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SigmaPlot统计特征SigmaPlot 具有广泛和易于使用的统计分析特征
SigmaPlot 现在与 SigmaStat 捆绑在一起，作为一个易于使用的包，用于完整的图形和数据分析。统计功能的设计考虑到了非统计学用户。这个基于向导的统计软件包指导用户完成每一个步骤，并在不需要成为统计专家的情况下执行强大的统计分析。 统计功能的设计考虑到了非统计学用户每个统计分析都有一定的假设，这些假设必须由一个数据集来满足。如果潜在的假设没有得到满足，你可能在不知情的情况下得到不准确或不适当的结果。 然而，SigmaPlot 将检查您的数据集是否满足测试条件，如果不满足，它将建议运行什么测试。 统计分析特点 单组数据描述
比较两组
比较多组
之前和之后
重复测量
比率及比例
回归
主成分分析 相关性
生存
正态性 新的统计宏
对现有特性的增强
第13版增加的新统计特征-单因子 ANCOVA 引言 单因素方差分析模型基于完全随机设计，研究对象从人群中随机抽样，然后将每个受试者随机分配到几个因素水平或处理中的一个，以便每个受试者接受治疗的概率相同。这种设计的一个共同假设是，主题是同质的。 这意味着任何其他变量，如果受试者之间存在差异，不会显著改变处理效果，不需要包括在模型中。然而，在研究者的控制之外，通常存在影响一个或多个因素组内的观察结果的变量，导致对组平均值，其误差，变异源和组效应的 P 值(包括多重比较)进行必要的调整。 这些变量称为协变量。它们通常是连续变量，但也可以是绝对变量。由于它们通常对研究来说是次要的，并且如上所述，不能被研究者控制，因此它们不代表额外的主要影响因素，但仍然可以包括在模型中以提高结果的精确性。协变量也称为讨厌变量或伴随变量。 ANCOVA (协方差分析)是 ANOVA 的扩展，通过指定一个或多个协变量作为模型中的附加变量。SigmaPlot 工作表中的 ANCOVA 数据排列与方差分析设计一样，有一列包含因子，一列包含因变量(观测值)。此外，每个协变量都有一列。当使用一个模型，包括协变量的影响，有更多的解释变异性的值的因变量。
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