多因素统计分析方法介绍PPT课件
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单因变量多因素方差分析课件
通过检验各组间方差的齐性，判断是否满 足多因素方差分析的前提条件。
多因素方差分析的实际操作和结果解读
操作步骤
选择合适的统计软件，按照多因素方差分析的步骤进行操作 。
结果解读
根据分析结果，判断各因素对因变量的影响程度和显著性， 给出合理的解释和建议。
05
实际应用中的注意事项
实验设计的考虑因素
实验目的
方差分析的假设条件
独立性
各组数据相互独立，不受其他组数据的 影响。
正态性
各组内的数据分布符合正态分布。
齐性
各组内的方差应相等，即方差齐性。
同质性
各组数据的总体均值相同或至少在可比 较的意义上相等。
方差分析的统计推断
计算F值
通过比较组间方差和组内方差，计 算F统计量，用于判断各组均值是否
存在显著差异。
定义
多因素方差分析是用来检验多个自变量对因变量的影响的统计方法，通过比较不同组之间的方差，判断自变量是 否对因变量产生了显著影响。
目的
确定自变量对因变量的独立和交互作用，以及控制其他变量的影响，从而更准确地解释和预测因变量的变化。
多因素方差分析的假设条件
01
假设条件的必要性
为了确保分析结果的准确性和 可靠性，必须满足一定的假设 条件。这些假设条件包括正态 性、方差齐性和独立性等。
在多因素研究中，需要 考虑数据收集的伦理问 题和隐私保护问题，避 免侵犯个人隐私和权益 ，同时确保研究的合法
性和公正性。
THANKS
单因变量多因素方差分析课 件
目录
• 引言 • 单因素方差分析基础 • 多因素方差分析原理 • 单因变量多因素方差分析应用实例 • 实际应用中的注意事项 • 总结与展望
统计学第九章双因素和多因素方差分析
3描述二观测值的描述对于上表中的每一个观测值可用线性统计模型描述三平方和与自由度的分解1平方和的分解总平方和sst被分解为a因素所引起的平方和ssab因素所引起的平方和ssbab交互作用所引起的平方和ssab误差平方和ssea因素误差平方和b因素误差平方和ab交互作用误差平方和随机误差项平方和2平方和的分解与平方和相应的自由度分别为
F0.95(4,27)≈F0.95(4,30)=2.690, F0.99(4,27)≈F0.99(4,30)=4.018,
∴FA,FB均达极显著，标上“* *”，FAB只达显著，标上 “*”。因此酒精产量不仅与原料和温度的关系极显著，与它 们的交互作用也有显著关系。即对不同原料应选用不同的发酵 温度。
发酵实验方差分析表
变差来源 平方和
原料A 温度B
AB 误差
总和
1554.18 3150.50 808.82 1656.50
7170.00
自由度
2 2 4 27
35
均方
777.09 1575.25 202.21 61.35
F
12.67** 25.68** 3.30*
F测验
查 F 分 布 表 ， 得 ： F0.95(2,27)≈F0.95(2,30)=3.316, F0.99(2,27)≈F0.99(2,30)=5.390,
┆
…
┆
Aa 和
ya11 ya12 ┆ ya1n
y.1.
ya21 ya22 ┆ ya2n
y.2.
… …
yab1 yab2 ┆ yabn
y.b.
和 y1..
y2.. ┆ ya.. y…
（二）观测值的描述
对于上表中的每一个观测值可用线性统计模型描述
F0.95(4,27)≈F0.95(4,30)=2.690, F0.99(4,27)≈F0.99(4,30)=4.018,
∴FA,FB均达极显著，标上“* *”，FAB只达显著，标上 “*”。因此酒精产量不仅与原料和温度的关系极显著，与它 们的交互作用也有显著关系。即对不同原料应选用不同的发酵 温度。
发酵实验方差分析表
变差来源 平方和
原料A 温度B
AB 误差
总和
1554.18 3150.50 808.82 1656.50
7170.00
自由度
2 2 4 27
35
均方
777.09 1575.25 202.21 61.35
F
12.67** 25.68** 3.30*
F测验
查 F 分 布 表 ， 得 ： F0.95(2,27)≈F0.95(2,30)=3.316, F0.99(2,27)≈F0.99(2,30)=5.390,
┆
…
┆
Aa 和
ya11 ya12 ┆ ya1n
y.1.
ya21 ya22 ┆ ya2n
y.2.
