spss中选出尤登指数最大 表1
spss试题及答案医学
spss试题及答案医学1. 单选题：在SPSS中，进行描述性统计分析的命令是？- A. DESCRIPTIVES- B. FREQUENCIES- C. CROSSTABS- D. MEANS答案：A2. 多选题：以下哪些选项是SPSS中用于数据输入的方法？- A. 数据编辑器- B. 导入Excel文件- C. 导入文本文件- D. 从数据库中导入答案：A, B, C, D3. 判断题：在SPSS中，可以通过“变换”菜单下的“计算变量”功能来创建新变量。
- 正确- 错误答案：正确4. 填空题：在SPSS中，使用________命令可以进行相关性分析。
答案：CORRELATIONS5. 简答题：请简述在SPSS中进行t检验的步骤。
答案：首先，需要打开数据文件或创建新的数据文件。
然后，选择“分析”菜单下的“比较均值”选项。
接着，选择“独立样本T检验”或“配对样本T检验”，根据需要选择相应的变量和组别。
最后，点击“确定”执行分析。
6. 操作题：打开SPSS软件，创建一个新的数据文件，输入以下数据：| 编号 | 年龄 | 性别 | 身高(cm) | 体重(kg) |||||-|-|| 1 | 25 | 男 | 175 | 65 || 2 | 30 | 女 | 165 | 55 || 3 | 28 | 男 | 180 | 70 || 4 | 22 | 女 | 170 | 60 |答案：操作步骤如下：- 打开SPSS软件。
- 点击“文件”菜单，选择“新建”。
- 选择“数据”选项卡，点击“数据视图”。
- 在数据视图中，按照表格格式输入上述数据。
7. 分析题：使用SPSS进行卡方检验，以判断性别和身高是否有关联。
答案：首先，需要将性别和身高变量编码为数值型数据。
然后，选择“分析”菜单下的“描述统计”选项，选择“交叉表”。
在“交叉表”对话框中，将性别变量放入“行”框中，将身高变量放入“列”框中。
点击“统计”按钮，勾选“卡方”选项，然后点击“继续”和“确定”执行分析。
凝血相关的实验室指标对急性胰腺炎患者的病情和预后有较高预测价值
急性胰腺炎是多种病因导致的胰酶在胰腺内被激活后引起胰腺组织自身消化、水肿、出血甚至坏死的炎症反应。
调查研究发现急性胰腺炎的发病率约为10~100/100000人［1,2］，总体死亡率为5%~10%。
20%~30%的急性胰腺炎病例会进展为重症急性胰腺炎（SAP ），这部分患者的死亡率高达30%~50%［3］。
研究发现，多器官功能衰竭是造成急性胰腺炎患者病情加重，甚至死亡的主要原因［4］。
如果能在疾病早期快速准确的判断病情，有利于临床医生快速评估预后并帮助选择后续治疗方案。
以往的研究多关注于建立APACHE II 、BISAP等评分系统［5-7］用以评估患者病情严重程度，然而评分系统项目多、操作复杂，使其推广和使用受到限制，因此寻找可以预测急性胰腺炎患者严重程度和不良预后的指标具有重要意义。
急性胰腺炎时的炎症反应不仅可激活血小板，同时也可导致血管内皮损伤释放组织因子激活凝血系统，破坏凝血和抗凝系统的动态平衡［8］。
基于以上机制，近年来越来越多的研究试图通过凝血指标预Association between coagulation function and prognosis in patients with acute pancreatitisLI Qin,LIU Chaonan,LING Liqin,HUANG Xunbei,CHEN Si,ZHOU JingDepartment of Laboratory Medicine,West China Hospital,Sichuan University,Chengdu 610041,China摘要：目的探讨凝血功能相关指标与急性胰腺炎患者病情严重程度和预后相关性，寻找可以用于早期预测和/或动态监测急性胰腺炎预后的实验室指标。
方法回顾分析2017年12月1日~2018年11月30日在四川大学华西医院就诊的急性胰腺炎患者（入院距发病时间<72h ）的临床资料，分析患者入院时和住院期间的凝血功能相关指标的变化与急性胰腺炎预后的相关性。
SPSS常用分析方法操作步骤
SPSS常用分析方法操作步骤一、单变量单因素方差分析例题：某个年级有三个班，现在对他们的一次数学考试成绩进行随机抽（见下表），试在显著性水平0.005下检验各班级的平均分数有无显著差异（数据文件：数学考试成绩.sav）。
（1）建立数学成绩数据文件。
（2）选择“分析”→“比较均值”→“单因素方差”，打开单因素方差分析窗口，将“数学成绩”移入因变量列表框，将“班级”移入因子列表框。
