SPSS在医学统计学中的应用
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。
SPSS及其医学应用预防医学课件
1 2 3
因果关系分析
运用结构方程模型进行因果关系分析，揭示变量 之间的因果关系和影响程度，为预防和治疗提供 依据。
心理生理机制研究
运用结构方程模型研究心理社会因素对生理健康 的影响及其机制，为心理生理疾病的预防和治疗 提供支持。
复杂疾病研究
运用结构方程模型研究复杂疾病的病因、病理生 理机制及影响因素，为复杂疾病的预防和治疗提 供支持。
SPSS可以生成各种类型的图表，包括柱状 图、饼图、散点图、箱线图等，帮助用户 更好地理解数据分析结果。
02
spss在医学数据分析中的 应用
描述性统计分析
总结词
提供数据的基本描述性信息
详细描述
描述性统计分析是通过对数据的集中趋势、离散程度和数据分布形状的描述， 来揭示数据的基本特征和规律。在医学领域，描述性统计分析可以为临床诊断 和治疗提供参考依据。
生存分析
生存曲线
利用SPSS绘制生存曲线，分析 患者的生存时间、生存率及影 响因素，为临床治疗和预后评
估提供依据。
预后因素分析
通过数据挖掘和分析，找出影响患 者预后的因素，为临床治疗和预防 提供指导。
治疗效果比较
对不同治疗方案的治疗效果进行比 较和分析，为临床治疗方案的优化 提供支持。
结构方程模型
疾病监测与预测
利用SPSS软件，可以进行疾病监 测和预测，通过数据分析和模型 构建，预测疾病发展趋势和流行 趋势，为疾病防控提供科学依据
。
疾病流行病学研究
SPSS软件可以分析疾病流行病学 数据，研究疾病的分布特征、影 响因素和预防措施效果，为制定
疾病防控策略提供支持。
疫苗接种效果评估
利用SPSS软件，可以对疫苗接种 效果进行评估，比较不同疫苗接 种方案的效果，为疫苗接种策略
《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。
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。
医学统计学课件单因素方差分析-SPSS
局限性
对数据前提假设的依赖
单因素方差分析的结果受数据前提假设的影响较大，如果数据不满足 前提假设，分析结果可能会出现偏差。
无法处理非参数数据
单因素方差分析主要适用于参数数据，对于非参数数据，可能需要采 用其他统计方法进行处理。
对极端值和离群点的敏感性
单因素方差分析对极端值和离群点的敏感性较高，可能会影响到结果 的稳定性。
详细描述
选取一定数量的高血压患者，等量随机分为四组，分别给予四种不同的药物治疗。在一定时间后，比较各组患者 血压的变化情况，利用单因素方差分析比较各组之间的差异。
实例二：不同运动方式对血脂水平的影响
总结词
研究不同运动方式对血脂水平的影响，有助于指导人们选择合适的运动方式来降低血脂水平，预防心 血管疾病。
F检验
F检验用于检验组间方差是否显著，如 果F检验的P值小于0.05，则说明各组 之间的方差存在显著差异。
REPORT
CATALOG
DATE
ANALYSIS
SUMMAR Y
04
单因素方差分析的应用 实例
实例一：不同药物治疗高血压的效果比较
总结词
通过比较不同药物治疗高血压的效果，可以评估各种药物对血压的控制程度，为临床医生制定治疗方案提供依据。
详细描述
选取一定数量的志愿者，等量随机分为四组，分别进行四种不同的运动方式。在一定时间后，检测各 组志愿者血脂水平的变化情况，利用单因素方差分析比较各组之间的差异。
实例三：不同产地茶叶中营养成分的含量比较
总结词
比较不同产地茶叶中营养成分的含量，有助于了解不同产地茶叶的特点和品质，为消费 者提供参考。
REPORT
CATALOG
DAARY
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。
统计学课SPSS数据分析实战案例
统计学课SPSS数据分析实战案例SPSS（统计分析系统）是一款常用的统计软件，被广泛应用于社会科学、商业、医学等领域的数据分析工作中。
通过这个案例，我们将运用SPSS软件进行数据分析，以展示统计学课的实战应用。
