SDS和SAS的比较

SDS和SAS的比较
SDS和SAS的比较

SDS与SAS

生活事件量表(LES)有关测验的记分:

事件记录

影响程度分5级

影响持续时间分为4级:

某事件的刺激量=

该事件影响程度分×该事件持续时间分×该事件发生次数

用SPSS进行单因素方差分析报告和多重比较

SPSS——单因素方差分析 单因素方差分析 单因素方差分析也称作一维方差分析。它检验由单一因素影响的一个(或几个相互独立的)因变量由因素各水平分组的均值之间的差异是否具有统计意义。还可以对该因素的若干水平分组中哪一组与其他各组均值间具有显著性差异进行分析,即进行均值的多重比较。One-Way ANOVA过程要求因变量属于正态分布总体。如果因变量的分布明显的是非正态,不能使用该过程,而应该使用非参数分析过程。如果几个因变量之间彼此不独立,应该用Repeated Measure 过程。 [例子] 调查不同水稻品种百丛中稻纵卷叶螟幼虫的数量,数据如表1-1所示。 表1-1 不同水稻品种百丛中稻纵卷叶螟幼虫数

3 40 35 35 38 34 数据保存在“data1.sav”文件中,变量格式如图1-1。 图1-1 分析水稻品种对稻纵卷叶螟幼虫抗虫性是否存在显著性差异。 。 2)启动分析过程 点击主菜单“Analyze”项,在下拉菜单中点击“Compare Means”项,在右拉式菜单中点击“0ne-Way ANOVA”项,系统 打开单因素方差分析设置窗口如图1-2。 图1-2 单因素方差分析窗口

3)设置分析变量 因变量:选择一个或多个因子变量进入“Dependent List”框中。本例选择“幼虫”。 因素变量:选择一个因素变量进入“Factor”框中。本例选择“品种”。 4)设置多项式比较 单击“Contrasts”按钮,将打开如图1-3所示的对话框。该对话框用于设置均值的多项式比较。 图1-3 “Contrasts”对话框 定义多项式的步骤为: 均值的多项式比较是包括两个或更多个均值的比较。例如图1-3中显示的是要求计算“1.1×mean1-1×mean2”的值,检验的假设H0:第一组均值的1.

焦虑自评量表和抑郁自评量表(优选参考)

焦虑自评量表 (SAS) 焦虑自评量表,无论量表的构造形式还是具体的评定办法,都与抑郁自评量表十分相似。它也是一个含有20个项目,分为4级评分的自评量表,用于评出焦虑病人的主观感受。 (1)项目、定义和评分标稚 SAS采用4级评分,主要评定项目所定义的症状出现的频度,其标准为:“1”没有或很少时间:“2”小部分时间:“3”相当多的时间;“4”绝大部分或全部时间。(其中“1”“2”“3”“4”均指计分分数) 焦虑自评量表(SAS) 填表注意事项:下面有二十条文字(括号中为症状名称),请仔细阅读每一条, 把意思弄明白,每一条文字后有四级评分,表示:没有或偶尔;有时;经常;总是如此。然后根据您最近一星期的实际情况,在分数栏1~4分适当的分数下划“√”。 1.我觉得比平时容易紧张和着急(焦虑) 1 2 3 4 2. 我无缘无故地感到害怕(害怕) 1 2 3 4 3.我容易心里烦乱或觉得惊恐(惊恐) 1 2 3 4 4.我觉得我可能将要发疯(发疯感) 1 2 3 4 5.我觉得一切都很好,也不会发生什么不幸(不幸预感) 4 3 2 1 6.我手脚发抖打颤(手足颤抖) 1 2 3 4 7.我因为头痛、颈痛和背痛而苦恼(躯体疼痛) 1 2 3 4 8.我感觉容易衰弱和疲乏(乏力) 1 2 3 4 9.我觉得心平气和,并且容易安静坐着(静坐不能) 4 3 2 1 10.我觉得心跳得快(心悸) 1 2 3 4 11.我因为一阵阵头晕而苦恼(头昏) 1 2 3 4 12.我有晕倒发作,或觉得要晕倒似的(晕厥感) 1 2 3 4 13.我呼气吸气都感到很容易(呼吸困难) 4 3 2 1 14.我手脚麻木和刺痛(手足刺痛) 1 2 3 4 15.我因胃痛和消化不良而苦恼(胃痛或消化不良) 1 2 3 4 16.我常常要小便(尿意频数) 1 2 3 4 17.我的手常常是干燥温暖的(多汗) 4 3 2 1 18.我脸红发热(面部潮红) 1 2 3 4 19.我容易入睡并且一夜睡得很好(睡眠障碍) 4 3 2 1 20.我做恶梦(恶梦) 1 2 3 4 结果:1)原始分 2)标准分 (2)适用对象 SAS适用于具有焦虑症状的成年人。同时,它与SDS(抑郁自评量