… …
yab1 yab2 ┆ yabn
y.b.
和 y1..
y2.. ┆ ya.. y…
（二）观测值的描述
对于上表中的每一个观测值可用线性统计模型描述
医学统计学课件：第十四讲 多因素分析(二)
b0 , b1 , b2 ,, bm
温州医科大学公共19 卫生与管理学院
2. 优势比估计 可反映某一因素两个不 同水平（c1，c0）的优势比。
ORˆ j exp[bj (c1 c0 )]
若自变量X j 只有暴露和非暴露两个水 平，则优势比OR j 的1 可信区间估计公式为
exp(bj u / 2Sbj )
温州医科大学公共21 卫生与管理学院
例16-1 表16-1是一个研究吸烟、饮酒与食道癌关系的病 例－对照资料，试作logistic回归分析。
确
X1
1
0
吸烟 不吸烟
定
各 变 量
X2
1
0
饮酒 不饮酒
编 码
Y
1
0
病例 对照
温州医科大学公共22 卫生与管理学院
表16-1 吸烟与食道癌关系的病例－对照调查资料
多元Logistic回归
温州医科大学公共1 卫生与管理学院
知识回顾与问题引入 Logistic回归模型 非条件Logistic回归 Logistic回归的应用及注意事项 其它
温州医科大学公共卫生与管理学院
教学目标
➢ 掌握
非条件Logistic回归的用途，模型基本结构 回归系数的流行病学意义
➢ 熟悉
P 1 P
=0
1
X1
2
X
2
m Xm log itP
取值范围 概率P：0～1，logitP：－∞～∞。
温州医科大学公共13 卫生与管理学院
1P
00..55
Z : , 0,
P : 0, 0.5, 1
0
Z
-4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4
图16-1 logistic函数的图形
温州医科大学公共19 卫生与管理学院
2. 优势比估计 可反映某一因素两个不 同水平（c1，c0）的优势比。
ORˆ j exp[bj (c1 c0 )]
若自变量X j 只有暴露和非暴露两个水 平，则优势比OR j 的1 可信区间估计公式为
exp(bj u / 2Sbj )
温州医科大学公共21 卫生与管理学院
例16-1 表16-1是一个研究吸烟、饮酒与食道癌关系的病 例－对照资料，试作logistic回归分析。
确
X1
1
0
吸烟 不吸烟
定
各 变 量
X2
1
0
饮酒 不饮酒
编 码
Y
1
0
病例 对照
温州医科大学公共22 卫生与管理学院
表16-1 吸烟与食道癌关系的病例－对照调查资料
多元Logistic回归
温州医科大学公共1 卫生与管理学院
知识回顾与问题引入 Logistic回归模型 非条件Logistic回归 Logistic回归的应用及注意事项 其它
温州医科大学公共卫生与管理学院
教学目标
➢ 掌握
非条件Logistic回归的用途，模型基本结构 回归系数的流行病学意义
➢ 熟悉
P 1 P
=0
1
X1
2
X
2
m Xm log itP
取值范围 概率P：0～1，logitP：－∞～∞。
温州医科大学公共13 卫生与管理学院
1P
00..55
Z : , 0,
P : 0, 0.5, 1
0
Z
-4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4
图16-1 logistic函数的图形
医学统计学 多元线性回归 多因素统计分析方法
药物
治疗例数
有效例数
有效率/%
A药
100
95
95.0
B药
100
80
86.0
X2=10.286, P=0.001
同病型不同药物比较：
每张表都 只比较一
个因素
药物 A药 B药
轻型两种药物治疗高血压的疗效比较
治疗例数
有效例数
有效率/%
50
48
96.0
50
36
72.0
X2=10.714, P=0.001
药物 A药 B药
（降维，指标化多为少）
5、多个Y与多个X的相关关系：典型相关分析