案例背景假设你是一位市场研究员，你的公司正在调查消费者对某产品的满意度。
你已经收集了一份随机抽样的数据集，包含了消费者的满意度评分以及他们的一些个人信息。
你的任务是对这些数据进行分析，以了解消费者满意度与个人信息之间是否存在关联。
数据集说明数据集包括了500个消费者的信息，具体变量如下：1. 变量1：满意度评分（连续变量，取值范围从1到10）；2. 变量2：性别（分类变量，取值为男性和女性）；3. 变量3：年龄（连续变量）；4. 变量4：收入水平（分类变量，取值为低、中、高三个层次）；5. 变量5：购买次数（连续变量，表示过去一年内购买该产品的次数）。
数据分析步骤以下是对这份数据集进行分析的步骤：1. 数据清洗和准备首先，我们需要检查数据集中是否存在缺失值或异常值，并进行数据清洗。
在SPSS中，我们可以使用数据查看和数据清洗的功能来完成这一步骤。
确保数据集中的每一列都没有缺失值，并且所有的异常值已经得到恰当的处理。
2. 描述性统计分析接下来，我们可以使用SPSS的描述性统计分析功能，对数据集进行描述性统计分析。
我们可以计算满意度评分、年龄和购买次数的平均值、标准差、最小值、最大值，并生成频数分布表和柱状图。
3. 相关性分析为了确定满意度评分与其他个人信息变量之间的关联性，我们可以使用SPSS的相关性分析功能。
通过计算满意度评分与性别、年龄、收入水平和购买次数之间的相关系数，我们可以评估它们之间的相关性。
4. 单因素方差分析我们可以使用SPSS进行单因素方差分析，以了解不同收入水平的消费者在满意度评分上是否存在显著差异。
通过观察方差分析表和显著性水平，我们可以得出初步结论。
5. 多元线性回归分析最后，我们可以使用SPSS的多元线性回归分析功能来建立一个回归模型，以预测满意度评分。
SPSS软件在研究生医学统计学教学的应用
SPSS软件在研究生医学统计学教学的应用吕晓廷摘要：医学统计学作为医学生在硕士研究生阶段必修的一门课程，旨在培养医学生统计逻辑思维能力，对医学科研的顺利开展起着重要作用。
该课程理论内容抽象、逻辑推理强、运算量大，学生普遍反映学习难度较高。
SPSS 软件是社会、技术和自然科学中，最权威和重要的统计软件之一。
SPSS 软件在医学统计学中的使用，可以将理论教学和实践应用结合，减少繁琐的计算步骤，增加学生的学习兴趣和学习自信心，提高学生应用统计学知识解决实际问题的能力。
关键词：研究生；医学统计学；教学；SPSS 软件医学统计学课程是高等医学院校为培养研究生科学思维、科研能力与解决科研问题所设置的一门基础必修课。
研究生独立完成课题的选题、设计、收集数据、整理数据和录入实验数据的分析和结果解释，都需医学统计学相关理论知识。
但是，由于医学统计学具有理论抽象、计算繁杂、逻辑推理强、运算量大等特点,给初学者和数学基础相对薄弱科研人员带来一定的困难，增加了本课程的教学和应用难度。
许多学生表示学习医学统计学时会感到吃力，很难在遇到实际问题中采用正确的统计学方法进行解决。
随着大数据时代的到来，该课程的教学应适应时代要求、进一步进行教学改革。
计算机软件技术的进步，许多现代技术在医学领域中都得到日益广泛的应用。
改革传统的教学方法，将计算机引入医学统计学课堂成为一种新的教育教学模式。
SPSS 是目前国际最权威且在社会与自然科学领域广泛使用的一种专业统计软件，是一款集导入数据、整理调整、分析数据功能于一身的专业软件，可独立完成数据管理、报告结果输出、模型建立等。
该软件的使用可以帮助学生将理论知识概念转化为能力，简便结果计算，提高研究生掌握统计学的概念及方法以及实际应用统计方法的能力，极大地提高教学质量。
一、硕士医学生医学统计学教学面临的问题1.课程教学内容过于繁杂。
医学统计学是医学与统计学的结合，教学内容涉及到高等数学中概率论与数理统计学的相关基本概念、原理和方法，理论基础相对比较枯燥、概念抽象、生涩难懂，导致学生普遍认为该课程是具有高难度的一门学科。
SPSS在医学统计学中的应用ppt文档
•Байду номын сангаас2009年7月28日，IBM公司宣布将用12亿美元现金收购统计分 析软件提供商SPSS公司。