SASreport过程介绍

PROC REPORT基础一、PROC REPORT格式: PROC REPORT data= SAS-data-set options ; COLUMNS variable_1 …. variable_n; DEFINE variable_1; DEFINE variable_2; . . . DEFINE variable_n; COMPUTE blocks BREAK … ; RBREAK … ; RUN; COLUMNS:指定输出到报表的列 DEFINE:上述列的格式等 COMPUTE:计算模块 BREAK / RBREAK:生成合计,或报表其它类型的格式。 PROC REPORT的选项Options有很多,下面介绍几个常用的:DATA= 指定做报表的数据集 PROMPT= PROMPT模式 NOWINDOWS= 不输出到结果 REPORT = 指定一个存储的报表来生成新报表 OUTREPT= 指定新路径来存放报表 OUT= 建立新数据集 HEADLINE 在报表变量标题和内容间生成一个水平分隔线HEADSKIP 在报表变量标题和内容间生成一行空格 2 先生成一个基本的报表 先生成数据: data mnthly_sales; length zip $ 5 cty $ 8 var $ 10; input zip $ cty $ var $ sales; label zip="Zip Code" cty="County" var="Variety" sales="Monthly Sales"; datalines; 52423 Scott Merlot 186. 52423 Scott Chardonnay 156.61 52423 Scott Zinfandel 35.5 52423 Scott Merlot 55.3 52388 Scott Merlot 122.89

抑郁自评量表_心理测试题

亲爱的朋友,很高兴能在此相遇!欢迎您阅读文档抑郁自评量表_心理测试题,这篇文档是由我们精心收集整理的新文档。相信您通过阅读这篇文档,一定会有所收获。假若亲能将此文档收藏或者转发,将是我们莫大的荣幸,更是我们继续前行的动力。 抑郁自评量表_心理测试题 篇一:抑郁自评量表(SDS) 一、题目 x为反向评分项分数□□ 二、简介和记分 抑郁自评量表(SDS) 抑郁自评量表(Self-RatingDepressionScale,SDS)是由美国杜克大学医学院的WilliamW.K.Zung于1965年编制的,是目前应用最广泛的抑郁自评量表之一,用于衡量抑郁状态的轻重程度及其在治疗中的变化。 抑郁自评量表(SDS)由20个陈述句组成。每一条目相当于一个有关症状,按1-4级评分。评定时间跨度为最近一周。20个条目反映抑郁状态四组特异性症状: 1.精神性-情感症状,包括抑郁心境和哭泣; 2.躯体性障碍,包含情绪的日间差异、睡眠障碍、食欲减退、性欲减退、体重减轻、便秘、心动过速和易疲劳;

3.精神运动性障碍,包含精神运动性迟滞和激越; 4.抑郁的心理障碍,包含思维混乱、无望感、易激惹、犹豫不决、自我贬值、空虚感、反复思考自杀和不满足。 抑郁自评量表(SDS)为短程自评量表和问卷,能有效地反映抑郁状态的有关症状及其严重程度和变化情况,评分不受年龄、性别、经济状况等因素的影响,并且操作方便,容易掌握,因而应用十分广泛,可用于心理咨询中判断来访者的抑郁程度,也可特别应用于综合医院以发现抑郁症病人。 评分说明:SDS按症状出现频度评定,分4个等级:从无或偶尔、有时、经常、总是如此。若为正向评分题,依次评分粗分1、2、3、4。反向评分题(前文中有x号者),则评分4、3、2、1。总分在20—80分之间。 SDS评定的抑郁严重度指数按下列公式计算:抑郁严重度指数=各条目累计分/80(最高总分)。指数范围为0.25~1.0,指数越高,抑郁程度越重。 Zung氏等提出抑郁严重度指数在0.5以下者为无抑郁; 0.50~0.59为轻微至轻度抑郁;0.60~0.69为中至重度抑郁; 0.70以上为重度抑郁。(心理卫生评定量表手册195) 三、解释和常模(有划分) 解释

SDS抑郁自评量表

抑郁自评量表(SDS) 注意事项: 下面有20条题目,请仔细阅读每一条,把意思弄明白,每一条文字后有四个选项,分别表示: A没有或很少时间(过去一周内,出现这类情况的日子不超过一天);B小部分时间(过去一周内,有1-2天有过这类情况);C相当多时间(过去一周内,3-4天有过这类情况)D 绝大部分或全部时间(过去一周内,有5-7天有过这类情况) 施测时间建议:5-10分钟。 1.我觉得闷闷不乐,情绪低沉 A B C D 2.我觉得一天之中早晨最好 A B C D 3.我一阵阵哭出来或觉得想哭 A B C D 4.我晚上睡眠不好 A B C D 5.我吃的跟平常一样多: A B C D 6.我与异性亲密接触时和以往一样感觉愉快 A B C D 7.我发觉我的体重在下降 A B C D 8.我有便秘的苦恼 A B C D 9.我心跳比平时快 A B C D 10.我无缘无故地感到疲乏 A B C D 11.我的头脑跟平常一样清楚 A B C D 12.我觉得经常做的事情并没有困难 A B C D 13.我觉得不安而平静不下来 A B C D 14.我对将来抱有希望 A B C D 15.我比平常容易生气激动 A B C D 16.我觉得作出决定是容易的 A B C D 17.我觉得自己是个有用的人,有人需要我 A B C D 18.我的生活过得很有意思 A B C D 19.我认为如果我死了别人会生活得好些 A B C D 20.平常感兴趣的事我仍然照样感兴趣 A B C D

