统计方法选择与SPSS应用

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统计分析与SPSS的应用

统计分析与SPSS的应用

统计分析与SPSS的应用统计分析是通过收集、整理和分析数据来揭示数据背后的规律和趋势的一种方法。

而SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)是一种常用的统计分析软件,它提供了一套完整的数据分析工具和功能。

本文将介绍统计分析与SPSS的应用,并通过实例来说明其在数据分析中的重要性。

首先,统计分析与SPSS的应用可以帮助研究者对数据进行描述和总结。

通过使用SPSS,可以计算并展示各种统计量,如均值、中位数、标准差等,从而了解数据的集中趋势和离散程度。

这些统计量可以帮助研究者更好地理解数据的特征并进行数据的初步探索。

其次,统计分析与SPSS的应用可以进行数据的比较和关联分析。

研究者可以使用SPSS来比较不同组别的数据,如两组样本均值的t检验、三组以上样本均值的方差分析等。

此外,SPSS还可以进行相关分析,通过计算相关系数来判断不同变量之间的关联程度。

这些分析可以帮助研究者找到变量之间的关系,从而更好地解释现象并进行进一步的推断。

再次,统计分析与SPSS的应用可以进行数据的预测和建模。

SPSS提供了一系列的回归分析方法,可以用于建立预测模型。

通过选择合适的回归方程,研究者可以利用已有的数据来预测未来的结果。

此外,SPSS还提供了聚类分析和因子分析等方法,可以帮助研究者对数据进行分类和维度化处理,从而更好地理解数据的结构和特征。

最后,统计分析与SPSS的应用可以进行统计图表的绘制和数据的可视化。

SPSS提供了丰富的图表类型和可视化工具,如柱状图、折线图、散点图等。

通过绘制图表,研究者可以直观地展示数据的分布和趋势,从而更好地传递数据的信息。

总之,统计分析与SPSS的应用对于数据分析和研究具有重要的意义。

通过SPSS提供的各种功能和方法,研究者可以对数据进行描述、比较、关联、预测和可视化等分析处理,从而更好地理解数据的特征和规律。

因此,掌握统计分析与SPSS的应用是研究者进行科学研究和数据分析的重要技能之一。

《统计分析与SPSS的应用》课后练习答案

《统计分析与SPSS的应用》课后练习答案

《统计分析与SPSS的应用》课后练习答案在学习《统计分析与 SPSS 的应用》这门课程后,通过课后练习能够帮助我们更好地掌握所学知识,并将其应用到实际的数据分析中。

以下是针对部分课后练习的答案及解析。

一、选择题1、在 SPSS 中,用于描述数据集中变量分布特征的统计量是()A 均值B 标准差C 中位数D 众数答案:ABCD解析:均值、标准差、中位数和众数都是描述数据分布特征的常用统计量。

均值反映了数据的集中趋势;标准差反映了数据的离散程度;中位数是将数据排序后位于中间位置的数值;众数则是数据集中出现次数最多的数值。

2、进行独立样本 t 检验时,需要满足的前提条件是()A 样本来自正态分布总体B 两样本方差相等C 两样本相互独立D 以上都是答案:D解析:独立样本 t 检验要求样本来自正态分布总体、两样本方差相等以及两样本相互独立。

只有在这些条件满足的情况下,t 检验的结果才是可靠的。

3、以下哪种方法适用于多组数据的比较()A 单因素方差分析B 配对样本 t 检验C 相关分析D 回归分析答案:A解析:单因素方差分析用于比较三个或三个以上组别的数据是否存在显著差异。

配对样本 t 检验适用于配对数据的比较;相关分析用于研究变量之间的线性关系;回归分析用于建立变量之间的预测模型。

二、简答题1、请简述 SPSS 中数据录入的基本步骤。

答:SPSS 中数据录入的基本步骤如下:(1)打开 SPSS 软件,选择“新建数据文件”。

(2)在变量视图中定义变量的名称、类型、宽度、小数位数等属性。

(3)切换到数据视图,按照定义好的变量逐行录入数据。

(4)录入完成后,保存数据文件。

2、解释相关分析和回归分析的区别。

答:相关分析主要用于研究两个或多个变量之间的线性关系程度和方向,但它并不确定变量之间的因果关系。

相关分析的结果通常用相关系数来表示,如皮尔逊相关系数。

回归分析则不仅可以确定变量之间的关系,还可以建立数学模型来预测因变量的值。

《统计分析和SPSS的应用(第五版)》课后练习答案解析(第6章)

