SPSS在醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)中的應(yīng)用

SPSS在醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)中的應(yīng)用流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)教研室2021/3/29星期一1常用的統(tǒng)計(jì)軟件SAS（StatisticsAnalysisSystem），最早由北卡羅來納大學(xué)的兩位生物統(tǒng)計(jì)學(xué)研究生編制，并于1976年成立了SAS軟件研究所，正式推出了SAS軟件。R語言

主要用于統(tǒng)計(jì)分析、繪圖的語言和操作環(huán)境。R本來是由來自新西蘭奧克蘭大學(xué)的RossIhaka和RobertGentleman開發(fā)（也因此稱為R），現(xiàn)在由“R開發(fā)核心團(tuán)隊(duì)”負(fù)責(zé)開發(fā)。SPSS（StatisticalProductandServiceSolutions）2021/3/29星期一2簡(jiǎn)介SPSS（StatisticalProductandServiceSolutions），“統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品與服務(wù)解決方案”軟件。最初軟件全稱為“社會(huì)科學(xué)統(tǒng)計(jì)軟件包”（SolutionsStatisticalPackagefortheSocialSciences），但是隨著SPSS產(chǎn)品服務(wù)領(lǐng)域的擴(kuò)大和服務(wù)深度的增加，SPSS公司已于2000年正式將英文全稱更改為“統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品與服務(wù)解決方案”，標(biāo)志著SPSS的戰(zhàn)略方向正在做出重大調(diào)整。之后推出了一系列用于統(tǒng)計(jì)學(xué)分析運(yùn)算、數(shù)據(jù)挖掘、預(yù)測(cè)分析和決策支持任務(wù)的軟件產(chǎn)品及相關(guān)服務(wù)，有Windows和MacOSX等版本。2021/3/29星期一3SPSS是世界上最早的統(tǒng)計(jì)分析軟件，由美國(guó)斯坦福大學(xué)的三位研究生NormanH.Nie、C.Hadlai(Tex)Hull和DaleH.Bent于1968年研究開發(fā)成功，同時(shí)成立了SPSS公司，并于1975年成立法人組織、在芝加哥組建了SPSS總部。1984年SPSS總部首先推出了世界上第一個(gè)統(tǒng)計(jì)分析軟件微機(jī)版本SPSS/PC+，開創(chuàng)了SPSS微機(jī)系列產(chǎn)品的開發(fā)方向，極大地?cái)U(kuò)充了它的應(yīng)用范圍，并使其能很快地應(yīng)用于自然科學(xué)、技術(shù)科學(xué)、社會(huì)科學(xué)的各個(gè)領(lǐng)域。世界上許多有影響的報(bào)刊雜志紛紛就SPSS的自動(dòng)統(tǒng)計(jì)繪圖、數(shù)據(jù)的深入分析、使用方便、功能齊全等方面給予了高度的評(píng)價(jià)。2021/3/29星期一42009年7月28日，IBM公司宣布將用12億美元現(xiàn)金收購(gòu)統(tǒng)計(jì)分析軟件提供商SPSS公司。如今SPSS已出至版本22.0，而且更名為IBMSPSS。2021/3/29星期一51.基本特點(diǎn)2.主要窗口及功能3.運(yùn)行環(huán)境一、SPSS的概述2021/3/29星期一61.操作簡(jiǎn)便SPSS軟件基本操作通過點(diǎn)擊鼠標(biāo)就可以完成，有一定的統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)、熟悉Windows的基本操作就可以自學(xué)使用，除了數(shù)據(jù)錄入需要使用鍵盤，常見的統(tǒng)計(jì)分析方法完全可以通過菜單、對(duì)話框的操作來完成，不需要編程?；咎攸c(diǎn)2021/3/29星期一72.數(shù)據(jù)管理功能強(qiáng)大SPSS集成了數(shù)據(jù)錄入、轉(zhuǎn)換、檢索、統(tǒng)計(jì)分析、作圖、制表及編程功能，也可以從外部導(dǎo)入數(shù)據(jù)，如通過Excel表格、txt文本讀入數(shù)據(jù)庫(kù)。2021/3/29星期一83.統(tǒng)計(jì)分析方法比較全面SPSS統(tǒng)計(jì)過程包括了常用的、較為成熟的統(tǒng)計(jì)分析方法，提供了從簡(jiǎn)單的描述統(tǒng)計(jì)到復(fù)雜的多因素統(tǒng)計(jì)分析方法，例如數(shù)據(jù)的探索性分析、一般統(tǒng)計(jì)描述、簡(jiǎn)單列聯(lián)表分析、均數(shù)比較、一般線性模型、混合模型、相關(guān)回歸、對(duì)數(shù)線性模型、聚類和判別、因子和對(duì)應(yīng)分析、非參數(shù)檢驗(yàn)以及生存分析等等等等。2021/3/29星期一9SPSS主要由三大窗口：數(shù)據(jù)編輯窗口（data