• 如今SPSS已出至版本22.0，而且更名为IBM SPSS。
一、SPSS的概述
1.基本特点 2.主要窗口及功能 3.运行环境
基本特点
1.操作简便 SPSS软件基本操作通过点击鼠标就可以完成，有一定的统计学基础、 熟悉Windows的基本操作就可以自学使用，除了数据录入需要使用键 盘，常见的统计分析方法完全可以通过菜单、对话框的操作来完成， 不需要编程。
2.数据管理功能强大
SPSS集成了数据录入、转换、检索、统计分析、作图、制表及 编程功能，也可以从外部导入数据，如通过Excel表格、txt文 本读入数据库。
3.统计分析方法比较全面 SPSS统计过程包括了常用的、较为成熟的统计分析方法，提供了从简单
的描述统计到复杂的多因素统计分析方法，例如数据的探索性分析、 一般统计描述、简单列联表分析、均数比较、一般线性模型、混合模 型、相关回归、对数线性模型、聚类和判别、因子和对应分析、非参 数检验以及生存分析等等等等。
向合并或追加观察单位，这种合并方式要求两个数据文件中的变量相同。
8.变量加权 统计分析中经常要用到变量加权，如计算加权平均数，在选择加权变量时，
应该注意：加权变量中含有零、负整数、或者缺失值的记录将会被排除 在外；分数值有效；一旦对数据进行了加权处理，那么在以后的分析中 加权处理一直有效，直到关闭加权处理过程或者选择其他的加权变量进 行加权处理。
• SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生 Norman H. Nie、C. Hadlai (Tex) Hull 和 Dale H. Bent于1968年研究开 发成功，同时成立了SPSS公司，并于1975年成立法人组织、在芝加哥 组建了SPSS总部。1984年SPSS总部首先推出了世界上第一个统计分 析软件微机版本SPSS/PC+，开创了SPSS微机系列产品的开发方向， 极大地扩充了它的应用范围，并使其能很快地应用于自然科学、技术 科学、社会科学的各个领域。世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就 SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面 给予了高度的评价。
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。
(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
医学统计学SPSS生存分析实例
医学统计学SPSS生存分析实例生存分析(Survival Analysis)是一种统计方法，用于研究时间事件、生存时间和失败时间。
它可以用于预测生存时间，比如病人生存时间的分析，或者预测其中一种设备故障的时间分析等。
下面是一个医学统计学SPSS生存分析的实例，我们使用一份研究糖尿病患者的数据集进行分析。
该数据集包含了500名糖尿病患者的相关信息，包括患病时年龄、性别、BMI指数、高血压、吸烟等等。
我们的目标是分析不同因素对患者生存时间的影响。
首先，我们导入数据集并检查数据的完整性和准确性。
然后，我们进行数据预处理，包括对缺失数据的处理和离群值的处理。
接下来，我们使用Kaplan-Meier方法生成生存曲线。
生存曲线显示了患者在不同时间点的生存概率。
通过比较生存曲线，我们可以确定哪些因素对患者的生存时间有显著影响。
我们使用SPSS的Survival Analysis模块进行生存分析。
首先，我们选择一个目标变量，比如患者的生存时间。
然后，我们选择要分析的预测变量，比如年龄、性别、BMI指数、高血压和吸烟。
我们还可以选择分组变量，比如患者的病情程度，以便进一步比较。
接下来，我们进行分析。
SPSS将为每个预测变量生成相应的生存曲线和生存函数。
我们可以通过观察曲线的交叉点、陡峭程度和95%置信区间等指标来确定哪些因素对生存时间有显著影响。
在我们的实例中，我们发现年龄、BMI指数和高血压对患者的生存时间有显著影响。
年龄越大，BMI指数越高，高血压越严重的患者生存时间越短。
性别和吸烟并没有显著影响。
