SPSS软件中几种常用的统计方法
SPSS软件学习_spss统计描述过程
11
分布曲线形状：偏度的含义
偏度：
大于0表示=正偏=右偏=均值在中位数的右边
左偏
右偏
均值 中位数 众数
众数 中位数 均值
63
12
分布曲线形状：峰度的布
峰度大于0
13
二、描述统计量过程
Frequency
Horsepower
70
60
50
40
30
20
10
Std. Dev = 38.52
Mean = 104.8
0
N = 400.00
50.0 70.0 90.0 110.0 130.0 150.0 170.0 190.0 210.0 230.0
60.0 80.0 100.0 120.0 140.0 160.0 180.0 200.0 220.0
中位数适用于任意分布类型的资料。用中 位数来描述连续变量会损失很多信息，对于 对称分布资料，优先考虑使用均数，仅仅均 数不能使用时才用中位数加以描述；
中位数对于定序变量、连续变量均可以使 用。对定序变量通常采用中位数（不是众数） 来反映更多、更精确的信息。
36
4.2.3 其它集中趋势描述指标
1. 截尾均数 数据排序 去掉最两端的数据（常用的截尾均数有5% 截尾均数，即两端去掉5%的数据，在SPSS 中Explore中可以实现）
如果截尾均数与原均数相差不大，说明 数据不存在极端值，反之相反。
37
2.几何平均数
常用于计算百分比、比率、指数、增长率等 指标的平均数
几何平均数 算术平均数 公式（要求 xi > 0 ）
SPSS软件中几种常用的统计方法
15
本章结构
单一样本的均值检验
均值的比较检验
独立样本的均值检验 配对样本的均值检验
单因素的方差分析
单一样本均值的检验
-检验样本所在总体的均值与 给定的已知值之间是否存在显著性 差异
17
单一样本均值的检验
对单一变量的均值加以检验
如检验今年新生的身高、体重等是否和往年有 显著差异；推断某地区今年的人均收入与往年 的人均收入是否有显著差异等等。
208 / 517
243/ 369
OR 1.49 2.87 0.52
OR值的意义：
OR值等于1，表示该因素对疾病的发生不 起作用；
OR值大于1，表示该因素是危险因素；
OR值小于1，表示该因素是保护因素。
SPSS应用
操作步骤： 在“变量视图”栏中输入相应的变量类别。
SPSS应用
在各变量的值标签中输入相应的值
输出结果
基本统计描述
方差齐性检验
方差分析表
以上有不当之处，请大家给与批评指正， 谢谢大家！
38
独立样本均值的检验
-比较两个独立没有关联 的正态总体的均值是否有显著 性差异
22
独立样本均值的检验
独立样本的均值检验，实质是总体均值是否 相等的显著性检验
要求两个样本来自的总体为正态分布，且相 互独立
SPSS应用
操作步骤（1）
按照顺序：分析 → 比较均值 → 独立样本T检验， 进入独立样本T检验 “独立样本T检验”对话框 中，将左侧“右2:4”变量选入到 “检验变量”框 中，再将分类变量“性别”选入 “分组变量”框 中。
操作步骤（2）
单击定义组别“定义组”按钮，弹出“定义组” 对话框，如图所示，分别为组1和组2输入1，2。 (1代表男性，2代表女性)
spss信度分析
spss信度分析SPSS信度分析在社会科学研究领域中，信度是指测量工具或问卷的稳定性和可靠性。
信度分析是通过统计方法来评估研究工具的测量精度，从而确定测量结果的可靠程度。
SPSS（统计包括计算机科学）是一款常用的统计分析软件，提供了多种方法来进行信度分析。
本文将介绍SPSS中常用的信度分析方法及其应用。
一、信度分析的概念信度是指测量工具或问卷在不同测量时间、不同测量者或不同评分方式下，得到相似结果的能力。
在社会科学研究中，一个测量工具如果具有较高的信度，意味着在重复使用时，可以得到稳定一致的结果。
因此，信度是保证研究结果可靠性的重要指标之一。
二、常用的信度分析方法在SPSS中，常用的信度分析方法有内部一致性信度分析和重测信度分析。
1. 内部一致性信度分析内部一致性信度分析是通过评估问卷或测量工具中各项指标之间的相关性来确定测量工具的一致性和稳定性。
