SPSS软件中几种常用的统计方法
合集下载
相关主题
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 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)。
教育部
单因素方差分析
one-way ANVOA
-推断完全随机设计的多个样 本所代表的各总体均数是否相等
教育部
31
完全随机设计（completely random design）不考虑个体差异的影响，仅涉及 一个处理因素，但可以有两个或多个水 平，所以亦称单因素实验设计。在实验 研究中按随机化原则将受试对象随机分 配到一个处理因素的多个水平中去，然 后观察各组的试验效应；在观察研究（ 调查）中按某个研究因素的不同水平分 组，比较该因素的效应。
教育部
18
单一样本均值的检验
对单一变量的均值加以检验
– 如检验今年新生的身高、体重等是否和往年 有显著差异；推断某地区今年的人均收入与 往年的人均收入是否有显著差异等等。
要求样本数据来自于服从正态分布的单 一总体
教育部
操作步骤
SPSS应用
wk.baidu.com
– 按照顺序：分析 → 比较均值 → 单样本T检验，进入单一 样本T检验 “单样本T检验”对话框中，将左侧“右2:4”变 量选入到检验变量“检验变量”框中。右下角检验值“检 验值”框用于输入已知的总体均值，在本例中假设为“1” 。如图所示
–
教育部
操作步骤（2）
– 单击定义组别“定义组”按钮，弹出“定义 组”对话框，如图所示，分别为组1和组2输 入1，2。(1代表男性，2代表女性)
教育部
输出结果（1）
结果解释
– 此表给出了独立样本均值检验的描述性统计 量，包括两个样本的均值、标准差和均值标 准误差。
教育部
输出结果（2）
结果解释
– 对于方差齐性检验，其p值为0.731>0.05，认为两样本来自的 总体的方差相等。
208 / 517
243/ 369
教育部
OR 1.49 2.87 0.52
OR值的意义：
OR值等于1，表示该因素对疾病的发生 不起作用； OR值大于1，表示该因素是危险因素； OR值小于1，表示该因素是保护因素。
教育部
SPSS应用
操作步骤： 在“变量视图”栏中输入相应的变量类别
。
教育部
SPSS应用
在各变量的值标签中输入相应的值
教育部
SPSS应用
返回“数据视图”栏输入相应的数据。
教育部
SPSS应用
选择“数据→加权个案 ”，对数据进行 加权。
教育部
SPSS应用
选择“分析→描述统计→交叉表”，将“吸烟 状况”和“组别”分别添加到“行、列”框中 。然后点击“统计量”，勾选“卡方”和“风 险”
教育部
教育部
输出结果
教育部
基本统计描述
教育部
方差齐性检验
教育部
方差分析表
教育部
教育部
SPSS应用
操作步骤
– 按照顺序：分析 → 比较均值 →单因素ANOVA ， 进入单因素方差分析对话框，将左侧“右2:4”变量 选入到 “因变量列表”框中，再将“30bp多态性” 选入 “因子”框中。
教育部
方差齐性检验
各组数值需进行方差齐性的检验。打开 “选项”对话框，勾选“描述性”和“ 方差同质性检验”。
OR值即是相对危险度的精确估计值。
教育部
优势比（odds ratio，OR）
吸烟与食管癌关系的病例对照调查结果
结果
吸烟
不吸烟
合计
食管癌患者 309(a) 126(b)
435
非食管癌患者 208(c) 243(d)
451
合计
517(a+c) 369(b+d) 886
吸烟的优势 309 / 517 1.49 非吸烟的优势 126 / 369 0.52
教育部
输出结果（1）
结果解释：
– 此表给出了单一样本均值检验的描述性统计 量，包括均值、标准差和均值标准误差。右 手指长2D:4D的均值为0.93632，接近假设总 体均值1，但还不能就此下结论。
教育部
输出结果（2）
结果解释 – 此表是单一样本均值检验的结果列表，给出了t
