医药研究中高维列联表资料的分析及SPSS实现
SPSS在医学科研中的运用
SPSS在医学科研中的运用
第25页
Analyze -> Compare Means-> One-Samples T test
SPSS在医学科研中的运用
第26页
Variable（s）：脉搏数（次/分）
Statistics…描述统计量 Charts…绘制统计图
SPSS在医学科研中的运用
第15页
SPSS在医学科研中的运用
第16页
1、部分统计指标
Percentile Values（百分位数）
Percentiles： 2.5 / 25 / 50 / 75 / 97.5 （5个百分位点）
SPSS在医学科研中的运用
第23页
单样本t检验
概念：检验单个变量均值是否与给定常数(总体均数)之间是否
存在显著性。要求样原来自正态分布总体。
菜单： Analyze -> Compare Means-> OneSamples T test
Test Variable(s)：要求平均值变量 Test Value：总体均数
SPSS在医学科研中的运用
第5页
数据编辑窗口（Data Editor）
SPSS在医学科研中的运用
第6页
变量格式设置窗口(Variable View)
SPSS在医学科研中的运用
第7页
在Variable View窗口中
Name—更改变量名称 Type—选择变量类型（如numeric 、string) Decimals—设定小数显示位数 Label—分析输出结果中变量显示名称 Values —输出结果中变量内容显示名称。
直方图
Charts…（绘制统计图） Chart Type Histogram（直方图）
用SPSS进行列联表分析(Crosstabs)实例
用SPSS进行列联表分析（Crosstabs）实例列联表分析（Crosstabs）列联表是指两个或多个分类变量各水平的频数分布表，又称频数交叉表。
SPSS的Crosstabs过程，为二维或高维列联表分析提供了22种检验和相关性度量方法。
其中卡方检验是分析列联表资料常用的假设检验方法。
例子：山东烟台地区病虫测报站预测一代玉米螟卵高峰期。
预报发生期y为3级（1级为6月20日前，2级为6月21-25日，3级为6月25日后）；预报因子5月份平均气温x1（℃）分为3级（1级为16.5℃以下，2级为16.6-17.8℃，3级为17.8℃以上），6月上旬平均气温x2（℃）分为3级（1级为20℃以下，2级为20.1-21.5℃，3级为21.5℃以上），6月上旬降雨量x3（mm）分为3级（1级为15mm以下，2级为15.1-30mm，3级为30mm以上），6月中旬降雨量x4（mm）分为3级（1级为29mm以下，2级为29.1-36mm，3级为36mm以上）。
数据如下表。
注：摘自《农业病虫统计测报》131页。
1) 输入分析数据在数据编辑器窗口打开“data1-3.sav”数据文件。
数据文件中变量格式如下：2)调用分析过程在菜单选中“Analyze-Descriptive- Crosstabs”命令，弹出列联表分析对话框，如下图3)设置分析变量选择行变量：将“五月气温[x1]，六月上气温[x2]，六月上降雨[x3]，六月中降雨[x4]”变量选入“Rows:”行变量框中。
选择列变量：将“玉米螟卵高峰发生期[y]”变量选入“Columns:”列变量框中。
4)输出条形图和频数分布表Display clustered bar charts: 选中显示复式条形图。
Suppress table: 选中则不输出多维频数分布表。
5)统计量输出点击“Statistics”按钮，弹出统计分析对话框（如下图）。
Chi-Square: 卡方检验。
SPSS软件在药学研究领域中的应用
4.4从图1Excel表格中即可直接读出溶出度各参数。
(T0.1 =0.0919,T0.5=4.8762,T d=10.5513,T0.75=21.0195,T0.8= 28.7907)。