常用的内部一致性信度分析方法包括Cronbach's α系数和因子分析。
Cronbach's α系数是评估测量工具内部一致性的常用指标，该系数介于0和1之间，数值越大代表测量工具的一致性越高。
在SPSS 中，可以通过计算Cronbach's α系数来评估测量工具的内部一致性。
因子分析是一种用于确定多个变量之间相关性的分析方法。
在信度分析中，也可以通过因子分析来评估测量工具的内部一致性。
通过因子分析，可以确定测量工具中的几个主要因素，从而评估测量工具的一致性。
2. 重测信度分析重测信度分析是通过对同一受试者在不同时间点进行重复测量，来评估测量工具的稳定性和可靠性。
常用的重测信度分析方法包括相关系数和可信度系数。
相关系数是一种用于测量两个变量之间相关性的指标。
在重测信度分析中，可以通过计算同一受试者在不同时间点的测量结果之间的相关系数，来评估测量工具的重测信度。
可信度系数是一种评估测量工具重复使用的一致性和稳定性的指标。
在SPSS中，可以通过计算可信度系数来评估测量工具的重测信度。
临床统计方法及SPSS应用
临床统计方法及SPSS应用临床统计方法及SPSS应用临床统计方法是指将统计学的方法应用于临床研究中，通过对患者数据的收集、整理和分析，来得出科学合理的结论，并为临床决策提供依据。
临床统计方法的应用，可以帮助医务人员更好地理解和分析患者的数据，为临床决策提供可靠的科学依据。
本文将重点介绍临床统计方法中常用的SPSS软件及其应用。
SPSS全称为Statistical Package for the Social Sciences，是一款专业的统计分析软件，常用于社会科学领域的数据处理和分析。
在临床研究中，SPSS软件也被广泛应用。
首先，SPSS可以对患者数据进行描述性统计分析。
描述性统计是指对数据进行整理、总结和展示，包括计数、比例、均值、方差等。
通过SPSS可以轻松计算出这些统计量，并通过表格和图表进行可视化展示。
这有助于研究人员从整体上了解患者数据的分布和特征。
其次，SPSS还可以进行假设检验。
假设检验是利用统计学的方法对研究假设进行验证的过程。
在临床研究中，常见的假设检验方法包括t检验、方差分析、卡方检验等。
通过SPSS软件，可以方便地进行各种假设检验，并得出显著性水平。
这样可以判断研究结果是否具有统计学意义，并对结果进行解释和讨论。
此外，SPSS还可以进行回归分析。
回归分析是研究变量之间相互关系的常用方法。
在临床研究中，回归分析可以用来研究患者的变量之间的相关性，并预测某一变量对另一变量的影响。
SPSS软件可以进行多元线性回归、Logistic回归等各种回归分析，并给出参数估计值、显著性和置信区间等信息，帮助研究人员理解和解释变量之间的关系。
此外，SPSS还可以进行生存分析。
生存分析是研究时间变量和事件变量之间关系的一种方法，在临床研究中常用于研究生存时间和不良事件之间的关系。
SPSS 软件可以进行生存分析中的Kaplan-Meier生存曲线分析、Cox比例风险模型等，帮助研究人员评估预后因素的重要性和预测患者的生存概率。
SPSS软件中常用统计分析方法
SPSS软件中常用统计分析方法：均值比较与检验方差分析（参数检验）非参数检验相关分析回归分析聚类分析与判别分析因子分析与对应分析时间序列分析生存分析尺度分析（心理学）多响应变量分析常用统计图形条形图、线图和面积图圆图高低图帕累托图控制图箱图和误差条图散点图直方图P-P和Q-Q图序列图时间序列图审计抽样所谓审计抽样，是指注册会计师在实施审计程序时，从审计对象总体中选取一定数量的样本进行测试，并根据测试结果，推断审计对象总体特征的一种方法。
目录审计抽样，是指注册会计师对某类交易或账户余额中低于百分之百的项目实施审计程序，使所有抽样单元都有被选取的机会。
审计抽样，是指内部审计人员在内部审计活动中，采用适当的抽样方法从被审查和评价的审计总体中抽取一定数量有代表性的样本进行测试，以样本审查结果推断总体特征并作出相应结论的过程。
1、抽样审计不同于详细审计。
详细审计是指百分百地审计对象总体中的全部项目，并根据审计结果形成审计意见。
