中位数和四分位数描述的数据如何分析 只能描述性分析吗？谢谢。作meta分析，比较难，可能用stata可以。谢谢。中位数和四分位数是用来描述分布未知或不满足正态分布的数据的集中趋势和离散趋势的，对于这种数据除了进行统计描述外，也可以进行统计推断。只是采用什么方法需要根据数据分布特征来决定。通过绘制频数分布图、pp图或进行正态性检验可以分析数据的分布特征。如果数据分布满足正态性，就可以通过t检验（两组比较）或方差分析（多组比较）进行比较，如果数据不满足正态性，就可以采用秩和检验的方法进行比较。当然，也可以将原始数据通过变量变换后，再采用t检验和方差分析的方法进行比较。以上的分析可以借助stata、spss、sas等统计软件实现。具体方法在医学统计论坛版上有许多的讨论，也可以去看看统计学教材。meta分析不是所有的都可以合并。
中位数和下四分位数相等是怎么回事？ 说明下四分位数到中位数之间的数都是176
最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：happywangsi如何检验数据是否服从正态分布一、图示法1、P-P图以样本的累计频率作为横坐标，以安装正态分布计算的相应累计概率作为纵坐标，把样本值表现为直角坐标系中的散点。如果资料服从整体分布，则样本点应围绕第一象限的对角线分布。2、Q-Q图以样本的分位数作为横坐标，以按照正态分布计算的相应分位点作为纵坐标，把样本表现为指教坐标系的散点。如果资料服从正态分布，则样本点应该呈一条围绕第一象限对角线的直线。以上两种方法以Q-Q图为佳，效率较高。3、直方图判断方法：是否以钟形分布，同时可以选择输出正态性曲线。4、箱式图判断方法：观测离群值和中位数。5、茎叶图类似与直方图，但实质不同。二、计算法1、偏度系数（Skewness）和峰度系数（Kurtosis）计算公636f70793231313335323631343130323136353331333433623736式：g1表示偏度，g2表示峰度，通过计算g1和g2及其标准误σg1及σg2然后作U检验。两种检验同时得出U0.05的结论时，才可以认为该组资料服从正态分布。由公式可见，部分文献中所说的“偏度和峰度都接近0…可以认为…近似服从正态分布”并不严谨。2、非参数检验方法非参数检验方法包括Kolmogorov-。
如何检验数据是否服从正态分布检验正态分布的办法：1、在spss菜单中选择分析—描述统计—探索，将需要检验的变量放入因变量里面，选择“绘制—带检验的正态图，看一下tests。