《统计分析和SPSS的应用(第五版)》课后练习答案解析(第6章)

《统计分析和SPSS的应用(第五版)》课后练习答案解析(第6章)《统计分析与SPSS的应用(第五版)》(薛薇)课后练习答案第6章SPSS的方差分析1、入户推销有五种方法。

某大公司想比较这五种方法有无显著的效果差异,设计了一项实验。

从应聘人员中尚无推销经验的人员中随机挑选一部分人,并随机地将他们分为五个组,每组用一种推销方法培训。

一段时期后得到他们在一个月内的推销额,如下表所示:第一组20.0 16.8 17.9 21.2 23.9 26.8 22.4第二组24.9 21.3 22.6 30.2 29.9 22.5 20.7第三组16.0 20.1 17.3 20.9 22.0 26.8 20.8第四组17.5 18.2 20.2 17.7 19.1 18.4 16.5第五组25.2 26.2 26.9 29.3 30.4 29.7 28.21)请利用单因素方差分析方法分析这五种推销方式是否存在显著差异。

2)绘制各组的均值对比图,并利用LSD方法进行多重比较检验。

(1)分析→比较均值→单因素ANOV A→因变量:销售额;因子:组别→确定。

ANOVA销售额平方和df 均方 F 显著性组之间405.534 4 101.384 11.276 .000组内269.737 30 8.991总计675.271 34概率P-值接近于0,应拒绝原假设,认为5种推销方法有显著差异。

(2)均值图:在上面步骤基础上,点选项→均值图;事后多重比较→LSD多重比较因变量: 销售额 LSD(L)(I) 组别 (J) 组别平均差(I-J) 标准错误显著性95% 置信区间下限值上限第一组第二组 -3.30000*1.60279 .048 -6.5733 -.0267 第三组 .72857 1.60279 .653 -2.5448 4.0019 第四组3.05714 1.60279 .066 -.2162 6.3305 第五组-6.70000* 1.60279 .000 -9.9733 -3.4267 第二组第一组 3.30000* 1.60279 .048 .0267 6.5733 第三组 4.02857* 1.60279 .018 .7552 7.3019 第四组 6.35714* 1.60279 .000 3.0838 9.6305 第五组-3.40000* 1.60279 .042 -6.6733 -.1267 第三组第一组 -.72857 1.60279 .653 -4.0019 2.5448 第二组 -4.02857* 1.60279 .018 -7.3019 -.7552 第四组 2.32857 1.60279 .157 -.9448 5.6019 第五组-7.42857* 1.60279 .000 -10.7019 -4.1552 第四组第一组-3.057141.60279.066-6.3305.2162第二组-6.35714* 1.60279 .000 -9.6305 -3.0838第三组-2.32857 1.60279 .157 -5.6019 .9448第五组-9.75714* 1.60279 .000 -13.0305 -6.4838第五组第一组6.70000* 1.60279 .000 3.4267 9.9733 第二组3.40000* 1.60279 .042 .1267 6.6733第三组7.42857* 1.60279 .000 4.1552 10.7019第四组9.75714* 1.60279 .000 6.4838 13.0305*. 均值差的显著性水平为 0.05。

SPSS统计分析方法及应用解析

SPSS统计分析方法及应用解析

SPSS统计分析方法及应用解析SPSS(统计软件包社会科学)是一种用于统计分析的软件包,广泛应用于社会科学领域,包括心理学、教育学、经济学等。

它提供了各种统计分析方法和功能,可以帮助研究人员从数据中提取有用的信息,并生成统计报告和图表。

本文将介绍一些常用的SPSS统计分析方法及其应用。

1.描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行整体概括和描述的方法,包括计算平均值、标准差、频数和百分比等。