（3）单击“两两比较”按钮，打开“单因素ANOV A两两比较”窗口。
（4）在假定方差齐性选项栏中选择常用的LSD检验法，在未假定方差齐性选项栏中选择Tamhane’s检验法。
在显著性水平框中输入0.05，点击继续，回到方差分析窗口。
（5）单击“选项”按钮，打开“单因素ANOV A选项”窗口，在统计量选项框中勾选“描述性”和“方差同质性检验”。
并勾选均值图复选框，点击“继续”，回到“单因素ANOV A选项”窗口，点击确定，就会在输出窗口中输出分析结果。
二、单变量多因素方差分析研究不同温度与不同湿度对粘虫发育历期的影响，得试验数据如表5-7。
分析不同温度和湿度对粘虫发育历期的影响是否存在着显著性差异（数据文件：粘虫.sav）。
（1）建立数据文件“粘虫.sav”。
（2）选择“分析”→“一般线性模型”→“单变量”，打开单变量设置窗口。
（3）分析模型选择：此处我们选用默认；（4）比较方法选择：在窗口中单击“对比”按钮，打开“单变量：对比”窗口进行设置，单击“继续”返回；（5）均值轮廓图选择：单击“绘制”按钮，设置比较模型中的边际均值轮廓图，单击“继续”返回；（6）“两两比较”选择，用于设置两两比较检验，本例中设置为“温度”和“湿度”。
三、相关分析调查了29人身高、体重和肺活量的数据见下表，试分析这三者之间的相互关系。
（1）建立数据文件“学生生理数据.sav”。
（2）选择“分析”→“相关”→“双变量”，打开双变量相关分析对话框。
（3）选择分析变量：将“身高”、“体重”和“肺活量”分别移入分析变量框中。
血清唾液酸与羟脯氨酸联合检测在恶性肿瘤诊断中的临床价值
血清唾液酸与羟脯氨酸联合检测在恶性肿瘤诊断中的临床价值余辉艳;白雪梅;于培红;张家淮【摘要】目的探讨血清唾液酸与羟脯氨酸联合检测在恶性肿瘤诊断中的临床价值.方法选取共296例标本,其中肿瘤患者142例、非肿瘤类疾病患者55例、健康人99例,比色法检测血清唾液酸与羟脯氨酸浓度.比较在不同疾病下该指标的检测结果,统计分析各组间结果差异,探讨其对肿瘤的诊断价值.结果肿瘤组唾液酸与羟脯氨酸浓度明显高于非肿瘤疾病组和健康组,且差异具有统计学意义(P＜0.05).结论测定血清中唾液酸与羟脯氨酸浓度,有利于临床上恶性肿瘤的辅助诊断.【期刊名称】《标记免疫分析与临床》【年(卷),期】2016(023)001【总页数】3页(P26-28)【关键词】血清唾液酸与羟脯氨酸浓度;恶性肿瘤诊断;临床应用价值【作者】余辉艳;白雪梅;于培红;张家淮【作者单位】首都医科大学右安门临床检验中心,北京100069;首都医科大学右安门临床检验中心,北京100069;首都医科大学右安门临床检验中心,北京100069;首都医科大学右安门临床检验中心,北京100069【正文语种】中文当恶性肿瘤细胞发生增殖、转移、浸润时，细胞粘附性降低，血清中唾液酸（sialic acid，SA）含量会升高，测定唾液酸含量对恶性肿瘤的辅助诊断有重要作用［1-2］；肿瘤浸润或转移可破坏胶原蛋白、弹性蛋白和骨组织，其特异性组成成分羟脯氨酸（hydroxyproline，Hyp）在血清中会出现显著升高［3-4］。
本文对 142例恶性肿瘤患者、55例非肿瘤类疾病患者及99例健康体检者进行血清唾液酸与羟脯氨酸浓度检测，通过对肿瘤组、非肿瘤疾病组及健康组灵敏度、特异性及一致性分析，探讨血清唾液酸与羟脯氨酸浓度联合检测对恶性肿瘤临床辅助诊断的应用价值。
1 样本共计296例样本，其中男性173例，女性123例。
年龄分布为：18～39岁102例；40～59岁82例；60岁以上112例。
SPSS基本操作SPSS基本操作
第3步：设置参数
返回
第4步：在变量之间加分隔线
返回
第5步：定义变量名和类型
返回
第6步：定义保存格式与转换结果
返回
正确的变量设置与数据结构 正确分析数据的重要环节
返回
变量标签和变量值标签
可选择的属性，可 定义，可不定义
变量 Gender
Height
变量标签 性别
身高
变量值 f m
1 2
3
4
5
变量值标签 女 男
<=1.49m 1.50~1.59m
1.60~1.69m
1.70~1.79m
>=1.80m
返回
定义变量类型
不 能 直 接 参 与 运 算
返回
定义值标签
❏ 建立SPSS数据文件应通过两大步骤实现： 第一步：定义SPSS数据文件的结构；
第二步：输入分析数据。 ❏ 数据文件的结构:
包括：变量名、变量类型、变量宽度、变量名标 签、变量值标签、缺失值、显示宽度、显示的对 齐方式、变量的测度类型等信息。
1. 数据文件的建立
格式
$# # $#,# ##
总长度 小数位数
返回
定义用户缺失值
