用SPSS对有序分类资料进行Ridit分析
(完整版)spss的logistic分析教程
Logistic回归主要分为三类，一种是因变量为二分类得logistic回归，这种回归叫做二项logistic回归，一种是因变量为无序多分类得logistic回归，比如倾向于选择哪种产品，这种回归叫做多项logistic回归。
还有一种是因变量为有序多分类的logistic回归，比如病重的程度是高，中，低呀等等，这种回归也叫累积logistic回归，或者序次logistic回归。
二值logistic回归：选择分析——回归——二元logistic，打开主面板，因变量勾选你的二分类变量，这个没有什么疑问，然后看下边写着一个协变量。
有没有很奇怪什么叫做协变量？在二元logistic回归里边可以认为协变量类似于自变量，或者就是自变量。
把你的自变量选到协变量的框框里边。
细心的朋友会发现，在指向协变量的那个箭头下边，还有一个小小的按钮，标着a*b，这个按钮的作用是用来选择交互项的。
我们知道，有时候两个变量合在一起会产生新的效应，比如年龄和结婚次数综合在一起，会对健康程度有一个新的影响，这时候，我们就认为两者有交互效应。
那么我们为了模型的准确，就把这个交互效应也选到模型里去。
我们在右边的那个框框里选择变量a，按住ctrl，在选择变量b，那么我们就同时选住这两个变量了，然后点那个a*b的按钮，这样，一个新的名字很长的变量就出现在协变量的框框里了，就是我们的交互作用的变量。
然后在下边有一个方法的下拉菜单。
默认的是进入，就是强迫所有选择的变量都进入到模型里边。
除去进入法以外，还有三种向前法，三种向后法。
一般默认进入就可以了，如果做出来的模型有变量的p值不合格，就用其他方法在做。
再下边的选择变量则是用来选择你的个案的。
一般也不用管它。
选好主面板以后，单击分类（右上角），打开分类对话框。
在这个对话框里边，左边的协变量的框框里边有你选好的自变量，右边写着分类协变量的框框则是空白的。
你要把协变量里边的字符型变量和分类变量选到分类协变量里边去（系统会自动生成哑变量来方便分析，什么事哑变量具体参照前文）。
手把手教你怎么用SPSS分析数据
使用SPSS软件进行数据分析文档通过自己论证属实。
【例子】以全国31个省市的8项经济指标为例，进行主成分分析。
第一步：录入或调入数据（图1）。
图1 原始数据（未经标准化）第二步：打开“因子分析”对话框。
沿着主菜单的“Analyze→Data Reduction→Factor ”的路径（图2）打开因子分析选项框（图3）。
图2 打开因子分析对话框的路径图3 因子分析选项框第三步：选项设置。
首先，在源变量框中选中需要进行分析的变量，点击右边的箭头符号，将需要的变量调入变量（Variables）栏中（图3）。
在本例中，全部8个变量都要用上，故全部调入（图4）。
因无特殊需要，故不必理会“Value ”栏。
下面逐项设置。
图4 将变量移到变量栏以后⒈设置Descriptives选项。
单击Descriptives按钮（图4），弹出Descriptives对话框（图5）。
图5 描述选项框在Statistics 栏中选中Univariate descriptives 复选项，则输出结果中将会给出原始数据的抽样均值、方差和样本数目（这一栏结果可供检验参考）；选中Initial solution 复选项，则会给出主成分载荷的公因子方差（这一栏数据分析时有用）。
在Correlation Matrix 栏中，选中Coefficients 复选项，则会给出原始变量的相关系数矩阵（分析时可参考）；选中Determinant 复选项，则会给出相关系数矩阵的行列式，如果希望在Excel 中对某些计算过程进行了解，可选此项，否则用途不大。
其它复选项一般不用，但在特殊情况下可以用到（本例不选）。
设置完成以后，单击Continue 按钮完成设置（图5）。
⒉ 设置Extraction 选项。
打开Extraction 对话框（图6）。
因子提取方法主要有7种，在Method 栏中可以看到，系统默认的提取方法是主成分（∏ρινχιπαλ χομπονεντσ），因此对此栏不作变动，就是认可了主成分分析方法。
非参数统计方法ridit分析
适用于有序分类变量
Ridit分析特别适用于处理有序分类变量， 能够有效地比较不同类别之间的有序差异。
可用于生存分析
Ridit分析可以用于生存分析领域，对生存 时间和风险比率进行比较，为临床医学和 生物学研究提供有力支持。
局限性
对数据要求较高
Ridit分析要求数据具有代表 性，且各组间具有可比性， 否则可能导致分析结果不准 确。
04
实例分析
实例一：比较两组生存时间数据
总结词
通过Ridit分析比较两组生存时间数据，可以评估两组生存时间的差异和趋势。
详细描述
在临床研究中，经常需要比较两组患者的生存时间数据，以评估不同治疗或分组的效果。Ridit分析通过计算每个 观察值的Ridit值，将生存时间数据转化为可比较的指标，进而进行统计分析。通过比较两组的Ridit值，可以判 断两组生存时间的差异和趋势。
