SPSS19.0统计软件在医学统计中的应用
SPSS统计软件的操作与应用
SPSS统计软件的操作与应用SPSS（Statistical Package for the Social Sciences，社会科学统计软件包）是一种用于数据统计和分析的软件工具。
它提供了广泛的功能和分析选项，适用于各种研究领域和数据类型。
本文将介绍SPSS的操作步骤和应用场景。
一、SPSS的基本操作步骤：1.数据输入：在SPSS中，可以通过手动输入数据或导入其他文件格式的数据。
点击“文件”-“打开”命令，选择数据文件并确认导入选项。
4.数据转换与清洗：SPSS提供了强大的数据转换和清洗功能。
可以使用“计算变量”命令来创建新的变量，通过数学公式、逻辑操作或函数运算来计算新的变量。
可以使用“数据筛选”命令来选择特定的数据子集进行分析。
5.数据分析：SPSS提供了丰富的统计分析功能，包括描述性统计、频率分析、多元回归、因子分析、聚类分析、生存分析等。
可以使用“统计”-“描述统计”命令进行描述性统计分析，使用“分析”-“回归”命令进行回归分析。
6.图表绘制和结果解释：SPSS可以绘制各种类型的图表，如柱形图、线形图、散点图等，以可视化方式展示数据。
分析结果可以通过图表、表格和文字报告的方式进行解释。
7. 输出和导出结果：SPSS的分析结果可以输出为SPSS输出文件（ .spo ）或HTML格式，也可以导出为Microsoft Office软件（如Excel、Word、PowerPoint）或PDF格式。
二、SPSS的应用场景：1.社会科学研究：SPSS是社会科学研究中最常用的统计软件之一、它可用于分析民意调查数据、人口统计数据、教育问卷数据等。
可以进行统计描述、相关分析、卡方检验、T检验、方差分析、逻辑回归等分析。
2.医学研究：医学研究中需要对大量的数据进行分析和解释，SPSS 可以进行生存分析、队列研究、临床试验等统计分析，帮助研究人员发现疾病的原因、评估治疗方法的效果等。
3.市场研究：市场研究中需要对调查数据进行分析和预测，SPSS可以进行市场细分、购买选择行为分析、品牌忠诚度分析等统计分析，帮助企业了解市场需求和制定市场策略。
统计软件在医学统计学中的应用
统计软件在医学统计学中的应用统计软件在医学统计学中的应用导语：统计软件作为一种数据分析工具，在医学统计学领域中扮演着重要的角色。
它的高效性、准确性和灵活性使得医学统计学研究更加深入和广泛。
本文将从简单介绍统计软件的基本概念开始，逐步深入探讨统计软件在医学统计学中的应用，帮助读者更好地理解这一主题。
一、统计软件的基本概念1.1 统计软件的定义统计软件是一种利用计算机技术进行数据分析的工具，它能够帮助研究人员对大量数据进行收集、整理、处理和分析。
统计软件的特点是高效性、准确性和灵活性，能够应对复杂的统计模型和分析需求。
1.2 统计软件的分类常见的统计软件包括SPSS、SAS、R、Python等。
这些软件在功能和使用方面各有特点，但都能够满足医学统计学研究的需求。
下面将分别介绍这几种统计软件在医学统计学中的具体应用。
二、SPSS在医学统计学中的应用2.1 数据导入和整理SPSS是一款常用的统计软件，它具有强大的数据导入和整理功能，能够快速处理医学统计学研究所需的大量数据。
通过SPSS，研究人员可以方便地导入各类数据源并进行数据清洗，确保数据的质量和完整性。
2.2 统计分析SPSS具有丰富的统计分析功能，能够支持多种常见的统计方法。
在医学统计学研究中，研究人员通常需要进行描述性统计、相关分析、回归分析等，SPSS能够轻松胜任，并提供直观的分析结果展示和解释。
2.3 数据可视化数据可视化在医学统计学中起着至关重要的作用，它能够帮助研究人员更好地理解和传达数据。
SPSS提供了丰富的数据可视化工具，包括条形图、折线图、散点图等，研究人员可以根据需要选择合适的图表类型，并进行进一步的个性化调整。
三、SAS在医学统计学中的应用3.1 数据管理SAS是一种强大的统计软件，它在医学统计学中的应用非常广泛。