已经输入的失真数据，没有测到 或者没有记录的数据，以特殊数 字或符号输入到数据文件中，统 称为“缺失值”
返回
列格式、对齐、测度方式
返回
定义日期 data define dates
返回
日期数据生成结果（数据窗与变量窗）
返回
3. 输入数据
❏SPSS数据文件中的数据是在SPSS数据编辑窗口中 以表格的方式进行录入的。数据编辑窗口中的黑 色框子框住的单元为当前数据单元。
spss复习题答案
spss复习题答案一、选择题1. 在SPSS中，数据文件的扩展名是什么？A. .txtB. .csvC. .savD. .xls答案：C2. 如何在SPSS中创建一个新的数据文件？A. 通过“文件”菜单选择“新建”B. 通过“文件”菜单选择“打开”C. 通过“数据”菜单选择“新建数据集”D. 通过“编辑”菜单选择“新建数据集”答案：A3. 在SPSS中，如何对数据进行排序？A. 通过“数据”菜单选择“排序案例”B. 通过“转换”菜单选择“排序案例”C. 通过“分析”菜单选择“排序案例”D. 通过“窗口”菜单选择“排序案例”答案：A4. 若想在SPSS中计算变量的平均值，应使用哪个命令？A. DESCRIPTIVESB. FREQUENCIESC. CROSSTABSD. MEANS答案：D5. 在SPSS中，如何对数据进行分组？A. 通过“数据”菜单选择“分组变量”B. 通过“转换”菜单选择“分组变量”C. 通过“分析”菜单选择“分组变量”D. 通过“窗口”菜单选择“分组变量”答案：B二、填空题1. 在SPSS中，数据文件的基本单位是________，它包含了一系列的变量和观测值。
答案：变量2. 使用SPSS进行数据分析时，数据的输入和编辑是通过________视图完成的。
答案：数据编辑3. 在SPSS中，可以通过________功能来对数据进行清洗，以确保数据的准确性和完整性。
答案：数据清洗4. 在进行假设检验时，SPSS提供了多种统计方法，其中用于比较两个独立样本均值差异的统计方法是________检验。
答案：独立样本T检验5. 在SPSS中，可以通过________功能来创建新的变量，以便于进行更复杂的数据分析。
答案：变量计算三、简答题1. 描述在SPSS中如何进行数据的导入和导出。
答案：在SPSS中，可以通过“文件”菜单选择“导入”来导入数据，支持多种格式如文本文件、Excel文件等。
数据导出则可以通过“文件”菜单选择“导出”来实现，可以选择导出为文本文件、Excel文件等多种格式。
SPSS操作
连续性结局变量与多个变量之间关系
前提1：线性，独立（专业知识，D-W检验），正态（直方图），等方差（残差图）
DW统计：0-4,残差靠近2相互独立，靠近0或4不满足独立性
PRE：未标准化预测值
ZRE：标准化残差
多重线性回归—哑变量设置
设置哑变量：转换——重新编码为不同变量——名称——X1——旧值和新值-——旧值，1，新值，1，——其他值，新值，0（血型A设置哑变量）依次进行
因变量和自变量散点图线性、独立、正态、等方差
PRE：基于X对Y预测值
LMCI：因变量Y可信区间上下值
LICI/UICI：个体值允许区间上下限
多重线性回归
筛选自变量：
分析——回归——线性回归——统计——逐步法统计——估算值，置信区间，模型拟合（DW）保存——预测值——未标准化——残差分析——标准化
绘制残差图：
生存结局，生存时间兼顾
有丧失时间
协变量不随时间改变
spss缺失值补充
转换——替换缺失值（方法：选择合适方法序列平均值）
转换——重新编码——旧值与新值——系统缺失值或用户缺失值——值（999）离散缺失值——添加
变量视图——缺失——离散缺失值（999）
missing are all (-999);
统计——描述（可看见缺失值是否填充完毕）
因变量为分类变量
生存分析——生存率估计
寿命表法：大样本或粗略生存时间估计
Kaplan—Meier：小样本或大样本精确生存时间估计
寿命表法：
数据：time，死亡结尾数据，生存结局
加权：死亡结尾加权
分析——生存分析——寿命表法
K-M法
甲状腺癌血清氧化应激指数观察
甲状腺癌血清氧化应激指数观察田小军【摘要】目的：：探讨甲状腺癌患者血清总氧化态( total oxidant status,TOS)、总抗氧化态( total antioxidant status,TAS)和氧化应激指数( oxidant stress index,OSI)的变化情况。
方法：分别测定并比较69例甲状腺癌( A组)、36例甲状腺功能亢进( B组)、21例甲状腺功能减低( C组)和45例健康体检者(D组)血清中TOS、TAS和OSI的水平。
