医学统计学方差分析SPSS操作
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
如何在SPSS数据分析报告中进行方差分析？
如何在SPSS数据分析报告中进行方差分析？关键信息项：1、数据准备要求2、方差分析的类型选择3、假设检验设定4、效应量的计算与解释5、结果的呈现与解读6、多重比较方法的应用7、异常值处理方式8、数据正态性检验步骤9、方差齐性检验方法10、结果的报告格式11 数据准备要求111 数据的收集与录入：确保数据的准确性和完整性，避免错误或缺失值。
112 数据的编码与分类：对变量进行合理的分类和编码，以便于后续分析。
113 数据的清洗：检查并处理异常值和离群点，可采用Winsorization 或删除等方法。
12 方差分析的类型选择121 单因素方差分析：适用于研究一个自变量对因变量的影响。
122 多因素方差分析：用于探讨多个自变量及其交互作用对因变量的影响。
123 协方差分析：在控制协变量的情况下，分析自变量对因变量的作用。
13 假设检验设定131 零假设和备择假设的确定：明确研究的预期方向。
132 检验水平的选择：通常设定为 005 或 001。
14 效应量的计算与解释141 部分η²：反映自变量对因变量变异的解释程度。
142 ω²：用于校正样本量对效应量的影响。
15 结果的呈现与解读151 ANOVA 表的解读：包括自由度、均方、F 值和 P 值等。
152 图形展示：如箱线图、均值图等，直观呈现组间差异。
16 多重比较方法的应用161 LSD 法：适用于样本量相等且方差齐性的情况。
162 Bonferroni 校正：控制多重比较的总体误差率。
17 异常值处理方式171 识别异常值的方法：如使用箱线图或 Z 分数等。
172 对异常值的处理决策：根据具体情况决定保留、修正或删除。
18 数据正态性检验步骤181 绘制直方图和 QQ 图：初步判断数据的正态性。
182 采用 ShapiroWilk 检验或 KolmogorovSmirnov 检验：进行正式的正态性检验。
19 方差齐性检验方法191 Bartlett 检验：适用于正态分布的数据。
《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。
医学统计学习题spss操作步骤及答题格式（超详细）
医学统计学习题spss操作步骤及答题格式（超详细）统计描述P.291. Analyze→Description Statistics →Frequencies →Statistic →Percentile，Quartiles2. Analyze→Description Statistics →Explore →Plot Normality plots with testsN Valid 20Missing 0Mean 均数475.3500Std. Error of Mean 均数的标准误13.76748 Median 中位数485.5000Mode 众数334.00aStd. Deviation 标准差61.57005 Variance ⽅差3790.871 Skewness 偏度系数-.321Std. Error of Skewness .512 Kurtosis 峰度系数.054Std. Error of Kurtosis .992 Range 极差，全距251.00 Minimum 最⼩值334.00 Maximum 最⼤值585. 0Sum 合计9507.00 Percentiles 25 435.500050 485.500075 523.5000a. Multiple modes exist. The smallest value is shownTests of NormalityKolmogorov-Smirnov a（⼤样本）Shapiro-Wilk（≤30，⼩样本）Statistic df Sig. Statistic df Sig.VAR 0001 .099 20 .200*.982 20 .958a. Lilliefors Significance Correction*. This is a lower bound of the true significance.┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉⼀、计量资料单样本t检验P.56 例4-7：已知⼈参中M物质的含量服从正态分布，u=63.5，今9次测得⼀批⼈⼯培植⼈参中M物质的含量为40.0、41.0、41.5、41.8、42.4、43.1、43.5、43.8、44.2，推断这批⼈⼯培植⼈参中M物质的含┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉配对t检验P.57例4-8：为研究三棱莪术液的抑瘤效果，将20只⼩⽩⿏配成10对，每对中的两只随机分到试验组和对照组，两组都接种肿瘤，试验组在接种肿瘤三天后注射30%的三棱莪术液0.5，正态分布资料两样本均数⽐较的t检验P.60例4-9：某医师研究转铁蛋⽩测定对病毒性肝炎诊断的临床意义，测得12名正常⼈和15名病毒性肝炎患者⾎清转铁蛋⽩含量的结果如下：正常⼈：265.4、271.5、284.6、291.3、254.8、275.9、281.7、268.6、264.1、273.2、270.8、260.5患者：256.9、235.9、215.4、251.8、224.7、228.3、231.1、253.0、221.7、218.8、233.8、230.9、240.7、260.7、224.4本例为完全随机设计资料，推断转铁蛋⽩测定对病毒性肝炎诊断的意义。
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。
(完整word版)医学统计学spss19.0上机操作
例题0801随机设计的方差分析(1)正态性检验(2)方差分析第一步1第二步第三步第四步例题8-2 随机区组设计资料的方差分析例题8-3拉丁方设计资料的方差分析18-01 析因分析点击“添加”点击选项第九章行列表资料的假设检验（卡方检验）一、四格表的卡方检验例题9-1两个样本率的比较（不需要校正）第一种做法：数据可以还原成最初数据，然后输入。
1 输入数据2 操作步骤点击确定就ok啦。
第二种做法：1数据输入：变量视图数据视图2 操作点击数据---选中下拉框中的加权个案点击加权个案---选中Frequence加权个案----点击确定以下操作同第一种做法。
例题9-2两个样本率的比较（需要连续性校正）操作方法同例题9-1注意:结果输出, 出现理论频数小于5的格子,故读取的结果是continuity correction连续校正一行例题9-3 交叉分类2×2表关联性分析。
1 数据输入同9-1,2，对Frequence进行加权处理即：点击加权个案---选中Frequence加权个案----点击确定2 可以进行分析了点击确定即可。
数据输入和分析结果见“给同学们文件夹”配对四格表的卡方检验例题9-4配对四格表资料的观察结果有无差异的检验1 变量视图和数据视图如下：2 对Frequence进行加权处理3点击分析——统计描述——交叉表例题9-5配对四格表资料的关联性分析变量视图和数据视图如下：对Frequence进行加权处理以下操作同9-1,2,3，点击分析——统计描述——交叉表-点击确定即可。
二、行列表资料的卡方检验（四格表的扩展，操作相似）例题9-6 多个样本率的比较（p153页）方法参照9-1，1数据输入及处理：变量视图和数据视图2 对Frequence进行加权处理即：点击数据——加权个案---选中Frequence加权个案----点击确定3以下操作同9-1,2,3，点击分析——统计描述——交叉表点击确定即可。
SPSS软件在医学科研中的应用(t检验-方差分析-协方差分析)
SPSS软件在医学科研中的应用计算机实习（SPSS10.0）何平平北大医学部流行病与卫生统计学系实习三连续变量的假设检验（t检验、方差分析及协方差分析）一、t检验（一）样本均数与已知总体均数的比较（三）配对设计的两样本均数比较二、方差分析三、协方差分析t检验的目的一、t检验推断两个总体均数是否相等假设检验的结论具有概率性。
当Pδ0.05，拒绝H0 时，有可能犯第一类错误（〈）当P>0.05，不拒绝H0时，有可能犯第二类错误（®）〈为事先指定的检验水平（一般取0.05），®未知；增大样本量n，可以同时减小〈和®。
一、t检验（一）样本均数与已知总体均数的比较（单样本t检验）例1 通过大量调查，已知某地正常男婴出生体重为3.26kg。
某医生随机抽取20名难产男婴，测得出生体重如下（见数据文件p192.sav）。
问该地难产男婴出生体重均数是否与正常男婴不同？3.5 3.5 3.2 3.5 3.3 3.0 3.3 3.23.4 2.7 3.4 3.6 3.5 2.8 3.4 2.93.5 3.54.0 4.0SPSS 操作步骤： 变量说明：weight ：出生体重。
t 检 验已知的总体均数Sig：significance结论：因为t=1.330，P＝0.199>0.05，所以尚不能认为难产男婴出生体重均数与正常男婴不同。
一、t检验（二）完全随机设计（成组设计）的两样本均数比较（两独立样本t检验）例2 某医师测得12名正常人和13名病毒性肝炎患者血清转铁蛋白含量（g/L），结果如下（见数据文件p193.sav）。