其中，数据管理是SAS的一大特色。
SAS能够帮助研究人员对复杂的医学数据进行处理和管理，包括数据清洗、变量衍生等操作，确保数据的准确性和一致性。
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。
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。
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软件在研究生医学统计学教学的应用
SPSS软件在研究生医学统计学教学的应用吕晓廷摘要：医学统计学作为医学生在硕士研究生阶段必修的一门课程，旨在培养医学生统计逻辑思维能力，对医学科研的顺利开展起着重要作用。
该课程理论内容抽象、逻辑推理强、运算量大，学生普遍反映学习难度较高。
SPSS 软件是社会、技术和自然科学中，最权威和重要的统计软件之一。
SPSS 软件在医学统计学中的使用，可以将理论教学和实践应用结合，减少繁琐的计算步骤，增加学生的学习兴趣和学习自信心，提高学生应用统计学知识解决实际问题的能力。
关键词：研究生；医学统计学；教学；SPSS 软件医学统计学课程是高等医学院校为培养研究生科学思维、科研能力与解决科研问题所设置的一门基础必修课。
研究生独立完成课题的选题、设计、收集数据、整理数据和录入实验数据的分析和结果解释，都需医学统计学相关理论知识。
但是，由于医学统计学具有理论抽象、计算繁杂、逻辑推理强、运算量大等特点,给初学者和数学基础相对薄弱科研人员带来一定的困难，增加了本课程的教学和应用难度。
许多学生表示学习医学统计学时会感到吃力，很难在遇到实际问题中采用正确的统计学方法进行解决。
随着大数据时代的到来，该课程的教学应适应时代要求、进一步进行教学改革。
计算机软件技术的进步，许多现代技术在医学领域中都得到日益广泛的应用。
改革传统的教学方法，将计算机引入医学统计学课堂成为一种新的教育教学模式。
SPSS 是目前国际最权威且在社会与自然科学领域广泛使用的一种专业统计软件，是一款集导入数据、整理调整、分析数据功能于一身的专业软件，可独立完成数据管理、报告结果输出、模型建立等。
该软件的使用可以帮助学生将理论知识概念转化为能力，简便结果计算，提高研究生掌握统计学的概念及方法以及实际应用统计方法的能力，极大地提高教学质量。
一、硕士医学生医学统计学教学面临的问题1.课程教学内容过于繁杂。
医学统计学是医学与统计学的结合，教学内容涉及到高等数学中概率论与数理统计学的相关基本概念、原理和方法，理论基础相对比较枯燥、概念抽象、生涩难懂，导致学生普遍认为该课程是具有高难度的一门学科。
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。
SPSS软件在医学统计研究中的应用
SPSS软件在医学统计研究中的应用王景渊(内蒙古科技大学教务处,内蒙古包头014010)中图分类号 R195.1 文献标识码 A 文章编号 1006-740X(2003)04-0348-02 医学统计学是一门运用数理统计和概率论的原理结合医学实际针对医学数据资料进行收集、整理、分析和推断的学科,是医学科研与实践的重要工具,它贯穿于以现代科学实验方法为基础的医学研究的整个过程之中。
随着计算机技术在社会生活的各个领域的广泛应用,各种统计软件成为医学数据统计分析的有力工具。
在众多的统计软件中,SPSS软件是一种操作简单方便、运算准确、统计功能强大的数据分析软件,被广泛地应用在经济、金融及科研等领域。
1 SPSS简介SPSS软件是美国SPSS公司开发的大型统计学软件包,采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据,数据接口较为通用,能方便地从其它数据库中读入数据。
它采用W indow s的窗口方式展示各种管理数据和分析方法的功能,使用对话框展示出各种功能选择项,清晰、直观、易学易用,涵盖面广。
