医学统计学spss上机操作.docx

例题0801随机设计的方差分析(1)正态性检验(2)方差分析第一步1第二步第三步第四步例题8-2 随机区组设计资料的方差分析例题8-3拉丁方设计资料的方差分析18-01 析因分析点击“添加”点击选项第九章 行列表资料的假设检验（卡方检验）一 、四格表的卡方检验例题9-1两个样本率的比较（不需要校正）第一种做法：数据可以还原成最初数据，然后输入。1 输入数据2 操作步骤点击确定就ok啦。第二种做法：1数据输入： 变量视图数据视图2 操作点击数据-选中下拉框中的加权个案点击加权个案-选中Frequence加权个案-点击确定以下操作同第一种做法。例题9-2两个样本率的比较（需要连续性校正）操作方法同例题9-1注意:结果输出, 出现理论频数小于5的格子,故读取的结果是continuity correction连续校正一行例题9-3 交叉分类2×2表关联性分析。1 数据输入同9-1,2，对Frequence进行加权处理即：点击加权个案-选中Frequence加权个案-点击确定2 可以进行分析了点击确定即可。数据输入和分析结果见“给同学们文件夹”配对四格表的卡方检验例题9-4配对四格表资料的观察结果有无差异的检验1 变量视图和数据视图如下：2 对Frequence进行加权处理3点击分析统计描述交叉表例题9-5配对四格表资料的关联性分析变量视图和数据视图如下：对Frequence进行加权处理以下操作同9-1,2,3，点击分析统计描述交叉表-点击确定即可。 二、行列表资料的卡方检验（四格表的扩展，操作相似）例题9-6 多个样本率的比较 （p153页）方法参照9-1，1数据输入与处理：变量视图和数据视图2 对Frequence进行加权处理即：点击数据加权个案-选中Frequence加权个案-点击确定3以下操作同9-1,2,3，点击分析统计描述交叉表点击确定即可。例题9-7 两组或多组构成比的比较（p153页）数据输入和操作同上1变量视图和数据视图如下：2 对Frequence进行加权处理即：点击数据加权个案-选中Frequence加权个案-点击确定3以下操作同9-1,2,3，点击分析统计描述交叉表例题9-8 行列表分类资料关联性分析（四格表资料关联性分析的扩展）操作相似。（p154页）三、频数分布拟合优度的卡方检验例题9-11（p158页）单变量的卡方检验点解分析非参数检验旧对话框卡方选“所有类别相等”意思是该资料中的理论频数是（87+195+116+27）/4=106.59-12 poisson分布的拟合优度检验（p158页）1变量视图和数据视图如下:2点解分析非参数检验旧对话框卡方2点解分析非参数检验旧对话框卡方3 选定“值” 并将表9-12中的期望频数依次添加到框中，点击确定即可。四 确切概率法（略）例题9-13 （p159页）用软件操作时的方法与Pearson卡方 检验一样，只不过在读取结果时读Fisher确切检验一行（要求条件是：样本例数少如四格表n<40时，或有期望频数<1；行列表资料有1/5以上的格子数期望频数5时，行列表资料的卡方检验会有偏性时）五 OR值的卡方检验例题9-14（p161页）病理-对照研究中成组设计资料的分析1变量视图和数据视图如下:9-15 匹配设计资料的分析（p162页）第十章 基于秩次的假设检验例题10-1配对设计资料的符号秩和检验点击分析非参数检验2个相关样本例题10-2单样本资料的符号秩和检验可以参照10-1的方法做。二 完全随机化两独立样本的秩和检验例题10-3 两组计量资料的秩和检验点击确定即可。10-4 两组等级资料的秩和检验（单向有序，比较的结果变量有序时用）1 先对Frequence项进行加权处理。点击数据加权个案-选中Frequence加权个案-点击继续2 具体操作：分析-非参数检验-旧对话框-两个独立样本点击确定就ok啦。三、完全随机设计多个独立样本的秩和检验10-5 多组计量资料的秩和检验（略）本资料参考两组计量资料的检验方法， 是前者的扩展，只不过在非参数检验中选择k个独立样本选项，其他操作包括数据输入基本一样。10-6 多组等级资料的秩和检验（p176页）1 先对Frequence项进行加权处理。点击数据加权个案-选中Frequence加权个案-点击继续2 具体操作点击确定就ok啦。例题10-8 随机化区组设计资料的秩和检验第十四章 临床测量误差与诊断试验评价一 Kappa值一致性评价例题14-31 先对变量x 进行加权，2 点击分析描述统计交叉表统计量 选Kappa继续确定二 ROC曲线某医师对经标准诊断的55名患者、45名正常人分别进行2种诊断试验检查，结果分别为test1、test2。试绘制ROC曲线。步骤：点击分析ROC曲线图（检验变量：选test1，test2；状态变量选diagnose；状态变量的值是1 ，因为1表示诊断为阳性；输出：四项全选）确定三 线性回归例题11-1步骤：线性回归模型成立需要满足4个条件，即线性（linear）、独立（independence）、正态（normal）、等方差（equal variance），分析的首先先判断两变量之间是否有线性趋势，这是从统计学角度考虑的，其实在做线性回归分析之前，还要从专业角度分析两变量之间有没有可能存在某种关系若是那种八竿子打不着或者说根本就没有什么联系的两变量，那就不用做了。1 作x y两变量的散点图，观察是否存在线性趋势。点击图形旧对话框散点/点状（散点图）简单分布定义x轴年龄，y轴心率确定2根据专业知识判断任意两个观察值是否独立3正态性：通常用残差的直方图、正态概率(p-p)图检验。4 等方差:作残差图线性趋势检验：（1）求残差点击继续，确定,注：PRE_1：未标准化预测值ZPR_1：标准化预测值RES_1：未标准化残差 ZRE_2：标准化残差（2）对残差进行正态性分析点击继续确定即可。等方差检验和正态性检验分析回归线性绘制（包含了正态性性检验，直方图，正态概率图）：点击确定，结果输出整个分析过程结束。四 线性相关例题12-1在分析两变量x 、y是否线性相关时，首先也要做散点图判断两变量是否有线性趋势，如果两变量x 、y满足双变量正态分布可以用pearson相关，若不满足用spearman秩相关。双变量正态分布的检验步骤如下：分析回归线性y因变量，x自变量保存，选择未标准化残差，然后对未标准化残差正态性检验。相关分析：分析相关双变量