医学-临床统计方法及spss
基本医学统计方法及SPSS操作-
结果解释
经两样本比较的秩和检验（Mann-Whitney Test），统计量Z=3.63， P=0.000。按=0.05水准，认为实验组生存日数（平均秩为17.0）较对照 组（平均秩6.9）长。
Test Statisticsb
Mann-Whitney U Wilcoxon W Z Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]
33
三、秩和检验 1、两个独立样本比较的Wilcoxon秩和检验
存活天数：可直接判断为非正态 分布的计量资料
34
AnalyzeNonparametric Tests（非参数检验） 2 Independent Samples （两个独立样本）
数据格式
35
将变量day选入检验变量，将分组变量group选入组变量，单击定义组按钮， 定义分组变量值为1和2；其余用默认选择项
18
论文常见统计 错误之一
表1中标蓝色处： 均数（X）小于2倍标准差（S）, 说明资料为偏态分布, 用均数、标
准差描述资料的集中趋势和离散程度显然是不妥当。 正确的做法应用中位数描述集中趋势, 用四分位数间距表示离散程
度。
19
二、卡方检验 ▲样本率比较、计数资料
1、四格表资料的2检验 2、配对四格表资料的2检验 3、多个样本率比较的2 检验 4、多个样本率比较的两两比较 5、样本构成比的比较
20
1、四格表资料的2检验
某医生用A药治疗十二指肠溃疡，以B药作对照组，请问两方法治 疗效果有无差别
处理
未愈合
愈合
合计
A药
8
54
62
B药
20
44
医学统计学之卡方检验SPSS操作
医学统计学之卡方检验SPSS操作卡方检验（Chi-Square Test）是一种常用的统计方法，用于比较两个或多个分类变量的分布是否存在差异。
该方法主要用于处理分类数据，例如比较男女性别和吸烟与否对癌症发生的关系。
在SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）软件中，进行卡方检验的操作主要分为数据准备、假设设定和计算步骤。
第一步：数据准备首先，需要在SPSS中导入数据。
假设我们需要在一个样本中比较男女性别和吸烟与否的关系，我们可以将性别和吸烟状况作为两个分类变量，分别用“Male”和“Female”表示性别，“Smoker”和“Non-smoker”表示吸烟状况。
将这些数据输入到SPSS中的一个数据表中。
第二步：假设设定接下来，需要设置假设。
在卡方检验中，我们通常有一个原假设和一个备择假设：-原假设（H0）：两个或多个分类变量之间没有显著差异。
-备择假设（H1）：两个或多个分类变量之间存在显著差异。
在本例中，原假设可以是“性别和吸烟状况之间没有显著差异”，备择假设可以是“性别和吸烟状况之间存在显著差异”。
第三步：计算步骤进行卡方检验的计算步骤如下：1.打开SPSS软件并导入数据。
2. 选择“分析（Analyse）”菜单，然后选择“非参数检验（Nonparametric Tests）”子菜单，最后选择“卡方（Chi-Square）”选项。
3.在弹出的对话框中选择两个分类变量（性别和吸烟状况），并将它们添加到变量列表中。
4.点击“确定（OK）”按钮，开始进行卡方检验的计算。
5.SPSS将计算卡方统计量的值和相关的P值。
如果P值小于指定的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，接受备择假设。
这样，就完成了卡方检验的SPSS操作。
需要注意的是，卡方检验是一种只能说明变量之间是否存在关系的方法，不能用于确定因果关系。
此外，在进行卡方检验之前，需要确保样本符合一些假设，例如每个单元格的期望频数应该大于5、如果不满足这些假设，可以考虑使用其他适用的统计方法。
《医学统计学课件》——SPSS常用操作与应用
数据输入及清洗
数据输入是医学统计学的第一步，学习者需要学会如何输入不同类型的数据 并进行数据清洗，以确保数据的准确性和完整性。
描述性统计分析
描述性统计分析是医学统计学的基本方法之一，通过计算数据的中心趋势和离散度来描述和总结数据的 特征。
假设检验及t检验
假设检验是用统计方法来检验研究假设的有效性，t检验是常用的假设检验方 法之一，用于比较两个及安装