研究人员可以通过SPSS进行描述性统计分析,了解数据的分布情况和基本特征,为后续的统计推断提供基础。

2.t检验t检验是一种用于比较两个样本均值差异是否显著的方法。

SPSS提供了独立样本t检验和配对样本t检验两种方法。

研究人员可以根据实际研究设计选择适当的方法,通过SPSS计算得出t值和p值,以判断两组样本均值差异是否显著。

3.方差分析方差分析是一种用于比较两个或多个样本均值差异是否显著的方法。

SPSS提供了单因素方差分析和多因素方差分析两种方法。

研究人员可以通过SPSS计算得出方差分析表和p值,以判断不同组别之间的均值差异是否显著。

4.相关分析相关分析是一种用于研究两个或多个变量之间关系强度和方向的方法。

SPSS提供了皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数两种方法。

研究人员可以通过SPSS计算得出相关系数和p值,以判断变量之间的关系是否显著。

5.回归分析回归分析是一种用于研究自变量与因变量之间关系的方法。

SPSS提供了线性回归、多元回归和逐步回归等方法。

研究人员可以通过SPSS计算得出回归方程和回归系数,以预测因变量的值,并评估自变量对因变量的影响程度。

6.因子分析因子分析是一种用于降维和归纳分析多个变量之间的相关性的方法。

SPSS提供了主成分分析和因子分析两种方法。

研究人员可以通过SPSS计算得出因子载荷和因子得分,以解释变量之间的共性和变异。

此外,SPSS还提供了聚类分析、判别分析、生存分析等其他统计分析方法,以满足研究人员对不同问题的需求。

《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第2章)

《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第2章)

《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案第2章SPSS数据文件的建立和管理1、SPSS中有哪两种基本的数据组织形式?各自的特点和应用场合是什么?SPSS中两个基本的数据组织方式:原始数据的组织方式和计数数据的组织方式。

●原始数据的组织方式:待分析的数据是一些原始的调查问卷数据,或是一些基本的统计指标。

●计数数据的组织方式:所采集的数据不是原始的调查问卷数据,而是经过分组汇总后的数据。

2、什么是SPSS的个案?什么SPSS的变量?个案:在原始数据的组织方式中,数据编辑器窗口中的一行称为一个个案或观测。

变量:数据编辑器窗口中的一列。

3、在定义SPSS数据结构时,默认的变量名和变量类型是什么?如果希望增强SPSS统计分析结果的易读性,还需要对数据结构的哪些方面进行必要说明?默认的变量名:VAR------;默认的变量类型:数值型。

变量名标签和变量值标签可增强统计分析结果的可读性。

4、收集到以下关于两种减肥产品试用情况的调查数据,请问在SPSS中应如何组织该份资料?产品类型体重变化情况明显减轻无明显变化第一种产品27 19第二种产品20 33问:在数据文件如图所示:5、什么是SPSS的用户缺失值?为什么要对用户缺失值进行定义?如何在SPSS中指定用户缺失值?缺失值分为用户缺失值(User Missing Value)和系统缺失值(System MissingValue)。