而抽样审计是从审计对象总体根据统计原理选取部分样本进行审计，并根据样本推断总体并发表审计意见。
2、审计抽样不能等同于抽查。
抽查作为一种技术，可以用于审前调查、确定审计重点、取得审计证据，在使用中无严格要求。
而审计抽样作为一种审计方法，需运用统计原理，并严格按规定的程序和抽样方法的要求实施。
3、抽样审计一般可用于逆查、顺查、函证等审计程序，也可用于符合性测试和实质性测试；但审计师在进行询问、观察、分析性复核时则不宜运用审计抽样。
（1）统计抽样和非统计抽样。
审计抽样统计抽样和非统计抽样的相同点：A、都需合理运用专业判断；B、都可以提供审计所要求的充分、适当的证据；C、都存在某种程度的抽样风险和非抽样风险。
统计抽样和非统计抽样的根本区别：统计抽样时利用概率法则来量化控制抽样风险；非统计抽样中，注册会计师全凭主观标准和个人经验确定样本规模和评价样本结果。
只要设计得当，非统计抽样也可达到统计抽样一样的效果。
SPSS中异常值检验的几种方法介绍
SPSS中异常值检验的几种方法介绍在使用SPSS进行数据分析过程中，异常值的检验是十分重要的一步。
异常值是指与其他观测值显著不同的极端观测值，可能会对分析结果产生较大的影响。
SPSS中提供了多种方法来检验和处理异常值。
下面将介绍几种常见的异常值检验方法。
1.描述统计法：描述统计法是最简单和最常用的异常值检验方法之一、可以通过查看数据的分布情况和离群点的位置来判断是否存在异常值。
SPSS提供了丰富的描述统计指标，如均值、中位数、标准差等，通过比较这些指标和数据的实际情况来判断是否存在异常值。
2.箱线图法：箱线图法也是一种常见的异常值检验方法。
箱线图展示了数据的中位数、四分位数和离群点等信息。
在SPSS中，可以通过制作箱线图来直观地查看数据的离散程度和异常值的位置。
如果箱线图中存在与其他点相距较远的点，那么这些点很可能是异常值。
3.马氏距离法：马氏距离法是一种基于统计学原理的异常值检验方法。
其基本思想是通过计算数据点与均值之间的马氏距离，来判断数据点是否属于异常值。
SPSS提供了马氏距离的计算功能，可以根据计算结果来判断是否存在异常值。
4. Cook's D法：Cook's D是一种基于回归分析的异常值检验方法。
它基于估计模型的敏感性，通过计算每个数据点对回归方程的贡献度，来判断数据点是否属于异常值。
在SPSS中，可以通过运行回归分析并查看Cook's D值来判断是否存在异常值。
5. Grubbs's test法：Grubbs's test是一种用来检验数据中最大或最小值是否存在异常值的方法。
它假设数据服从正态分布，并计算最大或最小值与均值之间的差异是否显著。
SPSS中可以通过执行Grubbs's test来判断数据中的最大或最小值是否属于异常值。
6.删除法：删除法是一种处理异常值的方法。
当确实存在异常值且对后续分析结果影响较大时，可以选择直接将异常值从数据中剔除。
SPSS复习资料
第一章SPSS统计分析系统软件简介1）SPSS的几种基本运行方式：①菜单操作方式：这种方法图形用户界面友好、操作简单、形象直观，能够一步步引导用户完成对数据的描述和模型的建立。
②程序运用方式：是在Syntax编辑窗口输入程序。
也可以用任何文本编辑器中输入，也可以在相应菜单操作的对话框中，用“Paste”按钮可以把相应的操作转化为Syntax语言。
选择所有的语法命令行，单击“Run”运行程序。
或者在SPSS的语法编辑器窗口输入语法。
③ Include运行方式：在编写Syntax命令中，如果要调用其他语法文件时，除了复制粘贴现有的资源外，还可以用Include的命令。
④ Production Facility方式：Production Facility生产作业方式提供了以自动化方式运行SPSS Statistics 的功能。
2）SPSS界面提供的五个窗口：①数据编辑窗口：这个窗口主要用来处理数据和定义数据字典，它分为两个视图。
一个是用来显示数据的数据视图（数据视图用来显示数据集中的记录或个案），另外一个是变量视图（变量视图的功能是定义数据集的数据字典）。
