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1、1)2)3)4)5)6)7)8)1)2)3)4)5)6)直線回歸分析 直線相關(guān)分析 多重回歸分析 協(xié)方差分析 判別分析 聚類分析 a. 樣品聚類 b. 指標聚類 ( 8)主成分分析 ( 9)因子分析 ( 10) Logistic 回歸分析 a. 反應(yīng)變量為頻數(shù)變量 b. 反應(yīng)變量非頻數(shù)變量 ( 11)生存分析 a.壽命表法b Kaplan-Meier 法 c. Cox 回歸模型 (12) 多項反應(yīng) Logit 模型 (multinomial Logistic regression)a. 一個解釋變量 b. 二個解釋變量 ( 13)有序反應(yīng)變量的累積 Logit 模型 .1.1.1.2.2.2.
2、3.3.3.3.4.4.4.4.4.5.5.6.6.6.6.7.7.8.8.8.8.9.9.9.9.91.01.0.1.11.11.2.1.21.2.1.31.31.41.41.41.5.1.51.5.1.6.1.6.1.61.7.1.8常用統(tǒng)計方法的SPSS過程1. 統(tǒng)計描述 ( 1)描述統(tǒng)計量 ( 2)幾何均數(shù) ( 3)統(tǒng)計圖 a條圖b. 圓圖與構(gòu)成比條圖 c. 線圖 d. 直方圖 e. 箱圖 f. 散點圖 2. 計量資料的統(tǒng)計分析 兩樣本均數(shù)比較的t檢驗 配對 t 檢驗 樣本均數(shù)與總體均數(shù) 完全隨機設(shè)計資料的方差分析 隨機單位組設(shè)計資料的方差分析 重復(fù)測量資料的方差分析 析因分析 二階段
3、交叉設(shè)計資料的方差分析3. 計數(shù)資料的統(tǒng)計分析 (1) 樣本率與總體率比較 (2) 兩樣本率的比較 (4)多個樣本率比較的 x2僉驗4. 非參數(shù)統(tǒng)計分析 配對計量資料比較的秩和檢驗 兩獨立樣本比較的秩和檢驗 兩組等級資料比較的秩和檢驗 多個獨立樣本比較的秩和檢驗 多組等級資料比較的秩和檢驗 隨機單位組設(shè)計資料的秩和檢驗5. 多元統(tǒng)計分析 ( 1)( 2)( 4)( 5)( 6)( 7)(1)描述統(tǒng)計量(用于計量資料)求描述統(tǒng)計量,如均數(shù),中位數(shù),標準差,標準誤,最大值,最小值,第 2.5 25、50、75、97.5百分位數(shù);求偏度和峰度系數(shù)及其標準誤;繪制直方 圖。數(shù)據(jù)格式:1個反應(yīng)變量,變量
4、名為“ y”。An alyzeDescriptive Statistics Freque ncies Variable (s): yStatistcs(描述統(tǒng)計量) Percentile Values (百分位數(shù))Percentiles 2.5 / 25 / 50 / 75 / 97.5 (5 個百分位點) Cen tral Ten de ncy(集中趨勢)MeanMedian (均數(shù)和中位數(shù))Dispersion離散趨勢指標Std. deviation S.E. mea n (標準差和標準誤) Distribution (分布形態(tài))Skew ness(偏度系數(shù)及其標準誤)Kurtosis (
5、峰度系數(shù)及其標準誤) Charts(繪制統(tǒng)計圖)Chart Type Histogram (直方圖)With Normal Curve (正態(tài)曲線)(2)幾何均數(shù)數(shù)據(jù)格式:1個反應(yīng)變量,變量名為“ X”Tran sformCompute Target variablelgxNumeric Expressio n:LG10(x)(常用對數(shù)變換)An alyzeDescriptive StatisticsDescriptives Variable (s): lgxSave sta ndardized values as variablesOptio nS.E. mea nMea nStd. dev
6、iationSkew ness Kurtosis將求得的均數(shù)再求反常用對數(shù),即幾何均數(shù) 另一種方法:An alyzeReportsCase Summaries Variable( s): lgxStatistics Geometric Mea n(3) 統(tǒng)計圖a條圖數(shù)據(jù)格式:1個分類變量“死因”,1個反應(yīng)變量 “死亡率GraphsBarSimple & Values of in dividual casesDefi neBars represe nt:死亡率Category LabelsVariable:死因b. 圓圖與構(gòu)成比條圖(a)圓圖數(shù)據(jù)格式:1個分類變量“死因”,1個反應(yīng)變量 “構(gòu)成比