结果：A组TOS(21.30±2.76,P=0.000)和OSI(1.58±0.28,P=0.000)水平均显著高于D组；而TAS(1.37±0.20,P=0.000)水平显著低于D组。
经ROC曲线分析,TOS、TAS和OSI的最佳临界点分别为17.16μmol H2 O2 equiv/L、1.40mmol Trolox equiv/L和1.24任意单位,其AUC分别为0.976、0.765和0.985。
结论：氧化应激参数可以作为检测甲状腺癌的重要指标,结合TOS和TAS检测更有利于结果评价。
%Objective:To study changes of serum total oxidation state ( total oxidant status, TOS) , total oxidation state ( total antioxidant status, TAS) and oxidative stress index ( oxidant stress index, OSI) in patients with thyroid cancer. Methods:The serum TOS, TAS and OSI levels in 69 patients with thyroid cancer ( A group) , 36 cases with hyperthyroidism ( B group) , 21 cases with hy﹣pothyroidism (C group), and 45 normal cases for physical examination (D group) were detected. Results:The TOS (21. 30±2. 76, P=0. 000) and OSI (1. 58±0. 28, P=0. 000) levels of A group were significantly higher than those of D group, while the TAS (1. 37±0. 20, P=0. 000) level was significantly lower than that of D group. ROC analysis showed that the optimal cutoff points of TOS, TAS and OSI were 17. 16μmol H2 O2 equiv/L, 1. 40mmolTrolox equiv/L and 1. 24 arbitrary units, respectively, wherein AUC were 0. 976, 0. 765 and 0. 985, respectively. Conclusions:The oxidative stress parameter can be used as one of the important indices for detecting thyroid cancer, and the combination of it and TOS, TAS is more advantageous to the results.【期刊名称】《中国民康医学》【年(卷),期】2014(000)024【总页数】3页(P16-18)【关键词】总氧化态;总抗氧化态;氧化应激指数;甲状腺癌【作者】田小军【作者单位】绵阳市中心医院检验科，四川绵阳 621000【正文语种】中文【中图分类】R736.1甲状腺癌的早期诊断对治疗具有重要意义，因此能有早期诊断的血清标志物对甲状腺癌早期诊断很有临床价值。
干货利用SPSS进行高级统计分析第一期
干货利用SPSS进行高级统计分析第一期作者：彭彭Hello，这里是行上行下，我是喵君姐姐~你是否还在为分析实验数据而感到头疼？你是否还在苦于自己不知道如何选择合适的模型来分析数据？本期我们就来为大家带来了利用SPSS软件进行高级统计分析的实操教程~第一期内容包括：描述性统计表格模板、卡方&T检验、相关&回归分析等。
描述性统计表格模板两者之间有无显著差异：卡方&T检验1.卡方检验（分类数据）1.1 原始数据1）Spss操作2）Spss结果解读个案处理摘要：频数分布表A*B交叉表：原始数据—交叉表卡方检验：报告皮尔逊卡方的值，看显著性1.2 频数表1）Spss操作2）Spss结果解读个案处理摘要：频数分布表A*B交叉表：原始数据—交叉表卡方检验：报告皮尔逊卡方的值，看显著性3）报告【、p值】卡方检验结果显示，实验组和对照组的疗效没有显著差异，=0.84（p=0.361），表明本实验研究的抗抑郁药并无疗效。