记分:正向计分题A、B、C、D按1、2、3、4分计;反向计分题按4、3、2、1计分。 反向计分题号:2、5、6、11、12、14、16、17、18、20。 结果分析 将20个项目的各个得分相加,即得总粗分。总粗分的正常上限参考值为41分,标准分等于总粗分乘以1.25后的整数部分。分值越小越好。 标准分正常上限参考值为53分。标准总分53-62为轻度抑郁,63-72为中度抑郁,72分以上为重度抑郁。

SAS基本操作讲解

实验1 SAS基本操作 随着图形界面、用户友好等程序思想的发展,SAS陆续提供了一些不需编程就能进行数据管理、分析、报表、绘图的菜单操作功能,其中做得比较出色的有INSIGHT模块和Analyst 模块。对于常用的一些统计分析方法,SAS系统中的如下三种方法可以达到同样的目的: ● INSIGHT(“交互式数据分析”) ● Analyst(“分析家”) ●直接编程 一般来说,INSIGHT模块在数据探索方面比较有特色,最为直观,便于步步深入;“分析家”可提供自动形成的程序,而且在属性数据分析和功效函数计算方面较INSIGHT强;编程方式是功能最强的,尤其是一些特殊或深入的分析功能只能用编程实现,但相对来说,编程较难熟练掌握。 在SAS系统中建立的众多SAS文件,可按不同需要将其归入若干个SAS逻辑库,以便对SAS文件进行访问和管理。利用SAS系统功能直接建立数据集的方法很多,都需要将数据现场录入,费时费力。较为简便的方法是,利用Excel录入数据,并作简单处理,然后将Excel数据表导入到SAS数据集中。另外,也可以先将数据整理为文本文件(*.txt文件),再将文本文件导入为SAS数据集。在对数据进行深入分析之前往往要利用INSIGHT或“分析家”对数据进行必要预处理。 1.1 实验目的 通过实验熟悉SAS操作界面,掌握逻辑库的建立、数据集的导入与导出,掌握SAS的两个最为重要的模块:INSIGHT和“分析家”中对数据的预处理方法。 1.2 实验内容 一、建立逻辑库 二、数据集的导入与导出 三、在INSIGHT中对数据的预处理 四、在“分析家”中对数据的预处理 1.3 实验指导 首先建立存放数据的文件夹,如:“D:\SAS_SHIYAN”,其中再建两个文件夹:“原始数据”(用以存放本课程有关实验的Excel数据表及其他数据文件)和“SAS数据集”(用以存放本课程学习中生成的SAS数据集)。

单因素方差分析与多重比较

单因素方差分析 单因素方差分析也称作一维方差分析。它检验由单一因素影响的一个(或几个相互独立的)因变量由因素各水平分组的均值之间的差异是否具有统计意义。还可以对该因素的若干水平分组中哪一组与其他各组均值间具有显著性差异进行分析,即进行均值的多重比较。One-Way ANOVA过程要求因变量属于正态分布总体。如果因变量的分布明显的是非正态,不能使用该过程,而应该使用非参数分析过程。如果几个因变量之间彼此不独立,应该用Repeated Measure过程。 [例子] 调查不同水稻品种百丛中稻纵卷叶螟幼虫的数量,数据如表5-1所示。 表5-1 不同水稻品种百丛中稻纵卷叶螟幼虫数 数据保存在“DATA5-1.SAV”文件中,变量格式如图5-1。 图5-1 分析水稻品种对稻纵卷叶螟幼虫抗虫性是否存在显著性差异。 1)准备分析数据

在数据编辑窗口中输入数据。建立因变量“幼虫”和因素水平变量“品种”,然后输入对应的数值,如图5-1所示。或者打开已存在的数据文件“DATA5-1.SAV”。 2)启动分析过程 点击主菜单“Analyze”项,在下拉菜单中点击“Compare Means”项,在右拉式菜单中点击 “0ne-Way ANOVA”项,系统 打开单因素方差分析设置窗口如图5-2。 图5-2 单因素方差分析窗口 3)设置分析变量 因变量:选择一个或多个因子变量进入“Dependent List”框中。本例选择“幼虫”。 因素变量:选择一个因素变量进入“Factor”框中。本例选择“品种”。 4)设置多项式比较 单击“Contrasts”按钮,将打开如图5-3所示的对话框。该对话框用于设置均值的多项式比较。

抑郁自评量表(SDS)量表和评分标准

抑郁自评量表 (Self-Rating Depresion Seale) 指导语:下面有二十条文字,请仔细阅读每一条,把意思弄明白。然后根据您最近1周的实际情况选择适当的选项,每一条文字后面有四个选项,表示:A从无或偶尔;B有时;C经常;D总是如此。