问病毒性肝炎患者和正常人血清转铁蛋白含量有无差异？病毒性肝炎患者：2.34 2.47 2.22 2.31 2.36 2.38 2.15 2.572.19 2.25 2.28 2.31 2.42正常人：2.61 2.71 2.73 2.64 2.68 2.81 2.762.55 2.91 2.85 2.71 2.64SPSS操作步骤：变量说明：group：分组，1＝患者；2＝正常人。
北京大学医学部spss_t检验与方差分析
差值的统计描述
Paired Samples Test
Paired Differences
95% Confidence Interval of the
Std. ED rrio ffrerence
M Se td a.nDeviM ate ioan L nowe Urpper t Sd ig f . (2-tailed)
两独立样本T检验
例：病例组和对照组的平板运动时间（数据t2）
精品课件
检验变量
分组变量
需比较的组
如果分组变量是数值变量， 可用Cut point分组
输出结果：
两样本的统计描述
Group Statistics Std. Error
group N Me Satd n. DeviatM ioenan Treadmh illetaim lthey 9 828.50 138.124 18.833 in seconddisseas1 e7 064.60 213.756 07.594
经检验两组μ不相等， 用药人群的血脂低于不 用药人群，则药物有效。
精品课件
假设检验基本思想：首先假设两样本来自同一 总体，通过计算估计这一假设成立的可能性大还是小。 若这一假设成立是小概率事件则认为假设不成立，两 样本来自不同总体；若是大概率事件，两样本来自同 一总体。
假设μ1=μ2
计算P（即假设 成立的概率）
例：研究四组不同摄入方式病人血浆游离吗啡水平， 将19名受试者随机分组，数据见anova1，血浆游离 吗啡水平与给药方式是否有关？
检验变量 分组变量
每两组间的精品比课件较
方差分析的数据
成组设计的方差分析数据包括两个变量：分 组变量（处理组因素，factor）、因变量
利用SPSS进行方差分析以及正交试验设计
利用SPSS进行方差分析以及正交试验设计方差分析是一种常见的统计方法，用于比较两个或多个组之间的差异。
正交试验设计是一种实验设计方法，能够同时考虑多个因素对结果的影响。
本文将利用SPSS进行方差分析和正交试验设计的步骤介绍，并讨论如何解读分析结果。
首先，我们将介绍方差分析的步骤。
方差分析的基本思想是比较组间和组内的变异程度。
假设我们有一个因变量和一个自变量，自变量有两个或多个水平。
下面是方差分析的步骤：1.导入数据：将数据导入SPSS软件，并确保每个变量都已正确标记。
2.选择统计分析：点击SPSS菜单栏上的"分析"，然后选择"方差"，再选择"单因素"。
3.设置因变量和自变量：在弹出的对话框中，将需要进行方差分析的因变量拖放到因素列表框中，然后将自变量也拖放到因素列表框中。
4.点击"设定"按钮：点击"设定"按钮，设置方差分析的参数，例如是否需要进行正态性检验、多重比较等。
然后点击"确定"。
5.查看结果：SPSS将输出方差分析的结果，包括各组之间的F值、p值等统计指标。
可以根据p值判断各组之间是否存在显著差异。
接下来，我们将介绍正交试验设计的步骤。
正交试验设计是一种多因素独立变量的实验设计方法，可以在较小的实验次数内获得较高的信息量。
下面是正交试验设计的步骤：1.设计矩阵：根据研究目的和独立变量的水平，构建正交试验的设计矩阵。
2.导入数据：将设计矩阵导入SPSS软件，并将每个变量的水平标注为自变量。
3.选择统计分析：点击SPSS菜单栏上的"分析"，然后选择"一般线性模型"，再选择"多元方差分析"。
4.设置因变量和自变量：在弹出的对话框中，将因变量拖放到因子列表框中，然后将自变量也拖放到因子列表框中。
5.点击"设定"按钮：点击"设定"按钮，设置正交试验设计的参数，例如交互作用是否显著、多重比较等。
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方差分析步骤2篇
spss方差分析步骤2篇SPSS方差分析步骤方差分析（Analysis of Variance, ANOVA）是一种经典的多组比较方法，也是社会科学研究、生物医学研究、经济管理和自然科学等各个领域常用的统计工具。
通过比较不同组之间的均值差异来检验各组是否存在显著差异，从而对研究问题做出合理解释。
方差分析主要用于三个或三个以上的不同组别之间的比较，以研究自变量与因变量之间的关系。
在使用SPSS软件进行方差分析的时候，需要掌握以下步骤。
步骤1：准备数据将需要进行统计分析的数据导入SPSS软件中，点击“变量视图”，添加需要分析的变量，将自变量添加至“因子”栏位，将因变量添加至“依赖”栏位。