非参数统计方法Ridit分析
• Ridit分析概述 • Ridit分析的步骤 • Ridit分析的优势与局限性 • 实例分析 • 结论与展望
01
Ridit分析概述
定义与特点
定义
Ridit分析是一种非参数统计方法，用 于比较两组或多组无序分类数据的分 布情况。
特点
Ridit分析不需要假定数据服从特定的 概率分布，也不需要事先对数据进行 参数化处理，因此具有较强的灵活性 和适用性。
根据曲线的解读结果，结 合研究目的和背景知识， 推断出相应的统计结论。
03
Ridit分析的优势与局限性
优势
无需假设数据分布
Ridit分析是一种非参数统计方法，不需要 假设数据服从特定的概率分布，因此具有
更广泛的适用性。
无需样本量足够大
SPSS数据分析的医学统计方法选择【精选文档】
SPSS数据分析的医学统计方法选择目录数据分析的统计方法选择小结........................................................................错误!未定义书签。
目录 (1)●资料1 (2)完全随机分组设计的资料 (2)配对设计或随机区组设计 (3)变量之间的关联性分析 (4)●资料2 (5)1。
连续性资料 (5)1.1两组独立样本比较 (5)1。
2两组配对样本的比较 (5)1.3多组完全随机样本比较 (6)1。
4多组随机区组样本比较 (6)2．分类资料 (6)2.1四格表资料 (6)2。
2 2×C表或R×2表资料的统计分析 (7)2。
3 R×C表资料的统计分析 (7)2。
4 配对分类资料的统计分析 (8)●资料3 (8)一、两个变量之间的关联性分析 (8)二、回归分析 (9)●资料4 (10)一．统计方法抉择的条件 (10)1．分析目的 (10)2．资料类型 (10)3．设计方法 (11)4．分布特征及数理统计条件 (12)二．数据资料的描述 (13)1．数值变量资料的描述 (13)2．分类变量资料的描述 (13)三．数据资料的比较 (14)1．假设检验的基本步骤 (14)2．假设检验结论的两类错误 (15)3．假设检验的注意事项 (15)4．常用假设检验方法 (16)四．变量间的相关分析 (17)1．数值变量（计量资料)的关系分析 (18)2．无序分类变量（计数资料)的相关分析 (18)3．有序分类变量（等级资料）等级相关 (18)●资料1完全随机分组设计的资料一、两组或多组计量资料的比较1.两组资料：1)大样本资料或服从正态分布的小样本资料(1)若方差齐性,则作成组t检验(2)若方差不齐，则作t’检验或用成组的Wilcoxon秩和检验2)小样本偏态分布资料，则用成组的Wilcoxon秩和检验2.多组资料：1)若大样本资料或服从正态分布，并且方差齐性,则作完全随机的方差分析.如果方差分析的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：LSD检验，Bonferroni检验等）进行两两比较.2)如果小样本的偏态分布资料或方差不齐，则作Kruskal Wallis的统计检验.如果Kruskal Wallis的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：用成组的Wilcoxon秩和检验，但用Bonferroni方法校正P值等)进行两两比较。
等级资料的统计学方法
等级资料，即有序分类数据，是在统计学中常见的一种数据类型。
这种数据的特点是各类别之间存在一定的顺序关系，但不具备等距性。
针对等级资料的统计学方法主要有以下几种：
一、秩和检验：秩和检验是一种非参数统计方法，其应用范围广，对于不满足正态分布的数据也可适用。
主要包括Wilcoxon秩和检验和Kruskal-Wallis H检验。
前者适用于两独立样本的比较，后者则适用于多个独立样本的比较。
二、Ridit分析：Ridit分析是一种用于处理等级资料的统计方法，其基本思想是将原始数据转换为Ridit值，这样就可以将等级资料转换为计量资料进行处理。
这种方法既保留了等级资料的顺序信息，又充分利用了数据的全部信息，因此具有较高的效率。
三、有序多分类Logistic回归：有序多分类Logistic回归适用于因变量为有序多分类的情况。
它通过分析自变量对因变量各类别发生概率的影响，来揭示自变量对因变量的作用。
四、累积比数Logit模型：累积比数Logit模型是一种处理等级资料的回归分析方法。
它假设因变量的各类别之间存在一种“累积”的关系，并通过构建Logit模型来估计这种关系。
这种方法可以有效地处理等级资料，并且能够处理存在缺失值的情况。
以上就是针对等级资料的几种主要统计学方法。
在实际应用中，应根据数据的具体特点和研究目的选择合适的方法进行统计分析。
手把手教你怎么用SPSS分析数据
手把手教你怎么用SPSS分析数据SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，广泛应用于社会科学和商业领域。