多因素分析的定义：
①是研究多个相依因素（变量）之间的 关系的统计分析方法（黄正南《医用多因素 分析》）。
②是一种用于制定不同原因对某一事件 或结果相对作用大小的统计学工具（姚晨译 《多变量分析—临床使用指南》）。
与单因素、双因素分析比较 多因素分析的优点
X称自变量(independent variable) Y称因变量(dependent variable)
直线回归复习
由X推算Y的直线回归方程一般表达式
yˆ a bx 或 yˆ b0 b1x
a(或b0)称为截距,
pronounced ‘Y hat’
1、取得原始资料容易：
单因素分析必须要有严格的实验设计来 排除非实验因素对结果的影响（控制干扰因 素），达到组间均衡可比。（累，伤财）
多因素分析可同时分析几个或几十个因 素，把干扰因素当作研究因素。（化敌为友）
2、可从整体分析结果：既可以分析单独作 用，又可以分析各因素的交互作用。
X因素
A因素
X因素
多因素分析PPT课件
要求lnL 达到最大。
精选2021最新课件
24
复习:优势odds与优势比odds ratio
优势（比势）为某病患者（或非患者） 某暴露因素存在的比例P(E)和不存在的
比例（1-P(E))的比例。
Odds=P(E)/[1-P(E)]
精选2021最新课件
25
优势比odds ratio,OR患者与非患者某因素优势的比值 被称作优势比（比数比）。OR=odds1/odds0
超重或肥胖1 正常0 合计
高血压1 1656 a 1331 c 2987
非病人0 2492 b 5461 d 7953
合计 4148 6792 10940
例 病人有超重或肥胖史(BMI>=25)的优势
odds1=(1656/2987)/(1331/2987)=1.2442 非病人有超重或肥胖史史的优势
Stepwise selection include 逐步回 归法
◦ forward selection 前向选择 ◦ backward elimination 后向选择 ◦ stepwise regression 逐步选择
由于变量之间是有关联的,因此并不是简单 地将三个变量从方程中去除!
精选2021最新课件
9
一 最优子集法 最优子集法是对自变量各种不同的
组合所建立的回归方程进行比较，从而选 出一个“最优”的回归方程。
精选2021最新课件
10
评价指标：
1 残差平方和与决定系数
R2 SSR 1SSE
SST
SST
残差平方和越小越好，R2越大越好
11
2 残差均方与调整确定系数
Ra2
R2
p(1R2) np1
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24
复习:优势odds与优势比odds ratio
优势（比势）为某病患者（或非患者） 某暴露因素存在的比例P(E)和不存在的
比例（1-P(E))的比例。
Odds=P(E)/[1-P(E)]
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25
优势比odds ratio,OR患者与非患者某因素优势的比值 被称作优势比（比数比）。OR=odds1/odds0
超重或肥胖1 正常0 合计
高血压1 1656 a 1331 c 2987
非病人0 2492 b 5461 d 7953
合计 4148 6792 10940
例 病人有超重或肥胖史(BMI>=25)的优势
odds1=(1656/2987)/(1331/2987)=1.2442 非病人有超重或肥胖史史的优势
Stepwise selection include 逐步回 归法
◦ forward selection 前向选择 ◦ backward elimination 后向选择 ◦ stepwise regression 逐步选择
由于变量之间是有关联的,因此并不是简单 地将三个变量从方程中去除!