步骤2：设置参数点击“分析”-“一般线性模型”-“单因子方差分析”，在“模型”中选择“因子”，在“因子”中选择自变量，将因变量拖入“因变量”的栏位中，最后点击OK。
步骤3：检验方差齐性点击“选项”，在弹出的对话框中选择“描述”-“定义因子的不同水平上样本数不等的比例”，然后点击“继续”和“OK”。
如果不同组别之间样本量接近，则方差齐性检验通过，否则需要采用多元方差分析进行分析。
步骤4：生成结果在SPSS的输出窗口中，可以看到方差分析结果的表格与图表。
在表格中，关注“F”值和“Sig.”（显著性水平）两列。
如果“Sig.”列中的数字小于所设定的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，认为不同组别之间的均值有显著差异，反之，则接受原假设，认为不同组别之间均值没有显著差异。
步骤5：结果的解释针对方差分析的结果，需要将其解释清楚，涉及到的内容包括方差齐性检验、显著性水平、自变量与因变量之间的关系以及各组之间的均值差异等。
需要注重文字描述和图表展示的结合，对结果的得出做出严谨而科学的解释。
总之，SPSS方差分析步骤包括数据准备、设置参数、检验方差齐性、生成结果和结果的解释。
在进行数据分析的过程中，需要注意数据的准确性和严谨性，采用合适的方法和技巧，对分析结果进行深入的思考和解释，有助于提高研究成果的质量和可信度。
方差分析的SPSS过程PPT课件
均数估计
41
点击“OK”，运行结果
2024/10/16
42
➢结果输出
2024/10/16
43
有效数据例数统计
2024/10/16
44
分组统计描 述（均数、 标准差）
2024/10/16
45
方差分析表
平方 和
自由 度
均方
F值 P值
2024/10/16
46
均数估计
均数
标准误
3.16
3.26
3.82
3.28
2024/10/16
19
t检验法的不足
t 检验法适用于单样本及两样本平均数间的差异显著性检验 ⑴ 检验过程烦琐
本例中用t 检验法要进行 3次两两平均数的差异显著性检验 若有k个处理，则要作 k(k-1)/2次类似的检验
⑵无统一的试验误差，误差估计的精确性和检验的灵敏性低 ⑶推断的可靠性低，检验的 I 型错误率大
• 另一种情况是处理因素确实有作用。组间均方是 由于误差与不同处理共同导致的结果，即各样本 来自不同总体。那么，组间均方会远远大于组内 均方。MS组间＞＞MS组内。
• MS组间/MS组内比值构成F分布。用F值与其临界 值比较，推断各样本是否来自相同的总体。
2024/10/16
5ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
多重比较检验问题
多重比较是通过对总体均值之间的配对比较来进一步 检验到底哪些均值之间存在差异。
方此差43案224分02平 ..4例均 28/析1方 0将/1数 6和数((xQ据i i按))区组和处153理531657组4...3843两.802个方向进行17分3594组.55.5，6540属46..于20 无重2复247数44.97据.94的9 双向34
SPSS_操作要点整理--详细版(医学统计学)
Spss操作要点详细版第一章导论——SPSS介绍学习目标：初步认识SPSS软件的内容一、SPSS界面说明SPSS for Windows是SPSS/PC的Windows版本，具有Windows软件的共同特点，其界面十分友好，打开SPSS程序就会出现图1-2界面。
标题栏菜单栏工具栏数据栏标签图1-2 SPSS 11.5 for Windows 界面该界面为SPSS 的数据编辑窗口，其组成部分及主要功能如下：1。
标题栏：功能与其它Windows软件一致。
2．菜单栏：由10个菜单项组成，每个菜单包括一系列功能。
各菜单的主要功能如下。
2．1 File：文件操作菜单。
单击Fil e，有图1-3下拉菜单，主要功能包括：·New：新建数据编辑窗口、语句窗口、结果输出窗口等；·Open和Open Database：打开数据编辑窗口、语句窗口、结果输出窗口等；·Read Text Data：读入文本文件；·Save和Save As：保存文件；·Display Data Info：显示数据的基本信息；·Prin t和Print Preview：将数据管理窗口中的数据以表格的形式打印出来。
图1-3 File菜单项的下拉菜单图1-4 Edit菜单项的下拉菜单2．2 Edit：文件编辑菜单。
主要用于数据编辑，如图1-4，主要功能包括：·UndoRedo或modify cell values：撤消或恢复刚修改过的观测值；·cut，copy，paste：剪切、拷贝、粘贴指定的数据；·paste variables：粘贴指定的变量；·clear：清除所选的观测值或变量；·find：查找数据。