用户只要掌握一定的W indow s操作技能,即使统计学水平有限,也可以使用系统默认项得到初步的分析结果,从而免去了编写程序的复杂工作。
由于它具有强大的图形功能,不但可以得到分析后的数字结果,还可以得到直观、清晰、漂亮的统计图,形象地显示对原始数据和分析结果的各种描述。
2 SPSS的统计分析功能及主要窗口的功能2.1 统计功能[1] 基础统计:描述性统计、探索性统计、列联表分析和线性组合测量、t检验、方差分析、多重响应分析、线形回归和相关分析、自由分布和非参数检验等。
专业统计:判别分析、因子分析、聚类分析、距离和近似测量、尺度测量的多维尺度分析、可靠性分析等。
高级统计:L ogistic回归分析、析因分析、多元方差分析、对数线形模型、非线形回归、P rob it分析、寿命表、Kap lan-M eier法以及Cox回归模型等。
spss统计分析与行业应用案例
spss统计分析与行业应用案例SPSS是一款统计分析软件，其强大的数据处理和分析功能，使得它在各个行业中得到广泛应用。
下面将以医疗行业为例，说明SPSS在统计分析中的应用。
在医疗行业中，SPSS可以用于患者数据的统计分析。
假设某医院想要研究某种疾病在不同年龄段的患病情况，可以通过SPSS对患者数据进行处理和分析。
首先，医院可以将收集到的病历数据导入SPSS，根据患者的年龄信息将数据进行分组。
然后，通过SPSS的交叉报表功能，可以统计每个年龄段的患者数量和患病率。
此外，SPSS还可以进行相关性分析，帮助医院了解患者年龄与疾病的相关性。
通过SPSS的相关性分析功能，医院可以知道年龄与患病风险是否存在关联，从而进一步为临床治疗提供参考依据。
SPSS还可以用于医院对医疗资源的分配和利用。
医院可以通过SPSS分析患者的挂号、住院和就诊数据，统计不同科室的就诊次数和人数。
通过对这些数据的分析，医院可以得到每个科室的就诊情况和资源利用情况。
比如，医院可以通过SPSS得知某个科室的就诊量过高，而其他科室的利用率较低，从而调整医疗资源的配置，提高资源利用效率。
此外，SPSS还可以通过群组分析功能，将患者按病情和诊断结果进行分类，从而为医院提供更精确的资源分配建议。
另外，SPSS在医学研究中也有广泛的应用。
医学研究常需要进行大量的数据处理和分析，SPSS可以提供相应的统计分析工具和技术支持。
例如，一个医学研究团队想要研究某种药物的疗效，可以通过SPSS对临床试验的数据进行统计分析。
首先，团队可以将试验数据导入SPSS，进行数据清洗和整理。
然后，通过SPSS的描述性统计和推论统计功能，可以对药物的疗效进行评估。
此外，SPSS还可以进行假设检验、回归分析等高级统计分析，帮助研究团队得出科学准确的结论。
综上所述，SPSS在医疗行业中的应用非常广泛。
无论是患者数据分析，医疗资源的分配和利用，还是医学研究数据的分析，SPSS都能提供合适的统计分析方法和工具。
SPSS在医学统计学中的应用.ppt
Std. Deviation
Most Extreme Di ffe re nces
Ab sol u te Po si ti ve
Ne ga ti ve
Kolmogorov-Smirnov Z
Asymp. Sig. (2-tailed)
a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
SPSS在医学统计学中的应用
目录
1 基本操作 2 描述性研究
3
t 检验
4 方差分析
5
X2 检验
6
秩和检验
7 相关和回归
8
综合应用
统计软件的应用
统计分析软件是数据分析的主要工具 统计设计完成后，完整的数据分析过程包括 • 数据的收集 • 数据的整理 • 数据的分析 统计学为数据分析过程提供一套完整的科学的方法 论,统计软件为数据分析提供了实现手段。
例3：调查某地区不同年龄组女性被动吸烟的情况，收集资料见下表。 试对该资料做正态性检验。
年龄组
≤30
31~
41~
51~
61~
≥70
调查人数
231
298
332
