外国人诚会玩！仅用SPSS软件就把数据玩出花来，发文在顶刊《新英格兰医学》
美国人爱在网上找医疗信息
美国人爱在网上找医疗信息
小石
【期刊名称】《中国保健营养(上旬刊)》
【年(卷),期】2001(000)007
【摘要】@@ 最近,美国一家网络公司公布了一项题为"因特网如何影响人们生活"的研究报告.报告显示,上网寻找医疗信息的美国人远比查阅体育、股票、网上采购的人多.估计有5 200多万美国人通过因特网获得有关疾病和治疗的相关知识.【总页数】1页(P51)
【作者】小石
【作者单位】无
【正文语种】中文
【相关文献】
1.给网上信息找管家 [J], 引火虫
2.有病? 网上找协和——北京协和医院信息化建设扫描 [J], 筱月
3.网上找信息职工尝甜头 [J], 郭建军
4.你会在因特网上找造纸信息吗? [J], 王海毅;陈夫山
5.因特网上询找科技信息的两种方法 [J], 曾荣昌;蒋爱华
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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软件在医学统计学双语教学中应用的探讨
课堂教学以大课形式进行 ， 充分利用多媒体和 Ｓ Ｓ 软件辅助 ＰＳ
阐述相关理论。教学内容导人用 中、 英双语进行， 结合多媒体影像 ，
使学生接触 一些专用词汇； 具体讲解知识点时 ， 多采用英语 简单句 ， 辅 以身体语言和多媒体课件 ， 减少学生语言理解障碍， 并现场动态 演示典型案例的 Ｓ Ｓ 操作 ， ＰＳ 获得全英文结果 ， 细分析结 果， 详 进一
生的专业基础必修课 。但是 ， 由于医学统计学概念抽象、 计算繁杂 、 逻辑推理强， 加上 医学生缺乏概率论 和数理统计学知识 ， 学生普遍 反映该课程较难、 较枯燥 ， 也不能真正做到学 以致用。据统计， 医 在 学期刊发表 的论文 中， 统计描述指标缺陷率为 ２％， １ 统计推断应用
缺陷率为 ６ ％３ ２ ｒ ］ 。因此 ， 改革传统的医学统计学教学方法和内容， 提 高教学质量， 紧跟双语教学 的趋势， 并 是我们亟待解决的重要课题。
授课 。课前 。 将挑选的英文 案例发给学生 ， 要求学生进行预习和思 考 。实习时， 由带教老师结合多媒体对本节课的理论内容进行双 先
语讲解 ，并选择代 表性 的案例在主机演示 Ｓ Ｓ Ｐ Ｓ软件的操 作过程 ，
１ＳＰ Ｓ软 件简 介 Ｓ
ＳＳ Ｐ Ｓ是 “ｔｔｔａ Ｐｃａｅｏ ｅＳｃ ｌ ｃ ｎｅ”的首字母缩 Ｓａ ｓｃｌ ａｋｇ ｒｈ ｏｉ ｉ ｃｓ ｉｉ ｆ ｔ ａＳ ｅ
曩 教学园 地
Ｓ Ｓ Ｐ Ｓ软件在 医学统 计学双 语教 学 中应 用 的探 讨
武颂文
（ 西安 医学院公共卫 生 系流病 与统计教研 室 陕西 ・ 西安 ７０ ６ ） １０ ８
中图分类号 ： ４ Ｇ６ ２
文献标识码 ： Ａ
文章 编号 ： ２ ７ ９ （ ０ ９）９ ０ ４ ０ １７ — ８４２ ０ ２ － ８－ ２ ６
SPSS在医学科研中的运用
SPSS在医学科研中的运用引言SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款功能强大的统计分析软件，广泛应用于各个领域的研究中，包括医学科研。
SPSS提供了一系列的统计分析和数据处理工具，可以帮助研究者对医学数据进行分析、可视化和解释。
本文将探讨SPSS在医学科研中的运用，介绍其常用的功能和方法。
数据导入与清洗在医学科研中，数据收集是一个重要且常见的步骤。
SPSS可以通过导入数据文件的方式将已收集的数据导入到软件中进行后续的分析。
SPSS支持导入多种数据格式，包括Excel、CSV等，使研究者能够轻松地将数据转化为SPSS可识别的格式。
在导入数据后，常常需要对数据进行清洗。
SPSS提供了一系列的数据清洗工具，可以帮助研究者删除异常值、处理缺失数据等。
通过这些工具，研究者可以保证后续的分析结果的准确性和可靠性。
描述统计分析描述统计分析是医学科研中常用的分析方法之一。
它通过对数据的概括和分析，揭示出数据的特征和规律。
SPSS提供了丰富的描述统计分析工具，包括均值、标准差、频数、百分比等。