editor）

結(jié)果輸出窗口（vieweditor）

程序編輯窗口（syntax

editor）主要窗口及其功能2021/3/29星期一10數(shù)據(jù)編輯窗口：

在“數(shù)據(jù)視圖”中可以輸入變量；“變量視圖”中可以設(shè)定不同變量的屬性。2021/3/29星期一111.數(shù)值：標(biāo)準(zhǔn)數(shù)值型變量，系統(tǒng)默認(rèn)

2.逗號(hào)：帶逗點(diǎn)的數(shù)值型變量，千進(jìn)位用逗號(hào)分隔

3.點(diǎn)：圓點(diǎn)數(shù)值型變量，小數(shù)與整數(shù)間用圓點(diǎn)分隔

4.科學(xué)計(jì)數(shù)法

5.日期型變量

6.帶美元符號(hào)的數(shù)值型變量

7.自定義型

8.字符型變量2021/3/29星期一12變量值標(biāo)簽的添加方法2021/3/29星期一13語法編輯窗口：

編輯語法、運(yùn)行由語法組成的過程文件。2021/3/29星期一14二、數(shù)據(jù)文件的建立、導(dǎo)入與導(dǎo)出2021/3/29星期一15結(jié)果輸出窗口：

輸出程序運(yùn)算結(jié)果及各種操作的記錄2021/3/29星期一16通過數(shù)據(jù)編輯窗口輸入數(shù)據(jù)2021/3/29星期一17文件的建立、調(diào)用和保存可以在文件菜單的指引下操作。2021/3/29星期一182021/3/29星期一19.sav-數(shù)據(jù)文件-數(shù)據(jù)編輯.spo-輸出結(jié)果文件-結(jié)果編輯.sps-命令程序文件-語法編輯SPSS主要的存儲(chǔ)類型2021/3/29星期一201.數(shù)據(jù)編輯2.數(shù)據(jù)搜索3.變量的插入與刪除4.觀察單位的插入與刪除5.觀測(cè)值排序6.數(shù)據(jù)文件的拆分與合并7.變量加權(quán)三、數(shù)據(jù)文件整理