[注]:前*为反序记分 【计分】 正向计分题A、B、C、D按1、2、3、4分计;正向计分题 号:1.3.4.7.8.9.10.13.15.19 反向计分题按4、3、2、1计分。反向计分题号:2、5、6、11、12、14、16、17、18、20。 总分乘以1.25取整数,即得标准分,分值越小越好,T分界值为53。 一般来说标准分数越高,表明这方面的症状越严重 抑郁标准分<53分为正常

根据您对SDS问题的回答,目前没有发现您有抑郁症状。 抑郁标准分在53-62为轻度 根据您对SDS问题的回答,目前您可能存在轻微到轻度的抑郁症状。常见的表现有容易疲劳、注意力不集中、兴趣减退、睡眠质量下降、心情压抑、身体不适、情绪不高、灵活性降低、幽默感减退、容易犹豫不决和不知所措。 抑郁标准分在63-71为中度 根据您对SDS问题的回答,目前您可能存在中度到重度的抑郁症状。常见的表现有容易疲劳、工作和学习效率下降、怀疑自己的能力、注意力不集中、反应迟钝、兴趣减退、睡眠质量下降、犹豫不决、身体不适、心情压抑、不愉快。也可能出现自责自罪,或自杀的想法和念头。 抑郁标准分在72以上为重度 根据您对SDS问题的回答,目前您可能存在比较严重的抑郁症状。常见的表现有心情压抑、疲乏无力、思维效率降低、兴趣减退、感到无助无望、经常犹豫不决和不知所措、怀疑自己的能力、睡眠不好、难以集中注意力等。或出现便秘、心悸、食欲减退、体重减轻的躯体症状。并经常有自责自罪,或自杀的想法和念头。

SAS编程基础.doc

SAS 软件与统计应用实验 实验 2 SAS编程基础 SAS 语言和其它计算机语言一样,也有其专有的词汇(即关键字)和语法。关键字、名 字、特殊字符和运算符等按照语法规则排列组成SAS 语句,一个SAS 程序由若干数据步、过程步组合而成,而每一个程序步通常由若干语句构成。SAS 程序是在Editor 窗口中进行编辑,提交运行后可以在Log 窗口中显示有关信息和提示,在Output 窗口显示运行的结果。 2.1实验目的 通过实验了解 SAS 编程的基本概念,掌握 SAS 编程的基本方法,掌握 SAS 数据步对数据集的管理和对数据的预处理。 2.2实验内容 一、建立逻辑库与数据集,包括逻辑库的建立、直接输入数据建立数据集与读取外部数 据文件建立数据集。 二、数据文件的编辑与整理,包括数据集的横向合并与纵向合并、数据集内容的复制、 变量的增加与筛选、数据集的拆分和数据的排序。 2.3实验指导 一、建立逻辑库与数据集 1. 建立逻辑库 【实验 2-1】编程建立逻辑库。 (1) 首先在 D 盘创建一个文件夹,如D:\SAS_SHYAN\SAS 数据集。 (2)建立逻辑库 mylib ,编辑并运行下面程序语句即可。 libname mylib "D:\sas_shiyan\sas 数据集 "; 2.直接输入数据建立数据集 【实验 2-2】将表 2-1(sy2_2.xls) 中的数据直接输入建立数据集 sy2_2,并将其存入逻辑库 mylib 中。 表 2-1职工工资 编号姓名性别工作日期职称部门基本工资工龄工资奖金扣款实发工资3003王以平男1992-8-1助工生产62030050001420 1

SAS proc mixed 过程步介绍

Introduction to PROC MIXED Table of Contents 1.Short description of methods of estimation used in PROC MIXED 2.Description of the syntax of PROC MIXED 3.References 4. Examples and comparisons of results from MIXED and GLM - balanced data: fixed effect model and mixed effect model, - unbalanced data, mixed effect model 1. Short description of methods of estimation used in PROC MIXED. The SAS procedures GLM and MIXED can be used to fit linear models. Proc GLM was designed to fit fixed effect models and later amended to fit some random effect models by including RANDOM statement with TEST option. The REPEATED statement in PROC GLM allows to estimate and test repeated measures models with an arbitrary correlation structure for repeated observations. The PROC MIXED was specifically designed to fit mixed effect models. It can model random and mixed effect data, repeated measures, spacial data, data with heterogeneous variances and autocorrelated observations.The MIXED procedure is more general than GLM in the sense that it gives a user more flexibility in specifying the correlation structures, particularly useful in repeated measures and random effect models. It has to be emphasized, however, that the PROC MIXED is not an extended, more general version of GLM. They are based on different statistical principles; GLM and MIXED use different estimation methods. GLM uses the ordinary least squares (OLS) estimation, that is, parameter estimates are such values of the parameters of the model that minimize the squared difference between observed and predicted values of the dependent variable. That approach leads to the familiar analysis of variance table in which the variability in the dependent variable (the total sum of squares) is divided into variabilities due to different sources (sum of squares for effects in the model). PROC MIXED does not produce an analysis of variance table, because it uses estimation methods based on different principles. PROC MIXED has three options for the method of estimation. They are: ML (Maximum Likelihood), REML (Restricted or Residual maximum likelihood, which is the default method) and MIVQUE0 (Minimum Variance Quadratic Unbiased Estimation). ML and REML are based on a maximum likelihood estimation approach. They require the assumption that the distribution of the dependent variable (error term and the random effects) is normal. ML is just the regular maximum likelihood method,that is, the parameter estimates that it produces are such values of the model parameters that maximize the likelihood function. REML method is a variant of maximum likelihood estimation; REML estimators are obtained not from maximizing the whole likelihood function, but only that part that is invariant to the fixed effects part of the linear model. In other words, if y = X b + Zu + e, where X b is the