7、GraphsPieSummaries for groups of casesDefi neOther summery fun cti on (Mea n)Variable:構(gòu)成比 Define Slices死因(分類變量)(b)構(gòu)成比條圖數(shù)據(jù)格式:2個分類變量,“腫瘤”和“year ; 1個反應(yīng)變量“構(gòu)成比GraphsBarStacked & Summaries for groups of casesDefi neOther summary fun cti on( Mea n)Variable:構(gòu)成比Category Axis yearDefine Clusters by 腫瘤c. 線圖數(shù)據(jù)格
8、式:1個時間變量(分類變量)“ yea”,1個反應(yīng)變量“ rate”GraphsLi neSimple & Summaries for groups of casesDefi neOther summary function( Mea n)Variable:rateCategory Axis yeard. 直方圖數(shù)據(jù)格式:1個頻數(shù)變量“ cases, 1個反應(yīng)變量“ agdDataWeight CasesWeight cases byFreque ncy VariablecasesGraphsHistogramVariable age Display no rmal curvee. 箱圖數(shù)據(jù)格
9、式:1個分類變量“ state,1個標識變量“ city” ,1個反應(yīng)變量“popu”。GraphsBoxplotSimple & Summaries for groups of casesDefi neVariable: popuCategory stateLabel Cases cityf. 散點圖數(shù)據(jù)格式:2個源變量“ so2和“mort, 1個殘差變量“ zre_1”GraphsScatterSimpleDefi neY Axis: zre_1X Axis: so22. 計量資料的統(tǒng)計分析(1) 兩樣本均數(shù)比較的t檢驗An alyzeCompare MeansIn depe nden
10、t-Samples T TestTest Variable xGroup ing Variable(s) group(2) 配對t檢驗An alyzeCompare MeansPaired-Samples T TestPaired Variables x1 x2(3) 樣本均數(shù)與總體均數(shù)An alyzeCompare MeansOn e-Samples T TestTest Variable xTest Value ?(4) 完全隨機設(shè)計資料的方差分析An alyzeGen eral Lin ear Modei Uni variate(1) Dependent因變量。本例選“沉降率”;Fixe
11、d Factors固定因素??蛇x多個因素,本例只有一個因素“抗凝劑”(2) Model ? Specify ModelFull factorial :包括所有因素的主效應(yīng)及所有因素不同水平各種組合的 交互效應(yīng)分析。系統(tǒng)默認。Statistics :自定義模型。用戶根據(jù)需要確定交互作用項。本例選此項, 并將“抗凝劑”選入 Model框。? Build Terms:分析效應(yīng)選項。In teracti on:考慮因素不同水平各種組合的交互效應(yīng)分析。Ma in effects只考慮主效應(yīng),不考慮交互效應(yīng)。All 2-way:考慮所有2個因素的交互效應(yīng)。以下同理。(3) Post Hoc:多重比較。多重
12、比較方法以是否滿足方差齊性要求( Equal Variances Assumed/not Assumed分為兩大類。(5) 隨機單位組設(shè)計資料的方差分析An alyzeGen eral li near ModelsUni variate ;Depe ndent Variable x?選Model,選Custom,選“批次”、“測量條件”入Model,點Build Terms 并選 Main effects?選Continue,然后點擊Ok。(6) 重復(fù)測量資料的方差分析“ no”,4個重復(fù)測量變量“ t0”,“ t45”,a單因素 數(shù)據(jù)格式:1個標識變量“t90”,“ t145”An alyz
13、e Gen eral Lin ear ModelsRepeated Measures Number of Levels:4 Add Defi neWith in-Subjects Variables(factor1)0 / t45 / t90 / t145 Options Estimated Marginal Means Display Means for group / factor1 / group*factor1Compare main effectsCon fide nee in terval adjustme nt:LSD (none)1個分組變量“ group”,5個重復(fù)測量變量“
14、 t0”,“ t1”,“ t4”b.多因素 數(shù)據(jù)格式:七”,“ t3”,An alyze Gen eral Lin ear ModelsRepeated MeasuresAdd Defi neNumber of Levels:5 Withi n-Subjects Variables(factor1)0 / t1 / t2 / t3 / t4 Betwee n-Subjects Factor(s)groupOptions Estimated Marginal MeansDisplay Means for group / factorl / group*factor1 Compare main e