2021/3/29星期一21數(shù)據(jù)操作在數(shù)據(jù)編輯窗口中的“Data

View”視窗下進(jìn)行?？梢詫?duì)選定的操作對(duì)象進(jìn)行剪切、拷貝、粘貼等操作?？梢灾苯佑檬髽?biāo)右鍵進(jìn)行操作，也可以用“編輯”下拉菜單中的選項(xiàng)進(jìn)行操作，還可以用鍵盤上的快捷鍵來完成操作“control”+“X”(剪切)、“control”+“C”(拷貝)、“control”+“V”(粘貼)1.數(shù)據(jù)編輯2021/3/29星期一221.搜索指定的記錄編號(hào)：從“編輯”菜單中選擇“轉(zhuǎn)至個(gè)案”，只要在彈出的“個(gè)案數(shù)”中鍵入欲搜索的記錄編號(hào)，光標(biāo)就會(huì)自粽跳到該記錄上。2.搜索指定變量中的指定數(shù)據(jù)的單元格：打開數(shù)據(jù)文件，光標(biāo)移到變量所在的任意單元格，單擊，然后從“編輯”菜單中選擇“查找”，在彈出的對(duì)話框中鍵入需要查找的數(shù)據(jù)，然后點(diǎn)擊“查找下一個(gè)”，光標(biāo)會(huì)自動(dòng)跳入該值所在的單元格。2.數(shù)據(jù)搜索2021/3/29星期一233.變量的插入與刪除4.觀察單位的插入與刪除5.觀測(cè)值排序以上三項(xiàng)操作均可以通過在選定變量或個(gè)案后，點(diǎn)擊鼠標(biāo)右鍵來完成操作2021/3/29星期一24在進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理時(shí)，經(jīng)常要對(duì)文件中的觀察單位進(jìn)行分組分析，例如，按男性、女性計(jì)算“年齡”的平均值，因此在進(jìn)行分析計(jì)算是要對(duì)數(shù)據(jù)文件進(jìn)行拆分。注意：此處的“拆分”并不是物理結(jié)構(gòu)上，將數(shù)據(jù)庫(kù)拆分為兩個(gè)數(shù)據(jù)文件，僅為運(yùn)算形式上的拆分。6.數(shù)據(jù)文件的拆分與合并2021/3/29星期一252021/3/29星期一262.增加變量：從外物數(shù)據(jù)文件增加變量到當(dāng)前數(shù)據(jù)文件，成為橫向合并或追加變量，合并后的數(shù)據(jù)文件包含相同的觀察量。2021/3/29星期一27數(shù)據(jù)文件的合并包括兩種方式：1.增加觀察單位：從外部數(shù)據(jù)文件中增加觀察單位到當(dāng)前數(shù)據(jù)文件中，稱為縱向合并或追加觀察單位，這種合并方式要求兩個(gè)數(shù)據(jù)文件中的變量相同。2021/3/29星期一28統(tǒng)計(jì)分析中經(jīng)常要用到變量加權(quán)，如計(jì)算加權(quán)平均數(shù)，在選擇加權(quán)變量時(shí)，應(yīng)該注意：加權(quán)變量中含有零、負(fù)整數(shù)、或者缺失值的記錄將會(huì)被排除在外；分?jǐn)?shù)值有效；一旦對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了加權(quán)處理，那么在以后的分析中加權(quán)處理一直有效，直到關(guān)閉加權(quán)處理過程或者選擇其他的加權(quán)變量進(jìn)行加權(quán)處理。操作步驟：“數(shù)據(jù)”→“加權(quán)個(gè)案”→“頻率變量”8.變量加權(quán)2021/3/29星期一291.新變量的建立2.變量的重新賦值3.觀察單位的排秩4.缺失值的替代四、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換2021/3/29星期一30在醫(yī)學(xué)科研實(shí)踐中，僅使用原始數(shù)據(jù)新型分析處理往往是不夠的，應(yīng)根據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的需要，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，生成新的變量或進(jìn)行重新編碼等。SPSS的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換功能主要通過“轉(zhuǎn)換”菜單來實(shí)現(xiàn)。2021/3/29星期一31SPSS提供了14類180多種函數(shù)，用戶可以根據(jù)需要，利用這些函數(shù)建立一些新的變量，常用函數(shù)如下：1.算數(shù)函數(shù)2.統(tǒng)計(jì)函數(shù)3.缺失值函數(shù)4.字符型函數(shù)5.日期、時(shí)間函數(shù)6.邏輯函數(shù)7.分布函數(shù)1.新變量的建立2021/3/29星期一32操作步驟：“轉(zhuǎn)換”→“計(jì)算變量”2021/3/29星期一33以年齡分組為例：將數(shù)據(jù)文件中的年齡分成幾個(gè)年齡組，以5歲為一組，將分組后的各組相應(yīng)的賦值為1，2，3，4，5……菜單選擇：“轉(zhuǎn)換”→“重新編碼為不同變量”2.變量的重新賦值2021/3/29星期一342021/3/29星期一352021/3/29星期一362021/3/29星期一37某些統(tǒng)計(jì)分析過程需要對(duì)變量的秩進(jìn)行分析，例如秩和檢驗(yàn)，需要先對(duì)變量進(jìn)行排秩。