医学统计学spss19.0上机操作.pdf

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1、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

2、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 22 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

3、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 数据输入及处理：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

4、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=106.5 9-12 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

5、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 n40 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

6、 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

7、，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 14-3 1 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

8、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

9、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