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临床资料 P 值 P 值是用来判定结果的一个参数，也可以根据不同的分布使用分布的拒绝域进行比较。由 RAFisher 首先提出。P 值（P value）就是当为真时，比所得到的样本观察结果更极端的结果出现的概率。如果 P 值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据，我们就有理由拒绝原假设，P 值越小，我们拒绝原假设的理由越充分。总之，P 值越小，表明结果越显著。但是检验的结果究竟是“显著的”、“中度显著的”还是“高度显著的”需要我们自己根据 P 值的大小和实际问题来解决。均衡性原则是指除了处理因素不同外，其他对观察结果有影响的因素应尽量一致。组间基线资料的均衡性是为了保证反应变量观察结果的组间可比性，以便在相似的基线条件下考察处理因素对观察结果的真实影响。目前基线资料均衡性的检验方法常用的是假设检验。进行研究组和对照组基线特征的比较。连续变量用独立样本 t 检验，分类变量用卡方检验。比如年龄用独立样本 t 检验，SPSS 在“分析-比较均值-独立样本 t检验”，检验变量选择年龄，分组变量就是组别（试验组和对照组）；比如性别是分类变量，用卡方检验，SPSS 在“分析-描述统计-交叉表”，行选组别，列选性别，统计量勾选卡方，单元格勾选列百分比。举例 如果是进行连续变量的比较，首先将 AB 两组数据放在一列，第二列为属性列。在 SPSS 中操作如下 正态性检验 方差是否齐-两独立样本 t 检验 在这一过程中，在正态性检验过程中，如果 P 大于 0.05，则方差齐，进行下一步分析，如果小于 0.05，则继续用非参数检验。分析分类变量时，用 fisher 检验。数据用四格表的形式。还有很多内容我还不清楚，在计算的过程中也遇到了一些问题，但总的来说，问题不大，只要有信心，努力去学，统计还是可以学好的。此外：