
5+ 个
脚本
6+ 个
练习数据
重点
组间比较
推荐学习顺序
- 1先判断变量是连续、分类还是有序等级资料。
- 2检查正态性与方差齐性，再决定参数或非参数方法。
- 3总体检验显著后，再进入事后比较或多重校正。
用什么数据
- • `chi-square-2x2.csv`、`unordered-two-way.xlsx` 适合练习列联表与卡方。
- • `repeated-measures.csv`、`friedman.csv`、`kruskal-wallis.csv` 适合练多组与重复测量。
适合什么课题
- • 做基线比较、治疗前后比较或不同分组特征比较的课题。
- • 需要分析分类变量关联、计数分布或等级资料的人。
- • 论文写作中经常要给出“组间差异是否显著”的医学研究。
可下载资源
模块包适合整包带走，下面的资源卡适合按需单独下载。