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介 绍

数值变量如果服从正态分布，采用均数±标准差进行统计描述，采用方差分析进行组间比较，如果组间差异有统计学意义，进一步采用LSD法(也可以是其它方法)进行两两比较。如果不服从正态分布，采用中位数(四分位数间距)进行统计描述，组间比较采用非参数检验(Kruskal-Wallis秩和检验)，当组间总的有统计学差异，进一步采用Dunn法(也可以是其它方法)进行多重比较。

我们想比较不同BMI组人群的年龄是否有差异，经正态性检验，年龄不符合正态分布，故选用非参数检验(Kruskal-Wallis秩和检验)。

软件操作

1、导入数据

使用read.delim命令读取剪贴板上的数据，str命令查看数据的样本量和变量数及每个变量的类型，head命令查看数据集的前6行。

2、分类变量因子化

使用factor命令把sex、bmig、work和disease因子化，并添加值标签，使用str命令查看数据类型，使用head命令查看前6行。

3、Kruskal-Wallis秩和检验

使用kruskal.test命令进行Kruskal-Wallis秩和检验，结果显示统计量H=12.365，p=0.002<0.05，提示不同BMI组人群的年龄有差异，但具体是哪两组有差异，还需进一步两两比较。

4、Dunn法进行两两比较

安装并调用FSA包，使用dunnTest命令进行Dunn法，实现对不同BMI组人群年龄的两两比较，p值校正方法选择bonferroni法，可以直接看P.adj列，即为校正后的p值，可以与0.05直接比较。

结果显示Overweight组与Obese组年龄存在差异，统计量Z=3.30，校正后p=0.003<0.05。

注：统计量保留两位小数，p值保留三位小数。

#install.packages(“FSA”)library(FSA)

技能拓展

1、如果要发表SCI，统计方法可以描述为：

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、我们之前介绍了如何快速生成研究对象基本特征的Table1(参考《对中文期刊友好的，临床基线资料table快速生成，不学就OUT了》)，非常方便，但遗憾的是，对于多组比较，不能提供进一步两两比较的p值。好在，R在实现Kruskal-Wallis秩和检验和两两比较方面还是比较方便的，在得到结果后，我们可以手动把相应p值标注在Table1上。

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