本文将手把手教您如何使用SPSS分析数据，并提供一些实用的技巧和注意事项。
第一步：导入数据首先，打开SPSS软件并新建一个数据文件。
选择“文件”菜单中的“打开”选项，找到要导入的数据文件，如Excel或CSV文件。
选择正确的导入选项，确保数据被正确地导入SPSS。
导入数据后，您可以在数据视图中看到数据的表格形式。
第二步：检查数据在分析之前，您需要检查导入的数据，确保数据被正确导入且没有缺失值或异常数据。
您可以查看数据的统计特征，例如平均值、标准差、最小值和最大值。
此外，您还可以使用图表检查变量的分布情况。
第三步：数据清洗在分析之前，您可能需要对数据进行清洗。
这可能包括删除缺失值、处理异常值或填补缺失数据。
SPSS提供了一些功能来处理这些问题。
您可以使用“数据”菜单中的“选择”选项来创建一个子样本，仅包含没有缺失值的数据。
此外，还可以使用“变量”菜单中的“转换”选项来创建变量的复制品，并对这些副本进行值的修复。
第四步：描述性统计描述性统计是对数据进行初步分析的重要步骤。
它可以提供关于数据集的重要信息，如平均值、中位数、标准差和百分位数。
您可以使用“分析”菜单中的“描述统计”选项来计算描述性统计量。
选择要计算的变量并运行分析，将得到包含描述性统计结果的输出。
第五步：数据分析一旦清洗和描述性统计完成，您就可以进行更多复杂的分析。
SPSS提供了各种分析选项，包括t检验、方差分析、回归分析、聚类分析等。
选择适当的统计方法，并设置所需的参数，然后运行分析。
结果将显示在输出窗口中，您可以查看统计结果、显著性值以及图表。
第六步：结果解释结果解释是分析的最后一步。
根据分析的目的和使用的统计方法，您需要解释和报告结果。
确保以简洁明了的方式解释统计结果，并使用图表和图形来展示数据。
Ridit分析SPSS步骤
Ridit分析SPSS步骤：
Ridit分析SPSS步骤：
Ridit分析是用于处理有许多分类资料的一种统计分析方法.例如临床疗效分为：治愈、显效、好转、无效、恶化.临床检验结果分为：－、±、＋、＋＋、＋＋＋、++++。
此类资料在临床数据中经常出现,此类资料不能用卡方检验处理。
操作步骤：
1、对比组和标准组比较
数据输入：
计算对比组的R1值，对对比组人数加权处理，analyze→reports→case
summaries→variables(P疗效）→statistics → means→report→continue→ok,查看output结果中的值,最后计算95%CI，平结果判断即可。
2、两个对比组比较
数据输入：
对合并例数n加权，Transform→Rank case→variables（P疗效）→rank Case → more→proportion estimtion→proportion estimtion formula → rankfit
→continue→ok,即出现新的一系列“P疗效”。
3、计算两组平均的Riditz值及合并方差，并进行统计学检验。
1、两组数据的录入方法：
3、对各组例数加权处理：data→weight cases→weight c ases by
4、Spss软件分析菜单栏analyze→compare means→indenpend samples T.test→test
variables（P疗效)→group1:1 →group2：2 → continue →ok，查看output结果中的值,取得t值.。
如何使用IBMSPSSStatistics进行数据分析
如何使用IBMSPSSStatistics进行数据分析IBM SPSS Statistics（以下简称SPSS）是一款由IBM公司开发的专业数据分析软件，广泛应用于商业、科研、市场调研等各个领域。
本文将分别介绍SPSS的数据处理、数据探索、数据建模和结果分析四个方面的功能和使用方法。
一、数据处理数据处理是数据分析的基础步骤，它包括数据导入、数据清洗、数据整合等操作。
在SPSS中，可以通过以下几种途径导入数据：1. 手动输入：通过“变量视图”或“数据视图”界面，手动输入数据。
2. 导入外部文件：SPSS支持导入多种常见文件类型（如Excel、CSV、文本文件等），可通过“文件”-“打开”菜单选择导入。
数据清洗是保证分析结果的准确性和可靠性的重要步骤，可以采用以下方法进行数据清洗：1. 处理缺失值：可以通过剔除或插补缺失值的方式进行处理。
在SPSS中，通过“数据”-“选择”-“按条件”或“替换缺失值”等功能实现。
2. 异常值处理：通过绘制箱线图、Z-Score标准化等方法筛选异常值，并进行相应处理。
数据整合是将多个数据文件融合成一个文件的过程，常用的方法有合并和匹配两种，可以通过“数据”-“合并文件”等功能实现。
二、数据探索数据探索是对数据进行初步分析，了解数据的分布、关系和趋势等，以便为之后的建模和分析提供依据。
