完整版醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)spss190上機(jī)操作

1、例題0801隨機(jī)設(shè)計的方差分析正態(tài)性檢驗SCHO8-01 sav 慈集 3 IBM SPSS StatiStiCS 數(shù) 5三淘輯體1011%兩者娜統(tǒng)計星OEII確定I取消131 11457 20|2-111548 3021659.10空仃47.7012號閆國，c1810崔 9H08-01 .sav 戰(zhàn)攵據(jù)集 3 -IBM SPSS Statistics 數(shù)仃秦輯器文件（E）編輯（E）視圖（丫）數(shù)據(jù)（R）轉(zhuǎn)換分析）直銷（処）圖形實用程序9）窗理）幫助j=HS BSB1&27云按索:至統(tǒng)計=(S).nJ10111213141516箱圖S%唾:水平分組（F）l= o不分組（9三，無a帶檢驗的正態(tài)圖（

2、2）忡展與級別LeVene檢驗-無無估計（E）O已轉(zhuǎn)換（！）未轉(zhuǎn)換9）莖葉圖鬧專 方圖但）繪制CDL迭項Q）繼續(xù)取消幫助Bootstrap(B).Ef11TTi、土 ft 1=ur丫II group II 舸 II 魁 II 姻 II 變量 奕壘仃47 702(2)方差分析第一步1第二步第三步韓單因素ANOVA:兩兩比較第四步 *CH08-01S$A.sav 發(fā)畫集 1 - IBM SPSS Statistics 數(shù)捱躺器文件近）編輯（目 視圖電）軟據(jù)仗）轉(zhuǎn)換（I）分析圖形 實用程序（y窗口理）幫助34：it H -r 一4 group皐筆因蓑AN OVA:遠(yuǎn)項-：S變量變量131415仃18

3、24252627例題竝單因素方基分析844070 1068 00嫵計量號和蹦機(jī)效果（E）J方差同質(zhì)性檢驗Brown-Forsyihe（B） Welch（W）均值圖（M）兩再（旦）.|Bootstrap(B)., |S3対比迥）二）缺失值按分析順序排除個案蟲 O按列表排除個S（L）-2隨機(jī)區(qū)組設(shè)計資料的方差分析SB Er 9roupblock11 111212313J 414| 515I 616717EO方差分量估計電）1L?il JKEF魚 CH08-02.sav3 IBM SPSS Statistics 數(shù)揭綢輯器j文件（E）編輯（目視圖（丫）數(shù)據(jù)（P轉(zhuǎn)換（!）分析（A）直人（M）圖形實用

4、程序（P）窗越）幫助IIzblockE（d）：因變星抄直徨678y迭項（o）Bootstrap(BX.對比）. 兩兩比較（旦丄 保存?zhèn)}）孌量盤 CH08-02.sav 數(shù)務(wù)集 13 IBM SPSS Statistics 數(shù)播文件G）編輯（E）視圖（丫）數(shù)據(jù)（P）轉(zhuǎn)換Q）分析）直銷（眇圖形實用程序包）窗口世）幫助12指定棋型3設(shè)定G全因子G）678構(gòu)建項9類型I模型 也!)： group block因了與協(xié)孌量(E)r groupII屮 blockarouDoJl“2-3拉丁方設(shè)計資料的方差分析例題盤 CH08-03.sav SSg 集 12 IBM SPSS Statistics 數(shù)揭堀輯器

5、文件丨E)編輯(E)視圖(Y)數(shù)據(jù)侶)轉(zhuǎn)換(I)分析直銷(M)圖形實用程序包)窗世)幫10盤單變量234567迭項(2).8910+ j CHo8 03.sav 數(shù)看集 12 - IBM SPSS Statistics 數(shù)據(jù)匚呈I 丁單理:模生抬定模扯平方和(2)類型HI楔型(叢)因變量(P):囲定閔孑(E) block $ group Q btin田全因子設(shè)定兩兩比較 (旦)Bootstrap(B).因子與協(xié)變量(E)O(M):址 blockblock1 groupgroup腳 latinlatin類型()：廠8按型中包含截躋Q)，18-01析因分析m)daQSooml:alt;.(s七K1

