医学统计学SPSS教程1
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。
《医学统计学课件——SPSS实战》

本课件将教你如何使用SPSS软件进行医学统计学实践。从数据清洗到多因素 方差分析,一步步带你掌握数据分析的技巧。
SPSS软件介绍
SPSS软件是一款专业的统计分析软件,用于数据 处理和分析。它能够快速的分析数据,并且支持 多种类型的图表展示。
SPSS软件界面友好易操作,界面各部分操作说明 齐全,让您能够更快更好的掌握操作技巧。
概率论和假设检验率分布 来描述和分析事件发生的概率。
假设检验
假设检验是通过数据处理来验证假设是否成 立的方法。它是实验分析的重要工具。
单因素方差分析
单因素方差分析用于考察1个自变量对1个因变量的影响,可以进行均值、方 差和协方差的分析。
多因素方差分析
双因素方差分析
1
中位数
2
数据从小到大排序后,处于中间的数
值即为中位数。对于有异常值的数据,
中位数更能反映数据的真实情况。
3
平均数
计算数据总和,再除以数据个数,表 示数据的中心趋势,是常用的数据描 述和分析方法之一。
标准差
衡量数据集合的变化程度,标准差越 大,数据的分散程度越大。
规范化数据及缺失数据处理
数据的规范化可以减少数据集合中的偏差,提高数据的质量。缺失数据的处理是数据分析的重要前提, 可以使用均值或回归等方法填补缺失值。
通过两个自变量来考察它们对因变量的影响,可 以分析它们之间的互作关系。
三因素方差分析
通过三个自变量来考察它们对因变量的影响,可 以在多个自变量之间建立更准确的模型。
T检验与方差分析的比较
1
T检验
用于比较两组数据的差异,具有判断
方差分析
2
简单、结果清晰的优点,但限制了数 据的样本量。
《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。
《医学生物统计学课件——SPSS教程》

分类变量的分析
卡方检验
介绍卡方检验的基本原理及应用场景,在医 学领域中的实际应用。
判别分析
演示如何使用判别分析来区分不同类别的样 本,并说明其在医学研究中的价值。
逻辑回归
解释逻辑回归与线性回归的区别,演示如何 利用逻辑回归来探究分类变量的内在关系。
聚类分析
介绍聚类分析的概念及解释聚类的结果,将 相似的样本归为一类。
数据导入
演示如何导入来自不同数据源的数据,并解 决常见的错误与难题。
数据管理
演示如何创建、编辑、合并、拆分、删除、 排序和标记数据集。
描述性统计分析
分类变量分析
利用条形图、分组柱状图、散 点图等工具,对多个分类变量 进行描述性统计分析,揭示变 量之间的关联。
连续变量分析
利用直方图、箱线图、概率密 度图等工具,对单个连续变量 或多个连续变量进行描述性统 计分析。
2. 讨论数据挖掘相关的伦理和法律问题, 以及如何应对数据泄露、隐私泄露、算 法不公等问题。
SPSS的常见错误及解决方案
1 输入错误
如何避免输入错误、检查数 据并纠正错误。
2 分析错误
针对不同的分析方法,介绍 可能出现的错误类型及其解 决方案。
3 输出错误
演示如何生成高质量的输出,如何识别和修正常Pearson相关系数、Spearman等级相关系数等,在实际应用中如何解释结果、绘 制相关曲线等。
2
简单线性回归
演示如何确定自变量和因变量之间的关系,并使用最小二乘法构建回归模型。
3
多元线性回归
演示如何同时考虑多个自变量对因变量的影响,并使用逐步回归法、交互作用等方法 提高模型的准确性。
SPSS在医学研究中的应用
1
医学统计学基础课件:SPSS分析实战详解

这个课件详细介绍了医学统计学基础和如何使用SPSS进行数据分析。从数据 预处理到相关性分析和生存分析,全面解析SPSS分析的实战技巧。
课程介绍
通过本课程,您将学习到医学统计学的基本概念和原理,并掌握SPSS软件的 使用技巧。无论您是医学专业的学生还是从事医学研究的专业人士,本课程 都将对您有所帮助。
数据清洗
数据清洗是数据分析的关键一步,它包括数据筛选、缺失值处理、异常值检 测等操作。本节将教您如何进行数据清洗,以保证分析结果的准确性和可靠 性。
数据变换
数据变换是将原始数据进行处理,使其适应统计分析的要求。本节将介绍常 用的数据变换方法,如对数转换、标准化等,帮助您更好地分析数据。