15、ffectsCon fide nee in terval adjustme nt:LSD (none)(7) 析因分析數(shù)據(jù)格式:2分組變量“ drugs”和“ drugb”,1個反應(yīng)變量“ y”An alyzeGen eral li near ModelsUni variate Depe ndent: yFixed Factor(s): druga / drugbModel Full FactorialIn clude in tercept in modelOpti ons DisplayDescriptive statisticsPost Hoc Post Hoc Tests for: dr
16、uga / drugbEqual Varia nces AssumedLSDPlots Horiz on tal Axis: drugaSeparate Lin es: drugb(8) 二階段交叉設(shè)計資料的方差分析數(shù)據(jù)格式:3分組變量“ treat” , “ stage和“ block”,1個反應(yīng)變量“x ”An alyzeGen eral Lin ear ModelsUni variateDepe ndent Variable(s): xFixed Factor(s): treat / stage / blockModel CustomModel: treat / stage / bloc
17、k3. 計數(shù)資料的統(tǒng)計分析(1)樣本率與總體率比較數(shù)據(jù)格式:1個分組變量“受孕”,1個頻數(shù)變量“ freq”DataWeight Cases Weight cases by:reqAn alyzeNon parametric TestBi no mial Test Variable List:受孕Test Proporti on: 0.55(2) 兩樣本率的比較數(shù)據(jù)格式:2個分類變量,“腫瘤類型”和“淋巴轉(zhuǎn)移”;1個頻數(shù)變量 a r freqDataWeight Cases Weight cases by:reqAn alyzeDescriptive Statistics Crosstabs
18、Row(s):腫瘤類型Colum n( s):淋巴轉(zhuǎn)移Statistics-Chi-squareCells Row配對計數(shù)資料比較(McNemar檢驗)數(shù)據(jù)格式:2個分類變量,“免疫熒光”和“乳膠凝集”;1個頻數(shù)變量 a r freqDataWeight Cases Weight cases by:reqAn alyzeDescriptive Statistics Crosstabs Row(s):免疫熒光Colum n( s):乳膠凝集Statistics-McNemar(4) 多個樣本率比較的x 2檢驗數(shù)據(jù)格式:2個分類變量,“檢測方法”和“檢測結(jié)果”;1個頻數(shù)變量 a r freqDat
19、aWeight Cases Weight cases by:reqAn alyzeDescriptive Statistics Crosstabs Row(s):檢測方法Colum n( s):檢測結(jié)果 Statistics-Chi-squareCells Row4. 非參數(shù)統(tǒng)計分析(1) 配對計量資料比較的秩和檢驗數(shù)據(jù)格式:2個反應(yīng)變量分別為“原法”和“新法”An alyzeNon parametric Tests2 Related Samples Test Pair(s) List:原法一新法Test Type:Wilcox on(2) 兩獨立樣本比較的秩和檢驗數(shù)據(jù)格式:1個分組變量“ g
20、roup”,1個反應(yīng)變量“r1值”An alyzeNon parametric Tests2 In depe ndent SamplesTest Variable List: r1 值Group ing Variable:groupTest Type:Mann-Whit ney U(3) 兩組等級資料比較的秩和檢驗數(shù)據(jù)格式:1個分組變量“ group”,1個反應(yīng)變量 “含量”,1個頻數(shù) 變量“ freq”DataWeight Cases Weight cases byfreqAn alyzeNon parametric Tests2 In depe ndent SamplesTest Vari
21、able List:含量Group ing Variable:groupTest Type:Mann-Whit ney U(4) 多個獨立樣本比較的秩和檢驗數(shù)據(jù)格式:1個分組變量“藥物”,1個反應(yīng)變量 “死亡率”An alyzeNon parametric TestsK In depe ndent SamplesTest Variable List:死亡率 Group ing Variable:藥物Test Type:Kruskal Wallis H(5) 多組等級資料比較的秩和檢驗數(shù)據(jù)格式:1個分組變量“疾病”,1個反應(yīng)變量“白細胞”,1個頻數(shù)變量“ freq”DataWeight Case