2．3 View：视图编辑菜单。
用于视图编辑，进行窗口外观控制。
包含显示/隐藏切换、表格特有的隐藏编辑/显示功能及字体设置等功能。
方差分析的SPSS操作
⽅差分析的SPSS操作第五节⽅差分析的SPSS操作⼀、完全随机设计的单因素⽅差分析1．数据采⽤本章第⼆节所⽤的例1中的数据，在数据中定义⼀个group变量来表⽰五个不同的组，变量math表⽰学⽣的数学成绩。
数据输⼊格式如图6－3（为了节省空间，只显⽰部分数据的输⼊）：图6-3 单因素⽅差分析数据输⼊将上述数据⽂件保存为“6-6-1.sav”。
2．理论分析要⽐较不同组学⽣成绩平均值之间是否存在显著性差异，从上⾯数据来看，总共分了5个组，也就是说要解决⽐较多个组（两组以上）的平均数是否有显著的问题。
从要分析的数据来看，不同组学⽣成绩之间可看作相互独⽴，学⽣的成绩可以假设从总体上服从正态分布，在各组⽅差满⾜齐性的条件下，可以⽤单因素的⽅差分析来解决这⼀问题。
单因素⽅差分析不仅可以检验多组均值之间是否存在差异，同时还可进⼀步采取多种⽅法进⾏多重⽐较，发现存在差异的究竟是哪些均值。
3．单因素⽅差分析过程（1）主效应的检验假如我们现在想检验五组被试的数学成绩（math）的均值差异是否显著性，可依下列操作进⾏。
①单击主菜单Analyze/Compare Means/One-W ay Anova…，进⼊主对话框，请把math选⼊到因变量表列（Dependent list）中去，把group选⼊到因素（factor）中去，如图6-4所⽰：图6-4：One-Way Anova主对话框②对于⽅差分析，要求数据服从正态分布和不同组数据⽅差齐性，对于正态性的假设在后⾯⾮参数检验⼀章再具体介绍；One-Way Anova可以对数据进⾏⽅差齐性的检验，单击铵钮Options，进⼊它的主对话框，在Homogeneity-of-variance项上选中即可。
设置如下图6-5所⽰：图6-5：One-Way Anova的Options对话框点击Continue，返回主对话框。
③在主对话框中点击OK，得到单因素⽅差分析结果4．结果及解释（1）输出⽅差齐性检验结果Test of Homogeneity of VariancesMATHLevene Statistic df1 df2 Sig.1.238 4 35 .313上表结果显⽰，Levene⽅差齐性检验统计量的值为1.238，Sig=0.313>0.05，所以五个组的⽅差满⾜⽅差齐性的前提条件，如果不满⾜⽅差齐性的前提条件，后⾯⽅差分析计算F统计量的⽅法要稍微复杂，本章我们只考虑⽅差齐性条件满⾜的情况。
《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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方差分析SPSS操作
习题2.11 （完全随机设计方差分析）
1、建立数据文件：结构：g，x
2、分析
Analyze Compare Means One-way ANOV A
两两比较选项
3、结果
（1）均数标准差
（2）方差齐性检验
（3）方差分析结果
①统计描述（均数、标准差计算）
②方差齐性检验
③点击
（4）两两比较
同在一列，无差别；不在同一列，有差别
①糖尿病+钒组与正常组间无差别；②糖尿病分别组与糖尿病+钒组、正常组之间有差别。
答题格式：
（1）题意分析：本资料为成组设计多样本均数比较，用成组设计方差分析。
（2）建立假设、确定检验水准：
H0: μ1=μ2=μ3
H1: 各总体均数不等或不全相等
α=0.05
（3）经SPSS计算得：方差齐（P=0.568）
F=200.603， P=0.000
（4）按α=0.05，拒绝H0，接受H1，可认为3组进食量不同或不全相同。
经两两比较：①糖尿病+钒组与正常组间无差别；②糖尿病分别组与糖尿病+钒组、正常组之间有差别。
习题2.14 （配伍组方差分析）
1、建立数据文件：结构：a，b，x （a：处理组；b：配伍组；x：NO2浓度）
2、分析
Analyze general Linear Model Univariate
（1）选模型
(1) 选模型：Custom
(2)两两比较
(3)统计功能选项
每次移1个（4）OK
（2）两两比较：
（3）基本统计指标计算
计算均数标准差的变量计算什么指标？
3、结果
（1）方差分析：
（不同产地的石棉毒性不同；不同厨房之间无差别）
（2）两两比较：
小结
方差分析结果判断步骤：
1、方差齐性检验结果：如P>0.05,方差齐，转2；否则，改用秩和检验。
2、方差分析结果：如P<0.05,总的有差别，转3；否则，结束。
3、两两比较的结果：均数在同一列，无差别；在不同列，有差别。
4、均数结果：如两两比较有差别，下专业结论。