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介 紹
數值變量如果服從正態分布，採用均數±標準差進行統計描述，採用方差分析進行組間比較，如果組間差異有統計學意義，進一步採用LSD法（也可以是其它方法）進行兩兩比較。如果不服從正態分布，採用中位數（四分位數間距）進行統計描述，組間比較採用非參數檢驗（Kruskal-Wallis秩和檢驗），當組間總的有統計學差異，進一步採用Dunn法（也可以是其它方法）進行多重比較。
我們想比較不同BMI組人群的年齡是否有差異，經正態性檢驗，年齡不符合正態分布，故選用非參數檢驗（Kruskal-Wallis秩和檢驗）。
軟體操作
1、導入數據
使用read.delim命令讀取剪貼板上的數據，str命令查看數據的樣本量和變量數及每個變量的類型，head命令查看數據集的前6行。
2、分類變量因子化
使用factor命令把sex、bmig、work和disease因子化，並添加值標籤，使用str命令查看數據類型，使用head命令查看前6行。
3、Kruskal-Wallis秩和檢驗
使用kruskal.test命令進行Kruskal-Wallis秩和檢驗，結果顯示統計量H=12.365，p=0.002<0.05，提示不同BMI組人群的年齡有差異，但具體是哪兩組有差異，還需進一步兩兩比較。
4、Dunn法進行兩兩比較
安裝並調用FSA包，使用dunnTest命令進行Dunn法，實現對不同BMI組人群年齡的兩兩比較，p值校正方法選擇bonferroni法，可以直接看P.adj列，即為校正後的p值，可以與0.05直接比較。
結果顯示Overweight組與Obese組年齡存在差異，統計量Z=3.30，校正後p=0.003<0.05。
註：統計量保留兩位小數，p值保留三位小數。
#install.packages("FSA")library(FSA)
技能拓展
1、如果要發表SCI，統計方法可以描述為：
Differences in characteristics between groups were analyzed using the Kruskal–Wallis test with Dunn post hoc tests (for continuous variables, R package FSA) or χ2 tests with post hoc tests (for categorical variables, R package fifer).
2、我們之前介紹了如何快速生成研究對象基本特徵的Table1（參考《對中文期刊友好的，臨床基線資料table快速生成，不學就OUT了》），非常方便，但遺憾的是，對於多組比較，不能提供進一步兩兩比較的p值。好在，R在實現Kruskal-Wallis秩和檢驗和兩兩比較方面還是比較方便的，在得到結果後，我們可以手動把相應p值標註在Table1上。
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