22、s Weight cases by:freqAn alyzeNon parametric Tests2 In depe ndent SamplesTest Variable List:白細胞 Group ing Variable:疾病Test Type:Kruskal Wallis H(6) 隨機單位組設(shè)計資料的秩和檢驗數(shù)據(jù)格式:4個反應(yīng)變量分別為“頻率a”,“頻率b”,“頻率c”和 “頻率d”An alyzeNon parametric TestsK Related Samples Test Variables:頻率a頻率b /頻率c /頻率dTest Type:Friedma n5. 多元
23、統(tǒng)計分析(1)直線回歸分析數(shù)據(jù)格式:1個分組變量“ g”,1個自變量“ x”,個因變量“ y”(將 兩組拆分,分別做回歸分析)DataSplit FilesOrga nize output by groupsGroups Based ong)An alyzeRegressi on Lin ear Depe nden t:y In depe nden t(s)x(2)直線相關(guān)分析數(shù)據(jù)格式:2個列變量分別為“ x”和“ y”An alyze CorrelateBivariate Variablesx / yCorrelati on Coefficie ntsPears on Spearma n(3
24、) 曲線擬合 先變換(以常用對數(shù)變換為例),然后按(一)直線回歸分析處理Tran sformCompute Target VariablexNumeric Expression LG10 (x) Type & Label Use expressi on as labelAn alyzeRegressi on Lin ear Depe nden t:y In depe nden t(s)x(4) 多重回歸分析a.所有變量放入放入模型 數(shù)據(jù)格式:3個列變量An alyzeRegressi onLin ear Depe nden t:diamIn depe nden t(s)temp / time
25、Method: En terStatistics EstimatesCon fide nee in tervalModel fitDescriptivesb.逐步回歸數(shù)據(jù)格式:3個列變量An alyzeRegressi onLin ear Depe nden t:yIn depe nde nt(s)x1 / x2 / x3 / x4 / x5 / x6 Method: Stepwise / Backward 前進 / 后退法)Statistics EstimatesCon fide nee in tervalModel fitDescriptives(5) 協(xié)方差分析數(shù)據(jù)格式:1個分組變量“
26、treat”,1個反應(yīng)變量“ post”,1個協(xié)變量apreAn alyzeGen eral Lin ear ModelsUni variate Depe ndent Variable(s): postFixed Factor(s): treatCovariate(s): preOptions Descriptive statistics(6) 判別分析數(shù)據(jù)格式:1個分類變量“group”,3個自變量An alyzeClassifyDiscrim inan t Grouping Variable:group (1 / 2)In depe nden tsx1 / x2 / x3En ter in
27、 depe ndents togetherStatistics FishersUn sta ndardized編輯版wordPrior ProbabilitiesCompute from group sizeDisplayCasewise resultsSave Summary tablePredicted group membershipDiscrim inant scores(7) 聚類分析a. 樣品聚類no數(shù)據(jù)格式:10列數(shù)據(jù),其中1個標識變量An alyzeClassifyHierarchical ClusterVariable(s)x1 x9ClusterCasesDisplaySt
28、atistics / PlotsStatistics Agglomerati on schedulePlots Den drogramAll clustersVerticalMethod Cluster:Betwee n-groups lin kageMeasure:In terval: Squared Euclidea n dista nee Save Cluster membershipSin gle solutio n:2 Clustersb. 指標聚類將9個變量聚類An alyzeClassifyHierarchical ClusterVariable(s)x1 x9ClusterVa