2. 独立样本t检验1）Spss操作2）Spss结果解读组统计：两组的描述性统计独立样本检验莱文方差等同性检验：p<0.05说明方差不齐，看第二行；p< span=''>>0.05说明方差齐性，看第一行3）报告【M、SD、t（df）、p、cohens‘ d】对五个维度的满意度水平是否存在性别差异进行独立样本t检验，发现在价格满意度和物品质量满意度上存在性别差异，其中男性的价格满意度（M=3.17，SD=1.25）高于女性（M=2.78，SD=1.24），t（580）=3.61，p<0.001, Cohen's d=0.31；男性的物品质量满意度（M=3.22，SD=1.37）显著高于女性的物品满意度（M=2.88，SD=1.40），t（580）=2.81，p=0.005，Cohen's d=0.24。
而种类满意度、组织满意度和服务满意度上均无性别差异，（t（580）=0.69，p=0.490，Cohen's d=0.06；t（580）=-0.63，p=0.529，Cohen's d=-0.05；t（580）=-0.21，p=0.831，Cohen's d=-0.02）。
spss统计试题及答案
spss统计试题及答案SPSS统计试题及答案1. 单项选择题- 1.1 SPSS中，用于进行数据描述性分析的命令是（）。
- A. DESCRIPTIVES- B. FREQUENCIES- C. MEANS- D. T-TEST- 答案：A- 1.2 在SPSS中，要进行方差分析，应该使用以下哪个命令？（） - A. DESCRIPTIVES- B. ANOVA- C. REGRESSION- D. CROSSTABS- 答案：B2. 多项选择题- 2.1 下列哪些选项是SPSS中的数据类型？（）- A. Numeric- B. String- C. Date- D. Time- 答案：A、B、C、D- 2.2 在SPSS中，进行相关性分析可以使用以下哪些命令？（）- A. CORRELATIONS- B. REGRESSION- C. CROSSTABS- D. MEANS- 答案：A、B3. 简答题- 3.1 简述SPSS中如何进行数据的导入和导出。
- 答案：在SPSS中，数据的导入可以通过“文件”菜单下的“打开”选项，选择“数据”并导入不同格式的数据文件。
数据的导出则可以通过“文件”菜单下的“另存为”选项，选择导出为SPSS、Excel、CSV等格式。
- 3.2 解释在SPSS中进行回归分析的步骤。
- 答案：在SPSS中进行回归分析的步骤包括：打开数据文件，选择“分析”菜单下的“回归”选项，选择“线性”或“逻辑”回归，指定因变量和自变量，点击“确定”进行分析。
4. 计算题- 4.1 假设有一组数据：10, 15, 20, 25, 30。
计算这组数据的平均值和标准差。
- 答案：平均值 = (10+15+20+25+30)/5 = 20；标准差 =√[(10-20)²+(15-20)²+(20-20)²+(25-20)²+(30-20)²]/5 =7.071。
spss结果中,F值,t值及其显著性sig的解释
spss结果中,F值,t值及其显著性sig的解释在数据分析中，尤其是使用 SPSS 软件进行统计分析时，我们经常会遇到 F 值、t 值以及显著性 sig 这些概念。
对于初学者来说，理解这些术语可能会有些困难，但它们在判断数据的有效性和得出有意义的结论方面起着至关重要的作用。
接下来，让我们用通俗易懂的方式来详细解释一下这些概念。
首先，我们来谈谈 t 值。
t 值通常用于比较两个组的均值是否存在显著差异。
比如说，我们想知道一组学生在接受了新的教学方法后，成绩是否与之前有显著不同。
通过计算 t 值，我们可以对此进行判断。
那么 t 值是怎么来的呢？假设我们有两组数据，一组是实验组，接受了某种处理，另一组是对照组，没有接受处理。
我们分别计算出两组数据的均值和标准差。
然后，用两组均值之差除以合并标准差，再乘以一个与样本量相关的校正因子，就得到了 t 值。
t 值的大小反映了两组均值差异的程度。
t 值越大，说明两组均值的差异越显著。
但仅仅看 t 值的大小还不够，我们还需要结合自由度和显著性水平来判断这个差异是否具有统计学意义。
自由度是一个与样本量有关的概念。
简单来说，它决定了 t 分布的形状。
在计算 t 值时，自由度通常是样本量的总和减去分组的数量。
而显著性水平，通常用α 表示，常见的取值有 005 和 001。
它是我们事先设定的一个阈值，用于判断差异是否显著。
如果计算得到的 p值（也就是显著性 sig）小于α，我们就认为差异是显著的。