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款流行的统计 分析软件，提供各种功能强大的工具和技术，适用于医学研究和数据分析 。
SPSS工作界面介绍
SPSS的工作界面由数据视图、变量视图、输出视图和语法视图组成。学习者需要了解每个视图的作用 和如何在界面中进行操作。
《医学统计学课件》—— SPSS常用操作与应用
本课件旨在介绍医学统计学及SPSS的常用操作与应用。通过清晰的界面展示 和实践案例讲解，帮助学习者轻松掌握基本技能，提高数据分析能力。
医学统计学概述
医学统计学是应用统计学原理和方法进行医学研究与数据分析的学科。它的主要内容包括统计思维、数 据收集和整理、基本统计分析方法等。
方差分析及多重比较
方差分析用于比较多个样本均值之间是否存在显著差异，多重比较可以进一步分析不同组别之间的具体 差异。
相关分析
相关分析用于研究两个变量之间的关系，通过计算相关系数来评估变量之间 的相关程度。
《医学统计方法课件--SPSS统计分析》
单变量和多变量回归分析
预测和解释研究对象的变量。
因素分析和聚类分析
探索变量之间的内在关联和研究对象的分组。
数据处理与清洗
1
数据类型与数据检验
确定数据的类型并进行合适的检验。
数据整体性及缺失值处理
2
处理数据的完整性和处理缺失值。
3
随机抽样的方法及其优缺点
使用随机抽样方法来处理大量的数据。
实例分析与案例探讨
医学统计方法课件--SPSS 统计分析
介绍医学统计方法课程中SPSS统计分析的应用，包括SPSS软件系统的基本 架构和操作方法，数据类型与数据检验等主要内容。
课程内容概述
一般线性模型与方差分析
探索变量之间的关系，分析差异的成因。
非参数检验和Survival分析
分析无需满足正态分布假设的数据，以及生存 分析方法。
检验数据的正态性以及使用 多元分析方法解释多个变量 之间的关系。
全面的医学统计数据分析
1
课程介绍：SPSS统计分析应用
了解医学统计的重要性和SPSS在数据分析中的角色。源自2目标设置与数据清洗
设定分析目标并进行数据清洗和准备。
3
统计方法与模型选择
选择适合的统计方法和建立合适的模型。
4
分析结果解读与报告
基于医疗数据库的慢阻肺患者随访分析
分析慢阻肺患者的随访数据，以帮助改善治疗和预 防措施。
种植牙术后并发症随访分析
分析种植牙术后的并发症情况，以提供科学的治疗 建议。
统计分析工具与方法
分组与排名模型
将个体进行分组与排名的统 计模型。
秩和检验方法
对两个或多个样本进行差异 性比较的非参数检验方法。
正态性检验与多元分析
临床统计方法及SPSS应用
临床统计方法及SPSS应用临床统计方法及SPSS应用临床统计方法是指将统计学的方法应用于临床研究中，通过对患者数据的收集、整理和分析，来得出科学合理的结论，并为临床决策提供依据。
临床统计方法的应用，可以帮助医务人员更好地理解和分析患者的数据，为临床决策提供可靠的科学依据。
本文将重点介绍临床统计方法中常用的SPSS软件及其应用。
SPSS全称为Statistical Package for the Social Sciences，是一款专业的统计分析软件，常用于社会科学领域的数据处理和分析。
在临床研究中，SPSS软件也被广泛应用。
首先，SPSS可以对患者数据进行描述性统计分析。
描述性统计是指对数据进行整理、总结和展示，包括计数、比例、均值、方差等。
通过SPSS可以轻松计算出这些统计量，并通过表格和图表进行可视化展示。
这有助于研究人员从整体上了解患者数据的分布和特征。
其次，SPSS还可以进行假设检验。
假设检验是利用统计学的方法对研究假设进行验证的过程。
在临床研究中，常见的假设检验方法包括t检验、方差分析、卡方检验等。
通过SPSS软件，可以方便地进行各种假设检验，并得出显著性水平。
这样可以判断研究结果是否具有统计学意义，并对结果进行解释和讨论。
此外，SPSS还可以进行回归分析。
回归分析是研究变量之间相互关系的常用方法。
在临床研究中，回归分析可以用来研究患者的变量之间的相关性，并预测某一变量对另一变量的影响。
SPSS软件可以进行多元线性回归、Logistic回归等各种回归分析，并给出参数估计值、显著性和置信区间等信息，帮助研究人员理解和解释变量之间的关系。
此外，SPSS还可以进行生存分析。
生存分析是研究时间变量和事件变量之间关系的一种方法，在临床研究中常用于研究生存时间和不良事件之间的关系。