用户缺失值指在问卷调查中,将无回答的一些数据以及明显失真的数据当作缺失值来处理。

用户缺失值的编码一般用研究者自己能够识别的数字来表示,如“0”、“9”、“99”等。

系统缺失值主要指计算机默认的缺失方式,如果在输入数据时空缺了某些数据或输入了非法的字符,计算机就把其界定为缺失值,这时的数据标记为一个圆点“•”。

在变量视图中定义。

6、从计量尺度角度看,变量包括哪三种主要类型?请各举出一个相应的实际数据。

如何在SPSS中指定变量的计算尺度?变量类型包括:数值型(身高)、定序型(受教育程度)以及定类型(性别)。

SPSS数据分析的医学统计方法选择

SPSS数据分析的医学统计方法选择

SPSS数据分析的医学统计方法选择医学统计方法是指在医学研究中使用统计学方法对数据进行分析和解释的方法。

SPSS作为一种统计分析软件,可以用于医学研究中的数据处理和分析。

在选择SPSS数据分析的医学统计方法时,需要考虑研究目的、变量类型、样本大小等因素。

以下是一些常用的医学统计方法,可以在SPSS中使用:描述性统计分析:描述性统计分析是对数据进行基本的统计描述,包括算术平均数、中位数、众数、标准差、方差等。

可以使用SPSS中的描述统计功能进行分析。

t检验:t检验用于比较两组样本之间的差异,例如比较两种不同治疗方法的效果差异。

SPSS中的独立样本t检验和配对样本t检验功能可以使用该方法。

方差分析(ANOVA):方差分析用于比较三个或以上样本之间的差异,例如比较不同年龄组之间的生理指标差异。

SPSS中的单因素和多因素方差分析功能可以使用该方法。

相关分析:相关分析用于分析两个或多个变量之间的相关关系,例如分析年龄和血压之间的关系。

SPSS中的相关分析功能可以使用该方法。

回归分析:回归分析用于探究一个或多个自变量对一个因变量的影响程度,例如探究血糖水平与体重、血压、年龄等变量之间的关系。

SPSS中的线性回归和多元回归功能可以使用该方法。

生存分析:生存分析用于研究时间到事件(如患病、死亡)之间的关系,例如研究其中一种治疗方法对生存时间的影响。

SPSS中的生存分析功能可以使用该方法。

聚类分析:聚类分析用于对样本进行分类分组,例如将患者根据疾病病情进行分组。

SPSS中的聚类分析功能可以使用该方法。

主成分分析:主成分分析用于降维和提取数据中的主要方差成分,例如将多个生理指标转化为一个综合指标。

SPSS中的主成分分析功能可以使用该方法。

逻辑回归分析:逻辑回归分析用于探究自变量与因变量之间的关系,并进行分类预测,例如预测其中一种疾病的风险因素。

SPSS中的逻辑回归功能可以使用该方法。

以上仅是医学研究中常用的一些统计方法,在选择时应根据研究需求和实际情况进行选择。

统计分析与SPSS的应用第四版课程设计

统计分析与SPSS的应用第四版课程设计

统计分析与SPSS的应用第四版课程设计一、课程目标本课程旨在帮助学生掌握统计方法和SPSS软件的应用,能够熟练运用统计工具进行数据分析和统计推断,具备利用SPSS软件进行数据处理、描述性统计、方差分析、回归分析等能力,为学生今后从事科研工作和实践提供坚实的基础。

二、课程内容第一章统计学概述1.统计学的定义和应用领域2.统计学的基本概念和方法3.统计学的发展历程第二章数据描述1.数据的基本性质2.数据的分类和整理3.数据的图形表示4.数据的统计描述第三章概率分布和假设检验1.概率的基本概念和性质2.常用的概率分布及其特点3.假设检验的基本概念和方法4.假设检验的类型和步骤第四章单因素方差分析1.方差分析的基本概念和方法2.单因素方差分析的步骤和原理3.单因素方差分析的应用案例第五章多因素方差分析1.多因素方差分析的基本概念和方法2.两因素方差分析的步骤和原理3.三因素方差分析的应用案例第六章回归分析1.回归分析的基本概念和方法2.简单线性回归的步骤和原理3.多元回归的应用案例第七章 SPSS数据处理和分析1.SPSS软件基本操作和界面介绍2.SPSS数据导入和整理3.SPSS数据描述性统计分析4.SPSS方差分析与回归分析三、实验教学本课程采取理论与实践相结合的教学模式,将理论部分和实验部分结合起来,通过实验来加深学生对于方法和原理的理解,提高应用能力。

实验一、数据描述统计通过给出实验数据,让学生使用Excel软件对数据进行整理和描述性统计,并对数据进行可视化呈现。

实验二、方差分析通过给出实验数据,让学生使用SPSS软件对数据进行单因素和多因素方差分析,并对方差分析结果进行解释和分析。

实验三、回归分析通过给出实验数据,让学生使用SPSS软件对数据进行回归分析,并对回归分析结果进行解释和分析。

四、考核方式本课程考核采取综合评价方式,包括平时表现、实验报告、课堂测试和期末论文等,其中实验报告和期末论文为重要考核内容,具体比例如下:•平时表现:10%•实验报告:40%•课堂测试:20%•期末论文:30%五、参考资料1.大学生统计学(第4版),陈希孺、刘兴红、周卫平,中国人民大学出版社,2018年2.计量经济学——基础篇,吴敬琏,高等教育出版社,2013年3.SPSS统计分析技巧——基于大学生调查数据分析(第2版),李崇烈、叶嘉安、蔡孟策,清华大学出版社,2016年。

