SPSS数据分析的医学统计方法选择
基本医学统计方法及SPSS操作-
结果解释
经两样本比较的秩和检验（Mann-Whitney Test），统计量Z=3.63， P=0.000。按=0.05水准，认为实验组生存日数（平均秩为17.0）较对照 组（平均秩6.9）长。
Test Statisticsb
Mann-Whitney U Wilcoxon W Z Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]
33
三、秩和检验 1、两个独立样本比较的Wilcoxon秩和检验
存活天数：可直接判断为非正态 分布的计量资料
34
AnalyzeNonparametric Tests（非参数检验） 2 Independent Samples （两个独立样本）
数据格式
35
将变量day选入检验变量，将分组变量group选入组变量，单击定义组按钮， 定义分组变量值为1和2；其余用默认选择项
18
论文常见统计 错误之一
表1中标蓝色处： 均数（X）小于2倍标准差（S）, 说明资料为偏态分布, 用均数、标
准差描述资料的集中趋势和离散程度显然是不妥当。 正确的做法应用中位数描述集中趋势, 用四分位数间距表示离散程
度。
19
二、卡方检验 ▲样本率比较、计数资料
1、四格表资料的2检验 2、配对四格表资料的2检验 3、多个样本率比较的2 检验 4、多个样本率比较的两两比较 5、样本构成比的比较
20
1、四格表资料的2检验
某医生用A药治疗十二指肠溃疡，以B药作对照组，请问两方法治 疗效果有无差别
处理
未愈合
愈合
合计
A药
8
54
62
B药
20
44
医学统计学之卡方检验SPSS操作
医学统计学之卡方检验SPSS操作卡方检验（Chi-Square Test）是一种常用的统计方法，用于比较两个或多个分类变量的分布是否存在差异。
该方法主要用于处理分类数据，例如比较男女性别和吸烟与否对癌症发生的关系。
在SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）软件中，进行卡方检验的操作主要分为数据准备、假设设定和计算步骤。
第一步：数据准备首先，需要在SPSS中导入数据。
假设我们需要在一个样本中比较男女性别和吸烟与否的关系，我们可以将性别和吸烟状况作为两个分类变量，分别用“Male”和“Female”表示性别，“Smoker”和“Non-smoker”表示吸烟状况。
将这些数据输入到SPSS中的一个数据表中。
第二步：假设设定接下来，需要设置假设。
在卡方检验中，我们通常有一个原假设和一个备择假设：-原假设（H0）：两个或多个分类变量之间没有显著差异。
-备择假设（H1）：两个或多个分类变量之间存在显著差异。
在本例中，原假设可以是“性别和吸烟状况之间没有显著差异”，备择假设可以是“性别和吸烟状况之间存在显著差异”。
第三步：计算步骤进行卡方检验的计算步骤如下：1.打开SPSS软件并导入数据。
2. 选择“分析（Analyse）”菜单，然后选择“非参数检验（Nonparametric Tests）”子菜单，最后选择“卡方（Chi-Square）”选项。
3.在弹出的对话框中选择两个分类变量（性别和吸烟状况），并将它们添加到变量列表中。
4.点击“确定（OK）”按钮，开始进行卡方检验的计算。
5.SPSS将计算卡方统计量的值和相关的P值。
如果P值小于指定的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，接受备择假设。
这样，就完成了卡方检验的SPSS操作。
需要注意的是，卡方检验是一种只能说明变量之间是否存在关系的方法，不能用于确定因果关系。
此外，在进行卡方检验之前，需要确保样本符合一些假设，例如每个单元格的期望频数应该大于5、如果不满足这些假设，可以考虑使用其他适用的统计方法。
spss试题及答案医学
spss试题及答案医学1. 单选题：在SPSS中，进行描述性统计分析的命令是？- A. DESCRIPTIVES- B. FREQUENCIES- C. CROSSTABS- D. MEANS答案：A2. 多选题：以下哪些选项是SPSS中用于数据输入的方法？- A. 数据编辑器- B. 导入Excel文件- C. 导入文本文件- D. 从数据库中导入答案：A, B, C, D3. 判断题：在SPSS中，可以通过“变换”菜单下的“计算变量”功能来创建新变量。