SPSS 软件可以进行生存分析中的Kaplan-Meier生存曲线分析、Cox比例风险模型等，帮助研究人员评估预后因素的重要性和预测患者的生存概率。
临床研究常用统计分析方法SPSS实例教程
读书笔记
01 思维导图
03 精彩摘录 05 目录分析
目录
02 内容摘要 04 阅读感受 06 作者简介
思维导图
关键字分析思维导图
数据
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spss
临床
读者
分析
教程
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常用
方法 研究
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实例ห้องสมุดไป่ตู้
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演示
介绍
帮助
实例
掌握
内容摘要
《临床研究常用统计分析方法SPSS实例教程》是一本介绍临床研究常用统计分析方法与SPSS实 现的教程。本书旨在帮助读者掌握临床研究中常用的统计分析方法，并通过实例演示帮助读者更 好地理解和应用SPSS软件进行数据分析。
“统计学是研究数据的科学，它通过对数据的收集、整理、分析和解释，来 探究事物的本质和规律。”这段文字简洁明了地阐述了统计学的定义和目的。书 中还介绍了统计学的基本原则，如变量、总体、样本、随机抽样等概念，为后续 的统计分析奠定了基础。
描述性统计分析是临床研究中常用的方法之一，它通过对数据的描述性统计 指标进行分析，来了解数据的分布特征和规律。书中通过实例展示了如何使用 SPSS进行描述性统计分析，如计算均值、标准差、中位数、四分位数等指标，以 及如何绘制直方图、箱线图等图形来直观地展示数据的分布情况。
结构清晰：目录按照统计分析方法的分类和SPSS实例教程的内容进行组织， 使得读者可以快速找到自己需要的内容。
内容全面：目录涵盖了临床研究中的各种统计分析方法和SPSS实例教程，满 足了读者对于不同层次和不同方面的需求。
实例丰富：目录中提供了大量的实例教程，这些实例教程不仅具有很强的实 用性，而且能够帮助读者更好地理解和应用所学知识。
SPSS数据分析的医学统计方法选择
SPSS数据分析的医学统计方法选择医学统计方法是指在医学研究中使用统计学方法对数据进行分析和解释的方法。
SPSS作为一种统计分析软件，可以用于医学研究中的数据处理和分析。
在选择SPSS数据分析的医学统计方法时，需要考虑研究目的、变量类型、样本大小等因素。
以下是一些常用的医学统计方法，可以在SPSS中使用：描述性统计分析：描述性统计分析是对数据进行基本的统计描述，包括算术平均数、中位数、众数、标准差、方差等。
可以使用SPSS中的描述统计功能进行分析。
t检验：t检验用于比较两组样本之间的差异，例如比较两种不同治疗方法的效果差异。
SPSS中的独立样本t检验和配对样本t检验功能可以使用该方法。
方差分析（ANOVA）：方差分析用于比较三个或以上样本之间的差异，例如比较不同年龄组之间的生理指标差异。
SPSS中的单因素和多因素方差分析功能可以使用该方法。
相关分析：相关分析用于分析两个或多个变量之间的相关关系，例如分析年龄和血压之间的关系。
SPSS中的相关分析功能可以使用该方法。
回归分析：回归分析用于探究一个或多个自变量对一个因变量的影响程度，例如探究血糖水平与体重、血压、年龄等变量之间的关系。
SPSS中的线性回归和多元回归功能可以使用该方法。
生存分析：生存分析用于研究时间到事件（如患病、死亡）之间的关系，例如研究其中一种治疗方法对生存时间的影响。
SPSS中的生存分析功能可以使用该方法。
聚类分析：聚类分析用于对样本进行分类分组，例如将患者根据疾病病情进行分组。
SPSS中的聚类分析功能可以使用该方法。
主成分分析：主成分分析用于降维和提取数据中的主要方差成分，例如将多个生理指标转化为一个综合指标。
SPSS中的主成分分析功能可以使用该方法。
逻辑回归分析：逻辑回归分析用于探究自变量与因变量之间的关系，并进行分类预测，例如预测其中一种疾病的风险因素。
SPSS中的逻辑回归功能可以使用该方法。
以上仅是医学研究中常用的一些统计方法，在选择时应根据研究需求和实际情况进行选择。
使用SPSS进行临床数据分析的技巧
在临床研究中，预后研究旨在评估患者接受某种治疗后的疾病进展和生存情况 。使用SPSS进行数据分析，可以分析影响预后的因素，并建立预测模型。