5讨论5.1该电子表格对溶出度实验数据,参数输入,核对及结果处理在同一张表格中就可以实现。
可以把许多复杂的工作变为简单,适用于药物制剂溶出度参数的数据处理。
5.2该电子表格具有广泛的应用性。
当测定溶出度的样品变换时,只需重新在表1、表2中输入新的实验数据和吸光度值,而不需要改变任何原有程序。
当实验数据输入完毕后, Excel即刻出现溶出度参数,并可进行实时在线修改,此表格亦可反复使用。
5.3使用该电子表格具有方便、快速、准确等优点。
该Excel 电子表格与CASIO fx-3600计算器计算药物溶出度的运算速度进行对比,按图1中数据,与计算机计算结果完全一致,且计算速度是人工用CASIO计算器处理数据速度的数百倍。
Excel软件不仅克服了人工操作计算器所带来的操作和计算错误,而且,从繁琐的劳动中解放出来,有较好的应用价值。
参考文献:[1]奚念朱,顾学裘.药剂学[M].第三版.北京:人民卫生出版社,1995.510~532[2]陈幼亭.溶出度试验数学模型及计算程序[J].医药工业,1988,19(2):66[3]于香安,蔡怀友.用电子计算器求算片剂溶出度参数的运算程序[J].中国药房,1995,6(4):21[4]谭浩强,赵野军,奚荣华.Excel2000使用导引[M].第一版.北京:电子工业出版社,2000.41~56[5]张龙,张成.盐酸洛美沙星胶囊的紫外分光光度测定法[J].药物分析杂志,1999,19(3):201(收稿日期:2002-06-18;修回日期:2002-12-16)(本文编辑刘贺之)文章编号:1008-9926(2003)01-0076-04中图分类号:RTB115,R96文献标识码:ASPSS软件在药学研究领域中的应用张文斌¹,平艳玲º,史艳萍º(¹中国人民解放军新疆军区联勤部药品仪器检验所新疆乌鲁木齐830063;º中国人民解放军新疆军区药材仓库新疆乌鲁木齐830002)摘要:目的为药学研究中的数据处理,介绍一个实用软件工具。
“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。
SPSS在医学研究数据管理与分析中的高级应用
Logistic回归模型的作用、应用范围及应用条件
应用条件 各个体的结局变量取值应该相互独立、互 不影响。 各观察对象的观察事件应该相同。
探讨各种疾病发生的原因可推广到探讨各种事件 发生的原因，只要调查或实验得到的结果或结局是某 种事件“发生-不发生”的两分类变量，如阳性-阴性、 治愈-未愈、死亡-存活等，都可用Logistic回归分析去 探讨其发生的原因。
2、通常情况下，自变量为二分类变量时，可以当作连续性 变量进入模型（常用0、1或者1、2赋值），也可以通过 “categorical”来指定哑变量。但是对多分类变量应该通过 “categorical”来指定哑变量，而不宜直接作为连续变量处理。
多元线性回归分析与Logistic回归分析都是实际工作中常用的方法， 用于影响因素分析时，多元线性回归的因变量是连续变量，而Logistic回 归的因变量是分类变量；两种方法的自变量可是为连续变量或分类变量， 当为分类变量时，均需相应的哑变量（两分类变量例外）。
应用Logistic回归分析时的注意事项： 1、Logistic 回归是乘法模型，在结果解释时需要慎重。 对于自变量（ X1，X2），OR12=EXP(β1+β2)=OR1×OR2
例：某研究调查胃癌发生的危险因素，得到“有不良饮食习 惯”相对于“无不良饮食习惯”的OR=2.6，“喜吃盐渍食 物”相对于“不吃盐渍食物”的OR=2.4。那么根据Logistic 回归，“有不良饮食习惯且经常吃盐渍食物”相对于“无不 良饮食习惯且不吃盐渍食物”的OR=2.6×2.4=6.24，得出此 结论时需要考虑：从专业只是上是否合理？
SPSS
在医学研究数据管理与分析中的高级应用
Contents
• Logistic回归的应用
SPSS列联表分析
例3： 以下是胃癌真菌病因研究中3种食物样品的真菌检出率,比较3种食物真菌检出率有无差异.