研究者可以使用这些工具对数据进行描述和汇总，进一步了解数据的特点。
统计检验统计检验是医学科研中重要的分析方法之一。
它通过对样本数据进行假设检验，判断样本之间、样本和总体之间是否存在显著性差异。
SPSS提供了多种统计检验方法，包括t 检验、方差分析、相关分析等。
研究者可以根据实际需求选择合适的统计检验方法，并使用SPSS进行分析。
回归分析回归分析是医学科研中常用的预测和建模方法之一。
它用于研究因变量与自变量之间的关系，并建立预测模型。
SPSS提供了多种回归分析工具，包括线性回归、逻辑回归、多项式回归等。
研究者可以使用这些工具进行回归分析，并得到相关的模型结果和参数估计。
生存分析生存分析是医学科研中常用的分析方法之一。
它用于研究事件发生的时间和概率，并分析其与其他因素之间的关系。
《医学生物统计课件：SPSS数据处理与分析》
回归方程解释
通过回归方程，预测目标变量与 其他回归变量的关系，同时考察 其他影响因素，评估预测结果的 符合程度。
模型可靠性
通过多样性检验和交叉验证，评 估回归模型的对样本数据的拟合 情况和预测准确率。
因子分析和主成分分析
因子分析
以一组变量为观察对象，试图 将观察数据转换为一组独立且 有意义的因子，简化数据结构。
数据清洗与变量处理
1
数据清洗
数据清洗是数据分析的前提，有效清除数据中的异常值和不合规的内容以及确保数据归一化。
2
变量分类
根据不同研究目的和特点将变量进行分类，可以对数据集的管理和理解更为方便。
3
变量计算
通过对已有数据的加工处理，可以创造新变量，拓展数据分析维度。
4
变量转换
将变量进行数学公式的转换，可以将数值尺度的变量转换为名义/有序层次变量，实现分类 分析。
数据导入与管理
特定格式文件导入
SPSS支持Excel、CSV、文 本文件等多种格式的导入， 依照导入引导完成导入即可。
数据变量
数据导入后，需要仔细确认 每一个变量，确保变量转化 正确，便于后续的数据分析。
数据筛选和分组
SPSS可以根据变量的特定 条件对数据进行筛选和分组， 从而对特定样本或数据进行 统计分析。
医学生物统计课件：SPSS 数据处理与分析
本课程旨在帮助医学生物学专业的学生以及从事临床科研、医疗管理等领域 工作的医务人员，全面了解SPSS软件数据处理和统计分析，提高数据处理和 分析的技能，使用于医学研究和临床实践。课程内容包括数据整理、清洗、 分析及可视化等方面，同时辅以SPSS软件应用实例。
曲线图解读
曲线图是数据分析图形中最常 用的一种形式，可以展示数据 的变化趋势，同时可以标注出 各种点位的数据指标。
使用SPSS进行临床数据分析的技巧
在临床研究中，预后研究旨在评估患者接受某种治疗后的疾病进展和生存情况 。使用SPSS进行数据分析，可以分析影响预后的因素，并建立预测模型。
预后研究分析方法
常见的分析方法包括生存分析、Cox回归分析等，SPSS提供了相应的统计分析 工具来实现这些方法。
病因研究
病因研究
病因研究旨在探讨疾病发生的原因和危险因素。使用SPSS进 行数据分析，可以帮助研究者识别与疾病发生相关的因素， 并评估其因果关系。
多重共线性问题
处理方式
可以采用相关系数矩阵、VIF等方法检测多 重共线性，然后通过减少变量、使用因子分 析等方法解决多重共线性问题。
注意事项
在处理多重共线性问题时，应深入分析变量 之间的关系，避免简单地将变量删除或整合 。同时，应注意保持模型的解释性和稳定性
。
06
SPSS与其他软件的结合 使用
与Excel的结合使用
推论性统计分析
总结描述
推论性统计分析是通过样 本数据来推断总体特征， 利用样本信息对总体做出 科学推断。
参数估计
使用样本数据估计总体参 数，如总体均值、总体比 例等，并给出估计的精度 和置信区间。
假设检验
根据研究目的提出假设， 然后利用样本数据对假设 进行检验，判断假设是否 成立。
高级统计分析
总结描述
启动方法
安装完成后，可以通过开始菜单 或桌面快捷方式启动SPSS。首次 启动时，系统会提示创建或打开 数据集。
数据输入与整理
数据导入
除了手动输入数据，SPSS支持多种 数据格式的导入，如Excel、CSV等 。通过“文件”菜单下的“导入数据 ”功能，选择相应格式导入即可。
数据整理