抑郁自查量表(SDS)

抑郁自评量表(SDS) 抑郁自评量表(SDS) 作为一种自评量表,在自评者评定之前,一定要让他把整个量表的填写方法及每个问题的涵义都弄明白,然后作出独立的、不受他人影响的自我评定。评定时须根据最近一星期的实际情况来回答。否则,测验的结果不可信。 此剖析图结果给出的是标准分,分数越高,表示这方面的症状越严重。一般来说,抑郁总分低于50分者为正常;50-60者为轻度,61-70者是中度,70以上者是重度抑郁。阴性项目数表示被试在多少个项目上没有反应,阳性项目数表示被试在多少个项目上有反应。 抑郁自评量表(SDS)题目 本评定量表共有20个项目,分别列出了有些人可能会有的问题。请仔细阅读每一条目,然后根据最近一星期以内你的实际感受,选择一个与你的情况最相符合的答案。A表示没有该项症状,B表示相当多的时间有该症状,C表示相当多的时间有该症状,D表示绝大部分时间或全部时间。 请你不要有所顾忌,应该根据自己的真实体验和实际情况来回答,不要花费太多的时间去思考,应顺其自然,应根据第一印象作出判断。 注意:测验中的每一个问题都要回答,不要遗漏,以避免影响测验结果的准确性。 1.我觉得闷闷不乐,情绪低沉。 A.很少 B.小部分时间 C.相当多的时间 D.绝大部分时间 2.我觉得一天之中早晨最好。 A.很少 B.小部分时间 C.相当多的时间 D.绝大部分时间 3.我一阵阵哭出来或觉得想哭。 A.很少 B.小部分时间 C.相当多的时间 D.绝大部分时间 4.我晚上睡眠不好。 A.很少 B.小部分时间 C.相当多的时间 D.绝大部分时间 5.我吃得跟平常一样多。 A.很少 B.小部分时间 C.相当多的时间 D.绝大部分时间 6.我与异性密切接触时和以往一样感到愉快。 A.很少 B.小部分时间 C.相当多的时间 D.绝大部分时间 7.我发觉我的体重在下降。 A.很少 B.小部分时间 C.相当多的时间 D.绝大部分时间 8.我有便秘的苦恼。 A.很少 B.小部分时间 C.相当多的时间 D.绝大部分时间 9.我心跳比平时快。 A.很少 B.小部分时间 C.相当多的时间 D.绝大部分时间 10.我无缘无故的感到疲乏。 A.很少 B.小部分时间 C.相当多的时间 D.绝大部分时间 11.我的头脑跟平常一样清楚。 A.很少 B.小部分时间 C.相当多的时间 D.绝大部分时间 12.我觉得经常做的事情并没有困难。 A.很少 B.小部分时间 C.相当多的时间 D.绝大部分时间 13.我觉得不安而平静不下来。 A.很少 B.小部分时间 C.相当多的时间 D.绝大部分时间

SAS中的描述性统计过程

SAS中的描述性统计过程 (2012-08-01 18:07:01) 转载▼ 分类:数据分析挖掘 标签: 杂谈 SAS中的描述性统计过程 描述性统计指标的计算可以用四个不同的过程来实现,它们分别是means过程、summary 过程、univariate过程以及tabulate过程。它们在功能范围和具体的操作方法上存在一定的差别,下面我们大概了解一下它们的异同点。 相同点:他们均可计算出均数、标准差、方差、标准误、总和、加权值的总和、最大值、最小值、全距、校正的和未校正的离差平方和、变异系数、样本分布位置的t检验统计量、遗漏数据和有效数据个数等,均可应用by语句将样本分割为若干个更小的样本,以便分别进行分析。 不同点: (1)means过程、summary过程、univariate过程可以计算样本的偏度(skewness)和峰度(kurtosis),而tabulate过程不计算这些统计量; (2)univariate过程可以计算出样本的众数(mode),其它三个过程不计算众数; (3)summary过程执行后不会自动给出分析的结果,须引用output语句和print过程来显示分析结果,而其它三个过程则会自动显示分析的结果; (4)univariate过程具有统计制图的功能,其它三个过程则没有; (5)tabulate过程不产生输出资料文件(存储各种输出数据的文件),其它三个均产生输出资料文件。 统计制图的过程均可以实现对样本分布特征的图形表示,一般情况下可以使用的有chart过程、plot过程、gchart过程和gplot过程。大家有没有发现前两个和后两个只有一个字母‘g’(代表graph)的差别,其实它们之间(只差一个字母g的过程之间)的统计描述功能是相同的,区别仅在于绘制出的图形的复杂和美观程度。 chart过程和plot过程绘制的图形类似于我们用文本字符堆积起来的图形,只能概括地反映出资料分布的大体形状,实际上这两个过程绘制的图形并不能称之为图形,因为他根本就没有涉及一般意义上图形的任何一种元素(如颜色、分辨率等)。而gchart过程和gplot过程给出的是真正意义上的图形,可以用很多的语句和选项来控制图形的各方面的性质和特征。 chart和gchart与plot和gplot的区别则体现在不同的作图功能,前两个过程可以绘制出的图形主要有条形图(包括横条和竖条)、圆图、环形图和星形图等,后两个过程通常用一个记录中的两个变量值表示点的坐标来绘制图形,如散点图和线图等。 描述性统计过程的一般格式 1. means过程的一般格式