接下来，我们再看看F 值。
F 值主要用于方差分析（ANOVA）中，比较多个组之间的均值是否存在显著差异。
比如说，我们想研究不同地区的居民收入是否有差异，或者不同品牌的产品质量是否不同。
这时候就可以使用方差分析，计算出 F 值。
F 值是通过比较组间方差和组内方差得到的。
组间方差反映了不同组之间的差异，组内方差反映了组内个体之间的差异。
如果组间方差远远大于组内方差，那么 F 值就会很大，说明不同组之间的均值存在显著差异。
spss软件中,从高到低排序英文操作步骤
spss软件中,从高到低排序英文操作步骤1）首先打开SPSS软件，点击左上角的文件菜单，选择下拉菜单中的数据选项。
First, open the SPSS software, click the File menu in the upper left corner, and select the Data option in the drop-down menu.2）接下在弹出的打开数据对话框中选择要导入的数据文件。
Next, select the data file to import in the pop-up open data dialog box.3）然后数据导入进SPSS中以后我们就可以针对某一列进行排序了。
Then after the data is imported into SPSS, we can sort for a certain column.4）点击顶部的数据菜单，在下拉菜单中选择排序个案选项。
Click on the Data menu at the top, and select the Sort Cases option in the drop-down menu.5）接下来在弹出的排序个案界面中将树高字段添加到排序依据里面，然后选择升序。
Next, add the tree height field to the sorting basis in the pop-up sorting case interface, and then select ascending order.6）然后我们回到SPSS主界面，这个时候我们就可以看到树高列已经按照升序排序了。
Then we go back to the main interface of SPSS. At this time, we can see that the tree height columns have been sorted in ascending order.7）另外我们在设置排序依据的时候还可以添加多个。
spss回归分析dw值大于3
spss回归分析dw值大于3
SPSS回归分析是一种统计分析方法，用于研究两个或多个变量之间的关系。
它可以帮助我们
了解变量之间的关系，以及变量的影响程度。
本文将介绍如何使用SPSS回归分析来研究dw值
大于3的情况。
首先，我们需要准备数据。
在SPSS中，我们可以使用“数据”菜单中的“导入数据”选项来
导入数据。
我们可以从文本文件、Excel文件或其他格式的文件中导入数据。
接下来，我们需要在SPSS中创建一个新的回归分析。
我们可以在“分析”菜单中选择“回归”，然后选择“线性回归”。
在弹出的窗口中，我们可以选择要分析的变量，以及要拟合的模型。
接下来，我们需要设置dw值大于3的约束条件。
我们可以在“约束”选项卡中设置约束条件，并输入dw值大于3的约束条件。
最后，我们可以点击“确定”按钮，运行回归分析。
SPSS会计算出回归系数，以及拟合优度
等统计量，以帮助我们分析dw值大于3的情况。
总之，使用SPSS回归分析可以帮助我们研究dw值大于3的情况。
我们可以通过准备数据、设
置约束条件和运行回归分析来实现这一目的。
spss上机五
上机五请将以下要求保存的相关文件存入以你们“班级座号”命名的文件夹中[如：10市营（1班）1号]，待全部做完后将该文件夹发给老师。
1、打开数据文件“car.sav”，分别按下列要求选择数据：注意：下列的每个操作都是在原始数据“car.sav”的基础上进行的，而不是在前一个操作的基础上进行a、选择“200≥horse≥150”的数据，将未被选种的数据直接删除；在文件的任何一个变量的标签处标明你们的座号姓名，将数据另存为1.1.sav。
b、随机从原数据中选取全部数据的50%，将未被选种的数据直接删除；在文件的任何一个变量的标签处标明你们的座号姓名，将数据另存为1.2.sav。
c、在前225数据中随机选取100个数据，将选中的数据在新的数据文件中显示出来，在文件的任何一个变量的标签处标明你们的座号姓名，并将数据保存为1.3.sav。