- 正确- 错误答案：正确4. 填空题：在SPSS中，使用________命令可以进行相关性分析。
答案：CORRELATIONS5. 简答题：请简述在SPSS中进行t检验的步骤。
答案：首先，需要打开数据文件或创建新的数据文件。
然后，选择“分析”菜单下的“比较均值”选项。
接着，选择“独立样本T检验”或“配对样本T检验”，根据需要选择相应的变量和组别。
最后，点击“确定”执行分析。
6. 操作题：打开SPSS软件，创建一个新的数据文件，输入以下数据：| 编号 | 年龄 | 性别 | 身高(cm) | 体重(kg) |||||-|-|| 1 | 25 | 男 | 175 | 65 || 2 | 30 | 女 | 165 | 55 || 3 | 28 | 男 | 180 | 70 || 4 | 22 | 女 | 170 | 60 |答案：操作步骤如下：- 打开SPSS软件。
- 点击“文件”菜单，选择“新建”。
- 选择“数据”选项卡，点击“数据视图”。
- 在数据视图中，按照表格格式输入上述数据。
7. 分析题：使用SPSS进行卡方检验，以判断性别和身高是否有关联。
答案：首先，需要将性别和身高变量编码为数值型数据。
然后，选择“分析”菜单下的“描述统计”选项，选择“交叉表”。
在“交叉表”对话框中，将性别变量放入“行”框中，将身高变量放入“列”框中。
点击“统计”按钮，勾选“卡方”选项，然后点击“继续”和“确定”执行分析。
如何选择合适的医学统计分析方法
如何选择合适的医学统计分析方法我是一位现代互联网思维的老师，今天我想和大家分享一些关于如何选择合适的医学统计分析方法的观点。
在医学研究中，统计分析是必不可少的工具，它可以帮助我们从大量的数据中提取有用的信息，从而得出科学的结论。
然而，由于医学研究的复杂性和多样性，选择合适的统计分析方法并不是一件容易的事情。
首先，我们需要明确研究的目的和问题。
不同的研究目的和问题需要不同的统计分析方法。
例如，如果我们想要比较两组病人的治疗效果，我们可以使用 t 检验或方差分析。
如果我们想要探索多个变量之间的关系，我们可以使用相关分析或回归分析。
因此，在选择统计分析方法之前，我们需要明确我们的研究目的和问题，并确定我们想要回答的具体研究问题。
其次，我们需要考虑数据的类型和分布。
医学研究中常见的数据类型包括连续型数据、分类型数据和顺序型数据。
对于连续型数据，我们可以使用 t 检验、方差分析或回归分析等方法。
对于分类型数据，我们可以使用卡方检验或 Fisher 精确检验。
对于顺序型数据，我们可以使用秩和检验。
此外，我们还需要考虑数据的分布情况。
如果数据符合正态分布，我们可以使用参数统计方法，如 t 检验和方差分析。
如果数据不符合正态分布，我们可以使用非参数统计方法，如秩和检验和 Mann-Whitney U 检验。
另外，我们还需要考虑样本量的大小。
样本量的大小对统计分析的结果有重要影响。
如果样本量较小，我们可能无法检测到真实的效应。
如果样本量较大，我们可能会发现一些微小的差异，但这些差异可能没有实际意义。
因此，在选择统计分析方法时，我们需要根据样本量的大小来确定合适的方法。
一般来说，当样本量较小时，我们可以使用非参数统计方法，因为它们对样本量的要求较低。
当样本量较大时，我们可以使用参数统计方法，因为它们具有更高的统计功效。
此外，我们还需要考虑研究设计的特点。
医学研究中常见的研究设计包括前瞻性研究、回顾性研究和实验研究。
03-02 医学论文中常用统计分析方法SPSS操作及结果的正确表达
SPSS演示：Frequencies
Analyze => Descriptive Statistics => Frequencies
矩法
统计描述指标
SPSS演示：Descriptives
Analyze => Descriptive Statistics => Descriptives
矩法
统计描述指标
总体均数的区间估计?
