spss卫生统计学实习课程6
统计学实验SPSS实习报告
统计学实验SPSS实习报告实验报告二实验项目：描述性统计分析实验的目的：1。
掌握数据集中趋势和离中趋势分析方法2.熟悉掌握各个分析过程的基本步骤以及彼此之间的联系和区别.实验内容：（1)Frequencies过程（2)Descriptives过程（3)Expiore 过程（4)Croostabs过程一、数据和输入与保存频率[数据集1] E:\案例数据资料\数据集\第五章\5.1陕西省城市居民消费状况研究\数据集\陕西省城市居民消费状况研究.sav实验数据的统计量数目为21 实际检验统计量数目为21 全部检验。
统计量时间分组N 有效21缺失0该组检验是我根据软件数据，依据年限的不同分为了一共4组数据的时间分组数据，从而大大的减少了数据的分析复杂性。
最后得出的时间分组的表格如下。
时间分组频率百分比有效百分比累积百分比有效1980以下 3 14.3 14.3 14.31980到1990 10 47.6 47.6 61.91990到1995 5 23.8 23.8 85.71995以上 3 14.3 14.3 100.0合计21 100.0 100.0描述统计分析[数据集1] E:\案例数据资料\数据集\第五章\5.1陕西省城市居民消费状况研究\数据集\陕西省城市居民消费状况研究.sav[数据集1] E:\案例数据资料\数据集\第五章\5.1陕西省城市居民消费状况研究\数据集\陕西省城市居民消费状况研究.sav有表格可以看出数据数目一共21个有小数据21个，其中极小值为1.00极大值为4.00.均值为2.3810.我们是以时间分组的一组描述数据量，既可以得出下列的数据分析表格。
如下为数据的执行命令。
EXAMINE VARIABLES=时间分组/PLOT BOXPLOT STEMLEAF/COMPARE GROUPS/STATISTICS DESCRIPTIVES/CINTERVAL 95/MISSING LISTWISE/NOTOTAL.数据的游览分析[数据集1] E:\案例数据资料\数据集\第五章\5.1陕西省城市居民消费状况研究\数据集\陕西省城市居民消费状况研究.sav描述统计量标准误时间分组均值 2.3810 .20090均值的 95% 置信区间下限 1.9619上限 2.80005% 修整均值 2.3677中值 2.0000方差.848标准差.92066极小值 1.00极大值 4.00范围 3.00四分位距 1.00偏度.387 .501峰度-.456 .972 时间分组时间分组 Stem-and-Leaf PlotFrequency Stem & Leaf3.00 1 . 000.00 1 .10.00 2 . 0000000000.00 2 .5.00 3 . 00000.00 3 .3.00 4 . 000Stem width: 1.00Each leaf: 1 case(s)CROSSTABS/TABLES=时间分组 BY 消费性支出（元）/FORMAT=AVALUE TABLES/CELLS=COUNT/COUNT ROUND CELL.交叉表[数据集1] E:\案例数据资料\数据集\第五章\5.1陕西省城市居民消费状况研究\数据集\陕西省城市居民消费状况研究.sav计数最后实验总结：在该组的实验中，我们利用的是spss软件来实现的一系列的数据分析与统计，我们选择的是数据中以自己独立的时间分组来实现数据的整理以及一系列的数据处理，最后得出了上面的一系列内容，这次实验内容我学到了很多，也从中学习到了spss软件的实际操作。
最新SPSS第一次实习内容
解：ห้องสมุดไป่ตู้
H0：
2 1
2 2
H1：
2 1
2 2
0.05
已知 S1 21.39 ， n1 12 ； S2 20.62 ， n2 7
F
21.392 20.622
Student-Newman-Keuls检验
表10.10 血清1.5-脱水葡萄糖醇水平数据用SNK法检验结果
比较对
跨距
均数之差
临界值
1 -4
4
39.062
17.423982
1 -3
3
38.449
15.813513
1 -2
2
2 -4
3
0.124 38.938
13.120982 15.813513
2 -3
已知：μ＝20.7mg/L，
n = 9 X ＝21.09mg/L S＝1.12mg/L H0：μ＝20.7mg/L； H1：μ≠20.7mg/L
＝0.05
t 21.09 20.7 1.045, 1.12 9
n 1 9 1 8
P =0.326