预后研究分析方法
常见的分析方法包括生存分析、Cox回归分析等，SPSS提供了相应的统计分析 工具来实现这些方法。
病因研究
病因研究
病因研究旨在探讨疾病发生的原因和危险因素。使用SPSS进 行数据分析，可以帮助研究者识别与疾病发生相关的因素， 并评估其因果关系。
多重共线性问题
处理方式
可以采用相关系数矩阵、VIF等方法检测多 重共线性，然后通过减少变量、使用因子分 析等方法解决多重共线性问题。
注意事项
在处理多重共线性问题时，应深入分析变量 之间的关系，避免简单地将变量删除或整合 。同时，应注意保持模型的解释性和稳定性
。
06
SPSS与其他软件的结合 使用
与Excel的结合使用
推论性统计分析
总结描述
推论性统计分析是通过样 本数据来推断总体特征， 利用样本信息对总体做出 科学推断。
参数估计
使用样本数据估计总体参 数，如总体均值、总体比 例等，并给出估计的精度 和置信区间。
假设检验
根据研究目的提出假设， 然后利用样本数据对假设 进行检验，判断假设是否 成立。
高级统计分析
总结描述
启动方法
安装完成后，可以通过开始菜单 或桌面快捷方式启动SPSS。首次 启动时，系统会提示创建或打开 数据集。
数据输入与整理
数据导入
除了手动输入数据，SPSS支持多种 数据格式的导入，如Excel、CSV等 。通过“文件”菜单下的“导入数据 ”功能，选择相应格式导入即可。
数据整理
在数据输入后，需进行数据整理，如 添加或删除变量、编码分类变量等。 SPSS提供了强大的数据整理工具，如 “数据转换”功能。
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。
医学统计学与spss软件实现方法答案
医学统计学与spss软件实现方法答案
医学统计学是运用统计学原理和方法来分析和解释医学研究数据的学科。
而SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，可以进行各种统计分析和数据管理。
下面是使用SPSS软件实现医学统计学方法的一般步骤：
1. 数据准备与输入：将医学研究数据导入SPSS软件中，确保数据格式正确且完整。
2. 数据清洗与处理：对数据进行清洗，包括处理缺失值、异常值、去除重复数据等。
3. 描述性统计：使用SPSS软件计算各种描述性统计指标，如均值、中位数、标准差等。
4. 推断性统计：根据研究目标选择相应的统计方法，如t检验、方差分析、回归分析、生存分析等，并进行数据分析和解释。
5. 结果展示与报告：使用SPSS软件生成统计分析结果的图表或表格，并进行结果解读和撰写研究报告。
需要注意的是，在进行医学统计学分析时，应确保数据的质量和准确性，并选择适当的分析方法，严格按照统计原理进行分析和解释。
此外，SPSS软件使用较为广泛，相关的操作手册、教程和学习资源较多，可以通过网上搜索或参考相关书籍进一步学习和了解SPSS软件的具体使用方法和技巧。
医学统计学基础课件：SPSS分析实战详解
这个课件详细介绍了医学统计学基础和如何使用SPSS进行数据分析。从数据 预处理到相关性分析和生存分析，全面解析SPSS分析的实战技巧。
课程介绍
通过本课程，您将学习到医学统计学的基本概念和原理，并掌握SPSS软件的 使用技巧。无论您是医学专业的学生还是从事医学研究的专业人士，本课程 都将对您有所帮助。
数据清洗
数据清洗是数据分析的关键一步，它包括数据筛选、缺失值处理、异常值检 测等操作。本节将教您如何进行数据清洗，以保证分析结果的准确性和可靠 性。
数据变换
数据变换是将原始数据进行处理，使其适应统计分析的要求。本节将介绍常 用的数据变换方法，如对数转换、标准化等，帮助您更好地分析数据。
描述性统计分析
二元组对照分析
二元组对照分析是用于比较两个二分类变量之间关系的统计方法。本节将介 绍如何进行二元组对照分析，并解释如何解读分析结果，帮助您理解变量之 间的相互关系。
多元线性回归分析
多元线性回归分析是用于评估多个自变量对因变量影响的统计方法。本节将 介绍如何进行多元线性回归分析，并解释如何解读分析结果，帮助您理解变 量之间的关系。
描述性统计分析是对数据进行整体和个体特征的分析，包括平均数、中位数、方差等指标的计算。本节将向您 展示如何进行描述性统计分析，并解释分析结果的含义。
散点图分析
