组内配对有统计意义说明治疗有效果，组间无差异说明两组人之间治疗效果无差异
医学论文比较常用！需要根据T检验分布表查出p值，再比较是否存在p<05？
检验分析结果医院开个证明。
首先分析模型整体拟合程度，主要指标为R-squared 和Adjusted R-squared（二者差别主要在于后者加上了自由度，使结果更准确），通过观察我们可知整体拟合良好。F检验是针对整个模型所做的检验，说明模型整体显著，但是并不代表各参数显著。然后分析各个自变量对因变量的影响的显著水平，自变量对因变量的影响显著与否主要看P(Prob)值，一般而言P<05即可，当然有的研究p<1也是可以接受的。X1的P值为0001，X3的P值为0431，说明这两个变量对因变量影响显著。其他不显著。
可以。这个问题的表达方式是有问题的。如果做相关分析，就不需要做T检验，也不需要作方差分析。这三种分析方法是针对不同样本和不同的目的而采用的检验方式。
你好，他的分析结果其实非常的复杂，建议你询问相关专业是
适应怎么分析结果适应分析结果肯定是有专业人士
论文中的结果分析写法如下：一般论文中的这部分会用图表简要地列出分析结果( results, findings) ,并围绕主要论点和操作论点来比较分析结果与预期结果之间的差距。完成数据分析以后,就要结合研究目的,即自己提出的论点来解释分析结果。数据分析只是对某个数值作出统计显著性的判断,这个数值和相应的判断,到底具有什么意义,研究者须给出解释。在解释过程中,要选择适当的参照点,比如前人对该问题所持的观点或做法,或同类研究得出的结论,用它们来衬托自已论文结论部分所得出论点的新意和实际意义。论文结果分析后的结论的写法首先要根据分析结果,精练地概括出几条本研究的贡献(contribution)。如上述关于临床路径管理的研究,简要说明“临床路径管理优于现行管理方式”这个主论点已被验证,并列出几个操作论点的验证结果即可。其次,对本研究作自我评价。分析结果要注重客观性,用数据和事实来说话，而结论部分可以渗人主观意见,表达作者对本研究工作的评价。具体内容包括两方面,一是对研究结果适用范围的说明。例如上述关于临床路径管理的研究,是在某个三甲医院调研得出的结果,其他三甲医院是否都适合采用临床路径管理,或者在什么样的条件才能采用,其他级别的医院能否应用等,作者可在此处提出主观看法和判断。评价的另一方面是显示本研究的理论和实际意义,为此,需找出参照点,以便对照说明本研究结果的新意和价值所在。例如《勤劳而不富有》一文中,引用制度经济学现有说法“制度资本在经济增长过程中起到重要支持作用”作为参照点,这个说法解释不了中国的现实,即在交易制度不完善的条件下，十几年的经济连续高速增长。但这个观点却正好衬托了该文结论“人力资本替代制度资本”的新意,显示出研究结果在制度经济学领域的理论价值。教科书或文献中的某种说法,都可用来作为参照点。专业学位论文更注重实际价值。可以选用现有的做法和说法作为参照点,借以显现本研究的实际价值。上述“临床路径管理”的研究,就是用现有管理方式作为参照点。涉及薪酬方案设计或评价指标体系的研究,参照点可以是现行的薪酬方案或评价指标体系。前述“酒店成功的关键在于确保名厨”的研究,很可能业内人员对于酒店发展有不同看法和不同选择,有人主张发展餐饮业务,有人主张发展住宿业务,主张发展餐饮业务的人,有的认为要抓名厨，有的认为要抓内部管理,降低成本。在结果的说明中,要利用这些参照点来说明本研究结果的新意和价值。最后，就作者认为本研究后续值得研究的问题提出建议。建议包括研究中次要的发现及研究的局限之处。
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数据分析主要就是通过数据去解决企业实际遇到的问题，包括根据数据分析的原因和结果推理以及预测未来进行制定方案、对调研搜集到的各种产品数据的整理、对资料进行分类和汇总等等。主要就是学习Python、R、SAS等编程工具，数据仓库，分布式存储HDOOP，云计算，数据可视化，大数据技术，还可以到九道门数据分析实训官网上去看一些案例，自己做做训练，总之要学习很多东西。
按正常标准写。一篇严谨的经济学论文，一般需要3个基本的要素：视点、参照系以及分析方法。视点为论文所要论证的观点；参照系为大家理解经济现实提供了一些基本的比较标尺。模型是对现实世界的一种抽象。由于经济现象本身的复杂性，在实际分析中，需要剥离一些对关注的现象无足轻重的变量，抽象出关键变量，根据一些基本或者显而易见的假设，分析这些变量之间的关系，得出一些通常出人意料。应用计量模型进行实证分析，其假设条件更加复杂苛刻。一方面，实证分析所参照的经济理论存在一些假设条件; 同时，计量模型本身也存在一些假设。忽视前者的假设条件，通常会导致实证结果无法解释，或者存在偏差。
你还是自己多去看看汉斯出版社官网上的文献吧，多看看你就不会不知道怎么写了
你这问的太笼统了，一般是在实验数据基础上进行数据处理说白了也就是求各种”平均值“减小误差，与要验证的结果进行误差和分析，在给出误差范围内得出结论。。。希望对你有帮助ps:我大物的实验数据分析就是这样玩的。
缺失值的处理：缺失值是人群研究中不可避免的问题，其处理方式的差异可能在不同程度上引入偏倚，因此，详细报告数据清理过程中缺失值的处理方法有助于读者对潜在偏倚风险进行评价。例如，瑞舒伐他汀试验在统计分析部分详细说明了缺失值的填补策略，包括：将二分类结局中的缺失值视为未发生事件；将生物标志物和心电图测量中的缺失值进行多重填补（multiple imputation）；为了证明缺失值处理的合理性和填补结果的稳定性，研究还比较了多重填补与完整数据（complete-case）分析的结果。2、数据的预处理：实施统计分析之前往往需要将原始数据进行预处理，如：对连续变量进行函数转换使其更接近正态分布，基于原始数据构建衍生变量，将连续变量拆分为分类变量或将分类变量的不同类别进行合并等。医学论文应报告处理原始数据的方法及依据，瑞舒伐他汀试验即在统计分析部分描述了对血液生物标志物的对数转换。3、变量分布特征描述：确定统计分析使用的变量，并针对每一个变量的分布特征进行描述，是决定研究选用何种统计分析方法的基础。医学期刊虽然普遍对此提出要求，但作者往往套用常用方法，如：连续变量符合正态分布时，采用均数（标准差）描述，否则采用中位数（四分位间距）描述；分类变量采用频数（百分比）描述等。事实上，应根据研究设计类型、统计分析目的和数据特征选择恰当的描述方法。例如，CKB选择采用年龄、性别和地区校正的均值和率来描述人群分布特征，而非简单的报告连续变量的均数和分类变量的构成比。4、主要分析（primary analysis）：指针对研究结局的统计分析，是研究论文的核心证据。因此，医学论文应详细描述主要分析的实施过程和适用性。在试验性研究中，应明确统计分析数据集、试验效应指标、相对或绝对风险及其置信区间的计算方法、以及假设检验的方法。
如何利用数据分析工具，对自己的文章进行诊断
在实验报告中，要建立一份图表，这样更直观的反映实验数据的内在规律性，以便于归纳总结。先建立统计表，然后对表中数据建立图表，根据图表的趋势分析总结实验的内在规律性。