查附表 t0.05/2,8＝2.306。
现在 t < t , 0.05,8 因S此PSS有 第一次P实习>内容0.05。无法拒绝 H0
6 -4 32
8 146
SPSS第一次实习内容
d2
1 400 44d 1 1 4 . 6 4S0d0 S d n 32141 . 7 8 7 1 0 6763 . 7 2 7 t 36 3 . 9 1 7
《医学统计方法课件——SPSS实践篇》
数据可视化的实践
介绍数据可视化工具和技巧， 让数据更具吸引力和易于理解。
SPSS实践
SPSS软件的基本操作
详细介绍SPSS软件的界面和常用 功能，使您能快速上手。
常用功能的实践演练
通过实际案例，引导您进行常用 功能和操作的实际操作和演练。
数据处理和分析的案例分享
分享医学领域中实际数据处理和 分析的案例，并给出解决思路。
《医学统计方法课件—— SPSS实践篇》
本课件旨在介绍医学统计方法的基本概念和在SPSS软件中的实际应用。通过 丰富的案例和操作演示，解决您的统计困惑，帮助您轻松掌握数据分析技巧。
什么是医学统计方法？
医学统计方法是应用概率论、数理统计和计算机技术等方法对医学数据进行 分析和解释的科学。它可以帮助研究人员从数据中发现规律并作出科学决策。
4
之间的相关性。
了解如何建立回归模型，预测因变量和
自变量之间的关系。
5
非参数统计分析
介绍一些不依赖于数据分布的非参数统 计方法，如Wilcoxon秩和检验。
统计报告
报告标准和结构
指导如何撰写规范、清晰和有 条理的统计报告。
统计图表的制作和解 读
讲解如何绘制各种类型的统计 图表，并正确解读图表中的信 息。
数据的查找和筛选
掌握数据的查找和筛选方法， 以便从大量数据中找到所需 信息。
数据分析
1
描述性统计分析
了解如何使用SPSS计算均值、标准差和
方差分析
2
频数等统计指标，对数据进行描述和汇 总。
学习使用方差分析（ANOVA）方法比较
三个或更多组之间的差异。
3
相关分析
掌握如何通过相关系数分析来研究医学研究中的应用案例
《统计实习》SPSS实验报告
《统计实习》SPSS实验报告实验报告二实验项目：描述性统计分析实验目的：1、掌握数据集中趋势和离中趋势的分析方法；2、熟练掌握各个分析过程的基本步骤以及彼此之间的联系和区别。
实验内容及步骤一、数据输入案例：对6名男生和6名女生的肺活量的统计，数据如下：1.打开SPSS软件，进行数据输入：通过打开数据的方式对XLS的数据进行输入其变量视图为：二、探索分析进行探索分析得出如下输出结果：浏览由上表可以看出，6例均为有效值，没有记录缺失值得情况。
由上表可以看出，男女之间肺活量的差异，男生明显优于女生，范围更广，偏度大。
男男 Stem-and-Leaf PlotFrequency Stem & Leaf2.00 1 . 342.00 1 . 892.00 2 . 02Stem width: 1000Each leaf: 1 case(s)女女 Stem-and-Leaf PlotFrequency Stem & Leaf2.00 1 . 233.00 1 . 568 1.00 2 . 0Stem width: 1000Each leaf: 1 case(s)三、频率分析进行频率分析得出如下输出结果：由上图可知，分析变量名：肺活量。
可见样本量N为6例，缺失值0例， 1500以下的33％，1500-2000男生33％女生50％，2000以上女生16.7％，男生33％。
四、描述分析进行描述分析得出如下输出结果：由上图可知，分析变量名：工资，可见样本量N为6例，极小值为男1342女1213，极大值为男2200女2077，说明12人中肺活量最少的为女生是1213，最多的为男生有2200，均值为1810.50/1621.33，.标准差为327.735/325.408，离散程度不算大。
五、交叉分析实验报告三实验项目：均值比较实验目的：.学习利用SPSS进行单样本、两独立样本以及成对样本的均值检验。
实验内容及步骤（一）描述统计案例：某医疗机构为研究某种减肥药的疗效，对15位肥胖者进行为期半年的观察测试，测试指标为使用该药之前和之后的体重。
《医学统计与SPSS课件》
本课程将覆盖医学统计与SPSS的主要内容。通过该课程，您将学习到关于统 计学、数据分析和SPSS基本操作的关键知识。
概述医学统计与SPSS
介绍医学统计和SPSS的定义、重要性和应用领域。揭示统计学在医学研究中 的关键作用，并介绍如何使用SPSS进行统计分析。
统计学基础