427
302
119
本例数据为频数表资料。年龄是按每10岁划分组。为达到SPSS程序 的要求，将统计表作下述转换，即：年龄分组取该组年龄段的中间值
教师
学生成绩
教师A评定成绩 85 84 88 81 85 85 86 87 87 85 88 83
教师B评定成绩 82 89 87 84 81 86 85 88 90 83 93 83
groupA groupB
85
SPSS软件在医学统计中的应用
统计分析基础知识
介绍统计分析的基本概念，包括总体和样本、变量类型、概率分布、参数估 计和假设检验等内容。
数据输入与处理
讨论如何输入和整理医学研究中的数据，包括数据录入方法、数据清洗和缺述性统计分析的常用方法，包括均值、中位数、标准差等统计量的计算和解释，以及绘制 直方图、箱线图等图表的方法。
SPSS软件在医学统计中的应用
了解SPSS软件在医学统计中的应用，包括数据输入、描述性统计分析、假设 检验、相关性分析、回归分析、生存分析等重要内容。
SPSS软件简介
了解SPSS软件的基本特性和功能，包括数据管理、数据处理和统计分析模块， 以及界面操作和数据导入导出等操作。
医学统计中的需求
探讨医学领域中的统计需求和挑战，包括数据收集和整理、数据分析和结果 解释的重要性，以及统计学在健康研究中的作用。
集中趋势和离散程度分析
讨论集中趋势和离散程度的重要性，包括均值、中位数、百分位数、极差和 方差等指标的计算和比较。
统计推断基础知识
介绍统计推断的概念和方法，包括参数估计、假设检验、置信区间和显著性 水平等重要概念。
假设检验与置信区间
探讨假设检验和置信区间的应用，包括单样本均值检验、两样本均值比较、 配对样本和独立样本的假设检验方法。
医学论文数据统计分析之多因素logistic回归分析
医学论文数据统计分析之多因素logistic回归分析背景：近期经常收到一些关于影响因素对相关疾病危害程度分析的咨询，其实可以通过SPSS进行多因素logistic回归分析实现。
多因素logistic回归分析是多个二元logistic回归模型描述各类与参考分类相比的各因素的综合分析。
工具：SPSS 19.0实例：代谢综合征中相关因素，包括: BMI、血压、血糖和血脂(甘油三酯)对产生结石危害程度分析。
BMI分为偏高和正常；血压分为偏高和正常；血糖分为高血糖和正常；血脂分为偏高和正常。
此外，校正因素包括年龄和性别，其中年龄分为小于36岁，36-50岁和大于50岁。
结石包括：草酸钙、尿酸和碳酸磷灰石三种类型。
说明: 本实例纯属为操作说明使用，结论不具有科学依据。
1、将整理好的数据导入SPSS软件工作表中，具体排列方式见下表。
2、选择分析-回归-多项logistic回归，进入“多项logistic回归”主对话框，其中因变量选择结石类型；BMI、血压、血糖和甘油三酯作为因子。
具体见下图。
3、点击“参考类别”进入话框，本例参考类别选择“最后类别”，类别顺序“升序”，点击继续。
具体见下图。
4、打开“模型”对话框，指定“主效应”后点击继续。
具体见下图。
5、打开“统计”对话框，按照下图勾选相应的选项后点击继续。
6、打开“保存”对话框，按照下图勾选相应的选项后点击继续。
7、点击“确定”按钮，软件开始建模。
8、结果解读，主要研读的是“参数估计表”，详见下图。
(1) 第二列B值，反应的各个影响因素不同水平在模型中的拟合系数，正负号表示其与结石类型是正还是反相关。
(2) 第六列是瓦尔德检验显著性值，若＜0.05，说明自变量因素对因变量不同分类水平的变化有显著影响。
本例中血糖就是显著的影响因素。
(3) Exp(B)值即论文中常见的OR值，本例中空腹血糖被认为是草酸钙结石相关的重要危险因素。
9、将年龄和性别加到自变量中，重复前面所述的操作，得到校正结果，见下表。
统计软件在医学统计学中的应用
统计软件在医学统计学中的应用
统计软件在医学统计学中的应用非常广泛。
以下是一些常见的应用领域：
1. 数据收集和管理：统计软件可以用于设计和管理医学研究中的数据收集工具，如问卷调查和电子数据捕获系统。