本例中SPSS提示没有理论频数小于5,且最小的理论频数为8.00,故直接选择Pearson 卡方结果,即χ2=22.841,P<0.001,提示三种食物中真菌检出率不同.此时还需要进一步考虑三种食物真菌检出率到底谁与谁之间的差异存在统计学意义,这里就需要用到卡方分割,通俗讲就是把RC列联表拆分成若干个四个表分别进行χ2检验,进而判断不同组两两比较差异是否用统计学意义,但是因为多组比较可能会增加犯I类错误概率,所以还需要对χ2检验的P值进行校正.常用Bonferroni法进行校正,本例中需要进行3次两两比较,校正的检验水准α=0.05/比较次数=0.05/3=0.0167,即当两两比较P<0.0167才能认为差异有统计学意义.
Kappa一致性检验
1、Kappa检验旨在评价两种方法是否存在一致性，或者是同一个研究者先后两次的诊断结果 2、Kappa检验会利用列联表的全部数据 3、Kappa检验可计算Kappa值用于评价一致性大小
配对χ2检验(McNemar检验)
1、配对χ2检验主要确定两种方法诊断结果是否有差别 2、配对χ2检验只利用“不一致“数据，如表中b和c 3、配对χ2检验只能给出两种方法差别是否具有统计学意义的判断
无效 疗效=1
好转 疗效=2
显效 疗效=3
治愈 疗效=4
合计
有效率%
甲法
24
26ห้องสมุดไป่ตู้
72
186
308
92.2
乙法
20
16
24
32
92
78.3
丙法
20
22
14
22
医药研究中高维列联表资料的分析及SPSS实现
医药研究中高维列联表资料的分析及SPSS实现
医药研究中高维列联表资料的分析及SPSS实现
李新;关红阳
【期刊名称】《数理医药学杂志》
【年(卷),期】2012(025)003
【摘要】目的:探讨医学研究中高维列联表资料的统计分析方法.方法:结合医药科研中的实例阐述Mantel Haenszel分层分析、对数线性模型分析、logistic 回归分析等方法处理医药研究中高维列联表资料的原理和步骤,并加以比较.结果与结论:Mantel Haenszel分层分析、对数线性模型分析、logistic回归分析都是处理高维列联表资料的有效方法,三种方法都有各自的优缺点、适用条件.【总页数】3页(266-268) 【关键词】医药研究;高维列联表;统计分析
【作者】李新;关红阳
【作者单位】辽宁中医药大学,沈阳,110032;辽宁中医药大学,沈阳,110032【正文语种】中文
【中图分类】R311
【相关文献】
1.如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料X VII.R×2列联表与2×C列联表资料的统计分析与SAS实现 [J], 关雪; 胡良平; 王琪
2.如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料ⅩⅪ.结果变量为二值变量的高维列联表资料的统计分析与SAS软件实现(一) [J], 王琪; 胡良平
3.如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料ⅩⅩⅡ.结果变量为二值变量的高维列联表资料的统计分析与SAS软件实现(二) [J], 鲍晓蕾; 胡良平。
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。
SPSS基本统计分析（三）：列联表分析
SPSS基本统计分析（三）：列联表分析1、引入在医学统计中，计数资料是非常常见的，比如（患病、未患病），（男、女），（有效、无效）等等，这类资料通常会被整理成列联表的形式，我们平常接触到的列联表多数都是二维的（R×C列联表）。
根据变量是否有序，又分为单向有序、双向有序属性相同、双向有序属性不同列联表，不同的列联表所用统计方法是不一样的。
在后续定性资料统计推断中我们会一一介绍其操作步骤，这节先通过一个例子看一下简单的2×2列联表的卡方检验（反映理论频数和实际频数的差异大小）过程。
