应用SPSS进行随机分组
SPSS操作步骤全
两组患者生存时间（月）
无淋巴细胞转移
有淋巴细胞转移
时间 秩次
时间 秩次
12
4.5
5
1
25
10
8
2
27
11
12
4.5
29 12.5
12
4.5
38
17
12
4.5
42
19
17
7
46 20.5
21
8
46 20.5
24
9
56
23
29 12.5
60
24
30
14
34
15
36
16
40
18
48
22
n1=10 T1=162
9 ok
10 统计结果
11 结果解释
卡方检验SPSS操作
二 配对四格表的卡方检验 （配对设计）
1 输入数据
指定频数变量
2 选择Analyze菜单
3 描述统计过程
4 crosstabs过程
5 选行变量 列变量
6 statistics按钮
甲法 乙法
7 选择mcnemar
10 统计结果
抗体滴度 气雾组（亿/ml） 皮下注 合 平均
80
100
射组 计 秩次 80
1:10
2
4
2
8 4.5
9
1:20
15
7
1 31 20 300
1:40
10
12
13 66 49 490
1:80
5
7
9 87 77 385
1:160
1
2
5 95 91.5 91.5
利用SPSS的冠心病分组变量探索性分析
利用SPSS的冠心病分组变量探索性分析摘要：随着人民生活水平提高，医疗条件改善，大医院收治的冠心病患者逐渐增多。
由于冠心病的预防工作做的不是很完善，所以导致冠心病患者人数不断增长；随着我国的医保条件逐渐改善，国内的医疗水平也在不断的提高，冠心病患者有机会享受昂贵的治疗方法；我国冠心病方面的医生技术水平有了很大的提升。
利用SPSS软件对数据进行分组变量分析冠心病具体患病率和治愈率的影响。
关键词：SPSS；冠心病；相关分析；影响因素冠心病是指冠状动脉粥样硬化性心脏病，因冠状动脉粥样硬化，使血管狭窄或阻塞和冠状动脉功能改变，导致心肌缺血缺氧和坏死而引起的心脏病。
冠心病可以表现为胸痛，心悸，胸闷，大多与日常生活习惯、情绪和活动有关。
通过利用SPSS统计软件对冠心病的临床症状表现与发病率的相关性和患病率的影响因素进行研究，并且提出一些建议，对疾病高发人群在日常生活中的注意饮食等问题。
从而使冠心病的发病率降低。
1.研究背景及目的1.1研究背景中国心血管病现患人数大约有2.9亿，其中冠心病1100万，国民心血管病危险因素普遍暴露，已经形成明显的流行趋势，导致了心血管病的发病人数持续增加。
根据《年中国卫生和计划生育统计年鉴》2015年中国城市居民冠心病死亡率为110.67/10万缺血性心脏病的患病率：2013年中国第5次卫生服务调查：城乡合计为10.2%。
年龄＞60岁人群缺血性心脏病患病率为27.8%。
在我国，冠心病发病率约为0.77%，尚未达到西方国家那么高的程度，但自上世纪90年代以来，呈显著上升趋势。
我国冠心病发病高峰尚未达到，未来10~20年内冠心病的患病率仍将持续上升。
目前冠心病严重威胁人类的健康，根据世界卫生组织的统计，目前冠心病仍然是全球最常见的死亡原因，其致死的人数超过了所有肿瘤死亡人数的总和，冠心病好发于35岁以上的人群，在发达国家，其每年的死亡人数，可以占到中老年总死亡人数的三分之一。
1.2研究目的随着我国逐步实现现代化，冠心病患者也越来越多。
SPSS软件在正交试验设计、结果分析中的应用
SPSS软件在正交试验设计、结果分析中的应用一、引言正交试验设计是一种经典的统计方法，用于探究多个因素对于试验结果的影响。
