常用统计分析方法及其软件实现优秀课件
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➢ 有序或分类资料 • 频数分析
5
例：以“数据1.sav”为例，计算年龄的集 中趋势和离散趋势指标。 菜单：分析——描述统计——描述
6
菜单：分析——描述统计——频率
7
现场调查资料常用推断性统计分析方法
➢ 单因素分析
• 两组之间比较
− 定量资料比较——t检验、U检验；Wilcoxon秩和检验 − 分类资料比较（二分类、无序多分类）——卡方检验 − 有序资料比较——Wilcoxon秩和检验
结果见下页
11
Independent Sam ples Test
Levene's Test for Equal ity of Vari ances t-test for Equali ty of Means
F 体重增加量Equal variances assume.d015
Si g.
t
.905 1.891
Sig.
df (2-tailed)
9
.035
15
（5）非参数Wilcoxon秩和检验，适用于成组设计资料。 例：测得某病的健康人12人和患者10人的某指标值，
问两组之间该指标值是否有差异？
16
17
➢ 两组之间分类资料比较
（1）二分类资料
I 成组设计：所用统计方法为四格表χ2 检验。
常用统计分析方法及其软件实 现优秀课件
基本概念——变量类型
➢ 定性变量
• 二分类变量——如性别：男、女，某种疾病：有、 无，某种结局：出现、未出现等。
• 无序多分类——如职业：工人、农民、民工、商人、 学生等
• 有序变量(等级变量)——如问卷调查中对某件事情的 满意程度：非常不满意、有点满意、满意、很满意、 非常满意；临床体检或实验室检验常用－、±、＋、 ＋＋、＋＋＋来表示测量结果
df Siqual variances not assumed
1.911 13.082
.078
方差齐性检验的分析结果，
P值（Sig）＝0.905>0.05， 表明方差齐性
t检验分析结果，P值（Sig）＝ 0.076>0.05，表明两组动物增加的重 量无差异（无统计学意义）。
• 回归分析：线性回归、单因素Logistic回归
8
现场调查资料常用推断性统计分析方法
➢ 多因素分析
• 多重线性回归 • 多因素Logistic回归(因变量二分类、有序、无序多分类)
− 成组 − 个体匹配：条件Logistic回归 − 群组匹配：考虑群内聚集性，将群组设为层变量
9
➢ 两组之间定量资料的比较
2
➢ 定量变量
• 离散型：只能取整数值，如一年中的手术病人数，一 年里的新生儿数，细菌菌落数等；
• 连续型：可以取实数中的任何数值，如血压、身高、 体重等，可以在实数的一定范围内连续取值
3
练习：判断变量类型
例：某县 乳腺癌相 关高危因 素调查问 卷(部分)
4
数据的简单描述
➢ 定量资料 • 集中趋势：算术均数、中位数、几何均数、众数 • 离散趋势：标准差、四分位数间距、方差、极差、变异 系数 • 注意：分析时，根据资料正态性特征，用算术均数与标 准差，或中位数与四分位数间距描述资料的集中趋势和 离散趋势
利用SPSS进行分析，数据文件及格式见“配对t检验.sav”，SPSS菜 单操作为：分析→比较均值→配对样本T检验
结果见下页
14
Paired Samples Test
Paired Dif f erences
MeanStd. Deviation t
Pair 1 治疗前 - 治疗9后 .700
12.347 2.484
可以选用的方法有成组设计的t检验、u检验、单样本t检验（ 与总体作比较，实际上此时因素也为二分类）、配对t检验、 非参数Wilcoxon检验、符号检验、符号秩和检验等。
参数检验与非参数检验的区别？
通常参数检验的检验效能要高于非参数检验，但当参数检验的条件（正 态性、方差齐性）得不到满足、开口资料、等级资料或资料的总体分布 未知时，可以使用非参数检验的方法进行分析。
利用SPSS进行分析，数据文件及格式见“单样本t检验.sav”，SPSS菜单操 作为：分析→比较均值→单样本T检验
One-Sample Test
Test Value = 3.30
婴儿体重
t -1.232
df
Sig. (2-tailed)
11
.244
13
（4）配对t检验
例：用某药治疗10例高血压病人，测得治疗前后各病人的舒张压， 问该药是否有降低舒张压的作用？
• 两组及以上之间比较
− 定量资料比较——单因素方差分析；Kruskal-wallis秩和检验 − 分类资料比较（二分类、无序多分类）——卡方检验 − 有序资料比较——Kruskal-wallis秩和检验