统计量、自由度、双尾概率、显著水平及置信 区间。双尾概率P=0.000<0.05，故本研究样本 2D:4D比值与假设的总体均值具有显著性差异 。教育部
输出结果
教育部
卡方检验
教育部
OR值计算
教育部
均值的比较检验
- 推断样本与总体或者两个总 体之间的差异是否显著
教育部
16
本章结构
单一样本的均值检验
均值的比较检验
独立样本的均值检验 配对样本的均值检验 单因素的方差分析
教育部
单一样本均值的检验
-检验样本所在总体的均值与给 定的已知值之间是否存在显著性差异
独立样本均值的检验
-比较两个独立没有关联的正 态总体的均值是否有显著性差异
教育部
23
独立样本均值的检验
独立样本的均值检验，实质是总体均值是否 相等的显著性检验
要求两个样本来自的总体为正态分布，且相 互独立
教育部
SPSS应用
操作步骤（1）
– 按照顺序：分析 → 比较均值 → 独立样本T检验 ，进入独立样本T检验 “独立样本T检验”对话 框中，将左侧“右2:4”变量选入到 “检验变量” 框中，再将分类变量“性别”选入 “分组变量” 框中。
– 对于均值的检验，应在方差齐性假定下进行。其对应的p值为 0.104>0.05，认为男生和女生右手2D:4D没有显著性差异。
教育部
配对样本均值的检验
-比较两个配对总体的均值是 否有显著性差异
教育部
29
什么是配对样本
指不同的均值来自具有配对关系的不同 样本，此时样本之间具有相关关系，配 对样本的两个样本值之间的配对是一一 对应的，并且两个样本具有相同的容量 。 如，一组病人治疗前和治疗后身体的指 标；一个年级学生的期中成绩和期末成 绩等等。
SPSS软件中几种常用的统计方 法
教育部
目录
1、卡方检验中的OR值 2、均值检验
教育部
教育部
卡方检验
χ2检验是以χ2分布为基础的一种假设检验 方法，主要用于分类变量，根据样本数 据推断总体的分布与期望分布是否有显 著差异，或推断两个分类变量是否相关 或相互独立。
教育部
优势比
优势比（odd ratio，OR）指在病例-对照 研究中病例组暴露人数与非暴露族人数 的比值(a/b)除以对照组暴露人数与非暴 露人数的比值(c/d),即ad/bc。
单因素方差分析
one-way ANVOA
-推断完全随机设计的多个样 本所代表的各总体均数是否相等
教育部
31
完全随机设计（completely random design）不考虑个体差异的影响，仅涉及 一个处理因素，但可以有两个或多个水 平，所以亦称单因素实验设计。在实验 研究中按随机化原则将受试对象随机分 配到一个处理因素的多个水平中去，然 后观察各组的试验效应；在观察研究（ 调查）中按某个研究因素的不同水平分 组，比较该因素的效应。
教育部
18
单一样本均值的检验
对单一变量的均值加以检验
– 如检验今年新生的身高、体重等是否和往年 有显著差异；推断某地区今年的人均收入与 往年的人均收入是否有显著差异等等。
要求样本数据来自于服从正态分布的单 一总体
教育部
操作步骤
SPSS应用
wk.baidu.com
– 按照顺序：分析 → 比较均值 → 单样本T检验，进入单一 样本T检验 “单样本T检验”对话框中，将左侧“右2:4”变 量选入到检验变量“检验变量”框中。右下角检验值“检 验值”框用于输入已知的总体均值，在本例中假设为“1” 。如图所示
–
教育部
操作步骤（2）
– 单击定义组别“定义组”按钮，弹出“定义 组”对话框，如图所示，分别为组1和组2输 入1，2。(1代表男性，2代表女性)
教育部
输出结果（1）
结果解释
– 此表给出了独立样本均值检验的描述性统计 量，包括两个样本的均值、标准差和均值标 准误差。
教育部
输出结果（2）
结果解释
– 对于方差齐性检验，其p值为0.731>0.05，认为两样本来自的 总体的方差相等。
208 / 517
243/ 369
教育部
OR 1.49 2.87 0.52
OR值的意义：
OR值等于1，表示该因素对疾病的发生 不起作用； OR值大于1，表示该因素是危险因素； OR值小于1，表示该因素是保护因素。