1. 描述性统计：通过“分析”-“描述统计”菜单可计算均值、标准差、最大最小值等统计指标，并生成频数表、交叉表等。
2. 数据可视化：SPSS提供丰富的数据图表绘制功能，如柱状图、饼图、散点图等，可通过“图表”-“图表编辑器”菜单进行设置。
3. 相关分析：通过“分析”-“相关”菜单可以计算变量之间的相关系数，并进行显著性检验。
4. 因子分析：通过“分析”-“因子”菜单可以进行因子分析，识别数据中的主成分并减少变量维度。
三、数据建模数据建模是根据已有数据构建预测或解释模型的过程，常用的模型有线性回归、逻辑回归、聚类分析等。
有序分类变量的ridit分析
有序分类变量的ridit分析（spss的实现)
目的比较三药的疗效
一、先计算标准组（通常用合计组）的ridit的值（先定义等级为1、2、3、4，把合计数的值作为标准组比较）
（一）、把标准组的有序分类的数值（计数）作为权数。
即把它选入weight cases by菜单。
（二）、运用transform 菜单，把有序分类的等级作为变量，计算出标准组的ridit值。
图中的P等级即标准组的ridit值。
二、计算各组的ridit值：
（一）、不改变P等级（标准组的ridit值）数据，并（均）把它作为各组的ridit的比较值，同进把3 组的各个疗效的人数(一定要录入，并且不能册除，不然结果会出错）和组数录入数据库。
如下图
三、对以上数据库P等级（标准组的ridit值）的值，按组别作单因素方差分析（One- Way ANOVA），并作两两比较（LSD法），得到ABC各组的ridit值及其可信区间）。
操作如下：
图中的mean即各组的ridit值，后面为标准差，标准误和95％的可信区间及最小值与最大值。
通过比较ridit值的可信区间（最好用图示法）即可知三组药的疗效。
或信区间（图形）输出结果如下，可见B、C两药与A药的疗效是有差别的。
因分类变量是按治愈、显效、好转、无效是按1、2、3、4等级排列的，故RIDIT值小于0.5，表示其疗效较好，故本例认为A药的疗效要好于B、C两药。
ridit可运用在有序分类（等级）资料的比较（病历分型或者疗效等）
本法可用于科室间的病历分型的比较，从而计算各科的风险等级，进行客观公平公正进行评价。
SPSS对有序分类资料的统计分析方法研究
SPSS对有序分类资料的统计分析方法研究作者：孙希蓉来源：《商情》2016年第17期【摘要】SPSS是一款常用的统计分析软件，其中的统计方法众多，但与SPSS有关的书籍中并没有系统的介绍其对有序分类资料的统计分析方法，这使得在实际的应用过程中经常出现误用卡方检验方法，因此有必要对有序分类资料SPSS的统计分析方法进行研究和探讨。
【关键词】SPSS 有序分类资料统计分析方法前言：SPSS是世界上著名的统计分析软件，其在社会学、医学、心理学等各个领域的量化研究中都有着重要的应用。
在相关医学的统计学教材中将数据分定性资料和定量资料两种形式，而在定量资料中则分为有序分类资料和无序分类资料两种形式，由于相关教材中并没有系统的介绍有序分类资料SPSS有关的统计分析方法，这就使得在实际应用的过程中经常误用pearson卡方检验方法来分析有序分类资料。
基于以上，本文简要研究了SPSS对有序分类资料的统计分析方法。
一、有序分类资料的统计分析原理探讨在前言中说到，数据可以分为定性资料和定量资料两种形式，而定量资料中又可以分为有序分类资料和无序分类资料两种形式，而从微观的角度则可以将定量资料继续细化分为双向无序分类资料、双向有序分类资料和单向有序分类资料，其中根据属性是否相同还可以将双向有序分类资料分为属性相同的双向有序分类资料和属性不同的双向有序分类资料[1]。
对于双向无序分类资料的统计分析来说，其中不会涉及到变量各水平分组、取值的大小差别以及先后的顺序，只需要对总的频数以及各组频数和各分类频数进行分析即可。
根据双向无序分类资料期望计数等特征采用相关卡方检验分析方法即可。
对于单向有序分类资料和双向有序分类资料等有序分类资料中，组别之间或各个组的变量之间存在一定的等级差别和秩次信息[2]。
在分析统计的过程中要保证秩次信息不能够丢失，常用的统计分析方法有Ridit分析、有序变量Logistic回归分析、分层卡方检验等统计分析方法进行分析，这些统计分析方法在应用的过程中将有序变量当作是半定量的指标，在进行统计量的计算过程中对这些半定量的指标加以考虑，对行变量和列变量的独立性进行检验，在检验的过程中做出的检验假设为检验量化后分组变量和组分类变量得分之间有着线性关联性的关系。
(完整版)spss的logistic分析教程
Logistic回归主要分为三类，一种是因变量为二分类得logistic回归，这种回归叫做二项logistic回归，一种是因变量为无序多分类得logistic回归，比如倾向于选择哪种产品，这种回归叫做多项logistic回归。
还有一种是因变量为有序多分类的logistic回归，比如病重的程度是高，中，低呀等等，这种回归也叫累积logistic回归，或者序次logistic回归。
