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1、(1) 正态性检验：大样本用K-S检验，小样本用Shapiro-Wilk检验。具体方法有两种， 一种是使用 Descriptive Statistics-Explore，种是使用 Non-parametic Test-1 Sample K-S Test(2) 标准化处理(去量纲)：即将原有的一组数据转为符合N(0,1)分布的数据，从而 达到去单位的效果。具体做法是在Descriptive Statistics-Descriptive下勾选Save stan dardized values as variables，即可得到相应的标准化数据。(3) 单因素方差分析：1前提条件正态性检验，独立性检
2、验，方差齐性2数据导入对于固定效应模型，可以利用Compare Means/One way ANOVA实现，亦可以用 GLM/univariate实现，对于随机效应模型，可以用GLM/univariate实现。如何判定该用固定效应模型还是随机效应模型：因为HAUSMAN TEST的原假设是:采用 随机效应模型:备选假设:采用固定效应模型所以，直接看P值就行了，若P值小于 0.010.050.1三者中的一个显著性水平(看你怎样定显著性水平)，就可以拒绝原假设，而 采用固定效应模型.(4) 多因素方差分析1前提条件正态性检验，独立性检验，方差齐性2数据导入对于固定效应和随机效应，都用GLM/uni
3、variate实现。3模型的选择对于有重复观测值的多因素方差分析，首先分析各个因素是否存在交互效应，如果不存 在交互效应，则把交互效应并为误差效应，仅分析各因素的独立效应或主效应。(4.5)实际应用中对方差分析适应条件的把握1单因素方差分析：在单因素方差分析中，如果各组的重复观测数相同或总体呈正态分 布，则方差分析模型对方差不齐有一定的承受力,只有最大方差与最小方差之比小于3， 结果是稳定的。2单元格内无重复的多因素方差分析：不考虑正态性和方差齐性问题，这是因为正态性 和方差齐性是以单元格为基本单位的，每个单元格只有一个数据，因此无法分析。3单元格有重复数据的多因素方差分析：一般数据量较小，因
4、此正态性检验和方差齐性 检验无实际意义。(5) 简单相关分析1参数方法(Pearson方法)要求所有变量均服从正态分布2非参数方法(Spearman方法)适用于不服从正态分布的变量ps:偏相关分析和复相关分析均要求服从正态分布(Pearson方法)(6) 线性回归分析的前提条件1自变量之间相互独立检验方法：多重共线性检验，检验指标为容许度(Tolerance)和方差膨胀因子(VIF) 2残差独立且服从正态分布检验方法：一是作图法，二是DW (Durbin-Watson)检验，三是Runs检验3自变量和因变量之间的关系是线性的检验方法：一是作图法，二是t检验，三是F检验与可决系数(7) 各种t检验的用途1.单样本 t 检验(One Sample T Test)对一组样本，检验相应总体均值是否等于某个值2相互独立样本 t 检验(Independent-Sample T Test)样本x1,x2,.,xn与样本y1,y2,yn可以颠倒顺序而对结果不会产生影响3配对样本t检验样本x1,x2,.,xn与样本y1,y2,yn的顺序不可以颠倒。
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