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9
一 最优子集法 最优子集法是对自变量各种不同的
组合所建立的回归方程进行比较，从而选 出一个“最优”的回归方程。
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10
评价指标：
1 残差平方和与决定系数
R2 SSR 1SSE
SST
SST
残差平方和越小越好，R2越大越好
11
2 残差均方与调整确定系数
Ra2
R2
p(1R2) np1
多因素分析方法及其应用
1、设计是否不周。 2、收集资料方法是否不当。 3、原始资料是否有误。 4、计算是否有错。 5、多因素分析方法应用是否合理。 6、软件使用有无问题。
(五) 结果应用
8
五、应用多因素分析的几个有关问题
(一) 多因素分析方法对研究总体的要求 多元正态总体
(二) 样本含量 样本含量n是变量数m的5～10倍。
1
0
O型 非Ｏ 型
x2
1
0
A型 非A型
x3
1
0
B型 非B型
x1=x2=x3=0时为AB型
10
4、有序分类变量转换为定量变量。
如疗效：全愈 有效 无效 死亡
量化 x = 3 2
10
(四) 各种方法的结合应用
1、同一个问题可以用不同的多元分析方法 解， 可多个方法比较其结果，择优者。
2、 回归方程的检验、评价指标。 如方差分析思路，Q、U、R2意义。 3、 “最优”回归方程的含义。 4、 逐步回归的基本思想、用途、注意事项。
4
(二) 相关分析 简单相关、偏相关、复相关的概念和
用途。 (三) 判别分析
1、判别分析的概念、方法和类型。 2、Fisher原则、基本方法和应用注意 事项。 3、Fisher判别与Bayes判别的关系。
多因素分析方法及其应用
1
一、多因素分析的概念及其方法类型
概 念：研究多个相依因素（变量）之间的关系， 以及具有这些因素的样品（个体）之间关 系的一类统计方法。（所学的有）
(一) 研究变量间的依赖性 如回归分析、判别分析
(二) 研究变量间的互依性 如相关、聚类、主成分
以上两类的结合， 如通径分析
(五) 结果应用
8
五、应用多因素分析的几个有关问题
(一) 多因素分析方法对研究总体的要求 多元正态总体
(二) 样本含量 样本含量n是变量数m的5～10倍。
1
0
O型 非Ｏ 型
x2
1
0
A型 非A型
x3
1
0
B型 非B型
x1=x2=x3=0时为AB型
10
4、有序分类变量转换为定量变量。
如疗效：全愈 有效 无效 死亡
量化 x = 3 2
10
(四) 各种方法的结合应用
1、同一个问题可以用不同的多元分析方法 解， 可多个方法比较其结果，择优者。
2、 回归方程的检验、评价指标。 如方差分析思路，Q、U、R2意义。 3、 “最优”回归方程的含义。 4、 逐步回归的基本思想、用途、注意事项。
4
(二) 相关分析 简单相关、偏相关、复相关的概念和
用途。 (三) 判别分析
1、判别分析的概念、方法和类型。 2、Fisher原则、基本方法和应用注意 事项。 3、Fisher判别与Bayes判别的关系。
多因素分析方法及其应用
1
一、多因素分析的概念及其方法类型
概 念：研究多个相依因素（变量）之间的关系， 以及具有这些因素的样品（个体）之间关 系的一类统计方法。（所学的有）
(一) 研究变量间的依赖性 如回归分析、判别分析
(二) 研究变量间的互依性 如相关、聚类、主成分
以上两类的结合， 如通径分析
多因素分析共线性问题及处理办法(刘桂芬版)ppt课件
条件指数(Condition Index)：越大，越可能性越大。 (标准：>30)
变异构成(Variance Proportion)：(标准：>0.5)
.
LOGO
二、共线性问题判断之SPSS软件分析
★容许度(Tolerance)
※只有2个自变量时， r122 越接近1，共线性越强。
※有多个自变量时：有任意某个自变量xi与其他自变
.670
x3
-.010
.098
-.099 -.105
.922
a.Dependent Variable: y
y ˆ 0 .0 0 0 .02 X 1 1 0 .0 1X 2 2 0 .0X 1 3 0
.