描述性统计分析
二元组对照分析
二元组对照分析是用于比较两个二分类变量之间关系的统计方法。本节将介 绍如何进行二元组对照分析,并解释如何解读分析结果,帮助您理解变量之 间的相互关系。
多元线性回归分析
多元线性回归分析是用于评估多个自变量对因变量影响的统计方法。本节将 介绍如何进行多元线性回归分析,并解释如何解读分析结果,帮助您理解变 量之间的关系。
描述性统计分析是对数据进行整体和个体特征的分析,包括平均数、中位数、方差等指标的计算。本节将向您 展示如何进行描述性统计分析,并解释分析结果的含义。
散点图分析
散点图可以用来描述两个变量之间的关系,是统计分析中常用的可视化工具。 本节将教您如何绘制散点图并解读图形,以帮助您分析变量之间的相关性。
相关性分析
相关性分析是评估两个变量之间关系强度和方向的统计方法。本节将介绍如何进行相关性分析以及如何解读分 析结果,帮助您理解变量之间的相互关系。
分组比较分析
《医学生物统计学课件——SPSS数据分析》

医学生物统计学课件—— SPSS数据分析
本课件介绍了医学生物统计学中的SPSS数据分析。掌握这些基本技能,将能 帮助你更好地了解和应用统计学在医学研究中的作用。
课程介绍
从基础到高级,系统讲解医学生物统计学的重要概念和方法,并详细介绍如何使用SPSS软件进行数据分析。
SPSS简介
介绍SPSS软件的功能和特点,以及如何使用SPSS进行数据清洗、转换和分析。
数据输入与处理
详细指导如何将原始数据输入到SPSS中,并介绍常用的数据处理方法,如缺 失值处理和异常值检测。
描述性统计分析
介绍如何对数据进行描述性统计分析,包括计算平均值、中位数、标准差等,并通过图表展示数据的分布情况。
构建并比较两个或多个组的平 均值
讲解如何使用t检验和方差分析(ANOVA)等统计方法,比较两个或多个组的 平均值,判断它们之间是否存在显著差异。
对数值变量进行线性、二次和多项式回归
介绍如何使用线性回归、二次回归和多项式回归等方法,分析数值变量之间的关系,并进行预测。
因子分析
探讨因子分格输出与图形展示
讲解如何使用SPSS生成表格和图表,直观地展示分析结果,并提供专业的数 据可视化技巧。
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o 抽样误差(sampling error)
由于抽样造成的样本指标与总体指标之间的差别 抽样误差不可避免,统计分析时可以计算,并在一定范围内加 以控制
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2
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第2节
五、统计量与参数 o 参数(parameter)
根据总体中个体值计算出来的描述 总体特征的指标 一般用希腊字母表示,如μ、σ、π
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The End
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5
对一组或多组受试对象,在多个不同的时间点上,对每个个体 进行某一观察指标的多次重复观测 重复测量设计一般要求观察没有缺失
两组患者治疗后氮平衡情况 分组 对照组 研究组 11.3±7.3 35.2±0.2 治疗d3 15.0±9.3 治疗d7 28.0±5.7 治疗d11
对两个或多个处理因素(factor)的各水平(level)的所有组 合进行实验 最简单的析因设计只有两个处理因素、每个处理因素只有两个 水平,记为2×2析因设计 可研究各因素的主效应(main effect)、简单效应(simple effect)、各因素间的交互作用(interaction effect)
医 学 统 计 学 基 础
01 统计工作步骤 02 几个基本概念 03 医学实验设计 04 统计资料类型
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— 24 —
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第4节
第4节
资料类型 o 定量资料
统计资料类型
资料类型
辨析