SPSS多重比较常用方法总结

1. 1LSD法最小显著差异法,公式为: 它其实只是t检验的一个简单变形,并未对检验水准做出任何校正,只是在标准误的计算上充分利用了样本信息, 为所有组的均数统一估计出了一个更为稳健的标准误,其中MS误差 是方差分析中计算得来的组内均方,它一般用于计划好的多重比较。由于单次比较的检验水准仍为α,因此可认为LSD法是最灵敏的。 1. 2 Bonferroni法该法又称Bonferroni t检验,由Bonferroni提出。用t检验完成各组间均值的配对比较,但通过设置每个检验的误差率来控制整个误差率。若每次检验水准为α′,共进行m 次比较,当H0 为真时,犯Ⅰ类错误的累积概率α不超过mα′, 既有Bonferroni不等式α≤mα′成立。 α′=αm=αC2k=2αk ( k - 1), t =( …XA - …XB )S… dAB,S… dAB = MS误差1nA+1nB 但是该方法在样本组数较小时效果较好,当比较次数m 较多时,结论偏于保守。 1. 3Sidak法它实际上就是Sidak校正在LSD法上的应用,即通过Sidak校正降低每两次比较的Ⅰ类错误概率,以达到最终整个比较的Ⅰ类错误概率为α的目的。即α′= 1 - (1 -α) 2 / k ( k - 1) ; t =( …XA - …XB )S… dAB,S… dAB = MS误差1nA+1nB。计算t统计量进行多重配对比较。可以调整显著性水平,比Bofferroni方法的界限要小。 1. 4Student2Newman2Keuls法( SNK法) q = ( …XA - …XB ) /MS误差21nA+1nB,它实质上是根据预先制定的准则将各组均数分为多个子集, 利用Studentized Range分布来进行假设检验,并根据所要检验的均数的个数调整总的Ⅰ类错误概率不超过α。用student range分布进行所有各组均值间的配对比较。如果各组样本含量相等或者选择了(差异较小的子集)的均值配对比较。在该比较过程中,各组均值从大到小按顺序排列,最先比较最末端的差异。 1. 5Dunnett2t检验 t =…Xi - …X0S…d i, S…di =MS误差21n1+1n0, 常用于多个试验组与一个对照组间的比较,根据算得的t值,误差自由度ν误差、试验组数k - 1以及检验水准α查Dunnett2t界值表,作出推断。 1. 6Duncan法(新复极差法)(SSR)指定一系列的“range”值,逐步进行计算比较得出结论。 q′= ( …XA - …XB ) /MS误差21nA+1nB算得q′值后查q′界值表。 1. 7Tukey检验 T = qa ( k,ν)MS误差n,式中qa ( k,ν) 为α水准上, 处理组数为k及误差自由度为ν时,由多重比较q界值表中查得的q临界值(表中组数a即为k) 。当比较的两组中A组的均数…XA 与B组的均数…XB 之差的绝对值大于或等于T值, 即| …XA - …XB | ≥T时,可以认为比较的两组总体均数μA 与μB 有差别;反之,尚不能认为μA 与μB 有差别。该方法要求各组样本含量相同,且一般不会增大Ⅰ型错误的概率。用student range统计量进行所有组间均值的配对比较,用所有配对比较误差率作为实验误差率。 1. 8Scheffe检验 检验统计量为F,计算公式为:F =( …XA - …XB ) 2MS误差1nA+1nB( k - 1)即当| …XA - …XB | ≥ Fα(ν1,ν2)MS误差1nA+1nB( k - 1)时,可以认为在α水准上,比较的两组总体均数μA 与μB 有差别。k为处理组数, Fα(ν1,ν2)为在α水准上,方差分析中的组间自由度为ν1 (ν1 = k - 1) ,误差自由度为ν2 (ν2 =N - k)时,由方差分析用F界值表查得的F临界值。 以上8种多重检验方法由于使用方便,计算简单而被广大科研工作者接受。