它们可以帮助研究人员收集和存储大量的医学数据，并确保数据的准确性和完整性。
2. 数据分析：统计软件可以用于对医学数据进行各种统计分析。
例如，它们可以用于描述性统计分析，如计算均值、中位数、标准差等。
它们还可以用于推断统计分析，如假设检验、置信区间估计和回归分析。
这些分析可以帮助研究人员理解医学数据中的模式和关联，并从中得出结论。
3. 数据可视化：统计软件可以用于创建各种图表和图形，以帮助研究人员更好地理解和传达医学数据。
例如，它们可以用于创建直方图、散点图、箱线图等，以展示数据的分布和关系。
这些可视化工具可以帮助研究人员发现数据中的趋势和异常，并提供对数据的直观理解。
4. 生存分析：统计软件可以用于进行生存分析，即对医学数据中的生存时间和事件进行分析。
生存分析可以用于评估治疗效果、预测患者生存时间等。
统计软件可以提供各种生存分析方法，如Kaplan-Meier曲线、Cox比例风险模型等。
5. 质量控制：统计软件可以用于医疗机构和实验室的质量控制。
它们可以帮助
监测和分析医学数据的质量，识别潜在的问题和异常，并采取相应的措施进行改进。
总之，统计软件在医学统计学中的应用可以帮助研究人员更好地收集、管理、分析和解释医学数据，从而为医学研究和临床实践提供有力的支持。
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。
非条件Logistic回归实例解析
2、自变量---设置哑变量
如果自变量为多分类变量，比如血型，由于多分类 变量和因变量之间不存在线性关系，需用哑变量的 方式来分析，系统将产生K-1个哑变量（K为别两种设置项目， 对比方式有指示符、简单、差值等形式，我们通常 默认指示符，而参考类别需要以最后一个或者第一 个为参照，其他水平与参考水平做比较。
4.了解非条件Logistic回归分析的注 意事项。
三、SPSS19.0实例应用与解析
1、自变量进入模型的方法：
一般分为：进入法（enter）、前进法（forward） 和后退法（backward）3种，后两种方法还可 以分为条件（conditional）、偏拟然比（LR） 和Wald检验3种。如果变量较少，通常采用进入 法，如果变量太多，则选用前进LR，前进LR相 当于多重线性回归分析中的逐步回归，本例当中 采用进入法。
学习要点：
1.了解Logistic回归分析的基本思想； 2.了解Logistic回归分析的医学应用； 3.熟悉非条件Logistic回归分析在SPSS19.0 中操作演练及统计结果解释；
4.了解非条件Logistic回归分析的注 意事项。
一、Logistic回归分析的基本思想
多重线性回归模型适用于分析一个连续型因变 量与一组自变量之间的关系，但如果因变量为 分类变量，那么因变量与自变量之间就丧失了 线性关系，则不适用线性回归分析来解决，但 经过Logit变化后，就可以将模型转变为线性 关系，这就产生了Logistic回归模型。
非条件Logistic回归实例解析
SPSS19.0统计软件 在医学统计中实例应用演示
学 生：李清金 导 师：黄宣银
SPSS19.0简介
SPSS的全称 Statistical Program for Social Sciences， 即社会科学统计程序。该软件是公认的最优秀的统计分析软 件包之一。
SPSS软件在医学统计分析中的应用
• SPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案” 软件。
• SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、 图表分析、输出管理等等。SPSS统计分析 过程包括描述性统计、均值比较、一般线 性模型、相关分析、回归分析、对数线性 模型、聚类分析、数据简化、生存分析、 时间序列分析等
正交试验结果的方差分析结果
结果显示培养温度与 菌系是影响根瘤菌数 的主效应