二值logistic回归：选择分析——回归——二元logistic，打开主面板，因变量勾选你的二分类变量，这个没有什么疑问，然后看下边写着一个协变量。
有没有很奇怪什么叫做协变量？在二元logistic回归里边可以认为协变量类似于自变量，或者就是自变量。
把你的自变量选到协变量的框框里边。
细心的朋友会发现，在指向协变量的那个箭头下边，还有一个小小的按钮，标着a*b，这个按钮的作用是用来选择交互项的。
我们知道，有时候两个变量合在一起会产生新的效应，比如年龄和结婚次数综合在一起，会对健康程度有一个新的影响，这时候，我们就认为两者有交互效应。
那么我们为了模型的准确，就把这个交互效应也选到模型里去。
我们在右边的那个框框里选择变量a，按住ctrl，在选择变量b，那么我们就同时选住这两个变量了，然后点那个a*b的按钮，这样，一个新的名字很长的变量就出现在协变量的框框里了，就是我们的交互作用的变量。
然后在下边有一个方法的下拉菜单。
默认的是进入，就是强迫所有选择的变量都进入到模型里边。
除去进入法以外，还有三种向前法，三种向后法。
一般默认进入就可以了，如果做出来的模型有变量的p值不合格，就用其他方法在做。
再下边的选择变量则是用来选择你的个案的。
一般也不用管它。
选好主面板以后，单击分类（右上角），打开分类对话框。
在这个对话框里边，左边的协变量的框框里边有你选好的自变量，右边写着分类协变量的框框则是空白的。
你要把协变量里边的字符型变量和分类变量选到分类协变量里边去（系统会自动生成哑变量来方便分析，什么事哑变量具体参照前文）。
如何利用spss做因子分析等分析(仅供参考)
我就以我的数据为例来做示范，仅供参考一、信度分析〔即可靠度分析〕1.分析——度量——可靠度分析图 12.然后就会弹出上图1的框框。
在这里，你可以对所有的问题进展可靠度分析，假如是这样，那你只需要选中所有的问题到右边这个白色的框框，然后点击“统计量〞，按照右边这个图进展打钩。
然后点“继续〞。
之后就点“确定〞图2 3.接着去“输出1〞这个框看分析结果，你就会看到很多分析结果，其中有一个就是右图，那第一个0.808就是你所选择进展分析的数据的信度。
假如你想把每一个维度的数据进展独立的信度分析，那道理也是一样的。
二、因子分析在做因子分析之前首先要判断这些数据是否合适做因子分析，那这里就需要进展效度检验，不过总共效度检验是和因子分析的操作同步的，意思就是说你在做因子分析的时候也可以做效度检验。
详细示范如下：1.分析——降维——因子分析图 2一般来说，咱们做因子分析的时候是为了把那些具有共同属性的因子归类成一类，说的简单点就是要验证咱们所选取的每一个维度下面的题目是属于这个维度，而非其他维度的。
那一般来说，因子分析做出来的结果就是你本来有几个维度，最终分析结果就会归类成几个公因子。
2.一般来说，自变量的题目和因变量的题目是要独立分析的。
我的课题是“店面形象对顾客购置意愿的影响〞那自变量就是店面形象的那些维度，因变量就是顾客购置意愿。
3.将要做分析的题目选择到右边的白框之后，就如下列图打钩：“抽取〞和“选项〞两个不用管他。
然后就点“确定〞4.按照上述步骤操作下来之后，就可以去“输出1〞看分析结果。
首先看效度检验的结果：这里要看第一行和最后一行的数据，第一行数据为0.756，说明效度较高，sig 为0.000，这两个结果显示这份数据完全可以做因子分析。
那就去看因子分析的结果。
5.看下面这张图，看“初始特征值〞这一项下面的“合计〞的数值，有几个数据是>1，那就说明此次因子分析共提取了几个公因子。
下列图所示，有5个数据是>1，这说明可以提取5个公因子。
Ridit分析
R3 12 0.09497210 0.290503 24 0.55865916 0.863128 0.504215 62
9 0.09497210 0.290503 28 0.558659 24 0.863128
R4
0.565033
71
多样本比较的Ridit分析
（3）计算检验统计量 2 值 ：
1．建立检验假设，确定检验水准 • H0：复方黄精片对糖尿病的疗效与消渴
片相同（即 R ＝0.5）。 • H1：复方黄精片对糖尿病的疗效与消渴
片不同（即 R ≠0.5）。
• α＝0.05
单样本的Ridit分析
2．计算检验统计量Z值 • (1)选定标准组，计算标准组各等级的
Ridit值（即R）、平均Ridit值（即 R 值）。
两样本比较的Ridit分析
（1）建立检验假设，确定检验水准
• H0：甲、乙两种方法检查支气管扩张病人痰内
的嗜酸性白细胞的结果相同。（即 R甲 ＝ R乙 ）
• H1：甲、乙两种方法检查支气管扩张病人痰内
的嗜酸性白细胞的结果不相同。（即 R甲 ≠ R）乙 • α＝0.05
（2）计算检验统计量z值：
两样本比较的Ridit分析
多样本比较的Ridit分析
（2）计算对比组的平均Ridit值
பைடு நூலகம்
33 0.094972 30 0.290503 38 0.558659 25 0.863128
R1
0.433781
