中医药统计学spss操作步骤及答题格式
《医学统计学课件》——SPSS常用操作与应用
数据输入及清洗
数据输入是医学统计学的第一步，学习者需要学会如何输入不同类型的数据 并进行数据清洗，以确保数据的准确性和完整性。
描述性统计分析
描述性统计分析是医学统计学的基本方法之一，通过计算数据的中心趋势和离散度来描述和总结数据的 特征。
假设检验及t检验
假设检验是用统计方法来检验研究假设的有效性，t检验是常用的假设检验方 法之一，用于比较两个及安装
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款流行的统计 分析软件，提供各种功能强大的工具和技术，适用于医学研究和数据分析 。
SPSS工作界面介绍
SPSS的工作界面由数据视图、变量视图、输出视图和语法视图组成。学习者需要了解每个视图的作用 和如何在界面中进行操作。
《医学统计学课件》—— SPSS常用操作与应用
本课件旨在介绍医学统计学及SPSS的常用操作与应用。通过清晰的界面展示 和实践案例讲解，帮助学习者轻松掌握基本技能，提高数据分析能力。
医学统计学概述
医学统计学是应用统计学原理和方法进行医学研究与数据分析的学科。它的主要内容包括统计思维、数 据收集和整理、基本统计分析方法等。
方差分析及多重比较
方差分析用于比较多个样本均值之间是否存在显著差异，多重比较可以进一步分析不同组别之间的具体 差异。
相关分析
相关分析用于研究两个变量之间的关系，通过计算相关系数来评估变量之间 的相关程度。
医学统计学SPSS中主成分分析的基本操作
Component
3 -.025
4
5
.049 -.133
.083 .103 .086
-.030 .103 -.094
.330 .231 .169
.371 -.680 .028
.851 .132 -.325
.569 .086 .346
.063 .179 .001
6 -.098 .179 -.007 -.169 -.009 .027 .024 .081
四、主成分排名 将特征向量与标准化后的数据相乘，就可以得到各个主成分得分 Z1、Z2、Z3，若 需求综合评价函数，还需在 TransformÆcompute 输入综合评价函数，Z1、Z2、Z3 前的系数是主成分的方差贡献率。
参考文献 [1] 张文彤主编《SPSS11 统计分析教程（高级篇）》[M]，北京希望电子出版社，
Component Matrixa
¹úÃñÉú²ú×ÜÖµ(x1) ¾ÓÃñÏû·Ñˮƽ(x2) ¹Ì¶¨×ʲúͶ×Ê(x3) Ö°¹¤Æ½¾ù¹¤×Ê(x4) »õÎïÖÜתÁ¿(x5) ¾ÓÃñÏû·Ñ¼Û¸ñÖ¸Êý(x6) ÉÌÆ·ÁãÊÛ¼Û¸ñÖ¸Êý(x7) ¹¤Òµ×ܲúÖµ(x8)
3、Cov(Fi ,Fj )= λi δij ,
δ ij =
0 1
i≠ j i= j
操作步骤：
一、 数据标准化
1、 2、在弹出对话框中把需标准化的变量选进 Variable 去
并在下面的提示前打钩 3、然后点“OK”
4、数据编辑窗内将出现结果 二、主成分分析基本操作 1、
2、选择后弹出现下面的对话框
Total Variance Explained
Initial Eigenvalues
使用SPSSSPSS中文版统计软件的统计分析操作方法
使用SPSSSPSS中文版统计软件的统计分析操作方法SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种用于统计分析的软件工具，它可以帮助研究人员对数据进行处理、分析和解释。
下面将介绍SPSS中文版统计软件的常见统计分析操作方法。
一、数据导入和预处理1. 启动SPSS软件后，在主界面选择"文件"->"打开"->"数据"，然后选择要导入的数据文件，如Excel或CSV格式文件。
2.在数据导入对话框中，选择正确的数据类型和分隔符，并指定变量名和数据属性。
3.完成数据导入后，可以对数据进行预处理操作，如数据清洗、变量选择、数据转换等。
二、描述统计分析1.在数据导入后，在主界面选择"统计"->"描述性统计"->"频数"，然后选择要进行频数分析的变量。
