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。
SPSS在医学科研中的运用
SPSS在医学科研中的运用引言SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款功能强大的统计分析软件，广泛应用于各个领域的研究中，包括医学科研。
SPSS提供了一系列的统计分析和数据处理工具，可以帮助研究者对医学数据进行分析、可视化和解释。
本文将探讨SPSS在医学科研中的运用，介绍其常用的功能和方法。
数据导入与清洗在医学科研中，数据收集是一个重要且常见的步骤。
SPSS可以通过导入数据文件的方式将已收集的数据导入到软件中进行后续的分析。
SPSS支持导入多种数据格式，包括Excel、CSV等，使研究者能够轻松地将数据转化为SPSS可识别的格式。
在导入数据后，常常需要对数据进行清洗。
SPSS提供了一系列的数据清洗工具，可以帮助研究者删除异常值、处理缺失数据等。
通过这些工具，研究者可以保证后续的分析结果的准确性和可靠性。
描述统计分析描述统计分析是医学科研中常用的分析方法之一。
它通过对数据的概括和分析，揭示出数据的特征和规律。
SPSS提供了丰富的描述统计分析工具，包括均值、标准差、频数、百分比等。
研究者可以使用这些工具对数据进行描述和汇总，进一步了解数据的特点。
统计检验统计检验是医学科研中重要的分析方法之一。
它通过对样本数据进行假设检验，判断样本之间、样本和总体之间是否存在显著性差异。
SPSS提供了多种统计检验方法，包括t 检验、方差分析、相关分析等。
研究者可以根据实际需求选择合适的统计检验方法，并使用SPSS进行分析。
回归分析回归分析是医学科研中常用的预测和建模方法之一。
它用于研究因变量与自变量之间的关系，并建立预测模型。
SPSS提供了多种回归分析工具，包括线性回归、逻辑回归、多项式回归等。
研究者可以使用这些工具进行回归分析，并得到相关的模型结果和参数估计。
生存分析生存分析是医学科研中常用的分析方法之一。
它用于研究事件发生的时间和概率，并分析其与其他因素之间的关系。
03-02 医学论文中常用统计分析方法SPSS操作及结果的正确表达
SPSS演示：Frequencies
Analyze => Descriptive Statistics => Frequencies
矩法
统计描述指标
SPSS演示：Descriptives
Analyze => Descriptive Statistics => Descriptives
矩法
统计描述指标
总体均数的区间估计?
t分布法
X t / 2, S X ，X t / 2, S X
正态近似法
S SX n
X Z / 2 S X , X Z / 2 S X
总体率的区间估计
1. 正态近似法
（n足够大且np与n（1-p）均大于5 时）
( p u / 2 S p , p u / 2 S p )
2. 查表法
（当n≤50，特别是p很接近于0或1时）
Sp
p(1 p) n
SPSS演示
总体均数可信区间估计： Analyze => Descriptive Statistics => Explore
问题5：如何进行两个均数的比较？
奥美沙坦酯/ 氢氯噻嗪复方片剂用于奥美沙坦酯单药治疗血 压未达标的原发性轻中度高血压患者的临床研究
SPSS演示
Analyze => Descriptive Statistics => Crosstabs
SPSS演示
问题3：如何正确使用统计图或统 计表描述你的科研数据？
A tabular presentation of data is often the heart or, better, the brain, of a scientific paper. ------Peter Morgan
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。
基于SPSS软件的临床数据分析实例
06
结果可视化与报告撰写
结果可视化技巧和方法
01
02
03
图表类型选择
根据数据类型和分析目的 选择合适的图表类型，如 柱状图、折线图、散点图 等。
色彩搭配
合理运用色彩，突出重要 信息，提高图表的可读性 和美观度。
标注与说明
在图表中添加必要的标注 和说明，帮助读者更好地 理解数据和分析结果。
应的干预措施。
生存分析及其在临床研究中的应用
生存分析概念
生存分析是一种用于研究事件发生时间及其 相关因素的统计方法，尤其适用于存在删失 数据的情况。在临床研究中，生存分析常用 于评估患者生存时间、疾病复发时间等。
在临床研究中的应用
生存分析可用于评估不同治疗方案对患者生 存时间的影响，以及识别影响患者生存时间 的危险因素。例如，在肿瘤临床试验中，可 以通过生存分析比较不同治疗组的患者生存 曲线，评估治疗方案的疗效。同时，还可以 结合多因素分析，探讨患者年龄、性别、病
数据来源及特点
01
医学实验数据
通常来源于临床试验、观察性研究或医学调查，具有样本量小、变量多
、数据结构复杂等特点。
02
电子病历数据
从医院信息系统中提取，包含患者基本信息、诊断、治疗、检查等多方
面的数据，具有数据量大、信息丰富、结构化和非结构化并存等特点。
03
生物信息学数据
如基因表达、蛋白质组学等高通量数据，具有数据维度高、噪声大、需
聚类分析及其在临床研究中的应用
聚类分析概念
聚类分析是一种无监督学习方法，用于将相 似的对象归为一类，使得同一类内的对象尽 可能相似，而不同类间的对象尽可能不同。
在临床研究中的应用
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
《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
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。