• 双变量相关分析：有序资料（kendall），非正态、定量（
spearman）；正态、定量（pearson相关分析）
10
（1）成组设计的t检验，设计类型为成组设计，且因素变量为 二分类变量，分析前需要先对资料的正态性和方差齐性进行检 验（这是很多参数检验的前提条件）。
例：两组雌鼠，分别饲以高蛋白和低蛋白饲料，8周后记录各鼠体重 增加量（克），问两组动物的增重是否有差别？（此处正态性和方差齐 性检验略）。
利用SPSS进行分析，数据文件及格式见“成组设计t检验.sav”， SPSS菜单操作为：分析→比较均值→独立样本T检验
成组设计和配对设计的区别？
配对设计是按照一些非实验因素将受试对象配成对子，给予每对中的个 体以不同的处理，配对的条件一般为年龄、性别、体重……。其优点是 在同一对的试验对象间取得均衡，从而提高试验的效率。通常分为自身 配对设计（某中措施作用于同一个体或两种措施作用于同一个体）和非 自身配对设计两种。
当方差齐性时，看第一行的结果（t ＝1.891，P＝0.076），当方差不齐 时，看第二行的结果（t＝1.911，P＝ 0.078）
12
（2）成组设计的u检验，当样本量较大时，两组之间均数的比较 可以用u检验，其在SPSS中的实现过程同t检验，此处略。 （3）单样本t检验；
例：通过以往大规模调查，已知某地婴儿出生体重均数为3.30kg，今测得 某地一组婴儿的出生体重，问该地婴儿出生体重是否与一般婴儿出生体重不同？
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例：以“数据1.sav”为例，计算年龄的集 中趋势和离散趋势指标。 菜单：分析——描述统计——描述
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菜单：分析——描述统计——频率
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现场调查资料常用推断性统计分析方法
➢ 单因素分析
• 两组之间比较
− 定量资料比较——t检验、U检验；Wilcoxon秩和检验 − 分类资料比较（二分类、无序多分类）——卡方检验 − 有序资料比较——Wilcoxon秩和检验
结果见下页
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Independent Sam ples Test
Levene's Test for Equal ity of Vari ances t-test for Equali ty of Means
F 体重增加量Equal variances assume.d015
Si g.
t
.905 1.891
Sig.
df (2-tailed)
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.035
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（5）非参数Wilcoxon秩和检验，适用于成组设计资料。 例：测得某病的健康人12人和患者10人的某指标值，
问两组之间该指标值是否有差异？
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➢ 两组之间分类资料比较
（1）二分类资料
I 成组设计：所用统计方法为四格表χ2 检验。
常用统计分析方法及其软件实 现优秀课件
基本概念——变量类型
➢ 定性变量
• 二分类变量——如性别：男、女，某种疾病：有、 无，某种结局：出现、未出现等。
• 无序多分类——如职业：工人、农民、民工、商人、 学生等
• 有序变量(等级变量)——如问卷调查中对某件事情的 满意程度：非常不满意、有点满意、满意、很满意、 非常满意；临床体检或实验室检验常用－、±、＋、 ＋＋、＋＋＋来表示测量结果
df Siqual variances not assumed
1.911 13.082
.078
方差齐性检验的分析结果，
P值（Sig）＝0.905>0.05， 表明方差齐性
t检验分析结果，P值（Sig）＝ 0.076>0.05，表明两组动物增加的重 量无差异（无统计学意义）。
• 回归分析：线性回归、单因素Logistic回归
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现场调查资料常用推断性统计分析方法
➢ 多因素分析
• 多重线性回归 • 多因素Logistic回归(因变量二分类、有序、无序多分类)