t分布法
X t / 2, S X ，X t / 2, S X
正态近似法
S SX n
X Z / 2 S X , X Z / 2 S X
总体率的区间估计
1. 正态近似法
（n足够大且np与n（1-p）均大于5 时）
( p u / 2 S p , p u / 2 S p )
2. 查表法
（当n≤50，特别是p很接近于0或1时）
Sp
p(1 p) n
SPSS演示
总体均数可信区间估计： Analyze => Descriptive Statistics => Explore
问题5：如何进行两个均数的比较？
奥美沙坦酯/ 氢氯噻嗪复方片剂用于奥美沙坦酯单药治疗血 压未达标的原发性轻中度高血压患者的临床研究
SPSS演示
Analyze => Descriptive Statistics => Crosstabs
SPSS演示
问题3：如何正确使用统计图或统 计表描述你的科研数据？
A tabular presentation of data is often the heart or, better, the brain, of a scientific paper. ------Peter Morgan
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。
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目录数据分析的统计方法选择小结........................................................................错误!未定义书签。
目录 (1)●资料1 (2)完全随机分组设计的资料 (2)配对设计或随机区组设计 (3)变量之间的关联性分析 (4)●资料2 (5)1.连续性资料 (5)1.1两组独立样本比较 (5)1.2两组配对样本的比较 (5)1.3多组完全随机样本比较 (6)1.4多组随机区组样本比较 (6)2．分类资料 (6)2.1四格表资料 (6)2.2 2×C表或R×2表资料的统计分析 (7)2.3 R×C表资料的统计分析 (7)2.4 配对分类资料的统计分析 (8)●资料3 (8)一、两个变量之间的关联性分析 (8)二、回归分析 (9)●资料4 (10)一．统计方法抉择的条件 (10)1．分析目的 (10)2．资料类型 (10)3．设计方法 (11)4．分布特征及数理统计条件 (12)二．数据资料的描述 (13)1．数值变量资料的描述 (13)2．分类变量资料的描述 (13)三．数据资料的比较 (14)1．假设检验的基本步骤 (14)2．假设检验结论的两类错误 (15)3．假设检验的注意事项 (15)4．常用假设检验方法 (16)四．变量间的相关分析 (17)1．数值变量（计量资料）的关系分析 (18)2．无序分类变量（计数资料）的相关分析 (18)3．有序分类变量（等级资料）等级相关 (18)●资料1完全随机分组设计的资料一、两组或多组计量资料的比较1.两组资料：1)大样本资料或服从正态分布的小样本资料(1)若方差齐性，则作成组t检验(2)若方差不齐，则作t’检验或用成组的Wilcoxon秩和检验2)小样本偏态分布资料，则用成组的Wilcoxon秩和检验2.多组资料：1)若大样本资料或服从正态分布，并且方差齐性，则作完全随机的方差分析。
医学统计学与spss软件实现方法答案
医学统计学与spss软件实现方法答案
医学统计学是运用统计学原理和方法来分析和解释医学研究数据的学科。
而SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，可以进行各种统计分析和数据管理。
下面是使用SPSS软件实现医学统计学方法的一般步骤：
1. 数据准备与输入：将医学研究数据导入SPSS软件中，确保数据格式正确且完整。
2. 数据清洗与处理：对数据进行清洗，包括处理缺失值、异常值、去除重复数据等。
3. 描述性统计：使用SPSS软件计算各种描述性统计指标，如均值、中位数、标准差等。
4. 推断性统计：根据研究目标选择相应的统计方法，如t检验、方差分析、回归分析、生存分析等，并进行数据分析和解释。
5. 结果展示与报告：使用SPSS软件生成统计分析结果的图表或表格，并进行结果解读和撰写研究报告。
需要注意的是，在进行医学统计学分析时，应确保数据的质量和准确性，并选择适当的分析方法，严格按照统计原理进行分析和解释。
此外，SPSS软件使用较为广泛，相关的操作手册、教程和学习资源较多，可以通过网上搜索或参考相关书籍进一步学习和了解SPSS软件的具体使用方法和技巧。
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SPSS数据分析得医学统计方法选择目录数据分析得统计方法选择小结........................................................................错误!未定义书签。