2、问题与数据为了探讨吸烟与慢性支气管炎有无关系，调查了339人，结果如下：3、操作步骤3.1 数据录入注意数据的录入方式，给不同变量的不同分类定义新的标签值，这里，变量x代表是否吸烟：0代表吸烟，1代表不吸烟；变量y代表是否患病：0代表患病，1代表不患病。
3.2 数据加权因为数据是汇总格式，所以需要先对数据进行加权。
弹出个案加权对话框后，选择个案加权系数，激活频率变量，将人数放入频率变量栏中，点击确定。
3.3 卡方检验和Fisher精确检验将是否吸烟选入行，是否患慢性支气管炎选入列（结局变量放入列）点击精确，弹出的对话框中选择卡方点击格式，计数框中选择实测和期望，百分比框中选择列。
4、结果解读4.1个案处理摘要表中可以看出有效个案数、缺失个案数和总计个案数。
4.2交叉表由于使用卡方检验要求每个单元格频数不少于5，当条件不满足时，应当用Fisher精确检验。
由表格可以看出期望计数的最小值为22.14，大于5，所以可以直接采用卡方检验。
4.3卡方检验由结果得χ2=7.469，P=0.006<0.05，所以应该拒绝原假设，认为患慢性支气管炎与吸烟之间不是相互独立的。
研究问题时，当任何一个期望计数小于5时，便不再使用卡方检验，而是采用Fisher精确检验，由表格可以看出，本题的费希尔精确检验的双侧P值为0.007。
应用SPSS软件进行列联表分析资料
应用SPSS 软件进行列联表分析应用SPSS软件进行列联表分析在许多调查研究中，所得到的数据大多为定性数据，即名义或定序尺度测量的数据。
例如在一项全球教育水平的研究中，调查了400余人的个人信息，包括性别、学历、种族等，对原始资料进行整理就可以得到频数分布表。
定义四个变量：gender（性别）、educat （学历）、minority （种族）、count （人数），其中前三个为分类变量，并且gender变量取值为0、1,标签值定义为：0表示female，1表示male;educat变量取值为1、2、3，标签值定义为：1表示学历低，2表示学历中等，3表示学历高；minority变量值为0、1，标签值定义为：0表示非少数种族，1表示为少数种族。
下面做gen der.educa t minority的三维列联表分析及其独立性检验。
数据文件如图1所示。
ye Edit 辿ew Derta Transforfti Analyse Graphs Utlltie^ Add-cns Window Help®■昌国穷》8h再鄭H<5曲圜flj靄20图1第一步：用’Count”变量作为权重进行加权分析处理。
从菜单上依次选Data--weight Cases命令，打开对话框，如图2所示。
点选Weight Cases by项，并将变量“count”移入Frequency Variable栏下，之后单击OK按钮。
第二步：从菜单上依次点选An alyze--Deseriptive Statistics-Crosstabs命令，打开列联分析对话框(Crosstabs)如图3所示Fdi 迥 E住rH 丁 T W TPI►i : K 「Tl19CnprCdlK1 13131X5 0GCl 71H 1 9 1 tc 0 11皿F 耳第三步：在Crosstabs 对话框中，如图4将变量性别gender 从左侧的列表框内移 入行变量Row(s)框内，并将受教育年限编码后得到的学历变量educat 移入列变量Column(s)框内(若此时单击OK 按钮，则会输出一个2*3的二维列联表)。
高维列联表资料的统计分析与SAS软件实现（一）
高维列联表资料的统计分析与SAS软件实现（一）
在生物医学研究中,往往遇到定*资料,如果某项研究涉及的定*变量个数大于2,并且用列联表的形式表现出来,则称该列联表为高维列联表.高维列联表的维数由原因和结果变量的个数共同决定,且依据结果变量的*质将高维列联表分为结果变量为二值变量的高维列联表、结果变量为多值有序变量的高维列联表和结果变量为多值名义变量的高维列联表.