2.设置所需的统计量和显示选项，如均值、标准差、最小值、最大值等，并生成描述统计表。
三、数据可视化1.在主界面选择"图表"->"柱形图"，然后选择要进行柱形图分析的变量。
2.设置柱形图的样式、颜色和标题等，并生成柱形图。
3.可以根据需要选择其他类型的统计图表，如折线图、散点图、饼图等，以进行数据可视化展示。
四、假设检验1.在主界面选择"分析"->"描述统计"->"交叉表"，然后选择要进行交叉表分析的变量。
2.设置所需的交叉表分析选项，如分组变量、交叉分类表等，并生成交叉表。
3.可以根据需要进行卡方检验、t检验、方差分析等假设检验方法来比较两个或多个变量之间的差异。
五、回归分析1.在主界面选择"回归"->"线性"，然后选择要进行回归分析的因变量和自变量。
SPSS作业要求及答题格式
上机实习必做的练习题（留作业）第一单元医学资料的统计描述定量资料：习题1①②③，2，3分类资料：习题4，5，6第二单元定量资料的统计推断t检验：习题1，3，4方差分析：习题8，10第三单元分类资料的统计推断卡方检验：习题4，5，8秩和检验：习题10，12，14第四单元回归与相关习题1.①②③④⑤2.①②3.第五单元生存分析习题2，3附件：作业、上机考试答题格式及评分标准一、描述性题目（一）集中趋势和离散趋势指标的计算某卫生防疫站对30名麻疹易感儿童经气溶胶免疫一个月后，测得其血凝抑制抗体滴度资料如下：请计算平均滴度。
抗体滴度1:81:161:321:641:1281:2561:512合计例数26510421301.题意分析：这是抗体滴度资料，应该计算几何均数。
（方法正确得10分）2.计算结果（18分）：经SPSS计算，得：G=48.53.答（5分）：该30名麻疹易感儿童经气溶胶免疫一个月后血凝抑制抗体平均滴度为1:48.5（二）医学参考值的计算测得某地300名正常人尿汞值，其频数表如下。
欲根据此资料制定95%正常值范围。
300例正常人尿汞值（ug/L）频数表尿汞值例数尿汞值例数尿汞值例数0-4924-1648-34-4728-952-08-5832-956-212-4036-460-016-3540-564-020-2244-068-7211.题意分析：本资料为偏态分布资料，应该用百分位数法制定。
由于尿汞为有毒有害物质，应制定单侧上限即可，即计算P95。
（方法正确得10分）2.计算结果（18分）：经SPSS计算得：P95=36.8（ug/L）3.答（5分）：该地正常人尿汞值95%正常值范围为<36.8（ug/L）（三）可信区间的计算(P426，习题1)请估计当地女大学生收缩压均数。
1.题意分析：根据题意应该计算95%的可信区间。
（方法正确得10分）2.计算结果（18分）：经SPSS计算，得：95%的可信区间：92-1133.答（5分）：该地女大学生收缩压均数95%的可信区间：92-113（mmHg）二、t检验（一）单样本t检验（P51：例4-5）1.题意分析：按题意应该是样本均数与总体均数的比较，用单样本t检验（one sample t test）。
中医药统计学spss操作步骤及答题格式
注：如正态性检验无法通过，则不能用配对样本t检 验，要用配对样本秩和检验 2.进行配对样本t检验
分析→比较均值 → 配对样本T检验
Paired Samples Statistics Mean Pair 对 4.6600 1 照 实 2.5000 验 N 10 10 Std. Deviation 1.00907 .93095 Paired Samples Test Sig. Paired Differences 95% Confidence Interval of the Difference t df tailed) Std. Error Mean .31910 .29439
Statistic df Sig. Statistic df Sig. * VAR .099 20 .982 20 .200 0001 a. Lilliefors Significance Correction *. This is a lower bound of the true significance.