最后，我们可以使用Cox回归模型进行更进一步的生存分析。
Cox回归模型可以用于计算患者的风险比(Risk Ratio)，以评估各个变量对生存时间的贡献度。
我们可以根据回归系数和风险比来评估不同因素的相对重要性。
总结起来，医学统计学SPSS生存分析可以帮助我们理解不同因素对患者生存时间的影响。
通过研究生存曲线，我们可以评估治疗方法的有效性，优化诊断和治疗流程，并提供更好的病人护理。
《医学统计学课件——SPSS分析实例》
本课程将以SPSS为工具，介绍医学统计学与实际科研工作结合的基础知识， 包括数据收集与处理、变量类型、数据清洗、数据分析与结果解读等。
SPSS基础
什么是SPSS？
SPSS即统计包 for社会科 学。是一款广泛应用于社 会学、医学、心理学等领 域数据分析的软件程序。
3
连续变量
具备无限个可能取值的变量，例如体温、血压等，通常区间为实数。
4
离散变量
在有限个取值中变化的变量，例如个数、年龄等。取值为整数。
数据清洗
去重处理
去掉重复数据，改正一些显眼错误，如大小 写、中英文符号等。
处理缺失值
针对缺失值进行填补，通常采用均值、中位 数、随机森林等方法。
异常值处理
依据样本规模与布
2
可信度较高。
研究假设没有被拒绝，需要检查原因
并再次分析。
3
研究假设被拒绝
需要重新排除干扰因素、增加样本量 等方式进行分析。
总结
本课程重点讲解了SPSS的基础、数据收集、变量类型、数据清洗、数据分析 以及结果解读，并且介绍了一些常用的数据处理方式。
1 学员收获
建立全面的医学统计学知识体系，熟练掌握SPSS基本操作技能，提 升数据分析处理能力。
数据变换
对数据进行重编码、离散化、归一化等方式 进行预处理，以满足后续分析需要。
数据分析
相关分析
探究两个变量之间是否存在相关性。
卡方检验
检验两个分类变量是否存在交叉影响。
独立样本t检验
分组比较两个均值是否具有统计差异性。
方差分析
检验多组均值之间的差异是否具有统计学意义。
结果解读
1
结果呈正态分布
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4、列联表资料的数据录入
病理类型
正常子宫内膜 不典型增生子宫内膜
子宫内膜癌
阳性（例） 7
11 52
Survivin表达
阴性（例） 33 16 20
首先分析所列数据的结构、内容和数据之间的关系。
病理类型 正常子宫内膜 不典型增生子宫内膜
子宫内膜癌 正常子宫内膜 不典型增生子宫内膜
子宫内膜癌
Survivin表达 阳性 阳性 阳性 阴性 阴性 阴性
数据录入
数据分析
结果：
Descriptive Statistics
N Ra M nig n M e i m ax uim mu M m ean S V td a.ri an Kc ue rtosis StaS tis ta tiS tc is ta tiS tc is ta tiS tc is ta S titc tid stD .iS c E e tr v ariS to a is r tta ito iS tc in s ta S titc tid st.ic Error 体 重32 53 28 8 51 6.0 16 .9 12 01 0 .8 16 70 .931 .441 .809 Valid3N 2 (listwise)
Q-S2 404 460 440 390 410 406 398 402 440
LVET 298 316 306 286 298 290 290 288 308
PEP PEP/LVET
Q-S2为电-机械总时间，LVET为左室 排血时间，PEP为左室排血前时间，单 位都是ms。
本例要让SPSS完成2个变量 数据的运算,然后产生新的变 量并自动录入数据表中: PEP=Q-S2—LVET PEP/LEVT比值= PEP/LEVT
SPSS在医学统计学中的应用
孙平辉
目录
1 基本操作 2 描述性研究
3
t 检验
4 方差分析
5
X2 检验
6 秩和检验
7 相关和回归
8 综合应用
统计软件的应用
