不同样本量的组建立模型进行分析预测，以及进行显著性分析的步骤如下：
1. 数据清洗和预处理：对数据进行清洗和预处理，包括缺失值填充、异常值处理、数据标准化等，以确保数据的质量和可靠性。
2. 数据探索和可视化：通过观察数据的分布、趋势和相关性，了解数据的特征和规律。这可以通过绘制柱状图、散点图、箱线图等来实现。
3. 特征选择和构建：根据数据的特征和规律，选择合适的特征进行建模。可以手动选择特征，也可以使用机器学习算法自动选择特征。
4. 模型选择和训练：根据问题的特点和数据的特点，选择合适的模型进行建模。可以选择线性回归模型、决策树模型、神经网络模型等。然后使用选定的特征和数据进行模型训练，得到模型的参数和预测能力。
5. 模型评估和优化：通过交叉验证、ROC曲线、AUC值等评估指标，对模型进行评估和优化。如果模型的表现不佳，可以调整模型的参数、增加或删除特征，重新进行模型训练和评估。
6. 显著性分析：对模型的预测结果进行显著性分析，以确定模型的预测结果是否具有统计学上的意义。可以使用t检验、F检验等方法进行显著性分析。
7. 结果解释和应用：对模型的预测结果进行解释和应用，为决策提供支持和参考。
推荐的分析思路如下：
1. 首先了解问题的背景和目的，明确需要解决什么问题。
2. 然后收集数据，并进行数据清洗和预处理，确保数据的质量和可靠性。
3. 通过数据探索和可视化，了解数据的特征和规律，为特征选择和构建提供依据。
4. 选择合适的模型进行建模，并进行模型训练和评估，得到模型的参数和预测能力。
5. 进行显著性分析，确定模型的预测结果是否具有统计学上的意义。
6. 最后对模型的预测结果进行解释和应用，为决策提供支持和参考。
需要注意的是，以上步骤和分析思路仅供参考，具体的分析方法和步骤可能会因问题的不同而有所差异。
1. 建立模型：对于不同的样本量，你可能需要考虑选择适合数据样本量的模型。通常来说，对于大样本量，可以使用更复杂的模型，例如深度学习模型或者复杂的统计模型。对于小样本量，可以考虑使用简单的线性模型或者非参数方法。同时，你也需要考虑是否有足够的样本来支持模型的训练和评估。
2. 分析和预测：针对不同样本量的数据，你可以选择不同的分析方法。对于较小的样本量，可以使用非参数方法或者较为简单的统计方法进行分析。对于较大的样本量，可以使用较为复杂的方法进行数据挖掘和预测分析。你需要根据数据的具体情况来选择合适的方法。
3. 显著性分析：显著性分析是用来检验两组或多组数据之间的差异是否显著的统计方法。对于不同样本量的组，你可以使用不同的显著性检验方法，例如 t 检验、方差分析等。需要根据数据情况选择合适的方法进行显著性分析。
4. 推荐分析思路：在处理不同样本量的组的数据时，你可以根据数据的特点，选择合适的建模方法、分析方法和显著性检验方法。另外，也需要考虑样本量的大小对结果的稳定性和可靠性的影响。最好的方式是尝试不同的方法，比较它们的效果，并选择最合适的方法进行分析。