目录 (1)●资料1 (2)完全随机分组设计得资料 (2)配对设计或随机区组设计 (3)变量之间得关联性分析 (4)●资料2 (5)1、连续性资料 (5)1、1两组独立样本比较 (5)1、2两组配对样本得比较 (5)1、3多组完全随机样本比较 (5)1、4多组随机区组样本比较 (6)2.分类资料 (6)2、1四格表资料 (6)2、2 2×C表或R×2表资料得统计分析 (6)2、3 R×C表资料得统计分析 (7)2、4 配对分类资料得统计分析 (7)●资料3 (8)一、两个变量之间得关联性分析 (8)二、回归分析 (8)●资料4 (9)一.统计方法抉择得条件 (9)1.分析目得 (9)2.资料类型 (10)3.设计方法 (11)4.分布特征及数理统计条件 (11)二.数据资料得描述 (12)1.数值变量资料得描述 (12)2.分类变量资料得描述 (13)三.数据资料得比较 (13)1.假设检验得基本步骤 (14)2.假设检验结论得两类错误 (14)3.假设检验得注意事项 (15)4.常用假设检验方法 (15)四.变量间得相关分析 (17)1.数值变量(计量资料)得关系分析 (17)2.无序分类变量(计数资料)得相关分析 (17)3.有序分类变量(等级资料) 等级相关 (18)●资料1完全随机分组设计得资料一、两组或多组计量资料得比较1.两组资料:1)大样本资料或服从正态分布得小样本资料(1)若方差齐性,则作成组t检验(2)若方差不齐,则作t’检验或用成组得Wilcoxon秩与检验2)小样本偏态分布资料,则用成组得Wilcoxon秩与检验2.多组资料:1)若大样本资料或服从正态分布,并且方差齐性,则作完全随机得方差分析。
如果方差分析得统计检验为有统计学意义,则进一步作统计分析:选择合适得方法(如:LSD 检验,Bonferroni检验等)进行两两比较。
2)如果小样本得偏态分布资料或方差不齐,则作Kruskal Wallis得统计检验。
如果Kruskal Wallis得统计检验为有统计学意义,则进一步作统计分析:选择合适得方法(如:用成组得Wilcoxon秩与检验,但用Bonferroni方法校正P值等)进行两两比较。
二、分类资料得统计分析1.单样本资料与总体比较1)二分类资料:(1)小样本时:用二项分布进行确切概率法检验;(2)大样本时:用U检验。
2)多分类资料:用Pearson χ2检验(又称拟合优度检验)。
2. 四格表资料1)n>40并且所以理论数大于5,则用Pearson χ22)n>40并且所以理论数大于1并且至少存在一个理论数<5,则用校正χ2或用Fisher’s 确切概率法检验3)n≤40或存在理论数<1,则用Fisher’s 检验3. 2×C表资料得统计分析1)列变量为效应指标,并且为有序多分类变量,行变量为分组变量,则行评分得CMH χ2或成组得Wilcoxon秩与检验2)列变量为效应指标并且为二分类,列变量为有序多分类变量,则用趋势χ2检验3)行变量与列变量均为无序分类变量(1)n>40并且理论数小于5得格子数<行列表中格子总数得25%,则用Pearson χ2(2)n≤40或理论数小于5得格子数>行列表中格子总数得25%,则用Fisher’s 确切概率法检验4. R×C表资料得统计分析1)列变量为效应指标,并且为有序多分类变量,行变量为分组变量,则CMH χ2或Kruskal Wallis得秩与检验2)列变量为效应指标,并且为无序多分类变量,行变量为有序多分类变量,作none zero correlation analysis得CMH χ23)列变量与行变量均为有序多分类变量,可以作Spearman相关分析4)列变量与行变量均为无序多分类变量,(1)n>40并且理论数小于5得格子数<行列表中格子总数得25%,则用Pearson χ2(2)n≤40或理论数小于5得格子数>行列表中格子总数得25%,则用Fisher’s 确切概率法检验三、Poisson分布资料1.单样本资料与总体比较:1)观察值较小时:用确切概率法进行检验。
2)观察值较大时:用正态近似得U检验。
2.两个样本比较:用正态近似得U检验。
配对设计或随机区组设计四、两组或多组计量资料得比较1.两组资料:1)大样本资料或配对差值服从正态分布得小样本资料,作配对t检验2)小样本并且差值呈偏态分布资料,则用Wilcoxon得符号配对秩检验2.多组资料:1)若大样本资料或残差服从正态分布,并且方差齐性,则作随机区组得方差分析。
如果方差分析得统计检验为有统计学意义,则进一步作统计分析:选择合适得方法(如:LSD检验,Bonferroni检验等)进行两两比较。
2)如果小样本时,差值呈偏态分布资料或方差不齐,则作Fredman得统计检验。
如果Fredman得统计检验为有统计学意义,则进一步作统计分析:选择合适得方法(如:用Wilcoxon得符号配对秩检验,但用Bonferroni方法校正P值等)进行两两比较。