126
R2 14 0.094972 22 0.290503 30 0.558659 33 0.863128 0.534987 99
Ridit分析
Relative to an identified distribution unit
spss对有序分类资料的统计分析方法
spss对有序分类资料的统计分析
方法
【摘要】：目的本科及以下,乃至部分研究生使用的《卫生统计学》、《医学统计学》教材和所有有关SPSS的书籍中,没有介绍有序分类资料这一基本的统计分析方法,导致误用无序分类资料的卡方检验方法屡有发生。
本文提出利用SPSS卡方检验处理有序分类资料的简易统计分析方法。
方法用SPSS交叉表统计分析方法,选择"线性和线性组合"行的结果作为判别单向和双向有序分类资料的统计量,并用经典的Ridit分析和SAS程序分析结果比较。
结果在SPSS交叉表对单向有序分类资料的实例分析中,"线性和线性组合"的P值(0.022)与Ridit 分析和SAS程序统计分析的结果(0.0258)相近,统计推断结论一致。
在双向有序分类资料中,"线性和线性组合"的P值(0.044)与Ridit分析和SAS程序统计分析的结果(0.0446)完全一致。
2例均与用无序分类资料的统计分析结果相差很远。
结论 "线性和线性组合"对单向和双向有序分类资料均有效;区分有序分类资料与无序资料的统计分析方法,其分析结果和统计推断结论明显不同。
建议在各种统计学教材和有关SPSS的书籍中增加这部分内容,并明确提示为有序分类资料的统计分析方法。
圆形分布和Ridit分析及SPSS操作PPT文档共37页
51、没有哪个社会可以制订一部永远 适用的 宪法， 甚至一 条永远Байду номын сангаас适用的 法律。 ——杰 斐逊 52、法律源于人的自卫本能。——英 格索尔
53、人们通常会发现，法律就是这样 一种的 网，触 犯法律 的人， 小的可 以穿网 而过， 大的可 以破网 而出， 只有中 等的才 会坠入 网中。 ——申 斯通 54、法律就是法律它是一座雄伟的大 夏，庇 护着我 们大家 ；它的 每一块 砖石都 垒在另 一块砖 石上。 ——高 尔斯华 绥 55、今天的法律未必明天仍是法律。 ——罗·伯顿
Thank you
6、最大的骄傲于最大的自卑都表示心灵的最软弱无力。——斯宾诺莎 7、自知之明是最难得的知识。——西班牙 8、勇气通往天堂，怯懦通往地狱。——塞内加 9、有时候读书是一种巧妙地避开思考的方法。——赫尔普斯 10、阅读一切好书如同和过去最杰出的人谈话。——笛卡儿
02-多组单向有序资料的Ridit分析在SPSS中的实现
11安徽医科大学流行病与统计学系(230032)21安徽中医学院中西医结合临床学院Δ通讯作者:叶冬青多组单向有序资料的Ridit 分析在SPSS 中的实现武 松1,2 叶冬青1,Δ Ridit 分析在临床资料中比较常见,主要适用于单向有序多分类资料间的比较,如药物疗效可分为治愈、显效、好转、无效。
此分析的特点是将等级资料通过特定变换,转化成连续型资料(R 值):R 值服从均匀分布,其均值呈正态分布。
本文以倪宗瓒主编的《卫生统计学》第4版中112页的例题为例,探讨多组有序分类资料在SPSS 中的实现,希望能让Ridit 分析在SPSS 中完整实现。
例:用A 、B 、C 三种药物治疗单纯性慢性气管炎疗效所得数据如表1。
表1 三种药物治疗单纯性慢性气管炎疗效疗效药物AB C 合计治愈175325显效51111779好转335247132无效7242657合计1089293293 分析步骤如下:11将三组数据值合并作为标准组,并将数据录入SPSS 数据录入窗口,见图1中的前两列。
图1 SPSS 数据录入第一步21计算标准组各等级疗效的Ridit 值。
(1)先对各组合计的例数进行加权:选择图1数据编辑窗菜单栏中的Data →Weight cases →Weight cases by (合计例数)。
(2)计算标准组各等级疗效的Ridit 值:图1菜单栏中的Transform →Rank Case →variable :Rank Types→More Proportion estimate →Proportion estimation Formula →Rankfit continue →ok 。
即可求得标准组各等级疗效的Ridit 值,见图1第三列(p 疗效)。
31计算各组平均Ridit 值及合并方差,并进行统计学两两检验。
(1)将三组数据录入如图2。
对各组例数进行加权处理:图2菜单栏Data →Weight Cases →Weight Cases by (各组例数)。
Ridit分析的SPSS实现_刘嵘
·计算机应用·Ridit 分析的SPSS 实现中国医科大学公共卫生学院卫生统计教研室(110001)沈阳市和平区疾病预防控制中心(110001) 刘 嵘白瑞华 Ridit 分析是用于处理有序多分类资料的一种统计分析方法。