d、选取原数据中的记录数为192—295数据，将选中的数据在新的数据文件中显示出来，在文件的任何一个变量的标签处标明你们的座号姓名，并将数据保存为1.4.sav。
2、打开“女性情况调查表”，分别按下列要求选择数据：a、抽取第15例到234例的女性，将未被选种的数据直接删除；在文件的任何一个变量的标签处标明你们的座号姓名，将数据另存为2.1.sav。
b、将“婚姻”变量中的无效答案剔除，将未被选种的数据直接删除；在文件的任何一个变量的标签处标明你们的座号姓名，将数据另存为2.2.sav。
3、打开“成绩（分组汇总）.sav”，要求做如下两个操作：a、对“成绩（分组汇总）.sav”数据文件，计算“成绩”的秩次（排列名次），选择普通排名，不显示汇总表，变量值相同时取最小排名，并将1赋予engine的最大值。
b、对“成绩（分组汇总）.sav”数据文件，计算每种性别的成绩的秩次（排列名次），选择普通排名，显示汇总表，变量值相同时取最大排名，并将1赋予engine的最大值将a、b两步排名次后的数据另存为3.sav，在文件的任何一个变量的标签处标明你们的座号姓名，查看汇总表的结果，并将其保存为3.spv。
SPSS高级统计分析操作介绍
第2章SPSS高级统计分析操作介绍在上一章中详细介绍了SPSS基本统计分析方法的界而操作和英文标签说明，包括数据描述性分析、均值检验、方差分析、相关回归分析、非参数检验、聚类和判别分析、主成分分析和因子分析等。
在本章中，将详细介绍SPSS软件中所用到的高级统il•分析方法，主要包括生存分析、信度分析以及常用统计图形的界面操作和英文标签说明。
2.1生存分析生存分析方法是一种非常重要的统计分析方法，主要用于分析涉及一立时间的发生和持续长度的时间数据，用以揭示事件发生和发展的规律。
生存分析是近一二十年来发展起来的数理统计新分支，它是根据现代医学、工程等科学研究的大量实际问题提出来的，着重对截断数拯进行统计分析研究。
生存分析的理论与应用受到了世界各国，特别是发达国家很大的重视o 1986年美国国家科学院委员会提出的数学发展概况中，曾把生存分析列为6大发展方向之一。
生存分析目前已广泛应用在医学、生物学、公共健康、金融学、保险、人口统计等诸多领域，它涉及数理统计中原有的参数统计与非参数统计的结合，而且涉及一些较深较新的槪率和其他数学工具。
因此，生存分析方法日益受到人们的重视。
本章介绍了如何使用SPSS来进行生存分析。
SPSS所提供的功能主要有以下4项。
•Life Tables：寿命表分析。
•Kaplan-Meier： Kaplan-Meier 分析。
•Cox Regression： Cox 回归分析。
•Cox w/Time-Dep Cov:时间相依性的回归分析。
2.1.1生存分析简介生存分析(Survival Analysis)主要用于对涉及一左时间的发生和持续长度的时间数据的分析。
生存分析所分析的数据通常称为生存数据，生存数据按照观察数据所提供的信息的不同，可以分为完全数据、删失数据和截尾数据3种。
生存分析(Survival Analysis)是目前统讣学的热门，自20世纪70年代中期以来，得到了迅速的发展，无论在理论或应用方而都受到了人们的重视。
SPSS菜单命令详解
准备建模数据
求观测量的秩 设定日期/时间变量 产生时间序列 缺失值替换 产生随机数
运行待解决的变量变换
1.6.7 Analyze菜单
Reports Descriptive Statistics Tables Compare Means General Linear Model Generalized Linear Models Mixed Models Correlate
Generate profiles of my contacts who responded to an offer：生成对产品做出响应的我的联系人的概要文件
Identify the top responding postal 响应邮政编码
codes：标识最佳
Select contacts most likely to 择最有可能购买的联系人
状态栏显示 工具条栏显示 菜单编辑器 字体 显示/隐藏格线 显示/隐藏变量值标签 标记错误数据 查看自变量 变量定义窗口和数据编辑
窗口转换
1.6.5 Data菜单
Define Variable Properties
定义变量属性
Set Measurement Level for Unknown 设置未知测量级别
通过计算建立新变量 依据观测量计数 生成滞后数据 变量重新赋值给同一变量 变量重新赋值给不同变量 自动赋值 可视离散化 最优离散化