五、分类资料得统计分析1.四格表资料1)b+c>40,则用McNemar配对χ2检验或配对边际χ2检验2)b+c≤40,则用二项分布确切概率法检验2.C×C表资料:1)配对比较:用McNemar配对χ2检验或配对边际χ2检验2)一致性问题(Agreement):用Kap检验变量之间得关联性分析六、两个变量之间得关联性分析1.两个变量均为连续型变量1)小样本并且两个变量服从双正态分布,则用Pearson相关系数做统计分析2)大样本或两个变量不服从双正态分布,则用Spearman相关系数进行统计分析2.两个变量均为有序分类变量,可以用Spearman相关系数进行统计分析3.一个变量为有序分类变量,另一个变量为连续型变量,可以用Spearman相关系数进行统计分析七、回归分析1.直线回归:如果回归分析中得残差服从正态分布(大样本时无需正态性),残差与自变量无趋势变化,则直线回归(单个自变量得线性回归,称为简单回归),否则应作适当得变换,使其满足上述条件。
2.多重线性回归:应变量(Y)为连续型变量(即计量资料),自变量(X1,X2,…,X p)可以为连续型变量、有序分类变量或二分类变量。
如果回归分析中得残差服从正态分布(大样本时无需正态性),残差与自变量无趋势变化,可以作多重线性回归。
1)观察性研究:可以用逐步线性回归寻找(拟)主要得影响因素2)实验性研究:在保持主要研究因素变量(干预变量)外,可以适当地引入一些其它可能得混杂因素变量,以校正这些混杂因素对结果得混杂作用3.二分类得Logistic回归:应变量为二分类变量,自变量(X1,X2,…,X p)可以为连续型变量、有序分类变量或二分类变量。
1)非配对得情况:用非条件Logistic回归(1)观察性研究:可以用逐步线性回归寻找(拟)主要得影响因素(2)实验性研究:在保持主要研究因素变量(干预变量)外,可以适当地引入一些其它可能得混杂因素变量,以校正这些混杂因素对结果得混杂作用2)配对得情况:用条件Logistic回归(1)观察性研究:可以用逐步线性回归寻找(拟)主要得影响因素(2)实验性研究:在保持主要研究因素变量(干预变量)外,可以适当地引入一些其它可能得混杂因素变量,以校正这些混杂因素对结果得混杂作用4.有序多分类有序得Logistic回归:应变量为有序多分类变量,自变量(X1,X2,…,X p)可以为连续型变量、有序分类变量或二分类变量。
1)观察性研究:可以用逐步线性回归寻找(拟)主要得影响因素2)实验性研究:在保持主要研究因素变量(干预变量)外,可以适当地引入一些其它可能得混杂因素变量,以校正这些混杂因素对结果得混杂作用5.无序多分类有序得Logistic回归:应变量为无序多分类变量,自变量(X1,X2,…,X p)可以为连续型变量、有序分类变量或二分类变量。
1)观察性研究:可以用逐步线性回归寻找(拟)主要得影响因素2)实验性研究:在保持主要研究因素变量(干预变量)外,可以适当地引入一些其它可能得混杂因素变量,以校正这些混杂因素对结果得混杂作用八、生存分析资料:(要求资料记录结局与结局发生得时间,如:死亡与死亡发生得时间)1.用Kaplan-Meier方法估计生存曲线2.大样本时,可以寿命表方法估计3.单因素可以用Log－rank比较两条或多条生存曲线4.多个因素时,可以作多重得Cox回归1)观察性研究:可以用逐步线性回归寻找(拟)主要得影响因素2)实验性研究:在保持主要研究因素变量(干预变量)外,可以适当地引入一些其它可能得混杂因素变量,以校正这些混杂因素对结果得混杂作用●资料21、连续性资料1、1两组独立样本比较1、1、1资料符合正态分布,且两组方差齐性,直接采用t检验。
1、1、2资料不符合正态分布(1)可进行数据转换,如对数转换等,使之服从正态分布,然后对转换后得数据采用t检验;(2)采用非参数检验,如Wilcoxon检验。
1、1、3资料方差不齐(1)采用Satterthwate得t’检验;(2)采用非参数检验,如Wilcoxon检验。
1、2两组配对样本得比较1、2、1两组差值服从正态分布,采用配对t检验。
1、2、2两组差值不服从正态分布,采用wilcoxon得符号配对秩与检验。
1、3多组完全随机样本比较1、3、1资料符合正态分布,且各组方差齐性,直接采用完全随机得方差分析。
如果检验结果为有统计学意义,则进一步作两两比较,两两比较得方法有LSD检验,Bonferroni 法,tukey法,Scheffe法,SNK法等。
1、3、2资料不符合正态分布,或各组方差不齐,则采用非参数检验得Kruscal－Wallis 法。
如果检验结果为有统计学意义,则进一步作两两比较,一般采用Bonferroni法校正P值,然后用成组得Wilcoxon检验。
1、4多组随机区组样本比较1、4、1资料符合正态分布,且各组方差齐性,直接采用随机区组得方差分析。
如果检验结果为有统计学意义,则进一步作两两比较,两两比较得方法有LSD检验,Bonferroni 法,tukey法,Scheffe法,SNK法等。
1、4、2资料不符合正态分布,或各组方差不齐,则采用非参数检验得Fridman检验法。
如果检验结果为有统计学意义,则进一步作两两比较,一般采用Bonferroni法校正P值,然后用符号配对得Wilcoxon检验。