胡良平,Liang-pingHU(*事医学科学院生物医学统计学咨询中心,*,100850)。
例题的列联表分析spss步骤
三、数据分析
• 1.百分比 • 步骤：（1） 点击主菜单 【Analyze】 >[discritptive statistic]>[crosstab], 弹出下列窗 口
（2）选择行、列要安排的变量。 选择“单位”－>columns;变量“意见”>row；
• （3）选择需要的分析结果（本次主要求期望频数） 第一步：点击【cell】弹出下列窗口. 第二步：选择
“Expected”。最后点击【continue】返回原来的窗口
点击【ok】查看输出结果
3.卡方检验
（3）点击【statistic...】，在弹出的窗口中选择【chisquare】,点击[continue]返回原来窗口。
（3）选择需要的分析结果（本次主要求百分比）
第一步：点击【cell】弹出下列窗口. 第二步：选择“percentage”内
的“row”-->行百分比;"column"－列百分比;"total->"全部百分比。最后 点击【continue】返回原来的窗口
（4）.点击【ok】,
5.查看输出结果
2.期望频数
列联表分析spss实现步骤
李俊海 河南工业大学理学院
一、数据格式
二、选择权重（可选步骤）
• 如果数据最原始 赞成和反对数据，则可以直接用列联 表分析。 • 若数据是上述格式－－－调查结果频数数据，则应需要 把频数变量“人数”作为权重对待！ 方法：点击[data]菜单－>选择【weight case...】-->弹出 下列窗口
列联表分析spss步骤
【Exact钮】
• 针对2*2以上的行*列表设定计算确切概 率的方法，可以是不计算（Asymptotic only）、蒙特卡罗模拟（Monte Carlo） 或确切计算（Exact）。蒙特卡罗模拟 默认进行10000次模拟，给出99%可信 区间；确切计算默认计算时间限制在5 分钟内。这些默认值均可更改。
【Statistics钮】
• 弹出Statistics对话框，用于定义所 需计算的统计量。
• o Chi-square复选框：计算X2 值。
• o Correlations复选框：计算行、 列两变量的Pearson相关系数和 Spearman等级相关系数。
• o Norminal复选框组：选择是 否输出反映分类资料相关性的指标， 很少使用。
Crosstabs过程不能产生一维频数表（单变 量频数表），该功能由Frequencies过程实现。
界面说明
【Rows框】 • 用于选择行*列表中的行变量。 • 【Columns框】 • 用于选择行*列表中的列变量。 • 【Layer框】 • Layer指的是层，对话框中的许多设置都可以分层设定，在同一层中
注意事项
• 如何选用上面众多的统计结果令许多初学 者头痛，实际上我们只需要在
• 未校正卡方、 • 校正卡方和 • 确切概率法 三种方法之间选择即可，其余的对我们而言
用处不大，可以视而不见。
假设三个变量分别名为R、C和W，则数据集结构和命令如下：
R
C
W
1.00
1.00
54.00
1.00
2.00
44.00
2.00
1.00
8.00
2.00
2.00
20.00
1.
Data==>Weight Cases
列联表分析及在SPSS中的实现
Nominalby Nominal
Phi Cramer’sV Contingency Coefficient
N of Valid Cases
Value
App ro x . Sig.
. 134 . 014
k<i
h< j
(3) 不同数据类型的有关统计量
根据两个特征 (变量) 的数据类型的不同 ,列联表分析还可给出某些关联系数及一些特别
的统计量 (限于篇幅 ,不给具体计算公式 ,只作简单说明)
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1 6 数理统计与管理 21 卷 1 期 2002 年 1 月
适用范围
名义数据 之间
次序数据 之间
名义数据与 区间数据 之间
名称及类型 lambda 系数 (三种) :
λY| X λ, Y| X及λ 不确定系数