6、101* STdnoJ2 %b r: wd s E馭誹歆uuc cTd1c c Ts ( a 他n lhfc則旺瞇01)蛙囪 I=J三 w s 占-e-三一011 三蠢 s=2*0)11 啤蔡 G) % 權(quán)爨衛(wèi)v-oQ c-s s 匕父Ktq HIEHRIIw 3sgifA Millam繪單s：模型指定棋型0全因子)設(shè)定9)平方和Q)類型川-Q)在楔型中包含藪距Q) )因子（E）：group time89101112圖水平釉但）:timegroup對比(M繪制(I)(H).迭項(0trap(B).131415grouptime峠nri cn1617壘J!取湧11 WW)點擊“添加竝 CH18-

7、01S3HS；A.sav 80S集3 IBM SPSS Statistics 如鼎$5券文件（E）編輯（旦）視圖（丫）數(shù)據(jù)Q）轉(zhuǎn)換 分析）直誚凹 圖形 實用程序9） SD（W）幫助10:因子近): group timed)：timegroup點擊選項KUgx第九章 行列表資料的假設(shè)檢驗（卡方檢驗）四格表的卡方檢驗例題9-1兩個樣本率的比較（不需要校正）第一種做法：數(shù)據(jù)可以還原成最初數(shù)據(jù)，然后輸入1輸入數(shù)據(jù)宜 Msav 蹊S知 IBM SPSS Statistics 谿細(xì)文件近）編輻匡）視圖電）數(shù)fg（D）轉(zhuǎn)換分析直銷（M）圖形實用程序世）窗迪）% 9-l.sav 數(shù)克集 1 IBM SPSS

8、Statistics 物三垢拒器文件（E）編輯（目視圖（Y）數(shù)據(jù)（P轉(zhuǎn)換（I）分析直銷（塑）圖形實.亙勻即CB%Hdrugeffect孌量變量111211311411E11681169127012711212127312741275217621772179112621127221282212922130221312213?221332213422iqR221362213722數(shù)據(jù)視圖變量視圖2操作步驟點擊確定就ok 啦1第二種做法：1藪據(jù)輸入：變量視圖數(shù)據(jù)視圖2操作點石數(shù)據(jù)一選中下拉框中的加權(quán)個案確定選中Frequence加權(quán)個案點擊以下操作同第一種做 法例題9-2兩個樣本率的比較（需要連續(xù)性

9、校 正） 操作方法同例題9-1注意：結(jié)果輸出5出現(xiàn)理論頻數(shù)小于5的格子，故讀取的結(jié)果是continuity correction連續(xù)校正一行例題93交叉分類2x2表尖聯(lián)性分析。1數(shù)據(jù)輸入同9-1,2，對Frequence進(jìn)行加權(quán)處理即：點擊加權(quán)個案選中Frequence加權(quán)個案點擊確定2可以進(jìn)行分析了文件（E）編輯（匸）視圖（Y）數(shù)據(jù)Q）轉(zhuǎn)換CD分析0）直銷（世）圖形實用:莒B IAr密彳II SB：喂養(yǎng)按瀉f變量變量111172I1225Q12130A22105120292223PQszv 數(shù)據(jù)集2IBM SPSS Statistics數(shù)壬第垢器J文件（E）編輯（叵）視圖（Y）數(shù)據(jù)9）轉(zhuǎn)換Q