LOGO
实例1
Model Summary
AdjusteSdtd. Error of
Model R R SquarRe Squatrhee Estimate
05可能有共线性30提示有共线性二共线性问题判断乊spss软件分析主成份例15的结果logo15三解决共线性问题的办法剔除变量法把方差扩大因子最大者所对应的自变量首先剔除再重新建立回归方程直至回归方程中丌再存在严重的多重共线性
LOGO
选修课：多因素统计分析方法
2009级研究生选修课
多因素统计分析方法
1
(Consta1n.1t)31 .156
t 7.246
x2
.026 .003
.955 7.907
a.Dependent Variable: y
Sig. .000 .000
.
LOGO
二、共线性问题判断之SPSS软件分析
（分析具体是哪个变量造成共线性）
共线性诊断
变异构成(Variance Proportion)：(标准：>0.5)
.
LOGO
二、共线性问题判断之SPSS软件分析
★容许度(Tolerance)
※只有2个自变量时， r122 越接近1，共线性越强。
※有多个自变量时：有任意某个自变量xi与其他自变
.670
x3
-.010
.098
-.099 -.105
.922
a.Dependent Variable: y
y ˆ 0 .0 0 0 .02 X 1 1 0 .0 1X 2 2 0 .0X 1 3 0
.
LOGO
实例1
Model Summary
AdjusteSdtd. Error of
Model R R SquarRe Squatrhee Estimate
05可能有共线性30提示有共线性二共线性问题判断乊spss软件分析主成份例15的结果logo15三解决共线性问题的办法剔除变量法把方差扩大因子最大者所对应的自变量首先剔除再重新建立回归方程直至回归方程中丌再存在严重的多重共线性
LOGO
选修课：多因素统计分析方法
2009级研究生选修课
多因素统计分析方法
1
(Consta1n.1t)31 .156
t 7.246
x2
.026 .003
.955 7.907
a.Dependent Variable: y
Sig. .000 .000
.
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二、共线性问题判断之SPSS软件分析
（分析具体是哪个变量造成共线性）
共线性诊断
2024全新统计学ppt课件(2024)
非平稳时间序列转换方法
01
02
03
转换后时间序列建模与 预测
对转换后序列进行平稳 性检验
选择合适模型进行建模 与预测
2024/1/29
33
组合预测模型应用
2024/1/29
组合预测模型原理
综合多个单一模型预测结果，提高预测精度和 稳定性。 组合预测模型构建步骤
34
组合预测模型应用
选择合适的单一预测模型
单侧检验与双侧检验
介绍单侧检验与双侧检验的概 念，根据实际问题选择合适的 检验类型。
常见的假设检验方法
列举并介绍常见的Z检验、t检 验、F检验和χ²检验等方法，阐 述其适用条件和计算步骤。
假设检验的注意事项
讨论假设检验中可能犯的第一 类错误和第二类错误，阐述样
本容量对假设检验的影响。
17
04
方差分析与回归分析应用举例
数据输入与格式设置
快速输入数据、设置数据格式、使用数据验 证等技巧。
数据可视化
创建图表、修改图表样式、添加数据标签等 可视化操作。
2024/1/29
数据整理与清洗
利用筛选、排序、查找替换等功能进行数据 清洗。
数据分析工具
使用Excel内置的数据分析工具进行描述性 统计、回归分析等。
38
SPSS软件操作界面简介
分布函数与概率密度函数
02
定义分布函数，介绍离散型随机变量的概率分布列及连续型随
机变量的概率密度函数。
常见的随机变量分布
03
列举并介绍常见的离散型（如二项分布、泊松分布）和连续型
（如正态分布、指数分布）随机变量分布。
15
参数估计方法
2024/1/29
卫生统计学课件12多重线性回归分析(研)
多重线性回归分析的步骤
（一）估计各项参数，建立多重线性回归方程模型 （二）对整个模型进行假设检验，模型有意义的前提 下，再分别对各偏回归系数进行假设检验。 （三）计算相应指标，对模型的拟合效果进行评价。
多重线性回归方程的建立
Analyze→Regression→Linear Dependent :Y Independent(s):X1、X2、X3 Method:Enter OK