②结果管理窗口：也称为结果视图或者结果浏览器，该窗口用于存放SPSS软件的分析结果。
分为左边目录区，是SPSS分析结果的目录；右边是内容区，显示与目录相应的内容。
③结果编辑窗口：是编辑分析结果的窗口。
选中要编辑的内容，双击或者点击右键选择“编辑内容”，选中的图形就会出现在“图表编辑器”中，可以开始编辑。
④语法编辑窗口：语法编程方式，能够完成窗口操作所能完成的所有任务，还可以完成许多窗口操作所不能完成的其他工作。
在这个窗口中，还可以调用开源软件R中的任何程序。
⑤脚本窗口：是用Sax Basic 语言编写的程序。
脚本可以使SPSS内部操作自动化，可以自定义结果格式，可以连接VB和VBA应用程序。
第二章数据文件的建立和管理1）数据管理的特点：数据编辑器的每一行数据称为一个个案，每一列数据代表个体属性，即变量。
多元回归分析中的变量选取——SPSS的应用统计学
多元回归分析中的变量选取——SPSS的应用统计学在多元回归分析中，变量选取是一个非常重要的步骤，可以决定模型的准确性和可解释性。
本文将介绍如何使用SPSS进行变量选取，并给出一些常用的变量选取方法。
首先，打开SPSS软件并加载数据集。
然后，在菜单栏中选择“分析”→“回归”→“线性”。
将要分析的依赖变量（因变量）和独立变量（自变量）移动到右边的框中。
点击“方法”选项卡，打开“变量选择”对话框。
SPSS提供了多种变量选取方法，其中一种常用的方法是逐步回归分析。
逐步回归是一种逐渐添加或删除变量的方法，以找到与因变量最相关的自变量组合。
在“变量选择”对话框中，选择“逐步”方法，然后点击“设置”按钮配置选择变量的条件。
逐步回归有两种选择变量的模式：进入模式和删除模式。
进入模式是逐渐从模型中添加自变量，直到没有其他显著的自变量可以添加为止。
删除模式则是一开始将所有自变量添加到模型中，然后逐渐删除非显著的自变量，直到只剩下显著的变量。
在设置条件中，可以选择标准化方法、统计水平以及要使用的模式。
标准化方法有“逐步前向”和“逐步后向”两种选择。
逐步前向是添加变量到模型中，逐渐增加F值，逐步后向则是删除变量，逐渐减小F值。
在统计水平中，可以设置进入模型和离开模型的显著性水平。
通常设置为0.05或0.01点击“确定”后，SPSS将运行逐步回归分析，并显示结果。
结果中将显示模型的显著性、自变量的标准化系数、F值等信息。
在分析的同时，SPSS还会生成一份逐步回归的报告，其中包含了模型的统计指标、显著性检验等内容。
除了逐步回归，SPSS还提供了其他常用的变量选取方法，如逐步逆选择、全部进入、最佳子集等。
每种方法都有其适用的情况，根据具体的研究目的和数据特点选择合适的方法。
值得注意的是，变量选取只是多元回归分析中的一部分，它可以帮助我们找到与因变量最相关的自变量组合，但并不能保证得到最优模型。
因此，在进行变量选取之后，还需要对所选自变量进行进一步的检验和解释，以确保所建立的模型具有合理性和可解释性。
- 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)。
输出结果（2）
结果解释 此表是单一样本均值检验的结果列表，给出了t 统计量、自由度、双尾概率、显著水平及置信 区间。双尾概率P=0.000<0.05，故本研究样本 2D:4D比值与假设的总体均值具有显著性差异。
独立样本均值的检验
-比较两个独立没有关联 的正态总体的均值是否有显著 性差异
23
独立样本均值的检验
独立样本的均值检验，实质是总体均值是否 相等的显著性检验
要求两个样本来自的总体为正态分布，且相 互独立
SPSS应用
操作步骤（1）
按照顺序：分析 → 比较均值 → 独立样本T检验， 进入独立样本T检验 “独立样本T检验”对话框 中，将左侧“右2:4”变量选入到 “检验变量”框 中，再将分类变量“性别”选入 “分组变量”框 中。
SPSS软件中几种常 用的统计方法
目录
1、卡方检验中的OR值 2、均值检验
卡方检验
χ2检验是以χ2分布为基础的一种假设检验方 法，主要用于分类变量，根据样本数据推 断总体的分布与期望分布是否有显著差异， 或推断两个分类变量是否相关或相互独立。