该方法将试验因素进行有序的组合，既能缩减试验次数，又能防止因素之间的互相影响。
而SPSS软件作为统计分析领域中的瑞士军刀，拥有强大的数据处理和分析功能，为探究者提供了便利的工具。
本文将探讨SPSS软件在正交试验设计与结果分析中的应用。
二、正交试验设计的基本原理正交试验设计遵循一定的规则和原则。
起首，需要明确要探究的因素，这些因素可以是试验操作，也可以是试验条件。
其次，确定各个因素的水平，水平的选择要充分思量试验的目标和探究对象。
然后，在确定因素和水平的基础上，构建正交试验设计表，以便按照设计表中的规则进行试验。
最后，依据试验结果，进行数据分析和结果诠释。
三、SPSS软件在正交试验设计中的应用1. 设计试验方案SPSS软件提供了一系列的数据输入工具和试验设计模块，可以援助探究者轻松地构建正交试验设计。
通过SPSS软件，可以灵活地选择因素和水平，并生成正交试验设计表。
同时，SPSS软件还提供了随机分组和重复设计等功能，以满足试验设计的要求。
2. 数据输入与整理SPSS软件支持多种数据输入方式，可以通过导入Excel表格、文本文件等格式的数据，或者直接在软件中手动输入数据。
在正交试验设计中，往往涉及大量的数据输入，SPSS软件的数据输入功能可以援助探究者快速、准确地输入数据。
同时，SPSS软件还提供了数据整理和清理功能，可以对异常值、缺失值等进行处理，使得数据更加可靠。
3. 数据分析与诠释SPSS软件的数据分析功能分外强大，可以进行多元方差分析、协方差分析、回归分析、相关分析等多种统计分析方法。
在正交试验设计中，可以使用SPSS软件进行多因素方差分析，以确定各个因素对试验结果的影响。
同时，SPSS软件还提供了图表制作功能，可以直观地展示分析结果。
四、SPSS软件在正交试验结果分析中的应用1. 参数预估SPSS软件可以通过正交试验设计的数据，进行参数预估和置信区间的计算。
利用SPSS进行随机化实验设计分组
END CASE.
(5)
END LOOP.
(6)
END F IL E.
(7)
END IN PU T PRO GRAM.
(8)
AU TORECOD E VAR IABL ES = RANDOM/ IN2
TO RAN K.
(9)
SOR T CASES B Y RAN K(A) .
(10)
31 程序的运行 :在语句编辑窗口 ,通过菜单选择 :
(3)
END CASE.
(4)
END LOOP.
(5)
END F IL E.
(6)
END IN PU T PRO GRAM.
(7)
COM PU TE RANDOM = UN IFORM (N) . (8)
RAN K VAR IABL ES = RANDOM B Y BLOC K.
(9) 上述程序中 ,N 为观察单位总数 , K 为处理组数 。 第 (2) 语句产生 1～N 的观察单位编号 ,number ;第 (3) 语句产生观察单位对应的区组编号 block (1～ K) ; 第 (8) 语句产生随机数字 random (取值在 0～N 之间) ;第 (9) 语句是以区组 block 为分组变量 ,将随机数字 ran2 dom 编秩 ,并自动赋值给新变量 rrandom 。当 N 为偶 数 ,处理组数 K = 2 时 ,即为配对设计 。 四 、随机区组设计分组 SPSS 编程运用实例 如何按随机区组设计 ,分配 5 个区组的 15 只小白 鼠接受甲 、乙 、丙三种抗癌药物处理 ?