抑郁(SDS)焦虑自评量表(SAS)_实验报告

一、实验目的 通过实验了解受试抑郁的主观感受、轻重程度及其在治疗中的变化,掌握个别施测的使用方法。掌握抑郁自评量表的原理、实施、记分与结果解释方法。 二、实验材料 大学生心理测验系统 三、实验步骤 3.1 进入大学生心理测验系统后再点击进入人格特点测评项目。 3.2 点击测试项目名称即抑郁自评量表(SDS),进入抑郁自评量表界面。 3.3输入被试信息,确定后桌面弹出测验指导与窗口,认真阅读指导语: ①在这个问卷测试当中有20个问题,请你依次回答这些问题,答案选项包括“没有或很少时间”、“少部分时间”、“相当多时间”和“绝大部分或全部时间”四个选项,每一测题只能选择一个答案; ②该问卷测试评定的是最近一周的实际感觉; ③本测验不计时间,但应凭自己的直觉反应进行作答,不要迟疑不决,拖延时间; ④有些题目你可能从未思考过,或者感到不太容易回答。对于这样的题目,同样要求你做出一种倾向性的选择。 确定阅读完毕后开始测试。 3.4按照出现题目的先后顺序作答,直至答题完毕。 四、实验结果 4.1 受试信息 姓名:XXX 性别:女年龄:20 文化程度:本科测验耗时:00:00:43 4.2 受试结果 总粗分65 标准总分81.25 参考诊断:有(重度)抑郁症状 重点提示: 抑郁精神性,因子得分:6 抑郁躯体障碍,因子得分:27 抑郁精神运动性障碍,因子得分:6 抑郁心理障碍,因子得分:26 五、实验结果分析 该测试结果提示受试有重度抑郁的倾向,主要表现为: 情绪非常低落,感觉毫无生气,没有愉快的感觉,经常产生无助感或者绝望感,自怨自责。经常有活着太累,想解脱、出现消极的念头,还常哭泣或者整日愁眉苦脸,话语明显少,活动也少,兴趣缺乏,睡眠障碍明显,入睡困难或者早醒,性欲功能 基本没有。 六、讨论或思考 SDS为短程量表,操作方便,容易掌握,能有效地反映抑郁状态的有关症状及其严重程度和变化。SDS的评分不受年龄、性别、经济状况等因素影响,目前在国外已被广泛应用。

抑郁自评量表(SDS)

一、题目 *为反向评分项分数□□

二、简介和记分 抑郁自评量表(SDS) 抑郁自评量表(Self-Rating Depression Scale,SDS)是由美国杜克大学医学院的William W. K. Zung于1965年编制的,是目前应用最广泛的抑郁自评量表之一,用于衡量抑郁状态的轻重程度及其在治疗中的变化。 抑郁自评量表(SDS)由20个陈述句组成。每一条目相当于一个有关症状,按1-4级评分。评定时间跨度为最近一周。20个条目反映抑郁状态四组特异性症状: 1. 精神性-情感症状,包括抑郁心境和哭泣; 2. 躯体性障碍,包含情绪的日间差异、睡眠障碍、食欲减退、性欲减退、体重减轻、便秘、心动过速和易疲劳; 3. 精神运动性障碍,包含精神运动性迟滞和激越; 4. 抑郁的心理障碍,包含思维混乱、无望感、易激惹、犹豫不决、自我贬值、空虚感、反复思考自杀和不满足。 抑郁自评量表(SDS)为短程自评量表和问卷,能有效地反映抑郁状态的有关症状及其严重程度和变化情况,评分不受年龄、性别、经济状况等因素的影响,并且操作方便,容易掌握,因而应用十分广泛,可用于心理咨询中判断来访者的抑郁程度,也可特别应用于综合医院以发现抑郁症病人。 评分说明: SDS按症状出现频度评定,分4个等级:从无或偶尔、有时、经常、总是如此。若为正向评分题,依次评分粗分1、2、3、4。反向评分题(前文中有*号者),则评分4、3、2、1。总分在20—80分之间。 SDS评定的抑郁严重度指数按下列公式计算:抑郁严重度指数=各条目累计分/80(最高总分)。指数范围为0.25~1.0,指数越高,抑郁程度越重。 Zung氏等提出抑郁严重度指数在0.5以下者为无抑郁;0.50~0.59为轻微至轻度抑郁;0.60~0.69为中至重度抑郁;0.70以上为重度抑郁。(心理卫生评定量表手册195) 三、解释和常模(有划分) 解释 姓名:1 性别:女年龄:25 测验日期:2008.06.03 原始分:20 标准分:25 专家提示: 结论及建议:正常。您最近没有抑郁情绪。请继续保持。

SPSS如何实现多个样本率多重比较

SPSS实现多组率的两两比较 多组率的比较是在医学研究中常常会遇到的问题,其通常被列为R×2表进行χ2检验,其结果仅能说明多个率间的差别有统计学意义,并不能对两两之间差别做出检验。而将其分割成2 ×2表虽可行两两比较,但不宜用独立四格表的显著界值。针对这个问题,本文就如何使用国际通用SPSS软件实现该方法,给出具体解决方案。 如图1一组病例资料。 拟对上述资料进行统计分析。 将上述资料按图2进行SPSS录入。 要求:将各组按观察率从小到大排列,本例有效率恰好已是升序排列,故无需再排序。经过交叉表对三组资料进行卡方检验后,具有统计学意义。下一步进行两两比较。

