spss卫生统计学实习课程6
统计学实验SPSS实习报告
统计学实验SPSS实习报告实验报告二实验项目：描述性统计分析实验的目的：1。
掌握数据集中趋势和离中趋势分析方法2.熟悉掌握各个分析过程的基本步骤以及彼此之间的联系和区别.实验内容：（1)Frequencies过程（2)Descriptives过程（3)Expiore 过程（4)Croostabs过程一、数据和输入与保存频率[数据集1] E:\案例数据资料\数据集\第五章\5.1陕西省城市居民消费状况研究\数据集\陕西省城市居民消费状况研究.sav实验数据的统计量数目为21 实际检验统计量数目为21 全部检验。
统计量时间分组N 有效21缺失0该组检验是我根据软件数据，依据年限的不同分为了一共4组数据的时间分组数据，从而大大的减少了数据的分析复杂性。
最后得出的时间分组的表格如下。
时间分组频率百分比有效百分比累积百分比有效1980以下 3 14.3 14.3 14.31980到1990 10 47.6 47.6 61.91990到1995 5 23.8 23.8 85.71995以上 3 14.3 14.3 100.0合计21 100.0 100.0描述统计分析[数据集1] E:\案例数据资料\数据集\第五章\5.1陕西省城市居民消费状况研究\数据集\陕西省城市居民消费状况研究.sav[数据集1] E:\案例数据资料\数据集\第五章\5.1陕西省城市居民消费状况研究\数据集\陕西省城市居民消费状况研究.sav有表格可以看出数据数目一共21个有小数据21个，其中极小值为1.00极大值为4.00.均值为2.3810.我们是以时间分组的一组描述数据量，既可以得出下列的数据分析表格。
如下为数据的执行命令。
EXAMINE VARIABLES=时间分组/PLOT BOXPLOT STEMLEAF/COMPARE GROUPS/STATISTICS DESCRIPTIVES/CINTERVAL 95/MISSING LISTWISE/NOTOTAL.数据的游览分析[数据集1] E:\案例数据资料\数据集\第五章\5.1陕西省城市居民消费状况研究\数据集\陕西省城市居民消费状况研究.sav描述统计量标准误时间分组均值 2.3810 .20090均值的 95% 置信区间下限 1.9619上限 2.80005% 修整均值 2.3677中值 2.0000方差.848标准差.92066极小值 1.00极大值 4.00范围 3.00四分位距 1.00偏度.387 .501峰度-.456 .972 时间分组时间分组 Stem-and-Leaf PlotFrequency Stem & Leaf3.00 1 . 000.00 1 .10.00 2 . 0000000000.00 2 .5.00 3 . 00000.00 3 .3.00 4 . 000Stem width: 1.00Each leaf: 1 case(s)CROSSTABS/TABLES=时间分组 BY 消费性支出（元）/FORMAT=AVALUE TABLES/CELLS=COUNT/COUNT ROUND CELL.交叉表[数据集1] E:\案例数据资料\数据集\第五章\5.1陕西省城市居民消费状况研究\数据集\陕西省城市居民消费状况研究.sav计数最后实验总结：在该组的实验中，我们利用的是spss软件来实现的一系列的数据分析与统计，我们选择的是数据中以自己独立的时间分组来实现数据的整理以及一系列的数据处理，最后得出了上面的一系列内容，这次实验内容我学到了很多，也从中学习到了spss软件的实际操作。
最新SPSS第一次实习内容
解：ห้องสมุดไป่ตู้
H0：
2 1
2 2
H1：
2 1
2 2
0.05
已知 S1 21.39 ， n1 12 ； S2 20.62 ， n2 7
F
21.392 20.622
Student-Newman-Keuls检验
表10.10 血清1.5-脱水葡萄糖醇水平数据用SNK法检验结果
比较对
跨距
均数之差
临界值
1 -4
4
39.062
17.423982
1 -3
3
38.449
15.813513
1 -2
2
2 -4
3
0.124 38.938
13.120982 15.813513
2 -3
已知：μ＝20.7mg/L，
n = 9 X ＝21.09mg/L S＝1.12mg/L H0：μ＝20.7mg/L； H1：μ≠20.7mg/L
＝0.05
t 21.09 20.7 1.045, 1.12 9
n 1 9 1 8
P =0.326
查附表 t0.05/2,8＝2.306。