在数据输入后，需进行数据整理，如 添加或删除变量、编码分类变量等。 SPSS提供了强大的数据整理工具，如 “数据转换”功能。
基于SPSS的聚类分析在行业统计数据中的应用
基于SPSS的聚类分析在行业统计数据中的应用基于SPSS的聚类分析在行业统计数据中的应用随着信息技术的快速发展，大量的行业统计数据产生并积累，如何从这些海量数据中提取有用的信息并进行合理的分析成为一个重要课题。
在此背景下，基于SPSS的聚类分析成为一种常用的数据挖掘方法。
本文将介绍聚类分析的原理和方法以及其在行业统计数据中的实际应用。
聚类分析是一种无监督学习方法，旨在将样本数据划分为不同的类别，即将相似的样本归为一类，并且尽量保证不同类别之间的差异较大。
聚类分析基于相似性度量，可以处理多维数据，并且不需要对数据做任何假设。
首先，我们需要进行数据预处理，包括数据清洗、数据转换等。
数据清洗是为了去除脏数据和异常值，使数据更加可靠。
数据转换可以通过将原始数据进行标准化或者归一化来消除量纲的影响，使不同变量具有相同的尺度。
接下来，我们需要选择适当的距离度量和聚类算法进行聚类分析。
常用的距离度量方法有欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等。
常用的聚类算法有K-means算法、层次聚类算法、密度聚类算法等。
在实际应用中，我们需要根据问题的特点进行选择。
然后，我们利用SPSS对数据进行聚类分析。
打开SPSS软件，导入经过预处理的数据集。
选择“聚类”进行分析。
在分析设置中，我们需要选择合适的聚类方法和距离度量，设定聚类的类别数目。
然后进行聚类分析。
SPSS将对数据进行迭代，直到达到停止条件为止，最终生成聚类结果。
之后，我们可以对聚类结果进行分析和解释。
首先，我们可以通过聚类图形直观地展示聚类结果。
其次，我们可以对每个聚类进行特征分析，找出每个聚类的特点和共性。
最后，我们可以通过对比不同聚类之间的差异，了解数据中的规律和结构。
聚类分析在行业统计数据中有着广泛的应用。
例如，在市场调研中，可以通过对消费者行为数据的聚类分析，得到不同消费群体的特点和喜好，为企业的市场营销策略提供依据。
在金融领域，可以通过对客户数据的聚类分析，识别出不同风险等级的客户，并制定相应的风险管理措施。
SPSS在医学统计中的应用
数据导入说明
导入数据时，需要注意数据 的格式和结构，确保数据的 准确性和完整性。
数据清洗与处理
1
数据清洗
数据清洗是指对原始数据进行筛选、剔除、校验、纠错等工作，确保数据的质量 和准确性。
2
数据预处理
数据预处理是指对数据进行缺失值处理、异常值处理、标准化、变量选择等工作， 为后续数据分析做好准备。
3
3 智能推荐模块
该模块可以根据用户的需求和偏好，实现智能推荐和优Байду номын сангаас服务。
SPSS在医疗质量控制中的应用
1
质量指标的选取
合理选取医疗质量控制方案所需的质量指
质量控制方案的制定
2
标是提高质量控制效果的关键。
根据质量指标选取要求和病人病情等实际
情况，制定具体的质量控制方案。
3
质量控制效果的评估
对质量控制方案实施后，应及时进行评估 和纠正，以确保质量控制的有效性和可靠 性。
因素分析是在多个指标之间找出背后的潜在因素，从而简化问题、揭示模式、减少冗余。
2 因素分析的方法
因素分析的方法包括主成分分析、最大似然估计和最小公因数。
3 因素分析的应用
因素分析在医学研究中的应用包括生理指标分析、心理问卷分析等。
单因素方差分析
基本原理
单因素方差分析是一种用于比较两个或两个以上样 本均值差异的方法，用于检验群体均值的差异性是 否显著。
3
生存分析
对数据进行生存分析，包括Kaplan-Meier曲线、生存率分析等。
4
回归分析
对数据进行回归分析，包括线性回归分析、逻辑回归分析等。
SPSS常见误区技巧
数据处理中的错误
常见的错误包括样本不够、数据异常和误差结 构等；应注意数据的收集和清洗，确保数据的 准确性和可靠性。
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外国人诚会玩！仅用SPSS软件就把数据玩出花来，发文在顶
刊《新英格兰医学》
我一直在说，数据分析的时候，方法并不是一层不变的，同样个数据，其实有很多角度可以分析。
