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对数转换分析：可用于服从对数正太分布的资料，部分正偏态资料、等比资料。
激素水平的数据是偏态分布。不能直接做分析，先将数据做对数转换。
在变量视图中就多一个变量
查看对数激素变量的分布
查看年龄与对数转换激素水平变量的相关性
点击【确定】，在输出窗口查看结果
相关性中可以看到sig的值0.997，说明分析中年龄和激素水平没有关系，可以不考虑年龄变量。及年龄变量没有统计学意义。
回归模型和方差分析都是一般线性模型的范畴，那应该怎么选择？
方差分析擅长于对付自变量为分类变量这种情况。现在我们数据中大多都是分类变量因此选择方差分析。
因为年龄是连续型变量，不能直接放到固定因子中，应该放到协变量中。
点击【确定】，在输出窗口中查看结果
在主体间效应检验中，修正模型查看总体而言模型中有没有有价值的自变量。看到显著性是0 ，说明总体而言模型中有一些影响因素确实存在的，但是哪些因素不知道。
年龄显著性0.99，同样告诉我们，年龄变量不起作用，可以删掉。
在建模时候，模型越简洁越好，如果发现有没有统计学意义的变量，直接剔除。因此删除年龄变量。
可以看到简化后的主体间效应检验。从显著性可以看到分组是又统计学意义的。性别是没有统计学意义的。分组和性别的交换又有统计学意义。这说明男性和女性患者，他们的激素水平在试验组和对照组是不一样的。可以对男性和女性做一些深入研究了。