现在 t < t , 0.05,8 因S此PSS有 第一次P实习>内容0.05。无法拒绝 H0
6 -4 32
8 146
SPSS第一次实习内容
d2
1 400 44d 1 1 4 . 6 4S0d0 S d n 32141 . 7 8 7 1 0 6763 . 7 2 7 t 36 3 . 9 1 7
《医学统计方法课件——SPSS实践篇》
数据可视化的实践
介绍数据可视化工具和技巧， 让数据更具吸引力和易于理解。
SPSS实践
SPSS软件的基本操作
详细介绍SPSS软件的界面和常用 功能，使您能快速上手。
常用功能的实践演练
通过实际案例，引导您进行常用 功能和操作的实际操作和演练。
数据处理和分析的案例分享
分享医学领域中实际数据处理和 分析的案例，并给出解决思路。
《医学统计方法课件—— SPSS实践篇》
本课件旨在介绍医学统计方法的基本概念和在SPSS软件中的实际应用。通过 丰富的案例和操作演示，解决您的统计困惑，帮助您轻松掌握数据分析技巧。
什么是医学统计方法？
医学统计方法是应用概率论、数理统计和计算机技术等方法对医学数据进行 分析和解释的科学。它可以帮助研究人员从数据中发现规律并作出科学决策。
4
之间的相关性。
了解如何建立回归模型，预测因变量和
自变量之间的关系。
5
非参数统计分析
介绍一些不依赖于数据分布的非参数统 计方法，如Wilcoxon秩和检验。
统计报告
报告标准和结构
指导如何撰写规范、清晰和有 条理的统计报告。
统计图表的制作和解 读
讲解如何绘制各种类型的统计 图表，并正确解读图表中的信 息。
数据的查找和筛选
掌握数据的查找和筛选方法， 以便从大量数据中找到所需 信息。
数据分析
1
描述性统计分析
了解如何使用SPSS计算均值、标准差和
方差分析
2
频数等统计指标，对数据进行描述和汇 总。
学习使用方差分析（ANOVA）方法比较
三个或更多组之间的差异。
3
相关分析
掌握如何通过相关系数分析来研究医学研究中的应用案例
《统计实习》SPSS实验报告
《统计实习》SPSS实验报告实验报告二实验项目：描述性统计分析实验目的：1、掌握数据集中趋势和离中趋势的分析方法；2、熟练掌握各个分析过程的基本步骤以及彼此之间的联系和区别。
实验内容及步骤一、数据输入案例：对6名男生和6名女生的肺活量的统计，数据如下：1.打开SPSS软件，进行数据输入：通过打开数据的方式对XLS的数据进行输入其变量视图为：二、探索分析进行探索分析得出如下输出结果：浏览由上表可以看出，6例均为有效值，没有记录缺失值得情况。
由上表可以看出，男女之间肺活量的差异，男生明显优于女生，范围更广，偏度大。
男男 Stem-and-Leaf PlotFrequency Stem & Leaf2.00 1 . 342.00 1 . 892.00 2 . 02Stem width: 1000Each leaf: 1 case(s)女女 Stem-and-Leaf PlotFrequency Stem & Leaf2.00 1 . 233.00 1 . 568 1.00 2 . 0Stem width: 1000Each leaf: 1 case(s)三、频率分析进行频率分析得出如下输出结果：由上图可知，分析变量名：肺活量。
可见样本量N为6例，缺失值0例， 1500以下的33％，1500-2000男生33％女生50％，2000以上女生16.7％，男生33％。
四、描述分析进行描述分析得出如下输出结果：由上图可知，分析变量名：工资，可见样本量N为6例，极小值为男1342女1213，极大值为男2200女2077，说明12人中肺活量最少的为女生是1213，最多的为男生有2200，均值为1810.50/1621.33，.标准差为327.735/325.408，离散程度不算大。
五、交叉分析实验报告三实验项目：均值比较实验目的：.学习利用SPSS进行单样本、两独立样本以及成对样本的均值检验。
实验内容及步骤（一）描述统计案例：某医疗机构为研究某种减肥药的疗效，对15位肥胖者进行为期半年的观察测试，测试指标为使用该药之前和之后的体重。
《医学统计与SPSS课件》
本课程将覆盖医学统计与SPSS的主要内容。通过该课程，您将学习到关于统 计学、数据分析和SPSS基本操作的关键知识。
概述医学统计与SPSS
介绍医学统计和SPSS的定义、重要性和应用领域。揭示统计学在医学研究中 的关键作用，并介绍如何使用SPSS进行统计分析。
统计学基础
讨论统计学的基本概念，包括数据类型、变量和测量尺度。解释描述性统计 和推论统计的区别，并介绍统计学常用的测量指标。
多元分析