U ncertainty coefficient
设 ,认为其独立 ,并不再考虑关联程度 。
(2) FCX 对因素 B 的分析及结果 同样因为是名义数据对名义数据 ,在做完 Chi2square 检验后发现不独立 ,再选 Nominal 中
的 Phi ,Contingency coefficient ,Cramer’s V ,及 Lambda ,Uc 。(限于篇幅 ,与 (1) 相同的两表省
说明了上述分析在 SPSS9. 0 中的实现 ,并最终结合实例进行了应用 。
关键词 :列联表 (Contingency table) ;卡方检验 ;相关分析 ;SPSS9. 0
中图分类号 :O212. 1
实验研究列联表资料的SPSS分析--《中国热带医学》--医学期刊频道--首席医学网
实验研究列联表资料的SPSS分析--《中国热带医学》--医学期刊频道--首席医学网在临床实验研究与基础实验研究中，所分析的指标可以是定量的，也可以是定性的。
其定量指标，有时也转化成定性资料进行分析。
这些定性资料或由定量资料转化而来的定性资料，一般都整理成列联表形式，根据资料性质和分析目的选择恰当的分析方法进行统计分析，并将统计分析结果与专业知识相结合，做出合理的解释。
S P S S( Statistics Package for Social Science）,即社会科学统计软件包，是国际上最具权威性的统计分析软件之一，以其具有完好的人机对话操作界面、强大的统计分析功能和运算快速的特点，被广泛应用。
本文结合实验研究列联表资料实例，运用SPSS 13.0 for Windows 软件包进行统计分析，对操作过程和结果解释予以详细说明，希望能给广大医学科研工作者提供借鉴。
般四格表资料实验研究一般四格表资料的分析目的主要有2 个，一是分析两个率的总体差别有无统计学意义或两样本某指标的分布（或构成）总体是否相同，二是分析两个分类特征是否有关联。
例1 某院欲比较异梨醇口服液（试验组）和氢氯噻嗪＋地塞米松（对照组）降低颅内压的疗效，将200 例颅内压增高患者随机分为2 组，见表1。
表1 试验组和对照组降低颅内压疗效的比较（略）数据录入：打开SPSS;点击Variable View定义变量，变量1 Name 为“ group” Type 为“ String ” 变量2 Name 为“effect”，Type 为“ String ” ；变量3 Name 为“ count”，Type为“ Numeric ” Decimals为“ 0”其它为默认设置；点击Data View 输入数据。
分析过程①频数加权（所有列联表资料均需经过频数加权，以下例题分析中省略该过程）Data 7Weight CasesWeight Cases by：Frequency Variable：countOK②分析：Analyze 7Descriptive Statistics 7CrosstabsRows：groupColumns：effectStatistics: V Chi-square: ContinueOK主要结果与解释：根据四格表资料x 2 检验的应用条件：1::①总例数（n）> 40且所有的理论值（T）> 5时，选用一般的x 2检验；P-a时，改用Fisher确切概率法；②n>40，有1< T< 5时，选用连续校正的检验；或改用Fisher确切概率法；③n < 40，或T < 1时，用Fisher确切概率法。
SPSS列联表分析
设置好后，点击“确定”按 钮，SPSS将自动进行列联表
分析。
打开SPSS软件，点击“文件” 菜单，选择“新建”，然后
选择“数据视图”。
在变量视图界面，点击 “新建变量”按钮，设置 变量名称、类型、标签等
信息。
在数据视图界面，输入数据， 每行代表一个观测值，每列
代表一个变量。
在列联表对话框中，设置行 变量和列变量，以及单元格
卡方检验的公式为：卡方值 = Σ[(观测值 - 期望值)^2 / 期望值]
卡方检验的显著性水平通常设定为0.05，当卡方值大于显著性水平时，可以拒绝原假设，认为 两个变量之间存在显著性关联。
独立性：两个变量之间相互独立， 不存在因果关系
方差齐性：两个变量的方差应该 相等