SPSS提供了該功能菜單選擇：“轉(zhuǎn)換”→“個(gè)案等級(jí)排序”3.觀察單位的排秩2021/3/29星期一382021/3/29星期一39SPSS的某些統(tǒng)計(jì)過程會(huì)因?yàn)閿?shù)據(jù)文件帶有缺失值而無法執(zhí)行，例如在進(jìn)行時(shí)間系統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析時(shí)，要求相鄰觀測(cè)量中的變量值是在相等的時(shí)間間隔內(nèi)測(cè)得，不能將帶有缺失值的觀測(cè)量排除掉，SPSS提供了多種方法估計(jì)并替換缺失值。菜單選擇：“轉(zhuǎn)換”→“替換缺失值”。4.缺失值的替代2021/3/29星期一402021/3/29星期一411.頻數(shù)分布分析2.描述性統(tǒng)計(jì)分析3.探索性分析五、統(tǒng)計(jì)描述2021/3/29星期一42統(tǒng)計(jì)分析包括兩個(gè)方面：統(tǒng)計(jì)描述；統(tǒng)計(jì)推斷。統(tǒng)計(jì)描述指選用恰當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)指標(biāo)，通常稱為統(tǒng)計(jì)量，選用合適的統(tǒng)計(jì)表與統(tǒng)計(jì)圖，對(duì)資料的數(shù)量特征及其分布規(guī)律進(jìn)行測(cè)定和描述。SPSS中用于統(tǒng)計(jì)描述的統(tǒng)計(jì)量主要由以下幾類：1.描述集中趨勢(shì)的指標(biāo)：算數(shù)均數(shù)、幾何均數(shù)、中位數(shù)2.描述離散趨勢(shì)的指標(biāo)：極差、四分位數(shù)間距、方差、標(biāo)準(zhǔn)差3.百分位數(shù)指標(biāo)4.描述數(shù)據(jù)分布的統(tǒng)計(jì)量：偏度系數(shù)、峰度系數(shù)2021/3/29星期一43SPSS中的“描述統(tǒng)計(jì)”菜單可以完成上述各種統(tǒng)計(jì)量并可以繪制統(tǒng)計(jì)圖表，主要包含以下幾大模塊：“頻率”過程：主要用于產(chǎn)生頻數(shù)表；“描述”過程：對(duì)變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，計(jì)算統(tǒng)計(jì)指標(biāo)；“探索”過程：對(duì)變量進(jìn)行更為深入的描述性統(tǒng)計(jì)分析。2021/3/29星期一44頻數(shù)分布分析可以產(chǎn)生詳細(xì)的頻數(shù)表，并可以按要求給出條圖、直方圖以及集中趨勢(shì)和離散趨勢(shì)的各種統(tǒng)計(jì)量，描述數(shù)據(jù)的分布特征。以書后練習(xí)2.1為例1.建立數(shù)據(jù)文件1.頻數(shù)分布分析2021/3/29星期一452.統(tǒng)計(jì)分析：“分析”→“描述統(tǒng)計(jì)”→“頻率”→“statistic”/“圖表”→“確定”2021/3/29星期一462021/3/29星期一472021/3/29星期一483.主要輸出結(jié)果2021/3/29星期一49描述性統(tǒng)計(jì)分析主要用以描述集中趨勢(shì)和離散趨勢(shì)的各種統(tǒng)計(jì)量，還有一個(gè)特殊功能，就是可以對(duì)變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。以書后練習(xí)2.1為例1.打開數(shù)據(jù)文件2.描述性統(tǒng)計(jì)分析2021/3/29星期一502.統(tǒng)計(jì)分析：“分析”→“描述統(tǒng)計(jì)”→“描述”→“選項(xiàng)”→“確定”2021/3/29星期一512021/3/29星期一523.主要輸出結(jié)果2021/3/29星期一53標(biāo)準(zhǔn)差與標(biāo)準(zhǔn)誤的區(qū)別：標(biāo)準(zhǔn)差能反映一個(gè)數(shù)據(jù)集的離散程度。標(biāo)準(zhǔn)誤用來衡量抽樣誤差。標(biāo)準(zhǔn)誤越小，表明樣本統(tǒng)計(jì)量與總體參數(shù)的值越接近，樣本對(duì)總體越有代表性，用樣本統(tǒng)計(jì)量推斷總體參數(shù)的可靠度越大。2021/3/29星期一54探索性分析的目的是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步檢查，判斷有無奇異值和極端值；判斷變量是否服從正態(tài)分布；對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步考察。以書后練習(xí)2.1為例1.打開數(shù)據(jù)文件3.探索性分析2021/3/29星期一552.統(tǒng)計(jì)分析：“分析”→“描述統(tǒng)計(jì)”→“探索”→“statistic”2021/3/29星期一563.主要輸出結(jié)果2021/3/29星期一571.單樣本均數(shù)比較2.配對(duì)設(shè)計(jì)均數(shù)比較3.完全隨機(jī)設(shè)計(jì)兩均數(shù)比較六、兩個(gè)均數(shù)比較的t檢驗(yàn)