《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第9章)

《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第9章)

《统计分析与SPSS的应用(第五版)》(薛薇)课后练习答案第9章SPSS的线性回归分析1、利用第2章第9题的数据,任意选择两门课程成绩作为解释变量和被解释变量,利用SPSS提供的绘制散点图功能进行一元线性回归分析。

请绘制全部样本以及不同性别下两门课程成绩的散点图,并在图上绘制三条回归直线,其中,第一条针对全体样本,第二和第三条分别针对男生样本和女生样本,并对各回归直线的拟和效果进行评价。

选择fore和phy两门成绩体系散点图步骤:图形→旧对话框→散点图→简单散点图→定义→将fore导入Y轴,将phy 导入X轴,将sex导入设置标记→确定。

接下来在SPSS输出查看器中,双击上图,打开图表编辑在图表编辑器中,选择“元素”菜单→选择总计拟合线→选择线性→应用→再选择元素菜单→点击子组拟合线→选择线性→应用。

分析:如上图所示,通过散点图,被解释变量y(即:fore)与解释变量phy有一定的线性关系。

但回归直线的拟合效果都不是很好。

2、请说明线性回归分析与相关分析的关系是怎样的?相关分析是回归分析的基础和前提,回归分析则是相关分析的深入和继续。

相关分析需要依靠回归分析来表现变量之间数量相关的具体形式,而回归分析则需要依靠相关分析来表现变量之间数量变化的相关程度。

只有当变量之间存在高度相关时,进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。

如果在没有对变量之间是否相关以及相关方向和程度做出正确判断之前,就进行回归分析,很容易造成“虚假回归”。

与此同时,相关分析只研究变量之间相关的方向和程度,不能推断变量之间相互关系的具体形式,也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况,因此,在具体应用过程中,只有把相关分析和回归分析结合起来,才能达到研究和分析的目的。