目的:比较不同血管瘤皮肤组织的ER阳性细胞百分率是否存在差异。
统计资料类型
对每个观察对象观测某个指标的具体数值而获得的资料,如观 察对象的体重、白细胞计数等
实验设计方案
二、常用的实验设计方案 o 随机区组设计(random block design)
实验设计方案
将研究对象按照可能影响实验结果的非处理因素配成区组,再 将每个区组中的研究对象随机分配到处理组或对照组中 如果每个区组只有两个对象,则为配对设计
辨析
1. 对每个受试对象,分别观察治疗前后某指标,为配对设计; 对每个研究对象,分别观察治疗前及治疗后若干时间点的某指标,为随机区组设计? 2. 对每个受试对象,分别观察身体对称或不同部位某指标,为配对设计; 对每个研究对象,分别在身体不同部位对某一指标进行测定,为随机区组设计?
分析资料
3
— 3—
4
第1节
第1节
一、统计设计 o 收集资料计划是核心部分
拟定研究方案 确定观察对象和观察单位 确定样本含量和抽样方法 制定实验过程中的质量控制措施 初步确定拟使用的统计方法
统计工作步骤
二、收集和整理资料
统计工作步骤
o 资料必须完整、准确和及时,从专业的角度对资料的合 理性、一致性进行检查
对原始数据进行检查、核对、纠错和改正,消除收集和录入数 据的过程中可能出现的差错 根据常识、专业知识、逻辑关系对资料的合理性和一致性进行 检查与核对 根据统计分析的要求,将观察单位按类别(如性别)或数值大 小(如年龄)归类分组,并分组汇总资料
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第1节
三、分析资料、解释结果 o 分析资料
• • • • • 空白对照 安慰剂对照 实验对照 标准对照 自身对照 对照的均衡性
除研究因素或施加的处理不
o 重复的原则(replication)
在相同的实验条件下进行多次观察,即要求各处理组的实验单 位都要有一定的数量,即要考虑样本量大小 对样本含量的要求是:既要保实验验结果可靠,又要避免不必 要的浪费
将观察对象随机分配为两组或多组,每组接受一种处理,形成 两个或多个样本 将研究对象随机分配到各个试验组进行观察 从不同人群中随机抽样进行对比观察
将研究对象按照某些重要的非处理因素配成对子,每对中的两 个研究对象随机分配到两个组中 自身配对设计:对每个受试对象,分别 • • • 观察处理/治疗前后某指标 观察身体对称或不同部位某指标 用两种方法观察某指标
比率(%) 100 34
PPD皮试 阳性 阴性
Elispot 法与PPD皮试法检测结核特异T淋巴细胞 阳性 76 31 19 Elispot方法 5 0
阴性
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第3节
第3节
二、常用的实验设计方案
实验设计方案
二、常用的实验设计方案 o 析因设计(factorial design)
实验设计方案
o 重复测量设计(repeated measurement design)
统计描述 统计推断 • • 比较变量之间的差异 研究变量之间的关系
统计工作步骤
o 解释结果
有无统计学意义 有无专业意义
医 学 统 计 学 基 础
01 统计工作步骤 02 几个基本概念 03 医学实验设计 04 统计资料类型
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— 8—
第2节
第2节
一、同质与变异 o 同质(homogeneity)
在同质的基础上个体间的差异性,是广泛存在的 变异是有规律的,统计学正是探讨并利用了变异的规律性,没 有变异则无需统计
o 样本(sample)
从总体中随机抽取的部分个体 样本中个体的数目称为样本含量(sample size)
o 抽样(sampling)
样本应具有代表性、随机性、可靠性
同外,对照组与实验组中的 非研究因素都应相同或相近
如,临床试验中要求各治疗
组患者的年龄、性别、病情、 病程、病型等基本一致
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第3节
第3节
二、常用的实验设计方案
实验设计方案
二、常用的实验设计方案 o 配对设计(paired design)
实验设计方案