2021/3/29星期一58SPSS在“分析”菜單中的“比較均值”選項(xiàng)提供的t檢驗(yàn)方法過程有單樣本t檢驗(yàn)、配對(duì)樣本t檢驗(yàn)、獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)。單樣本均數(shù)比較的t檢驗(yàn)即已知樣本均數(shù)與已知總體均數(shù)的比較。本法是檢驗(yàn)單個(gè)樣本均數(shù)所代表的未知總體均數(shù)與已知總體均數(shù)是否有差別的參數(shù)檢驗(yàn)方法過程。1.單樣本均數(shù)比較2021/3/29星期一59例：某醫(yī)生測(cè)得36名男性礦工的血紅蛋白含量為：112，137，129，126，88，90，105，178，130，128，126，103，172，116，125，90，96，62，157，151，135，113，175，129，165，171，128，128，160，110，140，163，100，129，116，127（g/L），問，這36名礦工的血紅蛋白含量與正常男性（平均值為140g/L）有無不同？1.建立數(shù)據(jù)庫(kù)建立數(shù)據(jù)庫(kù)文件時(shí)，產(chǎn)生一個(gè)變量“Hb”，類型為數(shù)值型，共36行1列。（ex---6.2）2021/3/29星期一60統(tǒng)計(jì)分析：“分析”→“比較均值”→“單獨(dú)樣本T檢驗(yàn)”2021/3/29星期一61不要忘記2021/3/29星期一62統(tǒng)計(jì)量t=-2.596，自由度df=35，雙側(cè)檢驗(yàn)p=0.014，差值的均數(shù)為-11.944，95%可信區(qū)間為(-21.29，-2.6)，按α=0.05水準(zhǔn)，可認(rèn)為礦工的血紅蛋白與正常男性有差別，結(jié)合本例，可認(rèn)為礦工的血紅蛋白比正常男性低。2021/3/29星期一63配對(duì)設(shè)計(jì)均數(shù)比較簡(jiǎn)稱配對(duì)t檢驗(yàn)，使用與：1.量同質(zhì)收拾對(duì)象配成對(duì)子分別接受兩種不同的處理；2.同一受試對(duì)象分別接受兩種不同處理；3.同一受試對(duì)象接受（一種）處理前后。2.配對(duì)設(shè)計(jì)均數(shù)比較2021/3/29星期一64建立數(shù)據(jù)文件時(shí)，產(chǎn)生兩個(gè)反應(yīng)變量x1正常組，x2缺乏組，均為數(shù)值型。以書后練習(xí)6.2為例，首先建立數(shù)據(jù)文件2021/3/29星期一652021/3/29星期一66兩組相關(guān)系數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)p=0.129，說明兩組的差別沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。2021/3/29星期一67完全隨機(jī)設(shè)計(jì)兩組均數(shù)比較的t檢驗(yàn)又稱成組t檢驗(yàn)，適用于完全隨機(jī)設(shè)計(jì)兩樣本均數(shù)的比較。兩組完全隨機(jī)設(shè)計(jì)是將受試對(duì)象完全隨機(jī)分配到兩個(gè)不同處理組。3.完全隨機(jī)設(shè)計(jì)兩均數(shù)比較2021/3/29星期一68建立數(shù)據(jù)文件時(shí)，取兩個(gè)變量，一個(gè)為分組變量group，字符型，1=新藥組，2=常規(guī)藥組；一個(gè)為反應(yīng)變量X，數(shù)值型，共20行2列。以書后練習(xí)6.3，首先建立數(shù)據(jù)文件2021/3/29星期一692021/3/29星期一70方差齊性檢驗(yàn)F=1.697，p=0.209，可認(rèn)為方差為齊性，選擇“采用相等變異系數(shù)”時(shí)的值，t=1.019,自由度df=18，雙側(cè)檢驗(yàn)p=0.321，按α=0.05水準(zhǔn)，不能認(rèn)為新藥和常用藥有差別。2021/3/29星期一711.完全隨機(jī)設(shè)計(jì)資料的方差分析2.隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)資料的方差分析七、多個(gè)均數(shù)比較的方差分析2021/3/29星期一72方差分析多用于多個(gè)樣本均數(shù)的比較，其應(yīng)用條件為：1.各樣本均是相互獨(dú)立的隨機(jī)樣本；2.均服從正態(tài)分布；3.各樣本的總體方差相等。2021/3/29星期一73完全隨機(jī)設(shè)計(jì)是采用完全隨機(jī)化的分組方法，將全部試驗(yàn)對(duì)象分配到n個(gè)處理組，各組接受不同的處理，實(shí)驗(yàn)結(jié)束后比較各組均數(shù)的差別有無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，以推斷處理因素的效應(yīng)。1.完全隨機(jī)設(shè)計(jì)資料的方差分析以書后練習(xí)6.4為例，首先建立數(shù)據(jù)文件數(shù)據(jù)文件包含兩個(gè)變量，分組變量group：1=A組，2=B組，3=C組，變量類型為數(shù)值型；反應(yīng)變量zsl，變量類型為數(shù)值型。共3列21行。2021/3/29星期一742021/3/29星期一752021/3/29星期一762021/3/29星期一77本例Levene