例如:临床疗效分为治愈、显效、好转、无效、恶化;临床检验中的化验结果分为-、+、++、+++等等,此类资料在临床医学数据中经常出现,但教材中往往只介绍此方法的手工计算,利用计算机软件SPSS 菜单栏如何实现它却未有详尽的报道,在教学及科研中我们发现一些临床医生对此种方法的计算机实现很感兴趣,因此本文以《卫生统计学》四版(倪宗瓒主编)中的例题为例,向临床医生详细介绍一下此方法在SPSS 软件中是如何实现的。
一、对比组与标准组的比较:(其基本思想见《卫生统计学》四版108页)例1:经验证明用甲药治疗慢性气管炎病人有一定疗效,现用乙药治疗同样病人114例,实验结果见表1。
用Ridit 分析乙药的疗效是否优于甲药?表1 两种药物治疗慢性气管炎疗效组别无效好转显效控制合计甲中药8001920680603460乙中药10602618114 分析步骤如下:(一)首先,把标准组(即甲组)数据录入SPSS 数据编辑窗(图1前两列)。
图1 SPSS 数据录入第一步 (二)计算标准组各等级(疗效)的Ridit 值。
1.首先把标准组人数加权处理:表1-2中菜单栏Data ※Weight Cases ※Weight Cases by (甲组人数)。
2.图1中的菜单栏Transfo rm ※Rank Case ※vari -able :(疗效)※Rank Ty pes ※More ※Proportion esti -mate ※Proportion estimation Formula ※Rankfit ※con -tinue ※ok即可求得标准组各等级(疗效)的Ridit 值(图1第三列(p 疗效))。
等级资料Ridit分析及正确使用
等级资料Ridit分析及正确使用等级变量是指按照一定的等级顺序进行分类的变量。
表1的等级变量为治疗疗效,分4个等级(无效、有效、显效、控制),分组变量为治疗方式,涉及两个水平(复方江剪刀草与胆麻片);表2的等级变量为治疗疗效,分4个等级(无效、有效、显效、控制),分组变量为慢性支气管炎病型,涉及4个水平(1型、2型、3型、4型)如表1分为8个交叉组,每个交叉组所得到的数据都是例数。
列联表形式的数据的特点是分类具有完尽性和互不相容性,也就是指来自总体的每个观测个体必须落入交叉格内,且只能落入其中一个交叉格进行计数,也就意味着“分组是独立观测的”。
当两组中有一组例数明显多于另一组,或者该组为通常选用的传统方法,那么选该组作为参照组,例如在表1中,应选取复方江剪刀草的例数(760,1870,670,30)作为参照组;当两组的例数没有明显区别,也不存在传统参照之分,可把两组的对应等级例数进行合计后构成参照组。
21计算参照组的Ridit值如果第j组的数据(nj1,nj2,⋯,njf)为参照组,我们可计算出第j组数据相应的Ridit值(R1,R2,⋯,Rf)如果合计组的数据(m1,m2,⋯,mf)为参照组,我们可以计算出合计组数据相应的Ridit值(R1,R2,⋯,Rf)31利用参照组计算各组的平均Ridit值以参照组的Ridit值为根底,可计算出各组的平均·252·中国卫生统计2003年8月第20卷第4期Ridit值ŠRi,i=1,2,⋯,r如果等级是由劣到优的顺序排列,那么平均Ridit 值越大越好;否那么越小越好。
但我们不能单纯以各组平均Ridit值的大小来判断各组的差异,必须利用置信区间或统计检验方法进行判断。
41置信区间判断法当等级数f较大时,我们可利用均匀分布标准差d=112构造各组粗略置信区间。
当等级数f较少时,我们宜用样本标准差i替代d=112构造各组精确置信区间。
如果Ridit值是按照标准组计算的,标准组的平均Ridit值为015如果第i组平均Ridit值的置信区间含有015,说明该组与标准组无显著差异;否那么有显著差异。
SPSS编程在Ridit分析中的应用
SPSS编程在Ridit分析中的应用
李国春
【期刊名称】《循证医学》
【年(卷),期】2004(004)001
【摘要】多样本有序分类资料(或等级资料)我们一般采用非参数检验——H检验(Knlskal-Wallis法)，但其结论只得出三组或多组间总的有差别，若要知道两两间是否有差别，则没有Ridit分析只要一次就能得出两两比较结果那么方便。
Ridit 分析是一种关于等级资料进行对比组与标准组比较的假设检验方
【总页数】3页(P51-53)
【作者】李国春
【作者单位】南京中医药大学基础医学院,南京,210029
【正文语种】中文
【中图分类】TP319:R
【相关文献】
1.多组单向有序资料的Ridit分析在SPSS中的实现 [J], 武松;叶冬青
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用SPSS 对有序分类资料进行Ridit 分析
刘军祥,苏红卫
(泸州医学院公共卫生系,四川泸州 646000)
关键词 SPSS;有序分类资料;Ridit 分析
中图分类号 Q213 文献标识码 B 文章编号 1000-2669(2005)5-0471-02