o 完全随机设计(completely random design)
收集资料:对45例毛细血管瘤、44例混合型血管瘤、18例海绵状血管瘤、23例正 常皮肤组织,经免疫组化染色后,在高倍镜下每例肿瘤区内计数500个 细胞中阳性细胞的个数,计算出ER阳性细胞的百分率。
o 定性资料
对每个观察对象观测某个指标的属性或类别而获得的资料 • • 无序分类资料,如血型(A、B、AB和O型)等;二分类资 料按无序分类资料对待 有序分类资料,也称等级资料,如治疗效果(退步、无效、 好转和治愈)等
基本概念
参数
总体
随 机 抽 样 抽样误差 样本
(μ, σ)
o 统计量(statistic)
根据样本中个体值计算出来的描述 样本特征的指标 一般用英文字母表示,如 X 、S、P
统 计 推 断
统计量
医 学 统 计 学 基 础
01 统计工作步骤 02 几个基本概念 03 医学实验设计 04 统计资料类型
个体的观察指标所受的影响因素相同
基本概念
二、总体和样本 o 总体(population)
根据研究目的确定的同质个体的全部 总体实际上是某一指标值的集合
基本概念
“相同”有时是相对的,有些影响因素不可能绝对一致,只要 保证主要影响因素相同或基本相同就可认为同质
o 变异(variation)
45.0±10.6
35.1±2.1
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第3节
二、常用的实验设计方案
辨析
实验设计方案
16例接受促红细胞生成素(EPO)治疗的腹膜透析(PD)患者随机分成A、B两组, 另外16名不接受EPO治疗的PD患者随机分成C、D两组。B、D两组还要同时接受 ACEI的治疗,A、C两组不接受ACEI治疗。测定治疗前后每个患者血清EPO的浓度, 比较4个组治疗前后血清EPO差值是否有差异。
o 随机测量误差(random measurement error)
由于非人为的、偶然因素造成的同一个体多次观测结果之间存 在的、没有固定倾向的偏差 多次测量计算平均值可以减小甚至消除随机测量误差
o 概率(probability)
描述事件发生可能性大小的量度,用P表示 小概率事件 • • P≤0.05的随机事件 在一次抽样中基本上不可能发生 小概率事件原理
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第3节
第3节
一、实验设计的原则 o 随机化的原则(randomization)
实验设计方案
一、实验设计的原则 o 对照的原则(control)
实验设计方案
总体中任何一个个体都有同等的机会被抽取进入样本 样本中任何一个个体都有同等机会被分配到任何一个组中去
设立与实验组进行比较的对照组,通过比较反映出研究因 素对实验结果的作用 设立对照的形式
异体配对设计:将条件(专业知识)相同的受试对象配成对子, 在对子内部将两个受试对象随机分配到不同组,测量实验值
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第3节
第3节
二、常用的实验设计方案 o 配对设计(paired design)
检测时间 治疗前 治疗后 61例患者治疗前后HBV DNA水平及阳性率 HBV DNA水平 3.85±1.78 合计 81 31 6.7±1.09 例数 21 61 HBV DNA阳性
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CCMU
医学统计学基础
《SPSS在医学统计中的应用》一
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医 学 统 计 学 基 础
01 统计工作步骤 02 几个基本概念 03 医学实验设计 04 统计资料类型
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第1节
医 学 统 计 学 基 础
统计工作步骤
01 统计工作步骤 02 几个基本概念 03 医学实验设计 04 统计资料类型
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第2节
第2节
三、误差 o 系统误差(systematic error)