p=0.360，認(rèn)為三組方差齊性；F=1.05，p=0.370，按照α=0.05的水準(zhǔn)，接受H0，拒絕H1，認(rèn)為三組間的差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。SNK的分析結(jié)果，認(rèn)為三組間，兩兩均無差異。2021/3/29星期一78隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)又稱為配伍組設(shè)計(jì)，在進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析時(shí)，將區(qū)組變異離均差平方和從完全隨機(jī)設(shè)計(jì)的組內(nèi)離均差平方和中分離出來，從而減小組內(nèi)平方和，提高了統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)效率。2.隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)資料的方差分析

以書后練習(xí)6.5為例，首先建立數(shù)據(jù)文件數(shù)據(jù)文件包含3個(gè)變量，分組變量year，數(shù)值型，1=三年，2=四年，3=五年；配伍組變量block，數(shù)值型，1=大花葉，2=無光葉，3=小花葉；結(jié)果變量weight2021/3/29星期一792021/3/29星期一802021/3/29星期一812021/3/29星期一822021/3/29星期一832021/3/29星期一84本例結(jié)果顯示時(shí)間因素year對(duì)黃連的產(chǎn)量有影響，F(xiàn)=21.782，p=0.007＜0.05，區(qū)組因素block對(duì)黃連的產(chǎn)量也有影響，F(xiàn)=10.138，p=0.027＜0.05。2021/3/29星期一851.四格表（2×2表）的x2檢驗(yàn)2.配對(duì)四格表x2檢驗(yàn)3.行×列表x2檢驗(yàn)八、率和構(gòu)成比的比較2021/3/29星期一86x2檢驗(yàn)是一種用途廣泛的假設(shè)檢驗(yàn)，本章介紹應(yīng)用x2檢驗(yàn)推斷兩個(gè)或兩個(gè)以上總體率或構(gòu)成比之間有無差別，以及兩個(gè)分類變量之間有無關(guān)聯(lián)。2021/3/29星期一87四格表資料的x2檢驗(yàn)可推斷兩個(gè)總體率之間有無差別。各實(shí)際頻數(shù)排列用符號(hào)表示如下：1.四格表（2×2表）的x2檢驗(yàn)2021/3/29星期一88以書后練習(xí)7.2為例，整理四格表：建立數(shù)據(jù)庫(kù)建立數(shù)據(jù)文件時(shí)，取3個(gè)變量：處理組別“treat”變量：1=case，2=control；療效變量“effect”：1=有效，2=無效；頻率變量“freq”。2021/3/29星期一892021/3/29星期一90統(tǒng)計(jì)分析：“數(shù)據(jù)”→“加權(quán)個(gè)案”→“分析”→“描述統(tǒng)計(jì)”→“交叉表格”→“statistic”,點(diǎn)選“卡方”選項(xiàng)。2021/3/29星期一912021/3/29星期一922021/3/29星期一932021/3/29星期一94本例選擇Pearson