介绍多元分析的概念和方法。讲解如何通过多元回归和因子分析等技术，分 析多个自变量对一个因变量的影响。
非参数检验
介绍非参数统计和检验的基本原理。指导学员使用非参数方法来比较中位数、 分布和相关性。
生存分析
讲解生存分析的概念和方法。教授如何使用生存曲线和危险比来评估事件的发生风险和影响因素。
回归分析
讨论回归分析的基本原理和应用。教授如何使用线性回归和逻辑回归来建立预测模型和解释因果关系。
相关分析
介绍如何使用相关分析来探究变量之间的关系。讲解皮尔森相关系数和斯皮 尔曼等级相关系数的计算和解释。
Logistic回归分析
深入探讨Logistic回归分析的原理和应用。解释如何使用Logistic回归模介绍医学研究中常用的数据收集方法，如问卷调查和观察研究。提供数据整理的技巧，包括数据录入、 清洗和格式化。
数据描述和图表演示
探讨如何使用统计方法对收集的数据进行描述性分析，并通过图表和图形展示数据的特征和趋势。
探索性数据分析
介绍探索性数据分析（EDA）的概念和方法。通过图表、可视化和统计计算方法，揭示数据中存在的模 式和关联。
SPSS的基本操作
提供SPSS的基本操作指南，包括数据导入、数据变换和统计计算。教授如何使用SPSS进行数据分析 和结果解释。
“医学统计课件——SPSS软件使用详细教程”
数据类型和数据分布
1
数据分布
2
学习如何探索数据的分布和使用SPSS绘
制直方图。
3
数据类型
教您区分定量数据和定性数据，并分别 进行分析。
数据正态性检验
学习如何识别和检测数据正态分布，以 便使用正确的假设检验方法。
数据的描述统计
描述数据
学习如何使用SPSS进行数据 描述统计，从而了解数据的 主要性质。
授课时间
24小时在线访问，支持随时随地学习。
SPSS软件介绍
软件优势
SPSS是业界最常用的统计软件， 能够应对各种数据分析需求，具 有完善的分析功能和操作简单的 特点。
数据输入
演示了如何使用SPSS输入数据， 包括常规和非常规格式。
数据清洗
教您如何检查和修复数据问题， 确保您分析可靠。
数据预处理
2
记录结果
学习如何记录SPSS输出结果，并将其作为一种记录手段。
3
检查错误
学习如何使用SPSS日志检查错误，并进行调整。
数据输入和分析的实际例子
心理学研究
学习如何使用SPSS进行心理 学研究，以探究个体差异、 行为和人格特征等方面的状 况。
医疗研究
学习如何使用SPSS进行医疗 研究，以探究药物安全性、 病人偏好和有效性等方面的 状况。
了解如何读取SPSS输出中的文 本，并将其与实际结果联系起来。
SPSS统计图表的制作
1 标准条形图
学习如何使用SPSS进行 标准条形图的制作。
2 堆积条形图
了解如何使用SPSS绘制 堆积条形图，并将其用于 比较分析。
3 饼图和折线图
学习如何使用SPSS制作 饼图和折线图，以支持不 同类型的数据分析。
《医学统计课件：SPSS统计分析从入门到精通》
聚类分析
学习聚类分析的方法，用于将观测对象或变量进行分组，发现数据中的相似 性和差异性。
时间序列分析
探索时间序列分析的方法，用于研究时间上的趋势、周期性和季节性，并预 测未来的趋势。
多元分析
学习多元分析的理论和应用，包括多元方差分析、多元回归分析和判别分析 等方法，用于研究多个变量间的关系。
数据可视化
了解如何使用SPSS进行数据可视化，包括绘制图表、制作图表模板和创建交互式的统计图形。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 输出结果解读
学习如何正确解读和解释统计分析的结果，包括如何提取关键信息、判断统 计显著性和探究结果的实际意义。
统计分析应用案例分析
通过实际案例分析，将所学的统计分析方法应用到实际问题中，提高解决问题的能力和应用能力。
方差分析和协方差分析
学习方差分析和协方差分析的原理和应用，了解如何比较多个组或处理之间 的差异，并探索变量间的关联性。
生存分析
探索生存分析的方法，用于研究事件发生时间和影响因素，如生存率、风险 比和生存曲线。
因子分析
学习因子分析的理论和应用，用于发现变量之间的潜在结构和关系，并简化 数据集。
判别分析
数据清洗和变量管理
学习如何进行数据清洗和变量管理，包括数据缺失值处理、异常值检测和变 量重编码等技术，以确保数据质量和分析结果的准确性。
数据调整与转换
探索数据调整和转换的方法，包括数据合并、数据分割和数据透视表等技术。通过对数据的灵活处理，提取更 多有价值的信息。
描述性统计和频数分析
学习如何使用描述性统计和频数分析方法来概括和解释数据，揭示数据的基 本特征和分布规律。
《医学生物统计课件——SPSS统计分析》
数据的访问