教育部
SPSS应用
操作步骤： 在“变量视图”栏中输入相应的变量类别
。
教育部
SPSS应用
在各变量的值标签中输入相应的值
教育部
SPSS应用
返回“数据视图”栏输入相应的数据。
教育部
SPSS应用
选择“数据→加权个案 ”，对数据进行 加权。
教育部
SPSS应用
选择“分析→描述统计→交叉表”，将“吸烟 状况”和“组别”分别添加到“行、列”框中 。然后点击“统计量”，勾选“卡方”和“风 险”
教育部
教育部
输出结果
教育部
基本统计描述
教育部
方差齐性检验
教育部
方差分析表
教育部
教育部
SPSS应用
操作步骤
– 按照顺序：分析 → 比较均值 →单因素ANOVA ， 进入单因素方差分析对话框，将左侧“右2:4”变量 选入到 “因变量列表”框中，再将“30bp多态性” 选入 “因子”框中。
教育部
方差齐性检验
各组数值需进行方差齐性的检验。打开 “选项”对话框，勾选“描述性”和“ 方差同质性检验”。
OR值即是相对危险度的精确估计值。
教育部
优势比（odds ratio，OR）
吸烟与食管癌关系的病例对照调查结果
结果
吸烟
不吸烟
合计
食管癌患者 309(a) 126(b)
435
非食管癌患者 208(c) 243(d)
451
合计
517(a+c) 369(b+d) 886
吸烟的优势 309 / 517 1.49 非吸烟的优势 126 / 369 0.52
教育部
输出结果（1）
结果解释：
– 此表给出了单一样本均值检验的描述性统计 量，包括均值、标准差和均值标准误差。右 手指长2D:4D的均值为0.93632，接近假设总 体均值1，但还不能就此下结论。
教育部
输出结果（2）
结果解释 – 此表是单一样本均值检验的结果列表，给出了t
统计量、自由度、双尾概率、显著水平及置信 区间。双尾概率P=0.000<0.05，故本研究样本 2D:4D比值与假设的总体均值具有显著性差异 。教育部
输出结果
教育部
卡方检验
教育部
OR值计算
教育部
均值的比较检验
- 推断样本与总体或者两个总 体之间的差异是否显著
教育部
16
本章结构
单一样本的均值检验
均值的比较检验
独立样本的均值检验 配对样本的均值检验 单因素的方差分析
教育部
单一样本均值的检验
-检验样本所在总体的均值与给 定的已知值之间是否存在显著性差异
独立样本均值的检验
-比较两个独立没有关联的正 态总体的均值是否有显著性差异
教育部
23
独立样本均值的检验
独立样本的均值检验，实质是总体均值是否 相等的显著性检验
要求两个样本来自的总体为正态分布，且相 互独立
教育部
SPSS应用
操作步骤（1）
– 按照顺序：分析 → 比较均值 → 独立样本T检验 ，进入独立样本T检验 “独立样本T检验”对话 框中，将左侧“右2:4”变量选入到 “检验变量” 框中，再将分类变量“性别”选入 “分组变量” 框中。
– 对于均值的检验，应在方差齐性假定下进行。其对应的p值为 0.104>0.05，认为男生和女生右手2D:4D没有显著性差异。
教育部
配对样本均值的检验
-比较两个配对总体的均值是 否有显著性差异
教育部
29
什么是配对样本
指不同的均值来自具有配对关系的不同 样本，此时样本之间具有相关关系，配 对样本的两个样本值之间的配对是一一 对应的，并且两个样本具有相同的容量 。 如，一组病人治疗前和治疗后身体的指 标；一个年级学生的期中成绩和期末成 绩等等。
SPSS软件中几种常用的统计方 法
教育部
目录
1、卡方检验中的OR值 2、均值检验
教育部
教育部
卡方检验
χ2检验是以χ2分布为基础的一种假设检验 方法，主要用于分类变量，根据样本数 据推断总体的分布与期望分布是否有显 著差异，或推断两个分类变量是否相关 或相互独立。
教育部
优势比
优势比（odd ratio，OR）指在病例-对照 研究中病例组暴露人数与非暴露族人数 的比值(a/b)除以对照组暴露人数与非暴 露人数的比值(c/d),即ad/bc。