Prepare Data for Modeling Rank Cases Data and Time Wizard Create Time Series Replace Missing Values Random Number Generators Run Pending Transforms
Spss数据处理方法
Spss数据处理方法1.打开软件，新建文件，双击变量一栏，出现一个表格，在名称一栏中依次填写指标名称（只能是字母），输入后其他栏自动显示，小数点可调整到3，其他可不变；同时要输入组别名称2.输完后在视图中点数据，就会出现数据栏，在相应的指标名称下输入数据，在组别名称下输入样本标记，每组样本用同一个数字表示。
3.输完后点窗口上面的分析下拉菜单中的比较均衡，其中有单因素方差分析，出现对话框，因变量中输入指标名称，因子中输入组的名称。
4.对话框中有选项，对比，两两比较，选项中描述性和两两比较中的LSD必选，其他的项目也可以选，选完后确定就可以了。
LSD最小显著性差别S-N-K waller-duncan dunnettTukey检验scheffe多重比较Bonferroni邦弗伦尼统计量Using repeated-measures single factor analysis of variance and Bonferroni statistical tests (P < 0.05), intervertebral motion redistribution of each construct was compared with the intact.使用重复测量变异的单因子分析和Bonferroni统计学测试，我们将每个结构的椎间盘运动再分布与完整运动进行了比较。
leveneTukey HSDDunnett T3bonferroni Using repeated-measures single factor analysis of variance and Bonferroni statistical tests (P < 0. 05), intervertebral motion redistribution of each construct was compared with the intact.使用重复测量变异的单因子分析和Bonferroni统计学测试，我们将每个结构的椎间盘运动再分布与完整运动进行了比较。
spss操作
R^2表示拟合优度Anova表示是否在模型上成立单样本t检验是比较某一样本均值与总体均值是否有统计学上的差异Df是自由度Sig是显著性水平（>0.05,不拒绝原假设）说明不显著？<0.05说明显著独立样本t检验：两个总体中抽取独立的样本，他们之间不相关，是独立样本Levene是说明方差是否齐性，如果sig.>0.05说明方差齐性，那么看上面一行，反之，则看下面一行配对样本t检验：两个总体中抽取独立的样本，他们之间相关方差分析：1.要求数据的总体分布是正态的2.数据样本间的方差是齐性的3.各个观测值之间是相互独立的单因素方差分析:研究大于或等于两个自变量对一个因变量影响的一种实验设计（分析-比较平均值-单因素ANOVA检验）正态分布检验：分析——非参数检验——旧对话框——单样本ks检验如果方差齐性检验显著性>0.05,说明一下图有一定的解释力度，<0.05说明解释力度不强两因素方差分析：自变量a和自变量b(a和b都含有两个以上样本g和k，即g*k个组合)对一个因变量的影响。
分析——一般线性模型——单变量多元方差分析：自变量对多个因变量的影响相关分析：了解两个变量之间关系的紧密程度。
两个变量之间的相关系数如果>0.8，说明存在多重共线性问题。
两个变量之间具有平等性。
皮尔逊极差相关：变量之间线性相关，符合正态分布，而且样本容量最好大于30偏相关：有控制变量距离相关分析：看变量间是否有相似性E ucliean越大越不相似回归分析：想知道变量之间的具体的相关关系的程度，是一种用数学公式度量的相关分析。
要求：确定自变量和因变量，因变量随机，自变量是给定的非随机变量，在线性多元回归分析当中，自变量和因变量都是连续变量，若果因变量不是连续变量，而是类别变量，那么只能使用区别分析或者逻辑斯分析。
解释变量与被解释变量是严格确定的。
在进行回归分析的过程中，1.要先看因变量是否是正态分布，2.因变量的各观察值之间必须是相互独立的，3.各自变量之间不能有多元共线性关系（相关系数>0.700）（通过相关系数矩阵来检查）如果存在多重共线性问题1. 扩充样本量2.排除异常值3.作主成分成分分析4.修正模型5.检查数据4.自变量与因变量之间是线性相关关系。