线性回归分析是相关性回归分析的一种,研究的是一个变量的增加或减少会不会引起另一个变量的增加或减少。

3、请说明为什么需要对线性回归方程进行统计检验?一般需要对哪些方面进行检验?检验其可信程度并找出哪些变量的影响显著、哪些不显著。

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资料特点:计量资料,两组,标准差相差比较大(方差不齐) 资料特点:计量资料,两组,标准差相差比较大(方差不齐) 不妥的方法:t检验 恰当的方法:t’检验 或者 Wilcoxon秩和检验
卫生统计学教研室 彭斌
14
常用假设检验方法的选择
计数资料常用假设检验方法 计数资料常用假设检验方法
卫生统计学教研室 彭斌
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数据录入原则
数据录入的基本原则
同一研究对象的所有信息录入到同一行上 行 同一研究对象的不同信息录入到不同列上 列 完整地描述研究对象所提供的所有信息 相同信息的不同表达应进行标准化
例如,性别记录为:男,男性,Male等,录入时应 统一为一个符号
按以上格式录入的数据几乎可以完成所有 的统计分析、满足所有的统计分析软件
明确两点:这个数据集有多少行(病人例数)? 行 明确两点:这个数据集有多少行(病人例数)? 40行 有多少列(变量个数)? 列 有多少列(变量个数)? 2列
CHISQ 卫生统计学教研室 彭斌
27
设定变量名
首先建立变量名及指定类型
Name中录入:group,Type:默认,Label中录入:治疗方法;Values中 中录入: 中录入: 中录入 , :默认, 中录入 治疗方法; 中 指定:1=甲疗法;2=乙疗法 指定: 甲疗法; 乙疗法 甲疗法 Name中录入:result,Type:默认,Label中录入:疗效;Values中指定: 中录入: 中录入: 中指定: 中录入 , :默认, 中录入 疗效; 中指定 1=有效;2=无效 有效; 无效 有效 完成之后界面大致如下
每一个对象都有一个观察值,其值是可以定量或 • 指每一个对象 每一个对象 准确测量的,表现为数值大小的不同。 • 例如,ALT,Hb,体重,吸光度,等
定性资料(计数资料) 定性资料(计数资料)
• 没有数值的大小,只有互不相容的类别或属性。 • 例如,性别,血型,职业,病种,等
等级资料
• 各属性或类别间有程度之分 • 例如,疾病的“轻、中、重”,治疗结果的“无效、 显效、好转、治愈”
资料特点:计量资料,三组,重复测量? 析因设计? 资料特点:计量资料,三组,重复测量? 析因设计? 不妥的方法:每个时间点用t检验,重复测量的方差分析 恰当的方法:3×4析因设计方差分析
卫生统计学教研室 彭斌
13
几个例子
实例4 两组手术病人,采用两种不同的镇痛方式(试验组、对 照组),于手术后24小时测定血清中的IL-6,结果如下表。
正交设计
--析因设计的简化方案,根据正交表 正交表做实验 正交表
重复测量设计
--同一对象在不同时间点 不同时间点上进行某个指标的观测,以分析 不同时间点 该指标在时间上的变化。 --临床上很常见的一类资料
卫生统计学教研室 彭斌
5
统计方法选择的依据-资料类型 统计方法选择的依据资料类型
定量资料(计量资料) 定量资料(计量资料)
卫生统计学教研室 彭斌
25
录入数据后的界面
在数据界面( 在数据界面(Data View)录入数据:甲疗法数据 行,乙疗法 )录入数据:甲疗法数据8行 数据6行 数据 行
卫生统计学教研室 彭斌
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两个例子
例9 用甲、乙两种治疗方法治疗一批病人,治疗结果如下表。 用甲、乙两种治疗方法治疗一批病人,治疗结果如下表。 试建立SPSS数据集。 试建立 数据集。 数据集 甲、乙两种治疗方法的疗效比较 治疗方法 甲疗法 乙疗法 有效 15 19 无效 5 1
卫生统计学教研室 彭斌
4
统计方法选择的依据-设计类型 统计方法选择的依据实验设计类型
析因设计
--同时研究多个实验因素 多个实验因素对结果的影响 多个实验因素 --例如,研究药物剂量 药物剂量(3mg、6mg)及给药方式 口服、肌 给药方式(口服 药物剂量 、 给药方式 口服、 注)对结果的影响,每种组合均需要做试验(3mg+口服, 3mg+肌注, 6mg+口服,6mg+肌注),为2×2析因设计 × 析因设计
操作步骤: 操作步骤: Analyze Compare Means Independent-Samples T Test 弹出 检验对话 弹出t检验对话 如下左图。 框,如下左图。 选入“ 将group选入“Grouping Variable:”,点击“Define Groups…”定义两个组 选入 ,点击“ 定义两个组 的值: 、 的值:1、2 选入“ 分析。 将result选入“Test Variable(s):”。完成后如右图。点OK分析。 选入 。完成后如右图。 分析
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常用假设检验方法的选择
等级资料常用假设检验方法 等级资料常用假设检验方法
