spss授课_数据管理_新

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统计数据实际是科研数据， 统计数据实际是科研数据，让我们先研究一下科研 数据结构（以实验研究为例）。 数据结构（以实验研究为例）。 实验研究的三要素为： 实验研究的三要素为： 实验因素(factor)与处理 与处理(treatment) 实验因素 与处理 变量（ 变量（Variable） ） 实验效应(effect) 实验效应 实验对象（ 实验对象（unit or case） ） 实验因素：即为各种影响因素（ 注： 实验因素：即为各种影响因素（independent variable or factor ）,在临床研究中可能是各种预后因素。在spss的数 在临床研究中可能是各种预后因素。 在临床研究中可能是各种预后因素 的数 据结构中称这些影响因素或预后因素为自变量（ 据结构中称这些影响因素或预后因素为自变量（independent） ） 或因素（ 或因素（factor）或分组变量。 ）或分组变量。 实验效应： 实验效应：是指受试对象接受实验处理后所出现的实验 结果，通常由人或动物相应的各项指标来反映。 结果，通常由人或动物相应的各项指标来反映。在数据结构 中这些指标也称作各种因变量（ 中这些指标也称作各种因变量（ dependent variable）或反应 ） 变量（ 变量（response variable） ） 实验对象：就是一个个记录（ 实验对象：就是一个个记录（record or case ） SPSS中在 中在Variable 视窗中建立数据结构（类似：建立库 视窗中建立数据结构（类似： 中在 6 结构）。 结构）。
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定义变量结构： 定义变量结构：
主窗口 ( SPS S Data Editor)
数据编 辑窗口 ( *.sav )
Data Viewer Variable Viewer
结果输 出窗口 (*.spo)
(output viewer)
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定 义 变 量
Name Type Width Decimals Label Values Missing Measure
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表三： 组别 （group） 参麦组 肾上腺素组 感染性休克两种疗法比较 疗 效 显效 低效 37 9 27 20
表四： 组别（group） 疗效(effect) 人数（权重） 37 参麦组(1) 显效(1) 9 参麦组(1) 低效(0) 27 肾上腺素组(2) 显效(1) 20 肾上腺素组(2) 低效(0) 另外还有一种表示方法，请同学们想一想。
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编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
性别 男 男 男 男 男 女 女 女 女 女 男 男 男 男 男 女 女 女 女 女 男 男 男 男 男 女 女 女 女 女
年龄/ 年龄/岁 13 13 13 13 13 13 13 13 13 13 14 14 14 14 14 14 14 14 14 14 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15
变量 variable 医数结 学据构 变量值 value 记录或病例 record or case
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表 一 ： P． ６． （ ）
某 市 13-15 岁 青 少 年 身 高 、 体 重 表
变量栏
编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
性别 女 男 女 男 女 男 男 男 女 女
观察单位
年 龄 /岁 13 13 14 14 14 13 13 14 14 13
必需填写
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数据管理(Data Manage) 数据管理
• 数据文件的建立与录入
– 基本统计学原理
• 统计数据的描述 • 基本概念
– SPSS建立数据库的方式 建立数据库的方式
• 直接建立 直接建立spss系统数据文件 系统数据文件(.sav) 系统数据文件 • 从外部调用其它数据文件
– SPSS操作 操作
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自变量(Independent variable)、协变量 自变量 、 ）、因变量 （covariate）、因变量 ）、因变量(dependent variable)、 、 哑变量（ 哑变量（dummy variable）。 ）。
注：哑变量或伪变量——定性变量或等级变量转换 哑变量或伪变量 定性变量或等级变量转换 成定量变量比较难办，叫做指标的数量化。 成定量变量比较难办，叫做指标的数量化。定性指标的数 量化是引入指示变量、即取值（ 、 ）的两分变量X变量 量化是引入指示变量、即取值（0、1）的两分变量 变量 就称为哑变量。如性别： 为男性 为男性， 为女性 为女性。 就称为哑变量。如性别：0为男性，1为女性。 协变量——混杂因素中的定量变量我们可以作 协变量——混杂因素中的定量变量我们可以作 为协变量来处理。 为协变量来处理。