Mo del S um mary
Model 1
Std. Error of
R R Square Adju sted R Square the E stimate
.8 84a .7 81
.7 40 216.0570 680
a. Predictors: (Constant), X3, X2, X1
R （复相关系数）
（二）偏回归系数的假设检验及其评价
各偏回归系数的t检验
C oe fficien tas
Unstand ardized Co efficients
St an d ard ized Co efficients
Model
B
Std. Error
Bet a
1
(Constant) -2262.081 1081 .870
（三）有关评价指标
R （复相关系数）
0.884
R Square （决定系数）
0.781
Adj R-Sq （校正决定系数）
0.740
Std.Error of the Estimate （剩余标准差）
216.0570680
Std.Error of the Estimate （剩余标准差）
SY ,12...m
医学统计学PPT课件
23.10.2023
46
统计设计可分为： （1）观察性研究设计 （2）实验性研究设计 ①实验设计 ②临床试验
23.10.2023
47
（1）观察性研究设计
是指研究者旨在客观地描述研究总体， 不对研究对象施加任何干预措施，其目的在 于了解某一事物的水平和分布现状。
如：某地某年某人群恶性肿瘤死亡率。
23.10.2023
－ ＋ ＋＋ ＋＋＋
人数
12 25 36 10
特点： ①无确切定量 ②分组有程度差别
23.10.2023
28
冠心灵与单纯西药 疗效对比
单纯西药 冠心灵
显效
9 19
有效
25 18
无效
6 5
合计
40 42
特点：①无确切定量 ②分组有程度差别
23.10.2023
29
资料的类型
计量资料
（数值变量或
定量资料）
23.10.2023
22
（1）计量资料 （定量资料或数值变量）
对每一观察对象用定量的方法，测定某 项指标所得的资料。其变量值是定量的，表 现为数值的大小，一般有度量衡单位。
①连续型计量资料（如身高、体重等） ②离散型计量资料
（如某医院每年的病死人数等）
23.10.2023
23
某年某地健康成人空腹血糖值(mmol/L)
者，整理后的资料
计数
按低血压、正常、高血压分
资料
组所得资料。
等级资料
23.10.2023
32
三、误差
1、误差：误差是指对事物某一特征的度量值 偏离真实值的部分，即实测值与真实值之差。 2、按其产生的原因和性质可分为
（1）随机误差 （2）非随机误差
46
统计设计可分为： （1）观察性研究设计 （2）实验性研究设计 ①实验设计 ②临床试验
23.10.2023
47
（1）观察性研究设计
是指研究者旨在客观地描述研究总体， 不对研究对象施加任何干预措施，其目的在 于了解某一事物的水平和分布现状。
如：某地某年某人群恶性肿瘤死亡率。
23.10.2023
－ ＋ ＋＋ ＋＋＋
人数
12 25 36 10
特点： ①无确切定量 ②分组有程度差别
23.10.2023
28
冠心灵与单纯西药 疗效对比
单纯西药 冠心灵
显效
9 19
有效
25 18
无效
6 5
合计
40 42
特点：①无确切定量 ②分组有程度差别
23.10.2023
29
资料的类型
计量资料
（数值变量或
定量资料）
23.10.2023
22
（1）计量资料 （定量资料或数值变量）
对每一观察对象用定量的方法，测定某 项指标所得的资料。其变量值是定量的，表 现为数值的大小，一般有度量衡单位。
①连续型计量资料（如身高、体重等） ②离散型计量资料
（如某医院每年的病死人数等）
23.10.2023
23
某年某地健康成人空腹血糖值(mmol/L)
者，整理后的资料
计数
按低血压、正常、高血压分
资料
组所得资料。
等级资料
23.10.2023
32
三、误差
1、误差：误差是指对事物某一特征的度量值 偏离真实值的部分，即实测值与真实值之差。 2、按其产生的原因和性质可分为
（1）随机误差 （2）非随机误差
多因素统计分析方法介绍PPT课件
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《保护生物多样性公约》
国家之一
生物种类多样性面临威胁的原因？