10、）分析直銷（M）圖形實用程序9）窗口迪）=HI rCI Ii 屬;今名稱J!類型寬度小數(shù)值1喂養(yǎng)數(shù)值（N）800,母乳2按瀉數(shù)值（N）80有3f數(shù)值（N）80無45 I點擊確定即可。數(shù)據(jù)輸入和分析結(jié)果見“給同學(xué)們文件夾”精確Q9S統(tǒng)計量倉）單元格（目E層1的15：/fa配對四格表的卡方檢驗例題9-4配對四格表資料的觀察結(jié)果有無差異的檢驗1變量視圖和數(shù)據(jù)視圖如下:文件近）編輯（目視圖電）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換分折 宜銷）圖形 實用程序儀）窗理）豈H勻EJ a 罔備霉鵡B 霹 I名稱糞型寬度小數(shù)標(biāo)簽J值1甲法數(shù)值（N）80V陽性2乙法數(shù)值（N）801,陽性匚3 f數(shù)值(N) U80無4562對Frequence

11、進(jìn)行加權(quán)處理?ss甲法r乙法 f奕畳孌量11125L12皐力叔個異當(dāng)前狀態(tài):加權(quán)個耒的依據(jù)f確定粘貼（曰j重置（旦）取消 !幫助Q甲法 歹乙法O諸勿對個案加衩（P）加權(quán)個?R（VV）頻率變星近）:3點擊分析統(tǒng)計描述交叉表(1 /甲法B呃)：S如去層啲1處下-絶丿單元格 格式也 Bootstrap(A).統(tǒng)計鮒例題9-5配對四格表資料的尖聯(lián)性分析 變量視圖和數(shù)據(jù)視圖如*9蘭空囲眸4： - IBM SPSS Statistics文件(E)編輯目 視窗電)數(shù)據(jù) 轉(zhuǎn)換Q)分析)直銷刮 圖形 實用程序包)窗世)口 H ffl； aI若稱1甲法2乙法3f寬度小數(shù)標(biāo)簽n值80 陽性80億陽性.類型 數(shù)值(N

12、)數(shù)值(N)80無數(shù)值(N)以下操作同9-15253，點擊分析一一統(tǒng)計描述一一交叉表乙法f孌量竝II 量125221112 16對Frequence進(jìn)行加權(quán)處a/乙法點擊確定即可O二、行列表資料的卡方檢驗(四格表的擴(kuò)展，操作相似) 例題96多個樣本率的比較(P153頁)方法參照1數(shù)據(jù)輸入及處理：變量視圖和數(shù)據(jù)視圖總史莉麺2 (懈集5 IBM SPSS Statistic護(hù)癖蜓文件0編5視圖電)數(shù)據(jù)電)轉(zhuǎn)換分析) l(M)圖形)實用程序也)窗口幫助I言H捕國r名稱類型寬度,I穴位數(shù)值(N)82 |療效數(shù)值(N)83 |Frequence數(shù)值(N)8小數(shù)標(biāo)簽IL值缺失0后溪穴無0仏治愈數(shù):無0 |

13、頻數(shù)無無2對Frequence進(jìn)行加權(quán)處理即:穴位|療效| Frequence |IisI變量11180: 2 |12183|2120422205|31246 |312471點擊數(shù)據(jù)加權(quán)個案選中Frequence加權(quán)個案點擊確定3以下操作同9-1,253，點擊分析一一統(tǒng)計描述一一交叉表例題9-7兩組或多組構(gòu)成比的比較（p153頁） 數(shù)據(jù)輸入和操作同上1變量視圖和數(shù)據(jù)視圖如下:2對Frequence進(jìn)行加權(quán)處理即：點擊數(shù)據(jù)加權(quán)個案選中Frequence加權(quán)個案點擊確定3以下操作同9-1,2,3，點擊分析一一統(tǒng)計描述一一交叉表0卡方凹I _相矣性遲）|楙綿Q）3 Gamma(G)t PhiflCr

14、amerJ量_ Somers1 d(S) Lambda(L)Kendall 的 tai電8)口不定性糸數(shù)2）Fl Kendalls tau-c(C)按區(qū)備定E Kappa(K) Eta(E)L風(fēng)帥2 McNemarfM) Cochrans sndMsntel-Haenszelif 量(A)例題9-8行列表分類資料尖聯(lián)性分析（四格表資料尖聯(lián)性分析的擴(kuò)展）操作相似。（P154頁）三頻數(shù)分布擬合優(yōu)度的卡方檢驗例題 9-11 ( p158 頁)單變量的卡方檢驗點解分非參數(shù)檢舊對話析驗框卡方選“所有類別相等”意思是該資料中的理論頻數(shù)是(87+195+116+27)/4=106.5期望值9所有類別相等(!