卫生统计学教研室 彭斌
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一个例子
实例6 两组病人,采用两种药物治疗,治疗疗效如下表。经卡方 检验,P=0.0570,差异无统计学意义。
资料特点:等级资料, 资料特点:等级资料,两组 不妥的方法:卡方检验 恰当的方法:Wilcoxon秩和检验
资料特点:结果变量:是否有效,二分类(有效、无效) 资料特点:结果变量:是否有效,二分类(有效、无效) 两个影响因素:治疗方法、 两个影响因素:治疗方法、药物剂量 不妥的方法:卡方检验或Fisher精确检验 恰当的方法:Logistic回归分析
卫生统计学教研室 彭斌
20
SPSS操作简介 SPSS操作简介
• 多变量分析方法 • 如,线性相关,线性回归,Logistic回归,生存分析等
卫生统计学教研室 彭斌
7
常用的统计方法
统计描述
均数,中位数,标准差,率,百分比,频数分布等
参数估计
95%可信区间(95%CI)
假设检验
t检验、方差分析 方差分析、卡方检验、秩和检验,等 方差分析
关联分析
线性相关、线性回归、Logistic回归、生存分析,等
卫生统计学教研室 彭斌
23
两个例子
例8 用甲、乙两种治疗方法治疗一批病人,治疗结果如下表。 用甲、乙两种治疗方法治疗一批病人,治疗结果如下表。 试建立SPSS数据集。 试建立 数据集。 数据集 甲、乙两种治疗方法的疗效比较 治疗方法 甲疗法( 例 甲疗法(8例) 15.1 16.3 20.4 乙疗法( 例 乙疗法(6例) 25.2 21.9 23.2 测 量 值 21.3 15.4 18.5 16.9 20.1 24.1 19.1 19.8
卫生统计学教研室 彭斌
18
常用多变量分析方法的选择
临床研究中,经常需要分析某些因素与疾病之间的关系, 探讨疾病的危险因素。这些通常会涉及到多变量分析。
卫生统计学教研室 彭斌
19
一个例子
实例7 欲研究治疗某病的改进法(传统药+辅药)与传统法(传统药) 在不同剂量下的疗效。将150例研究对象随机分成10组,每组15 例;每种剂量及每种疗法下观察15例。结果如下表:
卫生统计学教研室 彭斌
6
统计方法选择的依据-分析目的 统计方法选择的依据分析目的
对临床资料进行统计描述
• 描述性统计分析方法 • 如,均数,中位数,标准差,百分比,频数分布等
对几组资料进行差异性检验
• 假设检验方法 • 如,t检验,卡方检验,方差分析,秩和检验等
探讨变量之间的关系,或者自变量(影响因素) 自变量(影响因素) 自变量 对应变量(结果变量)的影响大小 应变量( 应变量 结果变量)
15
一个例子
实例5 两组病人,采用两种药物治疗,治疗疗效如下表。经卡 方检验,P=0.0486,差异有统计学意义。因此可以认为试 验组的疗效比对照组的疗效好。
资料特点:计数资料,两组, 资料特点:计数资料,两组,例数比较少 不妥的方法:卡方检验 恰当的方法:Fisher精确检验
卫生统计学教研室 彭斌
临床科研中统计方法的选择及 SPSS操作简介
重庆医科大学,公共卫生学院 卫生统计学教研室 彭斌
1
统计学是用来干什么的
统计学
是面对不确定数据 不确定数据进行科学推断 推断的一门学科 不确定数据 推断 目的
• 通过合理的设计 合理的设计来减少、控制误差,尽量保证结果 合理的设计 的科学、可靠、可信; • 通过恰当的方法 恰当的方法充分暴露数据背后隐含的客观规律 恰当的方法
完全随机设计(成组设计) 完全随机设计(成组设计)
--最常见,最易实施的实验设计方案
--将研究对象随机分配 随机分配到几个组,然后做实验 随机分配 配对设计
--将具有相似特征的研究对象配成对子,然后再将每个对 子的对象随机分配 随机分配到两个组进行实验 随机分配 --常见形式:同源配对(如样品一分为二) 异源配对(按性别、体重、年龄配对) 自身前后配对(试验前后的对比)
资料特点:完全随机设计,计量资料,三组,重复测量 资料特点:完全随机设计,计量资料,三组, 不妥的方法:每个时间点用t检验或方差分析 恰当的方法:重复测量的方差分析
卫生统计学教研室 彭斌
12
几个例子
实例3 72只小鼠随机分为3组,每组24只,进行实验,分别于试 验后1,3,5,7天处死小鼠6只小鼠,测定大室 彭斌
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t检验结果
SPSS分析结果 分析结果
Group Statistics Std. Error Mean .85126 .98435
疗疗
治疗治治 甲疗治 乙疗治
N 8 6
Mean 18.0000 22.2167
Std. Deviation 2.40773 2.41115
Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances t-test for Equality of Means 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper -7.05150 -7.08372 -1.38183 -1.34962
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