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
列联表制作：使用 SPSS软件制作列联 表
添加标题
列联表分析：对列 联表进行卡方检验、 相关性分析等
添加标题
结果解释：根据分 析结果，解释行变 量和列变量之间的 关系
添加标题
结论与建议：根据 分析结果，提出结 论和建议
卡方检验是一种用于检验两个分类变量之间是否存在关联的统计方法。
卡方检验的基本思想是通过比较观测值和期望值的差异，来判断两个变量之间是否存在显著性 关联。
列联表分析的结果需要结合实际 情况进行解释，不能简单地根据 统计数据得出结论。
结果解释需要结合其他相关因素， 如样本量、数据来源、研究目的 等，进行全面分析。
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
在解释结果时，需要注意到数据 的代表性和可靠性，避免过度解 读或误读数据。
在解释结果时，需要注意到数据 的局限性，如数据收集过程中的 偏差、数据质量等问题，避免盲 目相信统计结果。
运用SPSS10.0进行列联表频数数据的统计分析
运用SPSS10.0进行列联表频数数据的统计分析
黎婉玲
【期刊名称】《中国热带医学》
【年(卷),期】2003(3)4
【摘要】运用SPSS10 .0版本快速地对临床医学上常见的、应用最多之一的列联表资料进行统计分析 ,并详细地列出操作步骤和解释说明。
【总页数】4页(P516-519)
【关键词】统计分析;软件包SPSS;10.0版本;列联表资料;医学统计学
【作者】黎婉玲
【作者单位】广东省疾病预防控制中心
【正文语种】中文
【中图分类】R195.1
【相关文献】
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2.如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料XVII.R×2列联表与2×C列联表资料的统计分析与SAS实现 [J], 关雪;胡良平;王琪
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5.2×C列联表与R×2列联表资料的统计分析与SAS软件实现 [J], 胡良平;王琪因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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１ 孙瑞元 ， 郑青 山．数 学药 理学新 论．第 １版． 京 ： 民卫生 出版 北 人
方法 ， 主要用 于应 变量 为二 分类 变量的分层列联 表资料 ， 该法 将分层变量作 为混杂 因素 （ 通常 为重要 的非实 验 因素） 分析 ，
＋ “＋ ．＋ ． ”＋ ．＋ 一 ”＋ “ ＋ －＋ ・ ・＋ ・ － － ＋ ・＋ ・ “＋ －＋ ・ ”
假定 Ｒ Ｐ血管外给药后药动学符合一级吸收与消除 、 室 一 分布 ， 既简 化了问题 ， 我们 能推导 出 ＲＰ的 Ｐ Ｆ公式 ， 使 Ｄ 亦符 合大多数血管外给药后 的药动学 特征 。但模型化所 带来 的问
医学 出版 社 ，０ ４ ２ ４ ２ ５ ２ ０ ，２ ￣ ２ ．
５ 杨 明世， 游本刚 ， 杨明华等． 卷积分 法进行 自制尼群地 平缓 释制 脱
剂 体 内外 相 关 性 研 究 ． 学 学 报 ，０ ４ ３ （ ）７ ８ ７ １ 药 ２０ ，９ ９ ：３ ￣ ４ ．
参
考
文
献
６ 唐星主编． 口服缓控释制剂． １版． 京 ： 第 北 人民卫生出版社 ，０ ７ ２０ ，
是否 相等 ； 若相 等 ， 算公 共 Ｏ （ 胆 ③ 计 Ｒ （ 一
对 （ 一 行 假设 检验 。 柬 进
） ，
厶 Ｏｉ ｉ （ ／Ｈ ｉ
例 １ 痛痹胶囊治疗骨关节炎 Ⅱ期临床实验 ， ３家 医院 在 （ ３个实验 中心） 即 同时进行 ， 采用 随机双 盲、 阳性药平 行对 照 试验法 ， 将合格受试者以 １ １的 比例分配至两 组 ， ： 每个 中心 各
・
医药研究中高维列联表 资料的分析及 Ｓ Ｓ Ｐ Ｓ实现
李 新
（ 宁 中医药大 学 辽
摘
