醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)原理及SPSS應(yīng)用課件

1、醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)原理及SPSS應(yīng)用醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)原理一、幾個概念1、總體（population）：根據(jù)研究目的所劃定的具有某種共同性質(zhì)的全部個體值的集合。 2、樣本（sample）：根據(jù)隨機(jī)的原則，從總體中抽取比較少的個體所組成的小的集合 3、誤差（error）：觀察值與真實值之差 4、抽樣誤差（sampling error）：有抽樣帶來的誤差。特點：不可避免，但有規(guī)律 5、變異（variation）：在同一總體內(nèi)各個體間所表現(xiàn)出的參差不齊性 6、概率（probability）：對隨機(jī)現(xiàn)象發(fā)生可能性大小的度量。 其取值范圍為 0 1 ， 習(xí)慣上將P0.05或P100），并對r進(jìn)行假設(shè)檢驗，有統(tǒng)計學(xué)意義時

2、r的絕對值大于0.7，則表示兩個變量高度相關(guān)r的絕對值大于0.4，小于等于0.7時，則表示兩個變量之間中度相關(guān)r的絕對值大于0.2，小于等于0.4時，則兩個變量低度相關(guān)。復(fù)件 第四腦室形態(tài)對判斷小腦出血手術(shù)指征的價值.doc 相關(guān)分析SPSS應(yīng)用實例例5：某醫(yī)師測得13例 8歲男孩體重(kg)和心臟橫徑(cm)的數(shù)據(jù)如下表所示，試作相關(guān)分析。 編號 體重x 心臟橫徑y(tǒng) x2 y2 xy 1 25.5 9.2 650.25 84.64 234.60 2 19.5 7.8 380.25 60.84 152.10 3 24.0 9.4 576.00 88.36 225.60 4 20.5 8.6 4

3、20.25 73.96 176.30 5 25.0 9.0 625.00 81.00 225.00 6 22.0 8.8 484.00 77.44 193.60 7 21.5 9.0 462.25 81.00 193.50 8 23.5 9.4 552.25 88.36 220.90 9 26.5 9.7 702.25 94.09 257.05 10 23.5 8.8 552.25 77.44 206.80 11 22.0 8.5 484.00 72.25 187.00 12 20.0 8.2 400.00 67.24 164.00 13 28.0 9.9 784.00 98.01 277.2

4、0 合計 301.5 116.3 7072.80 1044.26 2713.70 相關(guān)分析操作方法： A、數(shù)據(jù)錄入。 B、分析Analyze相關(guān)Correlate 二元相關(guān)分析 Bivariate 主對話框。 C、把體重和心臟橫徑送入檢驗變量框選擇相關(guān)系數(shù)復(fù)選框選擇顯著性水平(雙側(cè)) 。 D、按“選項”按鈕次級對話框點擊描述性統(tǒng)計量復(fù)選框按“繼續(xù)”按鈕返回主對話框。Correlations1.000.893*.0001313.893*1.000.000.1313Pearson CorrelationSig. (2-tailed)NPearson CorrelationSig. (2-tailed)N心臟橫徑體重心臟橫徑體重Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).*. E、在主對話框中按“確定”按鈕產(chǎn)生結(jié)果（見下表）。邏輯（logistic）回歸在醫(yī)學(xué)研究中經(jīng)常會遇到是與否的二類評定 死亡與否（生、死二類評定 ）與患者的生理狀況和疾病嚴(yán)重程度等因素有關(guān)對某種疾病的易感性的概率（患病與不患病二類評定 ）與個體性別、年齡、免疫水平等因素有關(guān)這種變量稱二項分類變量（0，1）Logistic回歸就是分析那些自變量與這