散点图可以用来描述两个变量之间的关系，是统计分析中常用的可视化工具。 本节将教您如何绘制散点图并解读图形，以帮助您分析变量之间的相关性。
相关性分析
相关性分析是评估两个变量之间关系强度和方向的统计方法。本节将介绍如何进行相关性分析以及如何解读分 析结果，帮助您理解变量之间的相互关系。
分组比较分析
SPSS在医学统计中的应用
数据导入说明
导入数据时，需要注意数据 的格式和结构，确保数据的 准确性和完整性。
数据清洗与处理
1
数据清洗
数据清洗是指对原始数据进行筛选、剔除、校验、纠错等工作，确保数据的质量 和准确性。
2
数据预处理
数据预处理是指对数据进行缺失值处理、异常值处理、标准化、变量选择等工作， 为后续数据分析做好准备。
3
3 智能推荐模块
该模块可以根据用户的需求和偏好，实现智能推荐和优Байду номын сангаас服务。
SPSS在医疗质量控制中的应用
1
质量指标的选取
合理选取医疗质量控制方案所需的质量指
质量控制方案的制定
2
标是提高质量控制效果的关键。
根据质量指标选取要求和病人病情等实际
情况，制定具体的质量控制方案。
3
质量控制效果的评估
对质量控制方案实施后，应及时进行评估 和纠正，以确保质量控制的有效性和可靠 性。
因素分析是在多个指标之间找出背后的潜在因素，从而简化问题、揭示模式、减少冗余。
2 因素分析的方法
因素分析的方法包括主成分分析、最大似然估计和最小公因数。
3 因素分析的应用
因素分析在医学研究中的应用包括生理指标分析、心理问卷分析等。
单因素方差分析
基本原理
单因素方差分析是一种用于比较两个或两个以上样 本均值差异的方法，用于检验群体均值的差异性是 否显著。
3
生存分析
对数据进行生存分析，包括Kaplan-Meier曲线、生存率分析等。
4
回归分析
对数据进行回归分析，包括线性回归分析、逻辑回归分析等。
SPSS常见误区技巧
数据处理中的错误
常见的错误包括样本不够、数据异常和误差结 构等；应注意数据的收集和清洗，确保数据的 准确性和可靠性。
医学统计及spss应用
医学统计及spss应用医学统计是一门研究医学领域中数据收集、分析和解释的学科。
在医学研究中，统计学的应用起着至关重要的作用，可以帮助医生和研究人员从大量的数据中得出科学的结论，并指导医学决策的制定与实施。
在医学领域，统计学的应用有多个方面。
首先，统计学可以帮助医生和研究人员进行疾病的流行病学研究。
通过对人群中疾病的发生率、死亡率等指标进行统计分析，可以评估疾病在人群中的分布情况和影响因素，并预测疾病的发展趋势。
其次，统计学可以帮助医生和研究人员进行疾病诊断和治疗效果的评价。
通过对患者的临床特征、实验室检查结果和治疗方案等数据进行统计分析，可以得出一些统计指标，如灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值等，评价诊断试验的准确性和治疗效果的可靠性。
此外，统计学还可以用于评价流行病学调查的质量和科学性。
在进行流行病学调查时，样本的选择、数据的收集、统计方法的应用等都会对结果产生影响，统计学可以评估调查方法的可靠性和准确性，减少人为因素的干扰。
S P S S（S t a t i s t i c a l P a c k a g e f o r t h e S o c i a lS c i e n c e s）是一种常用的统计软件，广泛应用于医学研究中的数据处理和分析。
S P S S具有强大的数据管理能力和统计分析功能，可以帮助医生和研究人员进行各种统计计算和图形展示。
S P S S可以用于医学研究中的数据清洗和整理。
在收集到大量的原始数据后，使用S P S S可以对数据进行清洗和整理，删除无效数据和异常值，确保数据的完整性和准确性。
S P S S也能够进行常见的统计分析。
例如，可以使用S P S S计算平均数、中位数、方差等描述性统计指标，观察数据的分布情况；还可以进行t检验、方差分析、卡方检验等统计检验，比较不同组别之间的差异；另外，S P S S也支持回归分析、生存分析等高级统计方法，可以分析疾病的危险因素和预后影响因素。
医学常用统计方法选择与SPSS结果解释
的抑瘤效果 ，将20只小白鼠按性别、体重、窝别配 成对子。每对中随机抽取1只服用抗癌新药“扶正消 瘤汤”，另1只作为阴性对照，服用生理盐水，观察 其对小白鼠移植性肉瘤S180的抑瘤效果。经过一定时 间，测得小白鼠瘤重如表所示。问小白鼠服用抗癌 新药和生理盐水后平均瘤重有无不同？