因此，统计学应该是个统计策略！
比如我看得这篇文章，一个荷兰的团队，针对一个RCT研究，对主要结局指标，采用了4种不同的统计学方法进行分析，并把文章发表在顶刊《新英格兰医学杂志》。
一起来学习吧！2021 年4 月15 日,Rianne van Rijn 等研究者进行的一项多中心、前瞻性、两组、随机、对照试验结果发表于《新英格兰医学杂志》上，比较了循环死亡后供体肝移植低温氧合机灌注与静态冷保存的效果。
非吻合口胆道狭窄是肝移植后的主要并发症，导致胆汁淤积和胆管炎,往往导致后期需要胆道干预措施甚至重新进行肝脏移植。
缺血再灌注损伤是胆管损伤及移植后胆道狭窄发生发展的关键机制。
尽管传统的静态冷保存对缺血- 再灌注损伤有一定的保护作用，但仍需要更先进的保存方法来改善循环死亡后供体肝脏移植的效果。
因此，作者尝试探讨了一种新的方法：氧合离体机灌注。
它是一种动态保存器官的方法,旨在减少缺血再灌注损伤的发生率和严重程度，改善器官移植后的预后。
该临床试验从2016 年1 月至2019 年7 月，在欧洲的六个肝移植中心招募了年龄在18 岁及以上，符合纳入试验条件的患者。
患者按1:1 的比例随机分为两组，78 例患者接受运输过程中静态冷保存后低温氧合机灌注肝脏移植( 机器灌注组) ，78 例患者接受仅静态冷保
存肝脏移植( 对照组) 。
主要终点是移植后6 个月的症状性非吻合口胆道狭窄发生率。
结果表明：机械灌注组78 例患者中有5 例(6% )出现症状性非吻合口胆管狭窄；对照组78 例患者中有14 例(18% )出现症状性非吻合口胆管狭窄(风险比为0.36 ;95% CI 为0.14-0.94 ;P=0.03 )。
在机械灌注肝受者中，再灌注后综合征(平均动脉血压下降30% 以上)发生的频率低于对照组(12% 对27% ;校正风险比,0.43 ;95%CI ,0.20-0.91 )。
两组的不良事件发生率相似。
根据上述结果，该研究认为：在这项患者接循环死亡后供体肝脏移植的随机试验中，研究者发现低温氧合机灌注导致的症状性非解剖性胆道狭窄的发生率低于常规静态冷保存。
现在我们来看看，作者们如何进行统计分析呢？
首先，令人出乎意料的是，这篇顶刊没有用所谓的高级统计学方法，比如R、SAS、Stata仅仅用不太爱的软件：SPSS，而且也不是最新版本
所以我这里要说的是，什么软件真心不重要。
只要结果可靠就行！
该研究的结局指标是：移植后6 个月的症状性非吻合口胆道狭窄发生率。
那么应该用什么方法呢？你会用什么方法呢？
两组率的比较用卡方么？
其实，统计学方法真的很多，不要觉得两组率的比较，只有卡方检验，在真正的临床试验中，情况会略显复杂。
我列举下一般临床研究两组率比较常用的统计学方法：（1）卡方
（2）分层卡方（3）logistic回归
但是你不要以为就只有这些方法，实际上还有
（4）log-binomial回归（5）改良Poisson回归（6）Cox回归（结合生存时间）
那么这篇文章用了什么方法分析呢？用了4种方法！主方法是log-binomial回归和卡方检验，次方法是Cox回归和logistic回归！
1. log-binomial回归是主方法，因为它可以计算RR值！
得到的结果如下：
如果你对log-binomial有兴趣，不妨来学习我的这篇文章吧！Log binomial 回归，几十年的老方法为什么不流行呢！
2. 然后，其实这个数据结局指标虽然是二分类，但是研究团队也随访获得了生存时间。
所以，可以开展Cox回归分析了！
结果如下：
3. 二分类的数据，当然也可以开展logistic回归了，因此，也用它来计算OR值。
4. 除此之外，作者当然还进行了其它敏感性分析。
作者主结果是基于意向性分析原则开展的分析，在敏感性分析上，又采用了符合方案集分析方法（PP）：
总结
好的论文，采用不同结果时，都应有稳健的表现，所以高端RCT 文章，往往都用多种方法来探讨结果的一致性。
本篇文章，用了4种方法之多，确实也大（目）开（瞪）眼（狗）界（呆）！
统计学套路很深，闲人莫入！
本文就到此结束！
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8.超级好用的统计思维导图来了！一步步告诉你如何选择合适统计方法。