15、)值吩 OB 0B ) - * flB 4* OB期望全距収數(shù)據(jù)中茯取9)C使用指定的范圍倉) tpr(l)： r9-12 poisson分布的擬合優(yōu)度檢驗(p158頁)1變量視圖和數(shù)據(jù)視圖如下：細(xì)菌數(shù)觀察頻數(shù)量1匚變量一EZsZZI匚芟量二1052I1193226_4326542165765873n2點解分析非參數(shù)檢驗舊對話框 S園1 I092034|I | ；72點解分析非參數(shù)檢驗舊對話框 3選定“值”并將表9-12中的期望頻數(shù)依次添加到框中，點擊確 定即可。四確切概率法（略）例題9-13 （p159頁）用軟件操作時的方法與Pearson卡方 檢驗 一樣，只不過在讀取結(jié)果時讀Fisher確

16、切檢驗一行（要求條件 是:樣本例數(shù)少如四格表n40時，或有期望頻數(shù)1 ；行列表資 料有1/5以上的格子數(shù)期望頻數(shù)V 5時，行列表資料的卡方檢驗會 有偏性時）五OR值的卡方檢驗例題9-14 （p161頁）病理-對照研究中成組設(shè)計資料的分析1變量視圖和數(shù)據(jù)視圖如下：組別J杲露fI 超 Ir 111140F11| 2 |12361 3 n* 4219II 42267JrI組別111212321422567|8 |jEWCZZZi孌量915匹配設(shè)計資料的分析（p162 頁）文件(E)編三(E)視圖電)數(shù)據(jù)(P)轉(zhuǎn)換(！)分析)直銷(M)圖形。實用程序包)窗口世)幫助肉瘤病例*對照11 12123214

17、2256789I報告描述統(tǒng)計表(T)比較均IS(M) 一 股線性模型引廣 義線性複型混合 棋型0)相尖 回歸遲)對數(shù)線 性模型(2)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)分類(E)西率(E 灰描述 (P).A探索(i)開交叉表0.P-P圖文件(E)編輯(E)視圖也數(shù)搖)劇(1)分析切頁銷觀)K(G)實用程序電)窗口世)幫助10變量皐交叉表E匚昱示復(fù)式祭形圖回層啲1程雷ii H3MAS a釵我統(tǒng)i+1行(S)：統(tǒng)計量)單元格Bootstrap(A).s在表層中昱示層翅JWI相矣性遲)有序-三三(0)Ehi 和 Cramert Lambda(L)匚不定齡數(shù)包)按區(qū)間標(biāo) 定Eta(E)八Ganlma Somers* d(S)

18、Kendall 的 tau-b(E KendalrS tau-KaPPa(K)OW(I) HMCNemar(M)c(C : CochraA s and Mantel-HaenSZel 統(tǒng)計量(A)檢驗一披幾率比等于：1 I三耽肖馳第十章基于秩次的假設(shè)檢驗例題10-1配對設(shè)計資料的符號秩和檢驗點擊分析一非參數(shù)檢驗一2個相尖樣本例題102單樣本資料的符號秩和檢驗可以參照10-1的方法做。r爲(wèi)豁蕩器S S醫(yī)電國二完全隨機(jī)化兩獨立樣本的秩和檢驗例題103兩組計量資料的秩和檢 驗103.savG%三八5 IBM S PS?StatiStiCS 數(shù)君諜寶器文件(E)編輯(目視圖(丫)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換Q)分析。直銷