分析→ 描述统计 →探索→绘制，带检验的 正态图
Tests of Normality Shapiro-Wilk Kolmogorov-Smirnova Statistic df Sig. Statistic df Sig. d .193 10 .200* .963 10 .819 *. This is a lower bound of the true significance. a. Lilliefors Significance Correction
③结论：人工培植人参中M物质含量与野生人参不 相同
┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉
配对样本t检验（计量资料） 例：为研究三棱莪术液的抑瘤效果，将20只小白鼠 配成10对，每对中的两只随机分到试验组和对照 组，两组都接种肿瘤，试验组在接种肿瘤三天后注 射30%的三棱莪术液0.5，对照组则注射蒸馏水 0.5，结果见表，比较两组瘤体大小是否相同。 对照组3.64.54.24,43,75.67.04.15.04.5 实验组3.02.32.41.14.03.72.71.92.61.3 解题步骤： 1.对配对差值进行正态检验，转换 → 计算变量 d=对 照-实验
SPSS操作步骤及解析
SPSS操作步骤及解析SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种用于数据分析的统计软件包。
它可以进行数据整理、描述统计分析、统计推断、回归分析、因子分析、聚类分析等各种统计分析。
下面是SPSS的操作步骤及解析。
1.数据导入：在SPSS中，数据可以以多种格式导入，如Excel文件、CSV文件、数据库导入等等。
点击“文件”按钮，然后选择“导入数据”选项。
在出现的对话框中选择要导入的文件，然后按照指示逐步完成导入过程。
3.描述统计分析：描述统计分析是指对数据进行基本的统计描述，包括计数、平均数、标准差、最小值、最大值等等。
点击“统计”按钮，在出现的下拉菜单中选择“描述统计”选项。
在打开的对话框中，选择要统计的变量，然后点击“确定”按钮即可生成统计描述。
4.数据转换：数据转换是指通过运算或者函数对数据进行转换，以得到更有意义的变量或者指标。
点击“转换”按钮，在出现的下拉菜单中选择“计算变量”选项。
在打开的对话框中，输入要进行的运算或者函数，然后点击“确定”按钮即可生成新的变量。
5.统计推断：统计推断是指通过样本数据对总体数据进行推断性统计分析。
点击“分析”按钮，在出现的下拉菜单中选择“统计推断”选项。
根据具体需求选择适当的统计方法，如t检验、方差分析、相关分析等等。
在打开的对话框中选择变量，并进行相应的设置，然后点击“确定”按钮即可生成推断性分析结果。
6.回归分析：回归分析是指通过对自变量和因变量之间的关系进行建模，预测因变量的取值。
点击“分析”按钮，在出现的下拉菜单中选择“回归”选项。
在打开的对话框中选择要进行回归分析的变量，然后进行相应的设置，如回归方法、模型选择等等，最后点击“确定”按钮即可生成回归分析结果。
7.图表制作：总结：。
spss使用教程
spss使用教程SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款功能强大的统计分析软件，广泛应用于社会科学领域的数据处理和统计分析。
本篇文章将为您提供一份SPSS的使用教程，帮助您快速上手和掌握该软件的基本操作和常用功能。
一、数据准备在使用SPSS进行统计分析前，首先需要准备好待处理的数据。
SPSS支持的数据格式有多种，包括Excel、CSV、文本等。
确保您的数据文件中每列都有一个明确的变量名，并且每行代表一个完整的数据观测。
二、导入数据1. 打开SPSS软件，选择“文件”->“打开”->“数据”，然后浏览文件目录，选择您想要导入的数据文件，点击“打开”按钮。
2. 在打开数据对话框中，选择正确的数据格式，并指定数据所在的位置，点击“确定”按钮。
3. SPSS将会自动加载您的数据文件，并在主界面显示数据的内容。
三、数据清洗与整理在完成数据导入后，可能需要对数据进行清洗和整理，以保证数据的准确性和一致性。
1. 删除无效数据：使用“筛选”功能，过滤掉数据中的无效观测值或缺失数据。
2. 数据转换：例如将文本数据转换为数值型数据，或者对数值数据进行分组处理。
3. 数据整理：根据需要，可以将数据按照不同的变量进行排序、合并或拆分。
四、数据描述统计1. 统计量计算：选择“分析”->“描述统计”->“统计”，在统计对话框中选择您想要计算的统计量，如均值、标准差等。
2. 频数分布：选择“分析”->“描述统计”->“频数”，在频数对话框中选择需要进行频数统计的变量。
3. 图形展示：选择“图形”->“柱状图”或其他适合的图形类型，可视化显示数据的分布情况。
五、数据分析SPSS提供了多种数据分析功能，包括描述性统计、回归分析、方差分析、聚类分析等。
以下是一些常用的数据分析方法：1. 描述性统计：了解数据的基本分布情况，包括均值、标准差、最大值、最小值等。
中医药统计学习题spss操作步骤及答题格式