优势比
优势比（odd ratio，OR）指在病例-对照 研究中病例组暴露人数与非暴露族人数的 比值(a/b)除以对照组暴露人数与非暴露人 数的比值(c/d),即ad/bc。
操作步骤（2）
单击定义组别“定义组”按钮，弹出“定义组” 对话框，如图所示，分别为组1和组2输入1，2。 (1代表男性，2代表女性)
输出结果（1）
结果解释
此表给出了独立样本均值检验的描述性统计量， 包括两个样本的均值、标准差和均值标准误差。
输出结果（2）
结果解释
对于方差齐性检验，其p值为0.731>0.05，认为两样本来自的总体 的方差相等。
对于均值的检验，应在方差齐性假定下进行。其对应的p值为 0.104>0.05，认为男生和女生右手2D:4D没有显著性差异。
配对样本均值的检验
-比较两个配对总体的均 值是否有显著性差异
29
什么是配对样本
指不同的均值来自具有配对关系的不同样 本，此时样本之间具有相关关系，配对样 本的两个样本值之间的配对是一一对应的， 并且两个样本具有相同的容量。
如，一组病人治疗前和治疗后身体的指标； 一个年级学生的期中成绩和期末成绩等等。
单因素方差分析
one-way ANVOA
-推断完全随机设计的多 个样本所代表的各总体均数是 否相等
31
完全随机设计（completely random design） 不考虑个体差异的影响，仅涉及一个处理 因素，但可以有两个或多个水平，所以亦 称单因素实验设计。在实验研究中按随机 化原则将受试对象随机分配到一个处理因 素的多个水平中去，然后观察各组的试验 效应；在观察研究（调查）中按某个研究 因素的不同水平分组，比较该因素的效应。
如检验今年新生的身高、体重等是否和往年有 显著差异；推断某地区今年的人均收入与往年 的人均收入是否有显著差异等等。
要求样本数据来自于服从正态分布的单一 总体
SPSS应用
操作步骤
按照顺序：分析 → 比较均值 → 单样本T检验，进入单一 样本T检验 “单样本T检验”对话框中，将左侧“右2:4”变 量选入到检验变量“检验变量”框中。右下角检验值“检 验值”框用于输入已知的总体均值，在本例中假设为“1”。 如图所示
卡方检验
OR值计算
均值的比较检验
- 推断样本与总体或者两 个总体之间的差异是否显著
16
本章结构
单一样本的均值检验
均值的比较检验
独立样本的均值检验 配对样本的均值检验
单因素的方差分析
单一样本均值的检验
-检验样本所在总体的均值与 给定的已知值之间是否存在显著性 差异
18
单一样本均值的检验
对单一变量的均值加以检验
输出结果
基本统计描述
方差齐性检验
方差分析表
OR值即是相对危险度的精确估计值。
优势比（odds ratio，OR）
吸烟与食管癌关系的病例对照调查结果
结果
吸烟
不吸烟
合计
食管癌患者 309(a) 126(b)
435
非食管癌患者 208(c) 243(d)
451
合计
517(a+c) 369(b+d) 886
吸烟的优势 309 / 517 1.49 非吸烟的优势 126 / 369 0.52
在各变量的值标签中输入相应的值
SPSS应用
返回“数据视图”栏输入相应的数据。
SPSS应用
选择“数据→加权个案 ”，对数据进行加 权。
SPSS应用
选择“分析→描述统计→交叉表”，将“吸烟状 况”和“组别”分别添加到“行、列”框中。然 后点击“统计量”，勾选“卡方”和“风险”
输出结果
208 / 517
243/ 369
OR 1.49 2.87 0.52
OR值的意义：
OR值等于1，表示该因素对疾病的发生不 起作用；
OR值大于1，表示该因素是危险因素；
OR值小于1，表示该因素是保护因素。
SPSS应用
操作步骤： 在“变量视图”栏中输入相应的变量类别。
SPSS应用
SPSS应用
操作步骤
按照顺序：分析 → 比较均值 →单因素ANOVA ，进入 单因素方差分析对话框，将左侧“右2:4”变量选入到 “因变量列表”框中，再将“30bp多态性”选入 “因 子”框中。
方差齐性检验
各组数值需进行方差齐性的检验。打开 “选项”对话框，勾选“描述性”和“方 差同质性检验”。