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（三）SPSS操作 操作
1、定义数据库结构及数据录入 、 ①定义数据库结构 定义数据结构（库结构） 定义变量 定义变量（ 定义数据结构（库结构）—定义变量（define variable 内容包括：变量名、类型、变量标签、变量值标签、 内容包括：变量名、类型、变量标签、变量值标签、 定义缺失值、数据列对齐方式、变量的度量尺度（ 定义缺失值、数据列对齐方式、变量的度量尺度（scale 定 量变量、 等级变量、 定性变量） 量变量、ordinal 等级变量、nominal 定性变量） 系统默认变量名称： 注：系统默认变量名称：var00001 var00002 … ②数据录入 SPSS 在数据编辑器中定义变量，输入、修改数据，形 在数据编辑器中定义变量，输入、修改数据， 成一个可供SPSS分析的数据文件，可使用“Edit”菜单项中 分析的数据文件， 成一个可供 分析的数据文件 可使用“ 菜单项中 的各种功能可以对数据文件进行编辑处理。 的各种功能可以对数据文件进行编辑处理。编辑完注意要 存盘， 存盘，默认扩展名为 .sav ，也可用 Save as 存盘并可保存为 其它类型的数据文件。 其它类型的数据文件。
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（二）、SPSS建立数据库的方式 ）、 建立数据库的方式
SPSS所处理的数据文件有两种来源： 所处理的数据文件有两种来源： 所处理的数据文件有两种来源 1、是在 、是在SPSS环境下新建数据文件 环境下新建数据文件 直接用Data Editor（数据编辑器）建立 也称为系统数 直接用 （数据编辑器）建立(也称为系统数 据库)：数据文件的格式一般为每行一个记录（ ），每 据库 ：数据文件的格式一般为每行一个记录（case），每 ）， 列一个变量（ ）。往往不同的统计分析方法需要不 列一个变量（variable）。往往不同的统计分析方法需要不 ）。 同的数据文件的格式。 数据文件的后缀为.sav 同的数据文件的格式。注：数据文件的后缀为 2、是从外部调用已建立的数据文件 、 能与其它软件共享数据，与其它软件数据有转换接口。 能与其它软件共享数据，与其它软件数据有转换接口。 读取纯文本文件（ ①读取纯文本文件（Read Text Data—ASCII） ） 读取Excel 文件 ②读取 读取其它数据库（ ③读取其它数据库（FOXPRO）文件 ） 注：通过其它数据库转换而来的数据文件在数据结构上 可能有些不同。 可能有些不同。
• 定义数据库结构及数据库录入 • 应用实例
• 数据文件的整理与转换
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数据管理 （data manage） ）
统计软件包归根到底是要以数据为对象， 统计软件包归根到底是要以数据为对象，对数据进行 分析。 分析。学会建立一个正确的数据文件及进行数据管理是做 好统计分析的第一步，是为分析做好准备工作。 好统计分析的第一步，是为分析做好准备工作。 一、数据文件的建立与录入 ）、基本统计学原理 （一）、基本统计学原理 1、统计数据的描述（数据编码） 、统计数据的描述（数据编码） 医学统计数据结构由变量(variable)、变量值 医学统计数据结构由变量 、变量值(value)、 、 观察单位或记录(record or case)（在数理统计中称为一个 观察单位或记录 （ 概率事件）等组成（举例： 概率事件）等组成（举例：实际就是建立一类似 Foxpro 数据库，）。 ，）。统计数据的描述就是将原始数据经编码以后 数据库，）。统计数据的描述就是将原始数据经编码以后 以某种规范的格式输入电脑。 以某种规范的格式输入电脑。
身高/ 身高/cm 156.0 155.0 144.6 161.5 161.3 158.0 161.0 162.0 164.3 144.0 157.9 176.1 168.0 164.5 153.0 164.7 160.5 147.0 153.2 157.9 166.0 169.0 170.0 165.1 172.0 159.4 161.3 158.0 158 or Case）：医 观察单位（ ）：医 ）： 学研究中依据研究目的而确定的最小研究 单元（ ），有狭义的个体和广义的个 单元（unit），有狭义的个体和广义的个 ）， 一个人、一个动物、一个家庭。 体。如：一个人、一个动物、一个家庭。
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数据编辑窗Data Editor 的Data View界面的二维表格 数据编辑窗Data View界面的二维表格 Data Editor 二维表 一行 行号 一列 列号 单元格中的数值 SPSS术语 术语 data file case case number variable variable name value 中文解释 数据文件 样品、 样品、病例 样品编号 变量 变量名 变量值 统计学概念 总体或样本 一个概率事件 观测量序号 对象的特征 特征名称 对象的某特征值
体重/ 体重/Kg 47.5 37.8 38.6 41.6 43.3 47.3 47.1 47.0 33.8 33.8 49.2 54.5 50.0 44.0 58.0 44.1 53.0 36.4 30.1 40.4 57.0 58.5 51.0 58.0 55.0 44.7 45.4 44.3 42.8 51.1