了解数据存放位置、格式和 数据开放政策等信息，合理 获取和使用数据。
数据的质量
了解数据情况并进行数据质 量评估，进行数据清洗和处 理。
数据的输入和编辑
• SPSS 支持多种数据格式的输入和导入，包括 Excel、CSV、数据库等。 • 可以对数据进行缺失值填充、数据类型转换、重复数据处理等操作。 • 可以使用 Data Editor 进行数据查看和编辑，进行数据筛选和按照一
2
分布和偏态的指标
如直方图、箱线图、正态性检验、偏度、峰度等。
3
常见分布模型的分析
如正态分布、t 分布、 F 分布、卡方分布等。
相关分析
• 相关分析用于探究自变量和因变量之间的关系，可以了解变量之间的相关性和相互影响。 • 常用的相关系数包括 Pearson 相关系数、 Spearman 相关系数、判定系数等。 • 通过图形化展示和数据分析，可以发现变量之间的相互联系以及是否存在相关性。
SPSS 的安装和使用方法
下载安装
从 IBM 官方网站下载 SPSS 的 安装包并进行安装。
界面功能
SPSS 主界面包含数据编辑、分 析、图表和输出功能，可以方便 地实现数据分析的整个流程。
命令语法
SPSS 还支持命令语法方式进行 数据分析，可以更加高效和灵活 地操作。
数据准备工作
数据的来源
确定数据的获取方式和可信 度，建立数据来源档案。
单因素方差分析
多因素方差分析
用于比较不同组之间的均值差异， 包括单因素方差分析、重复测量 方差分析等。
用于比较两个或多个因素对结果 的影响，包括多因素方差分析、 共变量方差分析等。
协变量分析
用于解释因素与结果之间的关系， 探究因素的影响是否存在显而易 见的变化。
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医学统计学实验指导
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spss医学统计学实验指导
医学统计学实验指导（供本科各医学专业用）编写说明为了加深学生对《医学统计学》课堂教学内容的理解及提高实际应用能力，我们编写了这本《医学统计学实验指导》。
在课堂学习的基础上，安排一定的时间实习，使理论联系实际，以达到医学统计学教学目的。
本教材作为《医学统计学》的配套教材，主要供本科各医学专业使用。
主要通过利用 SPSS 统计软件开展电脑实验课，改变过去完全采用理论和课堂教学的形式，坚持重统计思想而轻死记公式、重缜密思考而轻单纯演算，强调理论联系实际。
重点培养学生如何收集所需数据、应该采用什么方法去整理和分析数据、以及怎样利用统计软件输出的结果得出结论、进行解释，注重培养学生应用统计知识去分析和解决实际问题的能力。
另外提供一定数量的习题作为巩固课堂知识和复习备考所需。
本教材在编写时参考并引用了有关教材的部分资料和图表，在此特作说明，并向原作者表示深深的谢意。
由于作者水平所限，缺点乃至错误难免，恳请同道专家及读者提出宝贵意见，谢谢！编者 2008 年 6 月目录实验一 SPSS 统计软件简介 - 1 - 实验二数值变
1 / 2
量资料的统计描述 - 6 - 实验三数值变量资料的统计分析 - 19 - 实验四分类变量的统计分析 - 25 - 实验五秩和（非参数）检验 - 40 - 实验六统计图 ...。
医学统计SPSS上机实习讲义
《医学统计学》SPSS 上机实验讲义绪论：学点统计学，迎接挑战1．什么是统计学：the science and art of dealing with variation in data through collection，classification and analysis in such a way as to obtain reliable results。
即：统计学是一套收集数据和分析信息的方法和原则，以帮助人们在面对不确定性时制定决策。
由此看来：1）它是处理资料中变异性的科学和艺术。
2）它的目的在于取得可靠的结果。
3）它是在搜集、归类、分析和解释大量数据的过程中完成其使命的。
2．学习统计学可以：1）在从事医药方面的科学研究时，从设计、分析到解释全面借助统计学。
2）在医学论文所应用的统计学知识中70%是最基本的概念和经典的统计方法，出现的错误也最多。
为此，作为读者也学提高识别统计学错误的本领，否则就不能正确对待出版物中的结果和结论，人云亦云，贻误自身工作。
3）在工作中，正确理解与运用医学指标的正常参考范围、总结自己的治疗经验、证实自己提出的诊断方法不亚于现有方法、考证民间验方的优劣等。
3．学什么：学统计学的基本概念，学统计学独特的思维方式，学常用的统计方法和电脑软件的使用。