S-N-K 适 用 于 多 个 均 数 的两两比较，常用于探 索性研究。 只告诉有无 差异，不提供精确P值。
Bonferroni法比LSD 法、Duncan法、SNK 法偏于保守，不过，它 比Tukey法、Scheffe法 要敏感。
LSD法检验结果
一般线性模型
以正交试验为例。
其中模型选验结果
两独立样本t检验就是根据样本数据对两个样本来自的两独立总体的均值是否有 显著差异进行推断
独立样本T检验结果
单因素方差分析
LSD法，t检验的变形， 敏感度最高,所有各组的 样本数可不相等
Tukey的应用指征：（1） 所有各组的样本数相等； （2）各组样本均数之间 的全面比较；（ 3）可 能产生较多的假阴性结 论。
利用SPSS进行数据分析的一般步骤
建立SPSS数 据文件
数据的加工整理
统计分析 解释分析结果
定义SPSS数据文件的结构 录入修改保存SPSS数据
• T检验 • 单因素方差分析 • 一般线性模型
数据的输入
配对样本是指对 同一样本进行两 次测试所获得的 两组数据，或对 两个完全的样本 在不同条件下进 行测试所得到的 两组数据；
医学论文数据统计分析之某疾病不同地区发病率的差异分析
医学论文数据统计分析之某疾病不同地区发病率的差异分析背景：近期经常有同道在撰写医学论文的时候，对某种疾病在不同地区的差异，或者某一组数据在实验组和对照者中的差异分析感到困惑。
其实这都可以通过卡方检验来实现。
首先，我们简单了解一下卡方检验的概念，即一种假设检验方法，属于非参数检验，用来统计两个或者两个以上样本的实际观测值与理论推断值之间的拟合程度。
卡方检验的计算公式如下(简单了解下)：SPSS软件是撰写医学论文中最常运用的统计学分析工具，下面使用SPSS19.0，结合实例对具体操作进行描述。
例：某疾病在A区的发病率为5.82(513/8816)，在B区的发病率为4.83(385/7965)，两者之间是否存在差异呢?(以α=0.05为检验水准)具体操作：1-1 1. 打开SPSS，新建工作表，现在“变量视图”中对各列数据进行定义，见下表。
2. 在“数据视图”中输入数值，见下表。
3. 点击“数据”(D)菜单，选择其中“加权个案”选项，见下表。
点击确定即可。
4. 点击“分析”(A)菜单，选择“描述统计”中交叉表选项。
按下表方式选择行与列。
5. 点击上图中“统计量”，进入后勾选“卡方”选项，见下表。
点击确定，即可得到分析结果。
6. 分析结果解读。
主要看标识的两部分，Pearson卡方后的数值即卡方值，渐进Sig对应的数值就是P值，我们以α=0.05为检验水准，P<0.05，表示该病在A和B区的差异是显著的，两者的差异具有统计学意义。
补充(参考刘焕英的相关文章)：当总例数大于40且理论频数都大于5时，因为卡方统计量近似性较好，可以不进行校正，直接按上述步骤进行统计分析；当例数小于40或存在有格子的理论频数小于1时，近似性较差，要用Fisher精确检验代替卡方检验。
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破解版、云端版
SPSS18.0版：云端版
学习要点：
1.了解Logistic回归分析的基本思想； 2.了解Logistic回归分析的医学应用； 3.熟悉非条件Logistic回归分析在SPSS19.0 中操作演练及统计结果解释；
4.了解非条件Logistic回归分析的注 意事项。
一、Logistic回归分析的基本思想
学习要点：
1.了解Logistic回归分析的基本思想； 2.了解Logistic回归分析的医学应用； 3.熟悉非条件Logistic回归分析在SPSS19.0 中操作演练及统计结果解释；
4.了解非条件Logistic回归分析的注 意事项。
4、非条件Logistic回归分析的注意事项
1.赋值注意：二分类过程默认以因变量较大
结果显示：最终引入模型的变量及常数项的偏
回归系数值B，标准误（SE），Wald卡方值 （Wals），自由度（df），P值（Sig）,及其 OR值（ExpB）和OR的95%CI。