操作步骤 ①权变量:由于“数据”变量中数据并非真正的每条记录数据,而是频数资料,所以要加权, 其步骤如下:Data→Weight Case→选择⊙weight case by单选按钮→将“数据”变量添加到Frequency Variable框内→OK。 ②选择记录:根据杜养志法,需分别将G1组与第Gi ( i = 2, 3, ??k)组进行非独立2 ×2表, 步骤如下:Data→Select Case→选择⊙If condition is satisfied单选按钮→点击其下方的If??按钮→在右上方框体内录入引号内的内容:“行变量= 1 or行变量= i”( i根据所比的具体组的序数而定) →continue→OK。

③卡方检验: Analyze →Descrip tive Statisics →Crosstable→将“行变量”放入Row框体 中→将“列变量”放入column框体中→Statisics→选择Chi - square→continue→OK。 ④重复选择记录步骤,选择新的比较组,再行卡方检验,直到所有组均与G1比较过为止。

抑郁自评量表SDS焦虑自评量表SAS

抑郁自评量表S D S焦虑 自评量表S A S Company number【1089WT-1898YT-1W8CB-9UUT-92108】

抑郁自评量表(SDS) 请仔细阅读每一条,把题目的意思看明白,然后按照自己最近一周以来的实际情况,对下面的20个条目按1-4级评分:①很少;②有时;③经常;④持续。1、我感到情绪沮丧,郁闷。①很少②有时③经常④持... 请仔细阅读每一条,把题目的意思看明白,然后按照自己最近一周以来的实际情况,对下面的20个条目按1-4级评分:①很少;②有时;③经常;④持续。? 1、我感到情绪沮丧,郁闷。①很少②有时③经常④持续? 2、我感到早晨心情最好。①很少②有时③经常④持续? 3、我要哭或想哭。①很少②有时③经常④持续? 4、我夜间睡眠不好。①很少②有时③经常④持续? 5、我吃饭象平时一样多。①很少②有时③经常④持续? 6、我的性功能正常。①很少②有时③经常④持续? 7、我感到体重减轻。①很少②有时③经常④持续? 8、我为便秘烦恼。①很少②有时③经常④持续?

9、我的心跳比平时快。①很少②有时③经常④持续? 10、我无故感到疲劳。①很少②有时③经常④持续? 11、我的头脑象往常一样清楚。①很少②有时③经常④持续? 12、我做事情象平时一样不感到困难。①很少②有时③经常④持续? 13、我坐卧不安,难以保持平静。①很少②有时③经常④持续? 14、我对未来感到有希望。①很少②有时③经常④持续? 15、我比平时更容易激怒。①很少②有时③经常④持续? 16、我觉得决定什么事很容易。①很少②有时③经常④持续? 17、我感到自己是有用的和不可缺少的人。①很少②有时③经常④持续? 18、我的生活很有意义。①很少②有时③经常④持续? 19、假若我死了别人会过得更好。①很少②有时③经常持续? 20、我仍旧喜爱自己平时喜爱的东西。①很少②有时③经常④持续?

SAS软件应用基础期中考试答案

《SAS软件应用基础》期中考试参考答案 【考前说明事项】 请按要求将答案、操作步骤、程序直接输入在本文件中指定位置处;考试结束时将名为“姓名@SAS”的文件上传到服务器上“temp”目录下,教师将从该目录中收集试卷。另外,为防止意外,请随时保存文档! 【试题】 一.填充(20%) 1.一般SAS程序的运行信息将在LOG窗口显示;而程序的的运行结果,若有文本信息输出的话,将在OUTPUT窗口显示。 2.要运行已编辑好的SAS程序,可以点击RUN->SUBMIT菜单;一般有关统计分析的常用模块,SAS都组织在解决方案->分析菜单里。 3.SAS数据步程序一般都以关键字DATA开始,以关键字RUN;结尾。 4.SAS变量只有两种基本类型字符型和数值型;而日期型数据在存贮时将折算成与1960年1月1日的间隔天数。 5.SAS变量的属性有Name、Label、Format、Informat、Length 和Type六项。 6.SAS数据集sasuser.class位于SAS数据库sasuser中,它在WINDOWS下的物理文件名应该是class.7bdat。 7.SAS的临时数据库是指work库,在该库中的数据文件,在退出SAS后将丢失。 8.在SAS软件中单词USS表示加权平方和,Q1表示四分之一分位数。 9.在data等语句里,指定数据集时,数据集名后可跟多个数据集的选项,但所有数据集选项必须在圆括号内,用空格分隔。 10.在SAS中使用INPUT语句读入数据时,有四种基本的输入模式,它们分别是“列模式”、“格式化模式”、“自由列表模式”和“命名模式。 二.纠错题(20%) 二.1.正确程序如下: datatest; inputcode price; cards; 60038118 60026216 procprint; run; 1.将有问题的语句涂上红色,并写出正确的程序。 data test input code, price; proc print; cards; 600381 18 600262 16 run; 二.2.正确程序如下: datatmp;

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