tax Editor) 得以实现 。方法是通过菜单选择 : File →
New →Syntax 。如果已 经 建 立 了 程 序 , 则 可 以 通 过
用SPSS实现完全随机设计多组比较秩和检验的多重比较
用SPSS实现完全随机设计多组比较秩和检验的多重比较一、本文概述本文旨在详细介绍在SPSS软件中实现完全随机设计多组比较秩和检验（也称为Kruskal-Wallis检验）的多重比较过程。
完全随机设计多组比较秩和检验是一种非参数统计方法，用于比较三个或更多独立样本的中位数。
当数据不满足正态分布或方差齐性假设时，这种方法尤为有用。
本文将从SPSS软件的实际操作出发，逐步引导读者完成数据录入、Kruskal-Wallis检验的实施，以及如何进行多重比较，最后解读和分析结果。
通过本文的学习，读者将能够掌握在SPSS 中进行完全随机设计多组比较秩和检验的基本方法和步骤，为实际科研工作中的数据分析提供有力支持。
二、完全随机设计与多组比较秩和检验完全随机设计是一种实验设计方法，其中每个观察单位被随机分配到不同的处理组，以评估不同处理对观察单位的影响。
这种方法在医学、生物学、社会科学等多个领域的研究中都有广泛应用。
在完全随机设计中，各组之间的比较是独立的，因此，当我们需要对多组数据进行比较时，需要使用适当的统计方法。
在统计学中，当数据不满足正态分布或方差齐性假设时，通常使用非参数检验。
秩和检验（Rank Sum Test）就是一种常用的非参数检验方法，也称为Mann-Whitney U检验。
当有两组独立样本时，可以使用秩和检验来比较它们的中位数是否有显著差异。
然而，在完全随机设计中，当需要对多组数据进行比较时，我们需要使用一种称为多组比较秩和检验的方法。
多组比较秩和检验有多种方法，其中一种是Kruskal-Wallis H检验。
这种方法首先计算每个观察单位的秩，然后根据这些秩计算出一个H统计量。
H统计量用于检验所有组的中位数是否相同。
如果H统计量显著，那么我们可以拒绝所有组中位数相同的假设，认为至少有一组与其他组有显著差异。
然而，Kruskal-Wallis H检验只能告诉我们是否有显著差异，但不能告诉我们哪些组之间有差异。
SPSS详细教程：轻松实现随机分组
SPSS详细教程：轻松实现随机分组我们常常把随机分组挂在嘴边，好像只要⼀提到随机化，整个研究就能提升⼀个level。
但是在实际的研究过程中，很多研究者并不知道怎么才能正确的实现随机分组。
所以，⼩咖决定⼿把⼿来教⼤家如何通过SPSS，轻松实现随机分组。
随机分组随机分组，就是将参加研究的受试对象，按照随机化的原则，分配到不同处理组的过程。
随机分组可以保证每⼀个受试者均有相同的机会被分配到试验组或对照组，使得⼀些可能影响试验结果的临床特征和⼲扰因素在组间分配均衡，具有较好的可⽐性。
结果不受⾮处理因素的⼲扰和影响，从⽽有效避免了各种⼈为的客观因素和/或主观因素对研究结果产⽣的偏倚，使结果更加真实可靠。
随机分组的基本思路尽管随机分组看上去⾮常简单，但是在临床试验的具体操作过程中，往往会被误解和误⽤。
例如有研究⼈员按照研究对象的⼊组顺序，把受试者交替纳⼊试验组和对照组，这种分组⽅法很容易被误认为是随机分组，但实际上当前⼀个研究对象的分组被确定时，也就决定了下⼀个研究对象的分组，因此⽆法保证研究对象有相同的机会进⼊不同的处理组。
那么⼀般⽤什么⽅法实现随机分组呢？随机分组可以采⽤抽签、掷硬币或掷骰⼦等⽅法，但更科学、更可靠的是使⽤随机数字来进⾏分组，其基本思路为：1. 对临床试验中纳⼊的每⼀研究对象产⽣⼀个对应的随机数字；2. 按照随机数字由⼩到⼤（或由⼤到⼩）的顺序进⾏排序；3. 根据事先设定的各个处理组样本量⼤⼩，按随机数字顺序选择相应的样本数量，分配到不同的处理组。
在临床试验中，研究对象往往是陆续⼊组的，研究者不可能要等到研究对象都收集⾜够的时候，再分组进⾏试验，所以⼀般在研究开始前，要事先按照研究对象的⼊组顺序，根据对应的随机数字将研究对象随机地分配⾄不同的处理组，并做好分组隐匿。
⼀旦研究对象符合⼊选条件纳⼊研究时，就可以根据事先确定好的分组⽅案，直接进⼊对应的分组开始试验。
随机分组SPSS操作⼀、研究实例假设某研究拟纳⼊330名研究对象，按照研究对象⼊组顺序进⾏编号，研究对象⼊组后被随机分配到A、B、C三组给予不同的治疗措施，其中A为安慰剂组，B为常规⽤药组，C为联合⽤药组，每组各110⼈。
SPSS数据分析的医学统计方法选择【精选文档】