讨论统计学的基本概念，包括数据类型、变量和测量尺度。解释描述性统计 和推论统计的区别，并介绍统计学常用的测量指标。
多元分析
介绍多元分析的概念和方法。讲解如何通过多元回归和因子分析等技术，分 析多个自变量对一个因变量的影响。
非参数检验
介绍非参数统计和检验的基本原理。指导学员使用非参数方法来比较中位数、 分布和相关性。
生存分析
讲解生存分析的概念和方法。教授如何使用生存曲线和危险比来评估事件的发生风险和影响因素。
回归分析
讨论回归分析的基本原理和应用。教授如何使用线性回归和逻辑回归来建立预测模型和解释因果关系。
相关分析
介绍如何使用相关分析来探究变量之间的关系。讲解皮尔森相关系数和斯皮 尔曼等级相关系数的计算和解释。
Logistic回归分析
深入探讨Logistic回归分析的原理和应用。解释如何使用Logistic回归模介绍医学研究中常用的数据收集方法，如问卷调查和观察研究。提供数据整理的技巧，包括数据录入、 清洗和格式化。
数据描述和图表演示
探讨如何使用统计方法对收集的数据进行描述性分析，并通过图表和图形展示数据的特征和趋势。
探索性数据分析
介绍探索性数据分析（EDA）的概念和方法。通过图表、可视化和统计计算方法，揭示数据中存在的模 式和关联。
SPSS的基本操作
提供SPSS的基本操作指南，包括数据导入、数据变换和统计计算。教授如何使用SPSS进行数据分析 和结果解释。
“医学统计课件——SPSS软件使用详细教程”
数据类型和数据分布
1
数据分布
2
学习如何探索数据的分布和使用SPSS绘
制直方图。
3
数据类型
教您区分定量数据和定性数据，并分别 进行分析。
数据正态性检验
学习如何识别和检测数据正态分布，以 便使用正确的假设检验方法。
数据的描述统计
描述数据
学习如何使用SPSS进行数据 描述统计，从而了解数据的 主要性质。
授课时间
24小时在线访问，支持随时随地学习。
SPSS软件介绍
软件优势
SPSS是业界最常用的统计软件， 能够应对各种数据分析需求，具 有完善的分析功能和操作简单的 特点。
数据输入
演示了如何使用SPSS输入数据， 包括常规和非常规格式。
数据清洗
教您如何检查和修复数据问题， 确保您分析可靠。
数据预处理
2
记录结果
学习如何记录SPSS输出结果，并将其作为一种记录手段。
3
检查错误
学习如何使用SPSS日志检查错误，并进行调整。
数据输入和分析的实际例子
心理学研究
学习如何使用SPSS进行心理 学研究，以探究个体差异、 行为和人格特征等方面的状 况。
医疗研究
学习如何使用SPSS进行医疗 研究，以探究药物安全性、 病人偏好和有效性等方面的 状况。
了解如何读取SPSS输出中的文 本，并将其与实际结果联系起来。
SPSS统计图表的制作
1 标准条形图
学习如何使用SPSS进行 标准条形图的制作。
2 堆积条形图
了解如何使用SPSS绘制 堆积条形图，并将其用于 比较分析。
3 饼图和折线图
学习如何使用SPSS制作 饼图和折线图，以支持不 同类型的数据分析。
《医学统计课件：SPSS统计分析从入门到精通》
聚类分析
学习聚类分析的方法，用于将观测对象或变量进行分组，发现数据中的相似 性和差异性。
时间序列分析
探索时间序列分析的方法，用于研究时间上的趋势、周期性和季节性，并预 测未来的趋势。
多元分析
学习多元分析的理论和应用，包括多元方差分析、多元回归分析和判别分析 等方法，用于研究多个变量间的关系。
数据可视化
了解如何使用SPSS进行数据可视化，包括绘制图表、制作图表模板和创建交互式的统计图形。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 输出结果解读
学习如何正确解读和解释统计分析的结果，包括如何提取关键信息、判断统 计显著性和探究结果的实际意义。
统计分析应用案例分析
通过实际案例分析，将所学的统计分析方法应用到实际问题中，提高解决问题的能力和应用能力。
方差分析和协方差分析
学习方差分析和协方差分析的原理和应用，了解如何比较多个组或处理之间 的差异，并探索变量间的关联性。
生存分析
探索生存分析的方法，用于研究事件发生时间和影响因素，如生存率、风险 比和生存曲线。
因子分析
学习因子分析的理论和应用，用于发现变量之间的潜在结构和关系，并简化 数据集。
判别分析
数据清洗和变量管理
学习如何进行数据清洗和变量管理，包括数据缺失值处理、异常值检测和变 量重编码等技术，以确保数据质量和分析结果的准确性。
数据调整与转换
探索数据调整和转换的方法，包括数据合并、数据分割和数据透视表等技术。通过对数据的灵活处理，提取更 多有价值的信息。