关红阳
沈 阳 １０ ３） １０ ２
要 ： 目的 ： 探讨 医学研究 中高维列联 表资料 的统计分析方法 。方法 ： 结合 医药科研 中的实例 阐述 Ｍａ ｔｌ ｅ ｓｅ 分层分 ｎｅ Ｈａｎ １
析、 对数线性模型分析、ｏ ｉ ｉ ｌ ｓ ｃ回归分析等方法处 理医药研 究 中高维列联 表资料 的原理 和步骤 ， ｇｔ 并加 以 比较 。结 果与结论 ： ｎｅ Ｍａ ｔｌ
Ｈａｎｚ１ ｅｓｅ分层分析 、 对数线性模 型分析 、 ｇ ｔ 回归分析都是处理高维列联表 资料 的有效方法 ， ｌ ｉｉ ｏｓｃ 三种方法都有 各 自的优缺点 、 适用条
２ ０ ４ ～ １ ６ ０ ５． ７ ４ ．
３ 张继 稳 ， 景 凯 ．缓 控 释 制 剂 药 物 动力 学 ．第 １版 ．北 京 ： 学 出版 顾 科
社 ，２ ０ ， ３ ￣ １ ６ ０ ９ １ ４ ５．
法或统计矩ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ进行估计 。
４ 魏树 礼， 张强．生物药剂学与药物动力学．第 ２版．北京 ： 北京大学
的结果如表 １ 分析组 别、 ， 中心对疗效的影响。
表 １ 两 组 治 疗 骨 性 关 节炎 Ⅱ期 临床 疗效
较， 为高维列联表资料统计分析方法 的正确选择提供借鉴 。
ｌ Ｍａ ｔｌ ｅ ｓｅ 分 层 分 析 ｎ ｅ Ｈａ ｎ ｚ １
Ｍａ ｔｌ ｅｓｅ分层分析是处理高维列联表资料的常用 ｎｅ Ｈａｎｚ１
去 除混 杂 因素 后 ， 自变 量 与应 变 量 之 间 的 关 系 。应 用 条 件 是
各层 比较 组 间的 变 化趋 势 一 致 （ 即各 层次 的 （尺值 相 等 ） ） 。 Ｍａｔｌ ｅ ｓｅ 分层分析 步骤如下 ： ｎｅ Ｈａｎｚ１ ①按各层 次计 算 Ｏ 对 Ｒ，
Ｏ 进行假设检验 ； Ｏ 的一致性检 验 ： Ｒ ② Ｒ 即检 验 各 层 次 的 Ｏ Ｒ
Ｔ ，
二分类变量或 名义变 量 （ 多分类 无序 变量） 间的关 系， 方 之 卡 检验是我们的首 选 ； 分析两 个有 序变量 （ 多分类有 序变量 ） 的 关系可 以用 Ｓ ｅｒ ｎ等级相关分析等 。 ｐ ａｍａ 对于高维列联表 资料 ， 欲分 析多个 分类 变量 之 间的关联
性 ， 以 按 照 应 变 量 的 不 同类 型 以 及 不 同 的 研 究 目 的 选 用 不 可 同的 统 计 分 析 方 法 。应 变 量 为 二 分 类 变 量 时 ， 选 用 Ｍａｔｌ 可 ｎｅ
Ｊ ｕｎ ｌ ｆＭａｈ ｍａｉａ ｄｃｎ ｏ ｒ ａ ｔ ｅ ｔ ｌ ｏ ｅ Ｍｅ ｉｉｅ
Ｖｏ ２５ １
．
Ｎｏ． ３
２ ２ ０１
文章编号 ：０ ４４ ３ （０ ２０ —２ ６０ １０ ３７ ２ １ ）３０ ６—３
中图分类号 ： １ Ｒ３ １
文献标识码 ： Ａ
・
方 法评 介
等 比例 完 成 ７ ０例 ， 效 用 有 效 与 无 效 两 水 平 ， 疗 ４周 ± ３天 疗 治
Ｈａｎｚ１ ｅ ｓｅ分层分 析 、 二分 类 ｌ ｉ ｉ ｏ ｓ ｃ回归 分析 、 ｇｔ 对数 线性 模 型 分析等 ； 应变量为 多分类 变量 时 ， 可选 用 多分类 ｌｇｓｉ ｏ ｉ ｃ回归 ｔ 分析或对 数线 性模 型分析 。 本文就高维列联表资料的几种常用统计分 析方法进 行 比
题 是 ， 少数 药 物 一 次 血 管 外 给 药 后 可 能 呈 二 室 或 房 室 模 型 有 特 征 不 明显 。这 时 ， 改 用 Ｌ ｏＲｅ ｅ ｎ法 、 积 一 卷 积 分 可 ｏ－ ｉ ｌ ｇ ｍａ 卷 反
社 ， ０ ４， ９ ～ ３ ７ ２０ ３Ｏ ９．
２ 邓 永 录．应 用 概 率 及 其 理论 基 础 ．第 １版．北 京 ： 华大 学 出版 社 ， 清
件。
关键词 ： 医药研究 ； 高维列联表 ； 统计分析
ｄ ｉ１． ９ ９ ｊ ｉｎ １０ －３ ７ ２ １． ３ ０ ７ ｏ：０ ３ ６ ／ ．ｓ ． ０ ４４ ３ ． ０ ２ ０ ． ０ ｓ
在 医药研 究 中我们常常要 面对 高维列联表 资料 ， 要分 需 析 多 个 分 类 变 量 之 间 的 关 联 性 。对 于 二 维 列 联 表 ， 析 两 个 分