“Rid ”是“relative to an identified distribution ”的缩写,“it ”是
unit 的字尾,因此Ridit 分析也被称为参照单位分析,主要用于有序分类资料的统计分析,如:临床疗效指标可分为治愈、显效、好转、无效和恶化,检验结果可分为-、±、+、++等[1]。
Ridit 分析包括一个对比组与标准组的比较,两个与多个对比组的比较。
Ridit 分析在常用软件
SPSS 、S AS 、S tata 中没有现成的模块可用,虽然这几大软件可用编程方法实现Ridit 分析,但都比较麻烦,尤其是多个对比组比较的Ridit
分析,本文将介绍一种不用编程直接用SPSS 菜单进行Ridit 分析的方法。
1 对比组与标准组比较的Ridit
分析
此法的基本思想是将标准组的分布视为总体分布,计算
其R 值,再按标准组各等级R 值计算出对比组的平均Ridit 值( R ),然后进行u 检验。
例1:某研究组拟探讨紫草提取物对银屑病的治疗,以常规治疗有效药复方达克宁为标准治疗组。
各抽取病情相同,条件相近的银屑病患者500例,进行比较分析,结果见表1。
问该中草药合剂是否对银屑病治疗有效?表1 两种药治疗银屑病疗效分析
分组
无效好转显效治愈合计标准组
152536991500对比组
6
27
334
133
500
操作步骤如下:
1)建立SPSS 数据文件:把标准组数据录入,其中疗效分别用0、1、2、3表示,如图1。
图1 建立SPSS 数据
2)计算标准组各疗效的Ridit 值
1、把标准组人数作加权处理:Weight cases by :标准组人数
标准组各疗效的Ridit 值为:p 疗效列3)进行u 检验1、把图1中标准组人数换成对比组人数,再作加权处理。
4)输出结果:
对比组 R =0.545,u =4.17,P =0,可以认为对比组与标准组治疗效果不同。
作者简介:刘军祥(1971-),男,讲师。
2 多个对比组比较的Ridit 分析
基本思想是先选定一个标准(常取几个对比组的合计值),将其分布视为总体分布,计算出其R 值,再按标准组各等级R 值计算出各对比组的平均Ridit 值,然后用方差分析
的方法处理结果[2]。
1
74沪州医学院学报 2005年 第28卷 第5期Journal of Luzhou Medical C ollege V ol.28 N o.5 2005
例2:用A 、B 、C 三种药物治疗单纯性慢性气管炎,其疗
效见表2。
试分析3种药物疗效有无差别?
表2 3种药物治疗单纯性慢性气管炎疗效组别治愈显效好转无效合计A 药1751337108B 药51152
2492C 药317472693合计
25
79
132
57
293
操作步骤如下:
1)把各对比组的合计值作为标准组,按照例1的方法建立SPSS 数据,其中疗效用0、1、2、3表示。
2)用例1的方法计算标准组各疗效的Ridit 值,p 疗效列即为Ridit 值。
3)把p 疗效列复制下来作为A 、B 、C 三种药物治疗单纯性慢性气管炎的疗效值,即把多分类的等级资料转换为了数
值变量资料,然后用它们重新建立一个SPSS 数据,如图2。
图2 建立SPSS 数据
4)对图2中“人数”作加权处理(Weight cases )。
5)用单因素的方差分析法(ANOVA )来分析
:
6)输出结果:
A 药: R =0.35,95%可信区间:(0.30,0.39)
B 药: R =0.59,95%可信区间:(0.54,0.64)
C 药: R =0.59,95%可信区间:(0.54,0.64)
三组疗效比较:P =0,可以认为三种药物疗效差别有统计意义;其中A 药与B 药,A 药与C 药比较的P =0,B 药与C 药比较的P =0.89,因此除了B 药与C 药差别无统计学意义外,其余任意两两之间的差别有统计学意义。
此外,可用SPSS 绘制出三种药物平均Ridit 值的95%可信区间的图示,见图3。
操作过程如下
:
图3 可信区间图示
总之,Ridit 分析在有序分类资料的统计分析中有着广泛的应用,许多统计学教科书上也详细的介绍了这种统计方法,但是在如SPSS 、S AS 、S tata 等有名的统计软件中却没有现成的分析模块,所以许多临床工作者不知道如何用统计软件进行Ridit 分析,或者干脆按照教科书上的公式进行手工计算。
本文介绍的方法,不用编程、利用菜单进行操作,不仅快捷方便、计算准确,而且避免了手工计算繁杂易错的缺点。
参 考 文 献
1.傅 华,段广才.预防医学[M ].第四版,北京:人
民卫生出版社,2004;206～2082.余传华,颜 杰.Excel 与数据分析[M].北京:电子工业出版社,2002;189～192
(2005-01-05收稿)
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74沪州医学院学报 2005年 第28卷 第5期Journal of Luzhou Medical C ollege Vol.28 No.5 2005。