生存环境的改变和破坏 掠夺式的开发和利用 环境污染 外来物种的影响
保护生物多样性应采取的主要措施？
建立自然保护区 迁出原地保护 建立濒危物种的种质库 ……
同在蓝天下 共筑一个家
结果解释
其他多变量统计方法
判别分析discriminant analysis 聚类分析cluster analysis 因子分析factor analysis
第三章 保护生物的多样性Байду номын сангаас
一、生物种类多样性面临 威胁的原因
二、保护生物多样性应采 取的主要措施
一、生物多样性面临的威胁
北京南海子麋鹿园中动物灭绝年代顺序的石碑
吸烟 0 1 0 1 0 1 0 1
肥胖 0 0 1 1 0 0 1 1
40岁以上男性高血压
打鼾 人数
有高血压的人数(%)
0
60
5(8%)
0
17
2(11%)
0
8
1(13%)
0
2
0(0%)
1
187
35(19%)
1
85
13(15%)
1
51
15(29%)
1
23
8(35%)
40岁以上男性高血压例（续）
模型
关于模型选择的话题
变量选择
向前法（Forward） 向后法（Backward） 逐步法（Stepwise）
模型拟合优度（goodness of fit） 残差分析 预后指数（prognostic index）
LOGISTIC回归
结果变量为2分类变量(yes/no)，其均数为一百分 构成。
《保护生物多样性公约》
国家之一
生物种类多样性面临威胁的原因？
生存环境的改变和破坏 掠夺式的开发和利用 环境污染 外来物种的影响
保护生物多样性应采取的主要措施？
建立自然保护区 迁出原地保护 建立濒危物种的种质库 ……
同在蓝天下 共筑一个家
结果解释
其他多变量统计方法
判别分析discriminant analysis 聚类分析cluster analysis 因子分析factor analysis
第三章 保护生物的多样性Байду номын сангаас
一、生物种类多样性面临 威胁的原因
二、保护生物多样性应采 取的主要措施
一、生物多样性面临的威胁
北京南海子麋鹿园中动物灭绝年代顺序的石碑
吸烟 0 1 0 1 0 1 0 1
肥胖 0 0 1 1 0 0 1 1
40岁以上男性高血压
打鼾 人数
有高血压的人数(%)
0
60
5(8%)
0
17
2(11%)
0
8
1(13%)
0
2
0(0%)
1
187
35(19%)
1
85
13(15%)
1
51
15(29%)
1
23
8(35%)
40岁以上男性高血压例（续）
模型
关于模型选择的话题
变量选择
向前法（Forward） 向后法（Backward） 逐步法（Stepwise）
模型拟合优度（goodness of fit） 残差分析 预后指数（prognostic index）
LOGISTIC回归
结果变量为2分类变量(yes/no)，其均数为一百分 构成。
田间试验与统计分析 第十二章 多因素试验结果的统计分析
2 B
2
r
2 ABC
rc
2 AB
ra
2 BC
rac
2 B
2
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2 BC
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2
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2
C
2
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DF
a-1 b-1 c-1 (a-1) (b-1) (a-1) (c-1) (b-1) (c-1) (a-1) (b-1)(c-1) abc(n-1)
MS 固定模型
期望均方EMS 随机模型
混合模型 A、B固定，C
随机
MSA MSB MSC
MSAB
2
nbc
2 A
2
nac
2 B
2
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2 C
2
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2 AB
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2
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2 ABC