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.如果方差分析的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：LSD检验，Bonferroni检验等）进行两两比较.2)如果小样本的偏态分布资料或方差不齐，则作Kruskal Wallis的统计检验.如果Kruskal Wallis的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：用成组的Wilcoxon秩和检验，但用Bonferroni方法校正P值等)进行两两比较。
spss统计分析方法应用期末作业
1.作业1（基本统计+参数检验+方差分析1）利用城际出行行为数据，从中随机选取90%的样本，实现以下分析目标：(1)分析出行时间的分布，需做直方图。
(2)分析不同性别的出行方式是否一致。
(3)检验老年人(≥60)与其他人的出行时间是否有显著差异。
(4)检验是否老年人和出行目的两因素对其它时间的影响（考虑交互作用）。
1.1 分析出行时间的分布，需做直方图1.1.1 解题思路首先，根据题目要求在城际出行行为数据中随机选择90%的样本；由于出行时间分布数据是定距变量，且出行时间数据数量较多，不宜使用频数进行分析。
因此在分析之前先对出行时间进行分组，再进行频数分布。
根据公式（1-（1-1）中n为数据个数，对结果四舍五入取整后为理论分组数目。
原样本数为235，随机选择之后剩余样本是n为213个，根据公式（1-1）计算得到分组数目为9。
选中的数据中出行时间的最大值为150，出行时间的最1.1.2操作步骤数据选择：【数据→选择个案】，选择【随机个案样本】→【样本】→在【大约】中填入“90%”→选择【删除未选定的个案】，点击确认。
剩下的即为随机选择之后的数据。
数据分组：【转换】→【重新编码为不同变量】→将“出行时间”加入到有边框中，输出变量名称改为“城市出行时间分组”，点击【更改】，在点击【旧值和新值】，按照60-70、70-80、80-90、90-100、100-110、110-120、120-130、130-140、140-150，分别对应1,2,3,4,5,6,7,8,9。
点击【完成】。
频数分析：【分析】→【描述统计】→【频率】，将“城市出行时间分组”加入到【变量】中。
点击【图表】→【直方图】→选中【在直方图上显示正态曲线】→【确定】。
1.1.3输出结果与分析总计213 100.0 100.0图1-1城市出行时间分布直方图从表1-1中可以看出，出行时间分布中，出行时间在60-70分钟的比较少，占比为4.7%，出行时间在120-130分钟、130-140分钟和140-150分钟的都比较少，三组总和占比仅为6.1%。
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【例题 2】将符合研究的受试对象 90 例随机分为两组,每组 30 例、SPSS 实验过程与例题【1】基本相同、 操作: 1.建立 SPSS 数据文件:设一个变量(NO),输入受试对象的编号 1～90、 2.设定随机种子:54321 3.产生随机数 4.对随机数编秩: 5.对随机数秩次排列:按照随机数秩次从小到大进行升序排列,规定秩次 1～30 归入第一组,31～60 归
⊙ Fixed Value Value:11223344
2/3
OK 此时,在结果窗口出现“SET SEED=、”、 3.产生随机数:Transform→Computer Variable… →Computer Variable
Target Variable(目标变量名):Random Function group: Random Numbers Functions and Special :Rv、Uniform 点击向上箭头→Nuneric Expression: Rv、Uniform(?,?)→Rv、Uniform(0,1) OK 此时,数据窗口产生一列 Random、用 Uniform(0,1)函数产生 0～1 之间的随机数、 4.对随机数编秩(按照 Block 编秩):Transform→Rank case… →Rank case
Random→Variable(s)框中 By:Block OK 此时,数据窗口又产生一列 RRandom、 5.随机分组:随机确定 RRandom 列的 “1”组,“2”组,“3”组,“4”组、 6.随机安排处理因素:随机确定“1”为甲处理组,“2”为乙处理组,“3”为丙处理组,“4”为丁处理 组、