统计描述P.291. Analyze→Description Statistics →Frequencies →Statistic →Percentile，Quartiles2. Analyze→Description Statistics →Explore →Plot Normality plots with testsN Valid 20Missing 0Mean 均数475.3500Std. Error of Mean 均数的标准误13.76748 Median 中位数485.5000Mode 众数334.00aStd. Deviation 标准差61.57005 Variance 方差3790.871 Skewness 偏度系数-.321Std. Error of Skewness .512 Kurtosis 峰度系数.054Std. Error of Kurtosis .992 Range 极差，全距251.00 Minimum 最小值334.00 Maximum 最大值585.Sum 合计9507.00 Percentiles 25 435.500050 485.500075 523.5000a. Multiple modes exist. The smallest value is shownTests of NormalityKolmogorov-Smirnov a（大样本）Shapiro-Wilk（≤50，小样本）Statistic df Sig. Statistic df Sig..099 20 .200*.982 20 .958VAR0001a. Lilliefors Significance Correction*. This is a lower bound of the true significance.┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉一、计量资料单样本t检验P.56 例4-7：已知人参中M物质的含量服从正态分布，u=63.5，今9次测得一批人工培植人参中M物质的含量为40.0、41.0、41.5、41.8、42.4、43.1、43.5、43.8、44.2，推断这批人工培植人参中M物质的含┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉配对t检验P.57例4-8：为研究三棱莪术液的抑瘤效果，将20只小白鼠配成10对，每对中的两只随机分到试验组和对照组，两组都接种肿瘤，试验组在接种肿瘤三天后注射30%的三棱莪术液0.5，正态分布资料两样本均数比较的t检验P.60例4-9：某医师研究转铁蛋白测定对病毒性肝炎诊断的临床意义，测得12名正常人和15名病毒性肝炎患者血清转铁蛋白含量的结果如下：正常人：265.4、271.5、284.6、291.3、254.8、275.9、281.7、268.6、264.1、273.2、270.8、260.5患者：256.9、235.9、215.4、251.8、224.7、228.3、231.1、253.0、221.7、218.8、233.8、230.9、240.7、260.7、224.4本例为完全随机设计资料，推断转铁蛋白测定对病毒性肝炎诊断的意义。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Pair 对 1 照 实 验
Std. Std. Error Mean Deviation Mean Lower Upper 2.16000 1.32094 .41772 1.21505 3.10495 5.171 9
一、配对差值正态检验 ①假设：H0：配对差值d与正态分布无差异； H1：配对差值d与正态分布有差异， α=0.05，双侧检验。 ② P=0.819>0.05，拒绝H1，接受H0。 ③结论：配对差值d符合正态分布。 二、配对t检验 ①假设：H0：配对差值d的总体均数μd=0； H1：μd≠0，α=0.05，双侧检验。 ② _x对 =4.6600， S对 = 1.00907 S_x对= 0.31910 _x实 =2.5000， S实 = 0.93095 S_x实 =0.29439 t=5.171 ， dƒ=9 ， —d= 2.160 S= 1.32094 S—d=0.41772 P= 0.001＜ 0.05，拒绝H0，接受H1 ③ 结论：可认为三棱莪术液有抑瘤效果。
Statistic df Sig. Statistic df Sig. * VAR .099 20 .982 20 .200 0001 a. Lilliefors Significance Correction *. This is a lower bound of the true significance.
注：如正态性检验无法通过，则不能用单样本t检验，要用 单样本秩和检验 2.单样本t检验，得出P值。分析→比较均值 → 单样本T检验
One-Sample Statistics N Mean Std. Std. Deviation Error Mean M含 量 9 42.3667 1.40446 .46815
方差分析（计量资料） 例：研究单味中药对小白鼠细胞免疫机能的影响， 把39只小白鼠随机分为四组，雌雄尽量各半，用药 15天后，进行E-玫瑰花结形成率测定，结果如表： 对照组 14101216131410139
淫羊藿组35273329314035302836 党参组 21241817221918232018 黄芪组 24202218172118221923 分析四种用药对小白鼠细胞免疫机能的影响是否相 同。 解题步骤： 1.检验四组数据的正态性（与上面操作类似，此处 略去）。 注：只要存在一组不符合正态性，就不能用方差分 析，要用秩和检验。 2.方差分析及方差齐性检验：
Std. Error of Skewness Std. Error of Kurtosis
75 523.5000 a. Multiple modes exist. The smallest value is shown
2. 分析→ 描述统计 → 探索 → 绘制 带检验的正态图 Tests of Normality KolmogorovSmirnova（大样本） ShapiroWilk（n≤50，小样 本） .958
单样本t检验（计量资料）
例：已知野生人参中M物质的含量服从正态分布，总体均值为 63.5，今9次测得一批人工培植人参中M物质的含量为40.0、 41.0、41.5、41.8、42.4、43.1、43.5、43.8、44.2，推断这 批人工培植人参中M物质的含量与野生人参是否相同。 解题步骤： 1.正态性检验，分析→ 描述统计 →探索 →绘制，带检验的 正态图；
③结论：人工培植人参中M物质含量与野生人参不 相同
┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉
配对样本t检验（计量资料） 例：为研究三棱莪术液的抑瘤效果，将20只小白鼠 配成10对，每对中的两只随机分到试验组和对照 组，两组都接种肿瘤，试验组在接种肿瘤三天后注 射30%的三棱莪术液0.5，对照组则注射蒸馏水 0.5，结果见表，比较两组瘤体大小是否相同。 对照组3.64.54.24,43,75.67.04.15.04.5 实验组3.02.32.41.14.03.72.71.92.61.3 解题步骤： 1.对配对差值进行正态检验，转换 → 计算变量 d=对 照-实验
4.9528 26.4595 46.8605
77764 26.8186 46.5014
一、正态分布检验 P正=0.998> 0.05 ， P患=0.245 >0.05 结论：血清转铁蛋白含量符合正态分布。 二、方差齐性检验 F=1.877，P= 0.183> 0.05 结论：可认为两总体方差齐性。 三、两独立样本t检验 ① 假设：H0：μ正=μ患，即正常人与病毒性肝炎患者 的转铁蛋白含量相等； H1：μ正≠μ患，α=0.05，双侧检验。 ② n正= 12 ，_x= 271.867 ，S正= 10.3971 ， S _x正= 3.0014 n患= 15 ，_x= 235.207 ， S患= 14.3907 ， S _x患= 3.7157 t=7.402 P <0.05，拒绝H0，接受H1. ③结论：可认为病毒性肝炎患者的转铁蛋白含量较低。
分析→比较均值 → 独立样本T检验 （把检验变量放入因变量列 表，把分组变量放入因子变量列表，并定义组）
观察对象 转 铁 蛋 白 含 量 正常 人
dimension1
N 12 15
Group Statistics Std. Mean Deviation 271.867 10.3971 235.207 14.3907
分析→ 描述统计 →探索→绘制，带检验的 正态图
Tests of Normality Shapiro-Wilk Kolmogorov-Smirnova Statistic df Sig. Statistic df Sig. d .193 10 .200* .963 10 .819 *. This is a lower bound of the true significance. a. Lilliefors Significance Correction
注：如正态性检验无法通过，则不能用配对样本t检 验，要用配对样本秩和检验 2.进行配对样本t检验
分析→比较均值 → 配对样本T检验
Paired Samples Statistics Mean Pair 对 4.6600 1 照 实 2.5000 验 N 10 10 Std. Deviation 1.00907 .93095 Paired Samples Test Sig. Paired Differences 95% Confidence Interval of the Difference t df tailed) Std. Error Mean .31910 .29439
统计描述
例：随机测得某地20名正常人血糖结果如下，编制频数分布 表，绘制频数分布图。
493 519 488 549 483 525 490 553 454 585 435 541 412 395 437 415 334 451 495 453
1. 分析→ 描述统计 → 频率 → 统计量
N Mean Median Mode Std. Deviation Variance Skewness Kurtosis Range Minimum Maximum Sum Percentiles Valid Missing 均数 均数的标准误 中位数 众数 标准差 方差 偏度系数 峰度系数 极差，全距 最小值 最大值 合计 25 50 Std. Error of Mean 20 0 475.3500 13.76748 485.5000 334.00a 61.57005 3790.871 -.321 .512 .054 .992 251.00 334.00 585. 0 9507.00 435.5000 485.5000
一、统计量 n=20， 均数 _x=475.35 ， 中位数M=485.50 ， 众 数Mo= 334.00, P25= 435.50 , P75=523.50 , Xmax=585.00, Xmin=224.00， R=251.00， 方差S2=3790.87， 标准差S=61.57 二、正态检验 ①假设：H0：数据分布与正态分布无差异， H1：数据分布与正态分布有差异，α=0.05，双侧 检验。 ② P=0.958 >0.05，拒绝H1 ，接受H0。 ③ 结论：数据符合正态分布。
Sig. (2-
Mean
Std. Error
F Equal variances assumed 方差齐 Equal variances not assumed 方差不齐
Sig.
t 7.402
df 25
tailed) Difference Difference .000 36.6600
Lower
1.877 .183
一、正态检验 ①假设：H0:M物质含量与正态分布无差异， H1：M物质含量与正态分布有差异， α=0.05，双侧检验 ②P=0.84>0.05，拒绝H1，接受H0 ③结论：M物质含量符合正态分布， 二、单样本t检验 ①假设：H0：μ=63.5，即人工培植人参中M物质 含量与野生人参相同； H1：μ≠63.5，即人工培植人参中M物质含 量与野生人参不相同，α=0.05，双侧检验。 ②t= -45.142，dƒ=8，P<0.05，拒绝H0，接受H1.
变量放入因变量列表，把分组变量放入因子变量列表）→绘 制 → 带检验的正态图
Tests of Normality KolmogorovShapiro-Wilk （小样 a Smirnov 本）