x2=6.930，p=0.008，按α=0.05水準(zhǔn)，拒絕H0，接受H1，認(rèn)為兩組差別有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。2021/3/29星期一95計(jì)數(shù)資料的配對(duì)設(shè)計(jì)常用于兩種檢驗(yàn)方法、培養(yǎng)方法、診斷方法的比較。其特點(diǎn)是樣本中每個(gè)個(gè)體分別接受兩種方法的處理，觀察兩種處理方法的二分類變量的技術(shù)結(jié)果。配對(duì)四格表的樣本資料表示如下表：2.配對(duì)四格表x2檢驗(yàn)2021/3/29星期一96建立數(shù)據(jù)文件，建立數(shù)據(jù)文件時(shí)，取3個(gè)變量，一個(gè)為“正常體重”，變量標(biāo)示：1=“發(fā)生”，2=“未發(fā)生”；一個(gè)為“肥胖”，變量標(biāo)示：1=“發(fā)生”，2=“未發(fā)生”；一個(gè)為“freq”，表示各指標(biāo)的發(fā)生頻率。以書后練習(xí)7.5為例，整理四格表：2021/3/29星期一972021/3/29星期一98統(tǒng)計(jì)分析：“數(shù)據(jù)”→“加權(quán)個(gè)案”→“分析”→“描述統(tǒng)計(jì)”→“交叉表格”→“statistic”，點(diǎn)選“McNemar”選項(xiàng)。2021/3/29星期一992021/3/29星期一1002021/3/29星期一1012021/3/29星期一102本例p=0.143，按α=0.05水準(zhǔn)，不能拒絕H0，認(rèn)為兩組差別沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。2021/3/29星期一103行×列表資料的卡方檢驗(yàn)用于多個(gè)率或多個(gè)構(gòu)成比的比較。以書后習(xí)題7.3為例講解。首先整理表格：3.行×列表x2檢驗(yàn)2021/3/29星期一1042021/3/29星期一105建立數(shù)據(jù)文件2021/3/29星期一1062021/3/29星期一1072021/3/29星期一108本例選擇Pearson

x2=146.175，p=0.000，按α=0.05水準(zhǔn)，拒絕H0，接受H1，認(rèn)為各組差別有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。2021/3/29星期一1091.兩獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)2.多個(gè)獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)3.兩相關(guān)樣本非參數(shù)檢驗(yàn)4.多個(gè)相關(guān)樣本非參數(shù)檢驗(yàn)九、非參數(shù)檢驗(yàn)2021/3/29星期一110非參數(shù)檢驗(yàn)的方法很過，常用的有秩和檢驗(yàn)，非參數(shù)檢驗(yàn)方法的應(yīng)用范圍主要包括：1.不滿足正太和方差齊性條件的小樣本計(jì)量資料；2.分布不知是否正態(tài)的小樣本資料；3.一端或者兩端為不確定數(shù)值資料；4.等級(jí)資料。2021/3/29星期一111兩獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)過程是檢驗(yàn)兩個(gè)獨(dú)立樣本所在總體分布是否有差別的方法。1.兩獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)以書后練習(xí)8.2為例，首先建立數(shù)據(jù)文件建立數(shù)據(jù)文件時(shí)，產(chǎn)生兩個(gè)變量，一個(gè)為分組變量group：1=鉛作業(yè)組，2=非鉛作業(yè)組；一個(gè)為反應(yīng)變量Pb。2021/3/29星期一1122021/3/29星期一1132021/3/29星期一114Mann-Whitney

U檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量為4.500,Wilcoxon

W檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為59.500，兩種檢驗(yàn)的Z值為-2.980，雙側(cè)檢驗(yàn)p=0.003，確切概率檢驗(yàn)p=0.001，因?yàn)閆分布為對(duì)稱分布，單側(cè)檢驗(yàn)p=0.0015＜0.05，認(rèn)為兩組的血鉛值含量差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。2021/3/29星期一115練習(xí)8.3，建立數(shù)據(jù)文件，數(shù)據(jù)文件包含3個(gè)變量：（1）分組變量，賦值：1=一般組，2=重癥組。（2）反應(yīng)變量，即總膽紅素的含量，編秩。（3）頻數(shù)變量，即人數(shù)2021/3/29星期一1161.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)：數(shù)據(jù)→加權(quán)個(gè)案2021/3/29星期一1172.對(duì)兩獨(dú)立樣本進(jìn)行秩和檢驗(yàn)2021/3/29星期一118Z=-5.576，雙側(cè)檢驗(yàn)P=0.000；按α=0.05水準(zhǔn)，可認(rèn)為兩組患肝炎嬰兒的血清總膽紅素有差別，2021/3/29星期一119多個(gè)獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)過程是檢驗(yàn)多個(gè)獨(dú)立樣本所在的總體分布是否有差異的方法。2.多個(gè)獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)以書后練習(xí)8.5為例，首先建立數(shù)據(jù)文件數(shù)據(jù)文件包含兩個(gè)變量，分組變量group：1=正常人，2=單純性肥胖，3=皮質(zhì)醇增多型；反應(yīng)變量X，表示血漿總皮質(zhì)醇的濃度。2021/3/29星期一1202021/3/29星期一1212021/3/29星期一122本例Chi-Square統(tǒng)計(jì)量為18.130，自由度為df=2，p=0.000，按α=0.05水準(zhǔn)可認(rèn)為三組人的血漿總皮質(zhì)醇含量有差異。2021/3/29星期一123練習(xí)8.3，建立數(shù)據(jù)文件，數(shù)據(jù)文件包含3個(gè)變量：（1）分組變量，賦值：1=單純型，2=喘息型，3=單純型合并肺氣腫，4=喘息型合并肺氣腫。（2）反應(yīng)變量，即療效，編秩。（3）頻數(shù)變量，即人數(shù)2021/3/29星期一1241.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)：數(shù)據(jù)→加權(quán)個(gè)案2021/3/29星期一1252021/3/29星期一126卡方檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為2.113，自由度df=3，概率p=0.549，按照α=0.05水準(zhǔn)尚不能認(rèn)為四種藥物的療效有差別。2021/3/29星期一1271.直線相關(guān)2.直線回歸十、雙變量相關(guān)與回歸分析2021/3/29星期一128在醫(yī)學(xué)科研的過程中，經(jīng)常會(huì)遇到分析兩個(gè)變量之間的關(guān)系，例如，體重與肺活量，年齡與血壓，身高與體表面積之間的關(guān)系，此時(shí)，經(jīng)常用相關(guān)與回歸分析來解決。在進(jìn)行相關(guān)與回歸分析之前必須先做散點(diǎn)圖，判斷量變量之間是否存在線性趨勢(shì)，當(dāng)兩變量間存在線性趨勢(shì)時(shí)，才考慮做相關(guān)或者回歸。2021/3/29星期一129直線相關(guān)是研究?jī)蓚€(gè)變量之間線性關(guān)系的一種常用統(tǒng)計(jì)方法，分析的是兩變量之間是否存在直線相關(guān)關(guān)系，以及相關(guān)的方向和程度。作直線相關(guān)分析要求資料服從雙變量正態(tài)分布。對(duì)于不符合雙變量正態(tài)分布的資料，不能直接計(jì)算相關(guān)系數(shù)，可用非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法。1.直線相關(guān)2021/3/29星期一130例2.某地研究了8名正常兒童的尿肌酐含量Y(mmol/24h)，使計(jì)算尿肌酐的含量與其年齡的相關(guān)系數(shù)。建立數(shù)據(jù)文件，取兩個(gè)變量，X：年齡；Y：尿肌酐含量。兩變量均為數(shù)值型。2021/3/29星期一131散點(diǎn)圖的制作2021/3/29星期一1322021/3/29星期一1332021/3/29星期一134結(jié)果顯示年齡和尿肌酐含量的相關(guān)系數(shù)為0.882，p=0.004，有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。2021/3/29星期一135Pearson相關(guān)：極距相關(guān)系數(shù)，系統(tǒng)默認(rèn)項(xiàng)，主要用于符合雙變量正態(tài)分布資料的相關(guān)分析。Kendall’s

tau-b：Kendall’s等級(jí)相關(guān)系數(shù)，是反映兩個(gè)分類變量一致性的指標(biāo)。Spearman：spearman相關(guān)系數(shù)是非參數(shù)相關(guān)分析，即秩相關(guān)分析。補(bǔ)充：2021/3/29星期一136醫(yī)學(xué)研究中常要定量刻畫應(yīng)變量Y對(duì)自變量X在數(shù)量上的依存關(guān)系，常常將易于測(cè)量的變量作為X，另一個(gè)隨機(jī)變量作為Y。直線回歸分析的使用條件：對(duì)于每個(gè)X相應(yīng)的Y要服從正態(tài)分布，X可以是正態(tài)隨機(jī)變量也可以是能精確測(cè)量或嚴(yán)格控制的非隨機(jī)變量。2.直線回歸仍以例2的資料為例，建立數(shù)據(jù)