19、(M)圖形實用程序儀)hd(W)grhr71125213031324135513761397139814291461014811236122405報告描述統(tǒng)計表(T)比較均值(M)一般線性模型() 廣義線性模型混合模型QQ相 A(C)回歸遲)對數(shù)線性模型(2) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(E)降維鰻舫(N)匸孌量單樣本11236S(N)LJ2240$1U(O).IQ244= l(pA=H(!)-2484?SS(S)1三H(R)L15250纏現(xiàn))IBSiSS(L)j256砂值分刪17259纏胭0)lA(L)I 1ft260I J264202195質(zhì)量控制) 0912240ROC由線圖2223卡方.E=W)-E

20、三(R)剛2個獨立樣本(2)BK-三 H(K).加劇本 aOKWIU(S).點擊確定即西山兩組等級資料的秩和檢驗（單向有序，比較的結(jié)果變量有序時用）1先對Frequence項進(jìn)行加權(quán)處理。 選中點擊數(shù)據(jù)加權(quán)個案Frequence加權(quán)個案點擊繼續(xù)2具體操作：分析非參數(shù)檢驗“舊對話框兩個獨立樣本10-4.sav %a%M21 - IBM SPSS StatiStiCS文件(F)編SH(E)視圖(V)數(shù)據(jù)(D)轉(zhuǎn)換(T)分析(A)宜銷(M)圖形(S)實用程序(U)窗口)幫助|2 : 1Xgroup1I1121P314112r?2|324223I456789101112報告描述統(tǒng)計表(T)比較均值廻)

21、一絵線性模型9)廣義線性模型溫合模型Q9相其對數(shù)找性棋型9)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(E)降維a fi(s)非參數(shù)檢驗迥)預(yù)測單樣本(0.A沖tn主本m11變量11舸生存SA(S)多重響應(yīng)(M)因缺失值分析住)多重歸因(！)復(fù)雜抽樣(L)質(zhì)星控制)囪ROC曲線圖(Y)A相矣樣本遲)舊對話框(L)入i卡方二項式(旦)20游程(B)丄祥本K-S(l).2個獨立樣本出蘭個獨立樣本(K).回2個相笑樣本(L)匝IK個相尖樣本倉).g 10-4.sav 數(shù)庭集 2 -IBM SPSS Statistics文件（E）編輯（目視圖電）數(shù)據(jù)（B）轉(zhuǎn)換（I分析）直銷刨 圖形實用程序包）奩口世）嵇助tt三、完全隨機(jī)設(shè)計多個獨

22、立樣本的秩和檢驗105多組計量資料的秩和檢驗（略）本資料參考兩組計量資料的檢驗方法，是前者的擴(kuò)展，只不過在非參數(shù)檢驗中選擇k個獨立樣本選項，其 他操作包括數(shù)據(jù)輸入基本一樣。106多組等級資料的秩和檢驗（p176頁）1先對Frequence項進(jìn)行加權(quán)處理。點擊數(shù)據(jù)加權(quán)個案選中Frequen ce加權(quán)個案點擊繼續(xù)2具體操作% 106.sav數(shù)話集 3 IBM SPSS Statistics 谿 q 編童件(E)H(E)視圖(丫)數(shù)據(jù)9)轉(zhuǎn)換(J)分析)直銷(M)圖形9)實用程序(P)窗世)幫助1三H%三IeffectgroupFre(1112213314I41512622732A429131023

23、1133124313報告描述統(tǒng)計表(T)比較均值(M) 一股線性模型&)廣義線性楔型 混合棋型QQ相笑(C)回歸遲)對數(shù)線性模型(2)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(E)隆維JgS(S)非參數(shù)檢驗迥)預(yù)測三變量變量變量單樣本(2)A獨立樣本()非參數(shù)檢驗(H)預(yù)測CD生存函數(shù)()多重 響應(yīng)(A)題缺失值分析 住)參盍歸S(T)復(fù)雜抽樣(L)質(zhì)量控制(2) ROC 曲線 D(V).A單樣衣(2)八獨立樣本f相奐樣本遲)舊對話框(k)囚卡方國二項式(!)a W(R).Q丄祥本K-Sd).回2個獨立樣本(2). SIS 個獨立樣本(K)回2個 相笑樣本(y：匝IK個相 笑樣本(勺名個獨立樣本檢驗員 Frequence