医学常用统计方法的选择与SPSS 结果解释
一、t 检验
单样本 t 检验 配对 t 检验 两样本 t 检验
1. 单样本 t 检验
例1 为研究口服避孕药是否会增高血糖测
量值，某研究人员随机抽取9名一直口服避 孕药至少6个月的妇女，测量她们的空腹血 糖值，结果如下所示。已知不服用避孕药 妇女的空腹血糖值均值为3.8 mmol/L 。根 据该样本提供的信息，是否有证据表明口 服避孕药可以提高空腹血糖值？ 4.71 3.61 4.92 4.85 4.66 3.92 5.10 3.55 4.78
Paired Samples Statistics
Mean Pair 1 标准品 新制品 12. 042 8.792 N 12 12 Std. Deviation 2.3975 2.5087 Std. Error Mean .6921 .7242
Paired Samples T est
Paired Differences 95% Confidence Interval of the Difference Mean Pair 1 标准品 - 新制品 3.2500 Std. Deviation 2.4909 Std. Error Mean .7191 Lower 1.6674 Upper 4.8326 t 4.520 df 11 Sig. (2-tailed) .001
(优质医学)SPSS在医学统计学中的应用
肺癌放化疗组（n=11） 8.0 5.4 5.4 5.6 9.0 8.5 5.5 5.8 6.3 5.6 7.2
肺癌化疗组（n=9） 8.5 9.0 10.5 4.3 6.7 7.7 11.0 9.0 7.7
对照组（n=10） 11.3 8.5 9.0 6.5 7.0 9.6 12.6 9.5 10.8 13.9
5
基本操作
6
SPSS软件是由数据管理和统计分析两大模块构成
数据管理 变量定义 数据编辑
统计分析
基本统计 均值比较
分析
与检验
方差 分析
相关 分析
回归 分析
非参数 编辑统计
检验
图形
7
基本操作
启动SPSS后，首先进入SPSS主画面，也就是数据编辑窗口了
在窗口的下方点击变量设置书签“Variable View”，进入变量 设置窗口
9
10
点击Align出现一小下拉菜单，选择“Center”，至此，4个变量均定 义和设置完毕。电击窗口下方的“Data View”书签切换到SPSS数据 编辑窗口。在数据区填入各数据后，均为居中显示。
11
2、变量间的运算
为探讨高血压病患者的左心功能情况,用颈动脉搏动法测量10例原发性高 血压患者的收缩时间间期(STI),检测结果如下表。
对照组（n=15） 3.38 2.40 7.20 5.97 5.47
3.98 4.67 4.79 11.51
14.02 13.83 2.30 4.43 2.40
8.62 9.66 16.2 10.33
9.28 5.86 10.81 4.30 1.13
38
CEA group
14.24
1
15.49
SPSS数据分析的医学统计方法选择
SPSS数据分析的医学统计方法选择在医学研究中，SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计软件，可以用于数据管理、数据分析和数据展示。
当进行SPSS数据分析时，选择适当的医学统计方法非常重要。
以下是一些常用的医学统计方法及其应用。
1.描述统计分析：描述统计分析用于描述数据的特征，例如计算平均值、标准偏差、频数和百分比等。
这些统计指标可以帮助研究者了解数据的集中趋势、离散程度和分布情况。
在医学研究中，描述统计分析常用于描述患者人口学特征、临床指标的分布以及药物剂量的变化。
2.t检验：t检验用于比较两组样本均值是否存在显著差异。
在医学研究中，t检验常用于比较两组患者的临床指标是否有显著差异，例如比较患者的血压、血糖、体重等指标。
3.方差分析（ANOVA）：方差分析用于比较三组或三组以上样本均值是否有显著差异。
在医学研究中，方差分析常用于比较多组药物治疗的疗效，例如比较不同剂量的药物对患者疾病症状的影响。
4.卡方检验：卡方检验用于比较观察值与期望值的差异，判断两个变量之间是否存在相关性。
在医学研究中，卡方检验常用于分析观察频数和预期频数之间的差异，例如比较不同治疗组的治愈率和死亡率情况。
5.相关分析：相关分析用于衡量两个变量之间的相关性。