结果解释：
1、年龄的回归系数为0.163， Wald检验结 果P<0.05，有统计学意义，OR值为1.178，CI 为1.042-1.330，说明年龄大的患者患冠心病的 概率比年龄小的患者大1.178倍。
和后退法（backward）3种，后两种方法还可 以分为条件（conditional）、偏拟然比（LR） 和Wald检验3种。如果变量较少，通常采用进入 法，如果变量太多，则选用前进LR，前进LR相 当于多重线性回归分析中的逐步回归，本例当中 采用进入法。
一般分为：进入法（enter）、前进法（forward）
选择进入法，若自变量>5个，一般采取前进 （LR）；此外，自变量比较多的资料，应该先 采用单因素分析对自变量进行筛选，然后对单 因素分析有统计意义的变量进行Logistic回归 分析。
单因素分析（t检验、卡方检验等）主要筛 选出可能影响因素，回归分析筛选出相关性因 素。
5、思考与交流？
如何运用SPSS19.0在Logistic回归中分析两个
变量之间的协调作用（交互作用）？
我的读书报告汇报完毕了。
感谢老师和同学们听取了我的读书报告，
对于报告中存在的问题或不足，欢迎大
家给予批评和指点。
谢谢！！
学习要点：
1.了解Logistic回归分析的基本思想； 2.了解Logistic回归分析的医学应用； 3.熟悉非条件Logistic回归分析在SPSS19.0 中操作演练及统计结果解释；
4.了解非条件Logistic回归分析的注 意事项。
三、SPSS19.0实例应用与解析
1、自变量进入模型的方法：
本例的心电图表现哑量设置
若以第一个（F）为参考，产生2个哑变量如下： 0 0 该组为参考的正常水平，在统计中无法体现。 1 0 该组反映轻度异常与正常水平的比较。 0 1 该组反映重度异常与正常水平的比较。
若以最后一个（L）为参考，产生2个哑变量如下：
10
01 00
该组反映正常组与重度异常的比较
结果解释：
2.心电图的第二个哑变量，即心电图（2） 也有统计意义，其回归系数为2.650，p<0.05， OR值为14.160，CI为1.467-136.709，说明 心电图重度异常与正常的相比较，患有心脏 病的概率要高。 3.其他变量，如性别，心电图轻度异常与 正常比较均没有统计学意义（p>0.05 ）。
4、非条件Logistic回归分析的注意事项
2.哑量设置：Logistic回归分析的变量包括连续变量、
等级变量和分类变量，对于连续变量和分类变量（转换
为哑变量）直接引入模型。
等级变量需要则须满足一个前提条件：即等级分组与
Logit(p)呈线性关系，其效应等比例增加或降低。
如疗效好、中、差与血型A、B、AB、O型的区别？
如果自变量赋值0和1互换后，OR值意义相反。
4.理解危险因素和有利因素
（2）哑变量的赋值方向：注意参考类别选择。
比如本例心电图异常情况，选择L和F两个参
考类型，选择方向不同，其解释的方向也不 同，具体参考前面结果。
4、非条件Logistic回归分析的注意事项
5.自变量的处理技巧：若自变量为3-5个，一般
的概率是年龄小患者的1.178倍，提示年龄大是危险因素。
B（年龄）=-1.155，OR=0.315，指年龄大的患者患心脏病
的概率是年龄小患者的31.5%倍，提示年龄大是有利因素。
4、非条件Logistic回归分析的注意事项
4.理解危险因素和有利因素，注意以下几点：
（1）因变量的赋值方向：比如疾病发生与否， 不发生=0，发生=1，那么0R值>1的自变量为危 险因素，OR值<1的自变量为有利因素。比如治 疗效果，无效=0，有效=1，那么0R值>1的自变 量为有利因素，OR值<1的自变量为危险因素。
2、自变量---设置哑变量
如果自变量为多分类变量，比如血型，由于多分类
变量和因变量之间不存在线性关系，需用哑变量的 方式来分析，系统将产生K-1个哑变量（K为该变量 的水平数）
哑变量设置有对比方式和参考类别两种设置项目，