入第二组、 Transform→Recode into DifferentVariables… →Recode into DifferentVariables RRandom→Numeric Variable ->Output Output Variable,Name:group→Change Old and New Values…→Recode into DifferentVariables: Old and New Values ⊙Range:上框输入 1,下框输入 30 ⊙Value:1 Add Old -New:1 thru 30 1 ⊙Range:上框输入 31,下框输入 60 ⊙Value:2 Add Old -New:31 thru 60 2 Continue OK
Value:20120101 OK 此时,在结果窗口出现“SET SEED=、”、 3.产生随机数:Transform→Computer Variable… →Computer Variable Target Variable(目标变量名):Random Function group: Random Numbers Functions and Special :Rv、Uniform 点击向上箭头→Nuneric Expression: Rv、Uniform(?,?)→Rv、Uniform(0,1) OK 此时,数据窗口产生一列 Random、用 Uniform(0,1)函数产生 0～1 之间的随机数、 4.对随机数编秩(按照 Block 编秩):Transform→Rank case… →Rank case Random→Variable(s)框中
入第二组,61～90 归入第三组、 6.随机安排处理因素
二、用 SPSS 产生随机数字并进行配对(或配伍)设计分组 【例题 3】将 20 对受试对象(40 个受试对象)随机分入甲乙两个处理组、
操作: 1.建立 SPSS 数据文件:设 2 个变量:①NO,输入受试对象的编号 1～40;②Block:输入对子号 1～20、 2.设定随机种子:Transform→Random Number Generators… →Random Number Generators √Set Starting Point ⊙ Fixed Value
By:Block OK 此时,数据窗口又产生一列 RRandom、 5.随机分组:随机确定 RRandom 列的 “1”组,“2”组、 6.随机安排处理因素:随机确定“1”为甲处理组,“2”为乙处理组、 【例题 4】将 40 只 SD 雄性大鼠按照体重为区组因素随机分入甲乙丙丁四个处理组(10 个配伍组)、 操作: 1.建立 SPSS 数据文件:设 2 个变量:①NO,输入大鼠的编号 1～40;②Block:输入对子号 1～10、 2.设定随机种子:Transform→Random Number Generators… →Random Number Generators √Set Starting Point
例题与 SPSS 电脑实验
一、用 SPSS 产生随机数字并进行完全随机设计分组 【例题 1】将符合研究的受试对象 60 例随机分为两组,每组 30 例、 操作: 1.建立 SPSS 数据文件:设一个变量(NO),输入受试对象的编号 1～60、 2.设定随机种子(SET SEED): Transform→Random Number Generators… →Random Number Generators √Set Starting Point ⊙ Fixed Value Value:12345 OK 此时,在结果窗口出现“SET SEED=12345、”,SET SEED 就是设定种子,随机数取值在 1～2000 00 之间、 3.产生随机数:Transform→Computer Variable… →Computer Variable Target Variable(目标变量名):Random Function group: Random Numbers Functions and Special :Rv、Uniform 点击向上箭头 Nuneric Expression: Rv、Uniform(?,?)→Rv、Uniform(0,1) OK 此时,数据窗口产生一列 Random、产生随机数字通常用 Uniform(0,N)函数产生,本例题用 Uniform(0,1)产生 0～1 之间的随机数,系统默认随机数字的小数点位数为两位,当出现随机数字相同 时,可以将随机数字的小数点位数增加到 4 位或以上,可见随机数字无重复、 4.对随机数编秩:Transform→Rank case… →Rank case Random→Variable(s)框中 此时,数据窗口又产生一列 RRandom、 5.对随机数秩次排列:按照随机数秩次从小到大进行升序排列,规定秩次 1～30 归入第一组,31～60 归