在医学研究中，相关分析常用于探究临床指标之间的关联关系，例如探究患者的血糖水平与血脂水平的相关性。
6.回归分析：回归分析用于建立和评估变量之间的关系模型。
在医学研究中，回归分析常用于探究临床指标与危险因素之间的关系，例如探究吸烟和肺癌之间的相关性。
7.生存分析：生存分析用于评估时间事件和相关因素之间的关系，例如用于评估患者的生存率和预后。
在医学研究中，生存分析常用于评估治疗方法对患者生存率的影响。
除了上述方法，SPSS还有其他更高级的统计方法，如逻辑回归、聚类分析和因子分析等，这些方法可以根据具体的研究问题进行选择和应用。
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方差分析
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1、基本思想 SS总=SS组间+SS组内 SS组间：随机误差、处理效应 SS组内：随机误差
MS组间=SS组间/v组内 MS组内=SS组内/v组内 F= MS组间/MS组内 如果F接近1，就接受假设，各组样本的总体均数相 等，即不பைடு நூலகம்在处理效应，各处理组来自相同总体
方差分析
3
新药组 4.4 5.0 5.8 对照组 6.2 5.2 5.5
45
67
8
9
10
4.6 4.9 4.8 6.0 5.9 4.3 5.1
5.0 4.4 5.4 5.0 6.4 5.8 6.2
案例4
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配对
新药组 对照组
N
均数
10 10 5.08 5.51
标准差 相关系 t
p
数
0.62 0.02 -1.54 0.16 0.64
表3 氟作业工人尿氟浓度
编号 工前 工中 工后
1 90.53 142.12 87.38 2 88.43 163.17 65.27 3 47.37 63.16 68.43 4 75.80 166.33 190.54 5 100.01 144.75 194.75
编号
6 7 8 9 10
工前
工中 工后
46.32 73.69 105.27 86.32 60.01
126.33 138.96 126.33 121.06
73.69
65.27 193.02 100.02 105.27
58.95
案例7 均数间两两比较
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例7 例6 资料经单因素分析，氟作业工人在这三个不同 时期的尿氟浓度有差别，现进行两组均数间的两两比 较
案例8 随机区组设计
案例5 两组独立样本 t 检验
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例5 某克山病地区测得11例机型克山病患者以及13名健康人的 血磷值（mg/dl)资料如下，为该地区机型克山病患者与健 康人的血磷值是否不同？
表2 乙型克山病患者与健康人血磷脂（mg/dl)
患者 2.84 5.87 6.07
6.11 健康人 1.54 3.34 4.35
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案例2
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对案例 1的原始数据资料，试做统计描述和正态 性检验
t 检验
1、条件
样本来自正态分布的总体； 两样本比较时，要求其总体方差相齐； 小样本量资料比较
2、t检验类型
单样本均数t检验 配对资料t检验 独立样本t检验
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案例3 单样本均数t 检验
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临床统计方法及spss的应用
Contents
1 数据转换、定量资料统计描述、正态性
检验
2 T检验、方差分析、分类资料统计描述
及卡方分析、相关分析
3
统计图
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定量资料统计描述
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1、定义：统计描述指运用统计指标、统计图、表等方法，对资料 的数量 特征及分布规律进行测定和描述。