对比方式有指示符、简单、差值等形式，我们通常 默认指示符，而参考类别需要以最后一个或者第一 个为参照，其他水平与参考水平做比较。
如果满足此条件可以连续变量的形式引入模型，否则只
能用哑变量来分析。
4、非条件Logistic回归分析的注意事项
3.回归系数：Logistic回归的回归系数与线性
回归系数有区别，自变量作用大小取决于 Exp(B)即OR值，而不是其回归系数。因此 Logistic回归系数又成“伪回归系数”。
B（年龄）=0.163 ，OR=1.178，指年龄大的患者患心脏病
多重线性回归模型适用于分析一个连续型因变
量与一组自变量之间的关系，但如果因变量为 分类变量，那么因变量与自变量之间就丧失了 线性关系，则不适用线性回归分析来解决，但 经过Logit变化后，就可以将模型转变为线性 关系，这就产生了Logistic回归模型。
1、线性回归资料：
比如肺活量可能与患者的年龄、身高、体重、 胸围等因素是否有关？ 适合用线性相关与回归的模型。
的成熟、实用、易用性、界面易操作性及与文字处理软件等 的交互性上。
相比以前SPSS版本，19.0版具备多国语言操作界面，当然
也有中文版的！在18.0版前都是英文版的，除非安装中文破 解版，但装破解版的容易引起一些系统错误。
本人可提供软件：SPSS19.0版：win7-64试用版 win7-32
学习要点：
1.了解Logistic回归分析的基本思想； 2.了解Logistic回归分析的医学应用； 3.熟悉非条件Logistic回归分析在SPSS19.0 中操作演练及统计结果解释；
4.了解非条件Logistic回归分析的注 意事项。
二、了解Logistic回归分析的医学应用
1.校正混杂因素： 将研究因素、混杂因素及其交互作用全部纳入模型，能够 在控制混杂因素的作用下，对研究因素与因变量间的联系作 出定量描述。 2.筛选危险因素： 如果自变量太多或变量作用不清楚，则需要事先按规定的 检验水准，将有统计学意义的变量纳入模型，而将无统计学 意义的变量剔除，以保证模型最优。 3.预测与判断： 这是非条件Logistic回归的重要作用，我们可以给定变量 的数值，则可通过回归方程计算相应的概率预测值，对个体 所属类别作出概率性的判断。
2、分类回归资料：
比如冠心病发生与否和患者的性别、年龄、心 电图是否异常等因素是否有关？ 适合用非条件Logistic回归模型。
3.Logistic回归模型分类：
（1）非条件Logistic回归：又称为二分类 Logistic回归，即回归模型中的因变量是二元分类 变量，比如疾病发生与否和患者年龄、性别、体重 等因素是否有关。 （2）条件Logistic回归：又称为1：1配对 Logistic回归，即回归模型中的因变量是多元分类 变量，比如以年龄为配对条件，有无肺癌的患者与 饮酒、服用NSAIDs 、服用激素等因素是否有关。
取值的概率P来建立模型，因此赋值要注意， 0代表不发生（即不感兴趣的事件，y=0）,1 代表发生（即感兴趣的事件，y=1） 比如，以是否患有心脏病为因变量，那么 y=1表示有心脏病，y=0表示无心脏病。 因变量的赋值决定了模型的解释，须注意！ 同样，对于自变量的赋值也要尽量遵循这一 规则，以免导致解释的方向反了。
该组反映轻度异常与重度异常的比较。 该组为参考的重度异常水平，在统计中无法体现。
OR值定义及其意义
OR值=（病例中暴露的比例/病例中非暴露的
பைடு நூலகம்
比例）/（对照中暴露的比例/对照中非暴露的 比例）
OR值=2，说明病例中暴露于某个危险因素的
比例为对照组的2倍，说明该因素可能与疾病 发生有关。
统计结果解释
SPSS19.0统计软件 在医学统计中的应用
非条件Logistic回归实例解析
学 生：李清金 导 师：黄宣银
SPSS19.0简介
SPSS的全称 Statistical Program for Social Sciences，
即社会科学统计程序。该软件是公认的最优秀的统计分析软 件包之一。
SPSS19.0软件面向行业应用人员，软件设计突出统计方法