至于复杂的统计理论和技术，专业性比较强，需要时可通过协作解决问题。
实验安排实验一：1）SPSS统计软件的概述及数据文件的建立与修改 (13)实验二：1）统计图 (13)2）计量资料统计描述实验三：1）t检验 (14)实验四：1）单因素方差分析2）测验13）多因素方差分析 (15)检验实验五：1）22）非参数检验 (16)3）测验2实验六：1）相关与回归 (17)2）上机考试上课时间：8：00-12：00上课地点：本部实验楼一、SPSS统计软件的概述及数据文件的建立与修改1．SPSS统计软件的概述：SPSS是社会科学用的统计软件包。
《医学统计学》实习指导
（适用于临床医学专业五年制，总学时 52；实习 14 学时） (试用本)
华中科技大学同济医学院 公共卫生学院流行病与卫生统计学系
2006-3-25
1
目录
实习一 实习二 实习三 实习四 实习五 实习六 实习七
内容 SPSS简介 频数表、定量资料描述 定量资料的统计推断 定性资料的统计推断 直线相关与回归 实验设计 统计表与统计图
三、数据文件的整理与转换
（一）数据文件的整理 （1）定义时间（Define Dates…） （2）到某一记录（Go to Case…） （3）插入变量（Insert Variable）与删除（Delete Variable） （4）插入记录（Insert Case）与删除记录（Delete Case） （5）观测值排序 （Sort Cases）
二、数据文件的建立与读入
SPSS 所处理的数据文件有两种来源： （1）在 SPSS 环境下建立数据文件 （2）调用已建立的数据文件 SPSS 能调用 SPSS（*.sav）， Excel（*.xls），dBASE（*.dbf）， ASCII（*.dat，*.txt）等数据文件，详细过程可参阅其它参考书。 （3）数据存储 SPSS 可将数据存为 SPSS（*.sav），Excel（*.xls）， dBASE（*.dbf），ASCII（*.dat，*.txt）等数据文件形式。 （4）SPSS 的文件类型与主要按钮 文件类型主要有：数据文件，扩 展名为“.sav”；结果文件，扩展名为“.spo”；图形文件，扩展名为“.cht”； 程序文件，扩展名为“.sps”。 主要按钮功能：OK ：执行已选择的操作；Paste ：将语句命令粘贴 到语句命令窗中；Reset ：重新设置选项；Cancel：取消；Help：帮助。
《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
卫生统计学SPSS中文教程
卫生统计学实习何平平北京大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系Tel: 82801619实习二统计描述第164～180页实习二统计描述医学统计资料类型¾数值变量资料：又称为计量资料。
变量值是定量的，有单位的，表示为数值的大小。
¾无序分类资料：又称为计数资料。
变量值是定性的，没有单位，表示为相互独立的类别。
¾有序分类资料：又称为等级资料。
变量值是定性的，没有单位，各类别具有程度上的差异。
注：不同类型的资料，统计方法不同；各种类型的资料之间是可以相互转化的。
一、数值变量资料的统计描述统计描述包括两个方面：集中趋势的描述和离散趋势的描述一、数值变量资料的统计描述（一）数值变量资料的频数表频数表（frequency table）：当变量值或者观测值较多时，将变量值分为适当的组段，统计各组段中相应的频数（或者人数），以描述数值变量资料的分布特征和分布类型。
一、数值变量资料的统计描述（一）数值变量资料的频数表频数表的用途1.描述数值变量资料的分布特征集中趋势（central tendency）：频数最多的组段代表了中心位置（平均水平），从两侧到中心，频数分布是逐渐增加的。
离散趋势（tendency of dispersion）：从中心到两侧，频数分布是逐渐减少的。
反映了数据的离散程度或者变异程度。
一、数值变量资料的统计描述（一）数值变量资料的频数表频数表的用途2.描述数值变量资料的分布类型正态分布：集中位置居中，左右两侧频数基本对称。
常见近似正态分布。
偏态分布：集中位置偏向一侧，频数分布不对称。
正偏态分布：集中位置偏向数值小的一侧或者左侧，有较长的右尾部。
负偏态分布：集中位置偏向数值大的一侧或者右侧，有较长的左尾部。