− 成组 − 个体匹配：条件Logistic回归 − 群组匹配：考虑群内聚集性，将群组设为层变量
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➢ 两组之间定量资料的比较
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➢ 定量变量
• 离散型：只能取整数值，如一年中的手术病人数，一 年里的新生儿数，细菌菌落数等；
• 连续型：可以取实数中的任何数值，如血压、身高、 体重等，可以在实数的一定范围内连续取值
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练习：判断变量类型
例：某县 乳腺癌相 关高危因 素调查问 卷(部分)
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数据的简单描述
➢ 定量资料 • 集中趋势：算术均数、中位数、几何均数、众数 • 离散趋势：标准差、四分位数间距、方差、极差、变异 系数 • 注意：分析时，根据资料正态性特征，用算术均数与标 准差，或中位数与四分位数间距描述资料的集中趋势和 离散趋势
利用SPSS进行分析，数据文件及格式见“配对t检验.sav”，SPSS菜 单操作为：分析→比较均值→配对样本T检验
结果见下页
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Paired Samples Test
Paired Dif f erences
MeanStd. Deviation t
Pair 1 治疗前 - 治疗9后 .700
12.347 2.484
可以选用的方法有成组设计的t检验、u检验、单样本t检验（ 与总体作比较，实际上此时因素也为二分类）、配对t检验、 非参数Wilcoxon检验、符号检验、符号秩和检验等。
参数检验与非参数检验的区别？
通常参数检验的检验效能要高于非参数检验，但当参数检验的条件（正 态性、方差齐性）得不到满足、开口资料、等级资料或资料的总体分布 未知时，可以使用非参数检验的方法进行分析。
利用SPSS进行分析，数据文件及格式见“单样本t检验.sav”，SPSS菜单操 作为：分析→比较均值→单样本T检验
One-Sample Test
Test Value = 3.30
婴儿体重
t -1.232
df
Sig. (2-tailed)
11
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（4）配对t检验
例：用某药治疗10例高血压病人，测得治疗前后各病人的舒张压， 问该药是否有降低舒张压的作用？
• 两组及以上之间比较
− 定量资料比较——单因素方差分析；Kruskal-wallis秩和检验 − 分类资料比较（二分类、无序多分类）——卡方检验 − 有序资料比较——Kruskal-wallis秩和检验
• 双变量相关分析：有序资料（kendall），非正态、定量（
spearman）；正态、定量（pearson相关分析）
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（1）成组设计的t检验，设计类型为成组设计，且因素变量为 二分类变量，分析前需要先对资料的正态性和方差齐性进行检 验（这是很多参数检验的前提条件）。
例：两组雌鼠，分别饲以高蛋白和低蛋白饲料，8周后记录各鼠体重 增加量（克），问两组动物的增重是否有差别？（此处正态性和方差齐 性检验略）。
利用SPSS进行分析，数据文件及格式见“成组设计t检验.sav”， SPSS菜单操作为：分析→比较均值→独立样本T检验
成组设计和配对设计的区别？
配对设计是按照一些非实验因素将受试对象配成对子，给予每对中的个 体以不同的处理，配对的条件一般为年龄、性别、体重……。其优点是 在同一对的试验对象间取得均衡，从而提高试验的效率。通常分为自身 配对设计（某中措施作用于同一个体或两种措施作用于同一个体）和非 自身配对设计两种。
当方差齐性时，看第一行的结果（t ＝1.891，P＝0.076），当方差不齐 时，看第二行的结果（t＝1.911，P＝ 0.078）
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（2）成组设计的u检验，当样本量较大时，两组之间均数的比较 可以用u检验，其在SPSS中的实现过程同t检验，此处略。 （3）单样本t检验；
例：通过以往大规模调查，已知某地婴儿出生体重均数为3.30kg，今测得 某地一组婴儿的出生体重，问该地婴儿出生体重是否与一般婴儿出生体重不同？