描述性统计和频数分析
学习如何使用描述性统计和频数分析方法来概括和解释数据，揭示数据的基 本特征和分布规律。
《医学生物统计课件——SPSS统计分析》
数据的访问
了解数据存放位置、格式和 数据开放政策等信息，合理 获取和使用数据。
数据的质量
了解数据情况并进行数据质 量评估，进行数据清洗和处 理。
数据的输入和编辑
• SPSS 支持多种数据格式的输入和导入，包括 Excel、CSV、数据库等。 • 可以对数据进行缺失值填充、数据类型转换、重复数据处理等操作。 • 可以使用 Data Editor 进行数据查看和编辑，进行数据筛选和按照一
2
分布和偏态的指标
如直方图、箱线图、正态性检验、偏度、峰度等。
3
常见分布模型的分析
如正态分布、t 分布、 F 分布、卡方分布等。
相关分析
• 相关分析用于探究自变量和因变量之间的关系，可以了解变量之间的相关性和相互影响。 • 常用的相关系数包括 Pearson 相关系数、 Spearman 相关系数、判定系数等。 • 通过图形化展示和数据分析，可以发现变量之间的相互联系以及是否存在相关性。
SPSS 的安装和使用方法
下载安装
从 IBM 官方网站下载 SPSS 的 安装包并进行安装。
界面功能
SPSS 主界面包含数据编辑、分 析、图表和输出功能，可以方便 地实现数据分析的整个流程。
命令语法
SPSS 还支持命令语法方式进行 数据分析，可以更加高效和灵活 地操作。
数据准备工作
数据的来源
确定数据的获取方式和可信 度，建立数据来源档案。
单因素方差分析
多因素方差分析
用于比较不同组之间的均值差异， 包括单因素方差分析、重复测量 方差分析等。
用于比较两个或多个因素对结果 的影响，包括多因素方差分析、 共变量方差分析等。
协变量分析
用于解释因素与结果之间的关系， 探究因素的影响是否存在显而易 见的变化。
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实习六
数值变量资料的统计推断（三）
第237～249页
一、直线回归（linear regression）
（一）定义：用直线方程表达X（自变量，independent variable）和Y （应变量，dependent variable）之间的数量关系。
ˆY a bX
=+
ˆY：是Y（实测值）的预测值（predicted value），是直线上点的纵坐标。
对于每一个X值，根据直线
回归方程都可以计算出相应的Y预测值。
直线回归的重要应用之一：预测（Prediction）
一、直线回归（linear regression）（二）b和a的意义
a：是回归直线在Y轴上的截距，即X＝0时Y的预测值。
b：是回归直线的斜率，又称为回归系数。
表示当X改变一个单位时，Y的预测值平均改变|b|个单位。
二、直线相关（linear correlation）
(一)定义
描述具有直线关系的两个变量之间的相互关系。
r：相关系数，correlation coefficient
用来衡量有直线关系的两个变量之间相关的密切程度和方向。
-1≤r≤1
r>0，正相关；r=1为完全正相关
r<0，负相关；r=-1为完全负相关
|r|越大，两变量相关越密切（前提：r有统计学意义）
(二)相关类型正相关：0<r≤
1
二、直线相关（linear correlation）
负相关-1≤r
<0
二、直线相关（linear correlation ）
(二)相关类型
零相关r
=0
二、直线相关（linear correlation ）
(二)相关类型
零相关r =0
二、直线相关（linear correlation ）
(二)相关类型
曲线相关
应变量Y 自变量X
三、SPSS13.0软件操作(直线回归与相关)
例11.绘制散点图
散点图显示：收
缩压与体重指数
之间有线性相关
趋势，因此可以
进一步做直线回
归与相关
应变量自变量
回归相关系数r
决定
系数r 2
调整r 2剩余自由度MS 回归及MS 剩余P 值
s b 标准化回归系数t 值
P 值
F 值
F =t 2
应变量自变量
统计保存（产生新变量，保存在当前数据库）
的均数个体Y值
例13.直线回归的预测及置信区间估计
总体回归系数的
95％置信区间
四、附录：SPSS13.0软件操作(Spearman等级相关)
Spearman等级相关是基于秩次的非参数相关分析。
主要适用于以下情况：
1.对于数值型变量，X及Y严重偏离正态分布；
2.等级资料的相关分析。
Spearman 等级相关系数
）。