29、riablesDisplayStatistics / PlotsPlots Den drogramAll clustersVerticalMethod Cluster:Betwee n-groups lin kageMeasure:In terval: Squared Euclidea n dista nee(8) 主成分分析數(shù)據(jù)格式:3個列變量An alyzeData Reducti onFactor Variables :sgpt / f / znt / afpDescriptivesKMO and Bartletts test of sphericity(9) 因子分析數(shù)據(jù)格式:10個列
30、變量,其中1個為標識變量“ t”An alyzeData Reducti onFactor Variablesxl x9DescriptivesIn itial soluti onKMO and Bartletts test of sphericityExtracti onMethodPrin cipal axis factori ng(可嘗試其他選擇)Correlatio n matrixUn rotated factor soluti onScree plotNumber of factors 2-5Rotati on MethodEquamax (可嘗試其他選擇)Rotated solu
31、ti onMaximum Iterati ons for 25Scores Save as variablesMethodRegressi onOpti ons Suppress absolute values less 0.30(10) Logistic回歸分析a.反應(yīng)變量為頻數(shù)變量數(shù)據(jù)格式:3 個分類變量,“ case_ct”,“ drinking” 和“ smoking” 其中,“ case_ctr為反應(yīng)變量;1個頻數(shù)變量“ freq”DataWeight Cases Weight cases by:reqAn alyzeRegressi onBinary LogisticDepe nd
32、en t:case_ctr Covariatesdri nking / smok ing Method: En terOptions CI for exp 95%Last step數(shù)據(jù)格式: 其余8個自變量An alyzeb.反應(yīng)變量非頻數(shù)變量10個列變量,其中,1個標識變量“no” , 1個反應(yīng)變量“y” ,Regressi onBinary LogisticDepe nden t:yCovariatesx1 x8Method: Enter / Forward LRCategorical Categorical Covariatesd / x7Save Predicted ValuesPro
33、babilitiesGroup membershipOptions Statistics and PlotsClassificati on plotsCI for exp 95%DisplayLast step(11) 生存分析time”數(shù)據(jù)格式:“ group”和“ status,1個生存時間變量 a.壽命表法An alyzeSurvivalLife Tables Time: timeDisplay Time In tervals0 through 60 by 1 StatusstatusDefine Eve nt:Sin gle value: 1Factor:groupOptio nLif
34、e table(s)PairwisePlot SurvivalCompare Levels of First Factorb. Kaplan-Meier法An alyze SurvivalKapla nMeierTime: timeStatusstatusDefine Eve nt:Sin gle value: 1Factor:groupCompare Factor - - Log rank / Breslow /Taron e-WareOptions StatisticsSurvival table(s) / Mea n and media n survival timePlotsSurvi
35、valc. Cox回歸模型數(shù)據(jù)格式:8 列,t y x1 / x2 / x3 / x4 / x5 / x6An alyzeSurvivalCox Regressi onTime: tStatus: yCovariatesxl / x2 / x3 / x4 / x5 / x6Method: En terPlots SurvivalOption CI for exp(B) 95%(12) 多項反應(yīng) Logit 模型(multinomial Logistic regressiona. 一個解釋變量表17-1的SPSS俞入格式醫(yī)院級別頻數(shù)支付方式1638111063212803125413452615128562228
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