一、数值变量资料的统计描述（二）数值变量资料的频数分布图及正态曲线直方图及近似正态分布直方图及正偏态分布（二）数值变量资料的频数分布图及正态曲线一、数值变量资料的统计描述（三）集中趋势指标描述1.算数均数（均数mean ）适用于正态分布或者近似正态分布总体均数：µ；样本均数：一、数值变量资料的统计描述一、数值变量资料的统计描述（三）集中趋势指标描述2.几何均数（geometric mean，G）适用于一种特殊的偏态分布资料：等比资料（常见于抗体滴度）。
医学统计与流行病学系实习一spss简介
Values -- 值标签 Missing -- 缺失值 Columns -- 列宽 Align -- 对齐方式 Measure -- 测量类型
操作窗口：数据编辑窗口
数据文件命名规则： 字母、数字、汉字及“#”、“$”、“@”、“_”、“.”等字符的任意组合 单击 File→Save(保存)或Save as(另存为)，保存数据文件(文件名. sav) 。
1、将每个病人“体重”将公斤（kg）换算成斤；（compute） 2、将“职业”变换成数值型变量“career” ； 工人=1；管理人员=2；农民=3；商业服务=4；知识分子=5；其他=6 （recode→ into different variables） 3、将“体重”分组段。 （recode→ into different variables）（*） (40 thru 49.9=45) (50 thru 59.9=55) (60 thru 69.9=65) (70 thru 79.9=75) (80 thru 90=85) INTO weight1 .
表2-15正确格式:
*
*
表2-15 1976～1979年吉林市各年龄组人群部分恶性肿瘤死亡情况调查结果
统计表的基本格式
*
*
表× 标题（包括何时、何地、何事）
顶线
隔线
底线
横标目的总标目
总的纵标目（单位）
纵标目1
纵标目2
纵标目3
……
123.4
0.02
—*
横标目
235.1
0
工人
大学
7
剖宫产
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
实习六
数值变量资料的统计推断（三）
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一、直线回归（linear regression）
（一）定义：用直线方程表达X（自变量，independent variable）和Y （应变量，dependent variable）之间的数量关系。
ˆY a bX
=+
ˆY：是Y（实测值）的预测值（predicted value），是直线上点的纵坐标。
对于每一个X值，根据直线
回归方程都可以计算出相应的Y预测值。
直线回归的重要应用之一：预测（Prediction）
一、直线回归（linear regression）（二）b和a的意义
a：是回归直线在Y轴上的截距，即X＝0时Y的预测值。
b：是回归直线的斜率，又称为回归系数。
表示当X改变一个单位时，Y的预测值平均改变|b|个单位。
二、直线相关（linear correlation）
(一)定义
描述具有直线关系的两个变量之间的相互关系。
r：相关系数，correlation coefficient
用来衡量有直线关系的两个变量之间相关的密切程度和方向。
-1≤r≤1
r>0，正相关；r=1为完全正相关
r<0，负相关；r=-1为完全负相关
|r|越大，两变量相关越密切（前提：r有统计学意义）
(二)相关类型正相关：0<r≤
1
二、直线相关（linear correlation）
负相关-1≤r
<0
二、直线相关（linear correlation ）
(二)相关类型
零相关r
=0
二、直线相关（linear correlation ）
(二)相关类型
零相关r =0
二、直线相关（linear correlation ）
(二)相关类型
曲线相关
应变量Y 自变量X
三、SPSS13.0软件操作(直线回归与相关)
例11.绘制散点图
散点图显示：收
缩压与体重指数
之间有线性相关
趋势，因此可以
进一步做直线回
归与相关
应变量自变量
回归相关系数r
决定
系数r 2
调整r 2剩余自由度MS 回归及MS 剩余P 值
s b 标准化回归系数t 值
P 值
F 值
F =t 2
应变量自变量
统计保存（产生新变量，保存在当前数据库）
的均数个体Y值
例13.直线回归的预测及置信区间估计
总体回归系数的
95％置信区间
四、附录：SPSS13.0软件操作(Spearman等级相关)
Spearman等级相关是基于秩次的非参数相关分析。
主要适用于以下情况：
1.对于数值型变量，X及Y严重偏离正态分布；
2.等级资料的相关分析。
Spearman 等级相关系数
）。