❖统计分析软件是数据分析的主要工具 统计设计完成后，完整的数据分析过程包括 • 数据的收集 • 数据的整理 • 数据的分析 ❖统计学为数据分析过程提供一套完整的科学的方法 论,统计软件为数据分析提供了实现手段。
学习统计软件的方法
❖弄清分析的目的，以统计理论为主线学习软件工具 ❖正确收集待处理和分析的数据 ❖弄清统计概念和统计含义，知道统计方法的适用范 围，无需记忆公式 ❖读懂计算机分析的数据结果，发现规律，得出分析 结论
SPSS软件的应用
❖ SPSS (Statistical Package for Social Science)意即社 会科学统计软件包，是当今世界公认的最流行、最强大的三 大统计分析软件(SPSS、SAS和BMDP)之一。
LVET 298 316 306 286 298 290 290 288 308
PEP PEP/LVET
106
0.3557
144
0.4557
134
0.4379
104
0.3636
112
0.3758
116
0.4000
108
0.3724
114
0.3958
132
0.4286
3、Excel问题的读取
启动SPSS程度进入主画面，点击 “Open”图标，弹出“Open File”对话 框
设置和定义变量
输入数据
Q-S2 LVET 404 298 460 316 440 306 390 286 410 298 406 290 398 290 402 288 440 308
数据录入
根据关系式PEP=Q-S2—LVET换算PEP,并创建该新变量
返回数据 编辑窗口
运算后数据
Q-S2 404 460 440 390 410 406 398 402 440
70 81 57 58 28 48 48 67 49 63 67 57 49 47 44 60 57 54 64 72 66 52 51 65 40 51 70 45 46 51 60 57
启动SPSS，进行变量的设置
首先分析所列数据的结构、内容和数据之间的关系。
weight 70 81 57 58 28 : : : : : 46 51 60 57
SPSS的特点: ➢ 使用简单，易于学习。除了未输入计算机的原始数据需要人
工输入外，用户只需要用鼠标操作菜单、按扭、对话框等就 可以完成统计工作。 ➢ 统计功能强大，使用方便。SPSS既包括最简单的描述统计分 析，又具备多因素统计分析等很多专业的统计方法。用户只 要掌握统计分析方法的基本思路，即可得到满意的分析结果。 ➢ 灵活方便，开放性好。SPSS具有很好的和其它软件交换数据 和结果的能力。SPSS可以读入 Excel、 Database等多种数 据文件。 ➢ 便捷的数据输入 ➢ 绘图能力强。
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。
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。
基本操作
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 方差 分析 与检验 分析
相关 分析
回归 分析
非参数 编辑统计 检验 图形
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
例数 7
11 52 33 16 20
首先分析所列数据的结构、内容和数据之间的关系。
Type
Survivin
freq
1
1
7
2
11131源自521233
2
2
16
3
2
20
在”Data View”书签进入数据编辑窗口,输入数据如下.
描述性研究
描述性研究
1、均值、标准差、标准误、全距、方差和峰度的计算
例1：收集32例某种癌症患者体重（kg）的资料见下表：
1、变量的定义:
变量名:在12.0之前不多于8个字符，从12.0开始变量名称可以最多写64个字 符长度。首字符不能是数字,其后可字母或数字。系统不区分变量名中的大小 写字符。 变量类型：SPSS变量有三种基本类型：数值型、字符型、日期型。 变量宽度和小数点位数：对数值型变量定义宽度和小数点位数。字符型只定 义宽度。日期型一般使用默认宽度，一旦日期格式确定了，宽度就确定了。 变量标签：是对变量名附加的进一步说明。