24、 jD麻醉效果effectfI分組變晝9）：group(? ?)定義范團(tuán)助檢臉變量列表（!）迭項槍驗類型V Kruskal-Wallis H(K)門中位數(shù)L Jonckheere-Terpstra(J)I重置（旦）取浦1點擊確定就Ok 啦。例題108隨機(jī)化區(qū)組設(shè)計資料的秩和檢驗確定粘貼（EL重置遲幫助精確兇|統(tǒng)計量（-Z 二 _丄韓名個關(guān)聯(lián)樣本檢驗檢臉變量(I):8 dosel$ dose2少 dose3-檢驗類型J Fnedman(F)門 Kendall 的 W(K)Cochran 的 Q(C)第十四章臨床測量誤差與診斷試驗評價Kappa值一致性評價例題14-31先對變量x進(jìn)行加權(quán)，単50昔

25、訓(xùn)輕據(jù)唧mIBM SPSS statistics文件（E）編輯（F ）視圖（丫）數(shù)據(jù)（2）轉(zhuǎn)換0）分析）直銷（M）圖形9）實用口定義變量屬性電） %j設(shè)置未知測星級別也）I f f i復(fù)制數(shù)據(jù)屬性a J11.0021.0032.0042.00| 6 |I7_J（）.工新建設(shè)定屬性（P） 屋定義日期（目圉定義多重響應(yīng)集（M）驗證（L）禺標(biāo)識重復(fù)個案（L1）.叮標(biāo)識brr A atx-I19異常個案（！）.目琲氏個峯鬧排列變星三轉(zhuǎn) 置迥）合并文件9）M重組遲）%分類匯總）.正交設(shè)計（H）譙復(fù)制數(shù)據(jù)隼（R） S拆分文件近）.莊迭擇 個案爐加權(quán)個案型）2點擊分析一一描述統(tǒng)計一一交叉表統(tǒng)計量選Kappa

26、繼續(xù)確定精確兇Xau單元格(E)._卡方也)名義I師系數(shù)(0Phi JD CramerS.Lambda(L)不定性系數(shù)謁序Gamma Somers d(S)Z Kendall 的 taup(B 0 Kendall s tau-c(C)按區(qū)間標(biāo)定3 Eta(E)i-Kappa(K)Em(i)0 McNemar(M)0 Cochrans andl.lantel*HaenszelM量(A) 樓驗一ft幾率比等于：1、闕血I耐二ROC曲線 某醫(yī)師對經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)診斷的55名患者、45名正常人分別進(jìn)行 2種診斷試驗檢查，結(jié)果分別為testltest2。試?yán)L制ROC曲 線。步驟：點擊分析ROC曲線圖(檢驗變量：選

27、testl 5 test2 ;狀態(tài)變量選diagnose ;狀態(tài)變量的值是1，因為1表示診斷為陽性；輸出：四項全選)一一確定二場函r雷醫(yī)韁II三線性回歸例題11-1 步驟：線性回歸模型成立需要滿足4個條件，即線性(linear )獨立(independence)、正態(tài)(normal )、等方差(equalvariance)，分析的首先先判斷兩變量之間是否有線性趨勢這是從統(tǒng)計學(xué)角度考慮的，其實在做線性回歸分析之前，還要從專業(yè)角度分析兩變量之間有沒有可能存在某種矢系若是那種八竿子打 不著或者說根本就沒有什么聯(lián)系的兩變量，那就不用做了。1作X y兩變量的散點圖，觀察是否存在線性趨勢。點擊圖形一一舊對 話框散點/點狀(散點圖)簡單分布定義x軸年齡、y軸心 率確定2根據(jù)專業(yè)知識判斷任意兩個觀察值是否獨立3正態(tài)性：通常用殘差的直方圖、正態(tài)概率(