常用統(tǒng)計方法的SPSS過程

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