2、基本条件 各样本相互独立 随机样本 服从正态分布 总体方差齐性
3、常用 完全随机设计 均数间两两比较 随机区组设计 析因设计
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案例6 完全随机设计资料方差分析
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例6 某厂医务室测定了10名氟作业工人工前、工中及工后4 小时的尿氟浓度umol/L,问氟作业工人在这三个时间的尿 氟浓度有无差别？
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例4 为研究女性服用某新避孕药后是否影响其血清胆固醇 含量，将20名女性按年龄配成10对，每对中随机抽取 一人服用新药，另一人服用安慰剂，经过一定时间后 测得血清胆固醇含量（mmol/L)结果如下，问该药是 否影响女性血清胆固醇含量？
表 20名女性血清胆固醇含量
配对号 1 2
4.48
3.05
1.64 4.56
3.20
1.66 5.87
3.78 4.39 4.53 5.67 5.80 1.75 2.76 2.81 2.16 3.20
案例5
血磷脂 N
均数 标准差 t
p
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健康人 11 患者 13
4.66 1.30 2.87 0.009 3.09 1.38
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例3. 为研究某山区成年男子的脉搏均数是否高于一般成 年男子的脉搏均数，某医生在该山区随机抽取了25 名健康男子，求的其脉搏的均数为74.2次/分，标准 差为6.0次/分，根据大量调查，已知健康成年男子苗 波为72次/分，能否认为该山区成年男子的脉搏均数 与一般成年男子脉搏均数不同？
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例8 为研究雌激素对子宫发育的作用，用4个种系未成 年雌性大白鼠各3只，每只按一定剂量注射雌激素， 一段时间后取出子宫称重，结果如表
25名山区健康男子脉搏为：71、69、66、83、
76、74、78、82、75、64、78、66、81、76、79、
76、77、60、77、76、74、76、80、65、76
案例3
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脉搏
N
均数 标准差 t
P
山区
25
74.20 6.014 1.829 0.080
72
普通
案例4 配对t 检验
2、统计描述量 集中趋势指标：均数、几何均数、中位数、众数、调和均数 离散趋势指标：全距、四分位间距、方差、标准差、变异系数 百分位数指标：任何类型分布 形态特征指标：偏度 峰度
3、SPSS主要模块：Descriptive Statistics frequencies: 定量资料 descriptives:定量资料 crosstabs:分类资料、等级资料 explore:分布不清 ratio:两个连续性变量计算相对比指标
离散趋势
标准差 St deviation
偏态
中位数 median
变异系数 CV Coefficient of variation
案例1
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正态性检验
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1、意义：临床许多统计方法只适用与正态分布资料或近似正态分 布。
2、方法： 图示法 统计检验法
3、检验步骤 4、spss操作
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案例1
1 某地104名大学生血清总蛋白含量（g/L),测定结果如表（见spss数据 库）
（1） 试计算百分位数P2.5 和P97.、四分位间距、方差、标准差、 全 距、均数、中位数、变异系数、偏度系数和峰度系数
（2） 描述该资料的频数分布类型
注意：
正态
集中趋势 均数 mean