SPSS数据整理及t检验资料

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SPSS之统计描述
Frequencies、Descriptives、
Means和Case Summaries程序
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• Frequencies、Descriptives、Means和 Case Summaries这4个命令都可以计算均 数、标准差、标准误等主要指标。 • 如果只计算上述3个主要指标，选用 Descriptives命令较为方便； • 如果需计算中位数、百分位数和绘制频数分 布图，应选用Frequencies命令； • 如果需分组计算均数、中位数、几何均数、 标准差、标准误等指标，应选用Means命令 （必须有分组变量）； • 如果计算几何均数，选用Case Summaries 命令较为方便。
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（二）选择观察单位(Select Cases)
• 练习：将已建数据文件中“男性”及 “年龄”在 65 岁以下的观察单位选择出 来。观察到什么？
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• 方法：从菜单选择Data Select Cases， 打开Select对话框，选择if condition is satisfied，单击 if 按钮，在条件栏中输入 sex = 1 & age < 65 ，单击Continue按钮， 单击OK按钮。
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2.5 25 50 75 97.5
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身高值
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Frequency
Std. Dev = 5.80 Mean = 110.1 0 96.0 100.0 98.0 104.0 108.0 112.0 116.0 120.0 124.0 102.0 106.0 110.0 114.0 118.0 122.0 N = 120.00
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结果解释
Descriptive Statistics N 身 高值 Valid N (listwise) 120 120 Minimum 95.30 Maximum 124.00 Mean 110.1100 Std. Deviation 5.8032
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• 从菜单选择TransformCompute，打开 Compute Variable对话框；在Target Variable栏 输入 day，在Function Group 栏中选择Data Extraction,在Functions and special variables 中选择Xdata.Tady，再点箭头使之进入Numeric Expression 栏，从左边变量栏内选择(data_outdata_in)，进入Numeric Expression 栏，运行结 果产生新变量day。
• 从 菜 单 选 择 AnalyzeDescriptive Statistics Frequencies，打开Frequencies对话框，将变量身 高选入Variables栏。 • 单击Statistics按钮，打开Statistics对话框，选择：
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• 条件符号的含义 &: and; | : or ; ~= : not。 数字和符号可从对话框中直接选择。如果从 键盘选入，应处于英文输入状态，以减少出 错的可能。
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单击右键“&”，含义“And”
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练习：将数据文件a.sav和b.sav合并为 c.sav。
a
c
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b
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• 打开数据文件a.sav，作为工作文件 （Working Data File ）。 • 从菜单选择：DataMerge files Add Cases。选定数据文件b.sav为外部文件， 单击“打开” ，单击“OK” ，将合并后 的新工作文件（New Working Data File） 另存为数据文件c.sav。
身高值
图3.3 某地5岁女孩的身高频数分布图
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二、Descriptive
• 计算身高的最小值、最大值、均数和标准差。 • 从菜单选择AnalyzeDescriptive Statistics Descriptives，打开Descriptives对话框，将变量 身高选入Variables栏； • 单击Options按钮，打开Options对话框(打钩的是 默认项目) • 单击Continue按钮返回，单击OK按钮。
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一 、Frequencies
例：P7根据120名5岁女孩身高资料 （1）计算均数、标准差、标准误 （2）计算中位数、四分位数、P2.5 和P97.5 和P95 （3）绘制频数分布图 （4）计算参考值范围
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• 单 击 “ 打 开 ” ； 单 击 Match cases on key variables in sorted files(在已排序 的数据文件中匹配关键变量值相等的观察 单位 ) ，激活它下面的三个选项，本例选 择Both files provide cases，将“病人 编 号 ” 选 入 Key Variables 栏 ； 单 击 “ OK” ，将合并后的新工作文件另存为 数据文件e.sav。
（二）对变量值重新划分 （Recode）
• 练习 将图2-9数据文件中的体重指数bmi 变量值重新编码：0：＜24；1：≥24； 并赋值给新变量“肥胖”。
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• 从菜单选择Transform RecodeInto Different Variables，打开Recode into Different Variables 对话框，将“bmi”选 入Numeric Variable栏，在Output Variable栏输入新变量肥胖 ，单击 Change 按钮，单击Old and New Values 按钮。
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（二）增加变量（Add Variables）
• 从外部数据文件中增加变量（variable） 到当前数据文件中，称为横向合并。横向 合并不仅要求两个需要合并的数据文件必 须有一个共同的变量，如病人编号（变量 名和数据类型都相同），称为关键变量， 还要求两个文件中关键变量的部分变量值 是相等的，如病人编号是相同的。
• 最小值和最大值分别为95.3和124.0厘米， 均数和标准差分别为110.11和5.803厘米。
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三、频数表资料与Weight(加权)
• 例：某种传染病的潜伏期(天)如下。求平 均潜伏期M和潜伏期的第95百分位数P95
表 3.4 某种传染病的潜伏期（天）
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• 练习2：根据已建数据文件中的“身高”和 “体重”，计算体重指数，然后赋值给新 变量“ bmi” 。体重指数的计算公式如下 (注意公式中身高的单位为m)： 体重指数（BMI）＝体重(kg) / 身高(m)2
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四、数据文件的合并
（一）增加观察单位（Add Cases） （二）增加变量（Add Variables）
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（一）增加观察单位（Add Cases）
• 从外部数据文件中增加案例（cases）到当 前数据文件中，称为纵向合并。纵向合并 要求两个需要合并的数据文件必须有一个 共同的变量，如病人编号、住院天数（变 量名和数据类型都相同），称为关键变量。
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研究 用赋值方法生成新变量（Compute） • 对变量值重新划分（Recode）
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（一）用赋值方法生成新变量 （Compute）
• 练习1 根据已建数据库中的入院日期 date_in和出院日期 date_out，计算住院天 数，并生成新变量住院天数day
SPSS数据文件的整理、转换、 合并及t检验
三峡大学医学院 邓 青
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一、数据文件的整理
（一）排序（Sort Cases） • 练习：将例1.1中的数据按“性别”和 “年龄”从小到大排序，观察到什么？
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• 方法：从菜单选择Data Sort Cases，打开Sort Cases对话框，将变量“性别”和“年龄”分别选 入Sort by 栏，默认升序排列(Ascending)，单击 OK按钮。