培訓(xùn)資料-spss統(tǒng)計軟件培訓(xùn)數(shù)據(jù)分析

SPSS統(tǒng)計軟件數(shù)據(jù)分析宿昆重慶市疾控慢病所2023/8/5重慶市疾控慢病所宿昆2主要內(nèi)容統(tǒng)計描述均數(shù)比較：t檢驗、方差分析χ2檢驗簡單線性回歸二分類Logistic回歸基于秩次的非參數(shù)檢驗2023/8/5重慶市疾控慢病所宿昆31.1統(tǒng)計描述連續(xù)變量的統(tǒng)計描述分類變量的統(tǒng)計描述2023/8/5重慶市疾控慢病所宿昆41.2.1連續(xù)變量的統(tǒng)計描述集中趨勢：算術(shù)均數(shù)、中位數(shù)、幾何均數(shù)、眾數(shù)、調(diào)和均數(shù)等。離散趨勢：全距、方差和標(biāo)準(zhǔn)差、百分位數(shù)、四分位數(shù)/間距、變異系數(shù)。分布特征：對正態(tài)分布而言，偏度系數(shù)和峰度系數(shù)等。其他趨勢：單峰、雙峰、對稱、偏態(tài)2023/8/5重慶市疾控慢病所宿昆51.2.1連續(xù)變量的統(tǒng)計描述〔續(xù)〕算術(shù)均數(shù)：用于描述服從正態(tài)分布的變量值的平均水平。中位數(shù)：用于描述服從偏態(tài)分布資料的平均水平。幾何均數(shù)：用于描述等比或等差數(shù)列變量值的平均水平。方差：主要用于正態(tài)分布資料；標(biāo)準(zhǔn)差：主要用于正態(tài)分布資料；四分位數(shù)間距：主要用于偏態(tài)分布資料(Q＝P75—P25)；變異系數(shù)：用于度量單位不同或均數(shù)相差懸殊的資料。2023/8/5重慶市疾控慢病所宿昆61.2.1連續(xù)變量的統(tǒng)計描述〔續(xù)〕SPSS中的相應(yīng)功能：“頻率〞過程2023/8/5重慶市疾控慢病所宿昆71.2.1連續(xù)變量的統(tǒng)計描述〔續(xù)〕SPSS中的相應(yīng)功能：“描述〞過程2023/8/5重慶市疾控慢病所宿昆81.2.1連續(xù)變量的統(tǒng)計描述〔續(xù)〕SPSS中的相應(yīng)功能：“探索〞過程2023/8/5重慶市疾控慢病所宿昆91.2.2分類變量的統(tǒng)計描述頻數(shù)分布情況的描述：絕對頻數(shù)、百分比集中趨勢的描述：眾數(shù)使用相對數(shù)進(jìn)行深入描述：比、構(gòu)成比、率SPSS中的相應(yīng)功能：“頻率〞過程、“描述〞過程和“探索〞過程2023/8/5重慶市疾控慢病所宿昆101.2比較均值完全隨機(jī)化設(shè)計單組計量資料的均數(shù)與總體均數(shù)比較的t檢驗?zāi)硞€小區(qū)1000個6歲男孩的身高與重慶市所有6歲男孩的身高平均值的比較配對設(shè)計兩組相關(guān)計量資料均數(shù)間比較的t檢驗自身配對:如治療前后某項指標(biāo)比較。異體配對:如對兩只兔子兩種處理方法的結(jié)果比較。完全隨機(jī)化設(shè)計兩組獨立計量資料均數(shù)間比較的t檢驗如男女BMI比較完全隨機(jī)化設(shè)計多組獨立計量資料均數(shù)間比較的單因素ANOVA如比較不同鄉(xiāng)鎮(zhèn)BMI2023/8/5重慶市疾控慢病所宿昆111.2比較均值2023/8/5重慶市疾控慢病所宿昆121.3χ2檢驗完全隨機(jī)設(shè)計的單樣本計數(shù)資料的率/構(gòu)成比與總體率/構(gòu)成比比較完全隨機(jī)設(shè)計的兩(多)獨立樣本計數(shù)資料的率(構(gòu)成比)比較配對設(shè)計的兩組相關(guān)樣本計數(shù)資料的率/構(gòu)成比比較與Kappa一致性檢驗完全隨機(jī)設(shè)計的分層χ2檢驗2023/8/5重慶市疾控慢病所宿昆131.4簡單線性回歸模型回歸的最初含義：生物學(xué)含義英國的遺傳學(xué)家F.Galton和K.Pearson注意到一個有趣的現(xiàn)象，即父親高，兒子也高，父親矮，兒子也矮，但兒子的身高離平均水平更近些，即子代身高有向人群的平均身高回歸(regressiontothemean)的趨勢，這就是“回歸〞的生物學(xué)內(nèi)涵，Galton稱該現(xiàn)象為“普遍回歸法那么(lawofuniversalregression)〞。這是很自然的，否那么，豈不一代比一代無限制地遠(yuǎn)離平均值，導(dǎo)致身高兩級分化？回歸的現(xiàn)在含義：完全不同了，回歸分析是研究事物或現(xiàn)象之間的數(shù)量依存關(guān)系，控制/預(yù)測2023/8/5重慶市疾控慢病所宿昆141.4簡單線性回歸模型〔續(xù)〕模型:

(隨機(jī)誤差)

2023/8/5重慶市疾控慢病所宿昆151.4簡單線性回歸模型〔續(xù)〕線性回歸分析的一般步驟(1)確定因變量和自變量(2)繪制散點圖(3)從樣本數(shù)據(jù)出發(fā)確定變量之間的數(shù)學(xué)關(guān)系式,并對回歸方程的各個參數(shù)進(jìn)行估計.(4)對回歸方程進(jìn)行各種統(tǒng)計檢驗.:回歸方程的顯著性檢驗；擬合優(yōu)度檢驗；殘差(Y的估計值?與實測值的差)分析(y/殘差-x/Xor?)(5)利用回歸方程進(jìn)行預(yù)測與控制；2023/8/5重慶市疾控慢病所宿昆161.4簡單線性回歸模型〔續(xù)〕2023/8/5重慶市疾控慢病所宿昆171.5二分類Logistic回歸相關(guān)(correlation)與回歸(regression)簡介在大量的醫(yī)學(xué)研究中還需要對兩個變量之間的關(guān)系進(jìn)行量化研究，一是確定兩個變量間是否有聯(lián)系及聯(lián)系的程度如何，二是定量地確定它們之間的互依關(guān)系，相關(guān)與回歸就是研究這種關(guān)系的統(tǒng)計方法。變量間的關(guān)系(1)函數(shù)關(guān)系(確定性關(guān)系):如:圓面積和圓半徑.(2)統(tǒng)計關(guān)系(非確定性關(guān)系):不象函數(shù)關(guān)系那樣直接,但卻普遍存在,且有強(qiáng)有弱,如:身高與體重.(變異)相關(guān)和回歸分析的研究對象:統(tǒng)計關(guān)系2023/8/5重慶市疾控慢病所宿昆181.5二分類Logistic回歸〔續(xù)〕Logistic回歸：應(yīng)變量為分類變量，自變量:連續(xù)/分類變量，研究該分類變量與一組自變量之間的關(guān)系0/1：治愈/未治愈，或患病/未患病有序分類：治愈/好轉(zhuǎn)/未治愈無序分類：腺癌、鱗癌、大細(xì)胞癌2023/8/5重慶市疾控慢病所宿昆191.5二分類Logistic回歸〔續(xù)〕模型中參數(shù)的意義Β0為常數(shù)項：自變量取值全為0時的基線狀況，未必有實際意義Βi為偏回歸系數(shù)，代表固定其它Xj時，Xi改變一個單位引起logit(P)平均值的改變量當(dāng)其它自變量(Xj)取值保持不變時，Xi取值增加一個單位引起OR自然對數(shù)值的變化量，因此在使用上OR值要遠(yuǎn)比βi本身更常用2023/8/5重慶市疾控慢病所宿昆201.5二分類Logistic回歸2023/8/5重慶市疾控慢病所宿昆211.5二分類Logistic回歸〔續(xù)〕啞變量偏回歸系數(shù)表示其它自變量Xj不變，Xi每改變一個單位，所導(dǎo)致logitP的平均變化量x為連續(xù)性/二分類變量：沒有問題x為多分類變量：不太適宜無序多分類：民族，各族之間不存在大小問題有序多分類：家庭收入分為高、中、低三檔，它們之間的差距無法準(zhǔn)確衡量在以上這些情況時，我們就必須將原始的多分類變量轉(zhuǎn)化為數(shù)個啞變量〔DummyVariable〕，2023/8/5重慶市疾控慢病所宿昆22啞變量每個啞變量只代表某兩個級別或假設(shè)干個級別間的差異，這樣得到的回歸結(jié)果才能有明確而合理的實際意義對于取值具有n個水平的自變量Xi，可以生成n-1個啞變量模型中啞變量遵循“同進(jìn)同出〞的原那么1.5二分類Logistic回歸〔續(xù)〕2023/8/5重慶市疾控慢病所宿昆23