2
r
2 ABC
2
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2 ABC
误 差 abc(n-1)
SSe
2
2
2
第二节 裂区试验统计分析
生存分析SPSS(单因素和多因素对生存率的可能分析)51919PPT课件
13
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二、操作过程
2）
√
水平间的两两比较。
6. 单击Save按钮，弹出保存新变量Save new variables 对话框：
√ √
14
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三、主要输出结果
1. 生存表： 略 2. 两组的中位生存期估计：
15
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3. 绘制生存曲线：
(2) 比较：比较不同处理组的生存率，如比较不同疗法治疗脑瘤的 生存率，以了解哪种治疗方案较优。统计方法log-rank检验等。
(3) 影响因素分析：研究某个或某些因素对生存率或生存时间的影 响作用。如为改善脑瘤病人的预后，应了解影响病人预后的主 要因素，包括病人的年龄、性别、病程、肿瘤分期、治疗方案 等。统计方法cox比例风险回归模型等。
（1）计算甲、乙两法术后10月的生存率和标准误。 （2）估计两组的中位生存期。 （3）绘制各组生存函数曲线。 （4）比较两组的总体生存5 时间分布有无差别。 ComCpoamnpyanLy oLoggoo
一、建立数据文件（data-01.sav）
定义5个变量： 生存时间变量：t，值标签“生存时间（月）” 生存状态变量 ：status，取值“1=死亡，0=删失或存活” 频数变量：freq，值标签“人数” 分组变量：group，取值“1=甲组，2=乙组” 生存时间序号变量(可无）：i
生存分析SPSS过程
（SPSS of Survival Analysis）
邹莉玲 预防医学教研室
生存分析的理论复习
1. 何为生存分析？
生存分析（survival analysis）是将事件的结果（终点事件）和出 现结果经历的时间结合起来分析的一种统计分析方法。
因变量多因素方差分析
要点二
结果讨论
针对分析结果，可以提出一些建议。例如，针对不同性别 的学生，教师可以采用不同的教学方法和策略；针对不同 专业的学生，学校可以制定不同的培养计划和课程设置。 此外，教师和学生应该重视课程难度和年龄对学生成绩的 影响，采取相应的措施来提高学生的学习效果。
05
结论
研究成果总结
成功验证了因变量多因素方差分析的可行性，为相关领域提供了新的研究工具。
目的和意义
目的
通过因变量多因素方差分析，研究者可以深入了解不同因素 对因变量的影响程度，以及各因素之间的交互作用。
意义
因变量多因素方差分析有助于揭示隐藏在数据中的模式和关 系，为科学研究和实际应用提供有价值的见解。它可以帮助 研究者做出更准确的预测和决策，提高研究的可靠性和有效 性。
02
多因素方差分析概述
比较不同组之间的均值差异
多因素方差分析可以比较不同组之间的均值差异， 从而确定这些差异是否具有统计学上的显著性。
检验自变量与因变量之间 的关系
通过多因素方差分析，可以检验自变量与因 变量之间是否存在关系，以及这种关系的强 度和方向。
优势与局限性
优势
能够同时分析多个因素对结果的影响，提供有关因素影响的有价值信息；能够 检测因素之间的交互作用。
定义和原理
定义
多因素方差分析（ANOVA）是一种统计方法，用于分析一个或多个分类自变量对因变量的影响。
原理
通过比较不同组之间的因变量均值差异，判断这些差异是否显著，从而确定自变量对因变量的影响。
应用场景
探索多个因素对单一结果 变量的影响
当存在多个可能影响结果的因素时，可以使 用多因素方差分析来分析这些因素对结果的 影响。
THANKS
2024版医学统计学完整版课件
04
医学统计图与统计表
医学统计图
01
02
03
种类
条形图、线图、直方图、 散点图等
构成
标题、图序、图例、标目、 尺度等
用途
形象、直观地表达统计数 据，便于分析和对比
医学统计表
种类
简单表、分组表、复合表 等
构成
表号、表题、标目、线条、 数字等
用途
系统、有序地列举统计数 据，便于查阅和计算
统计图与统计表的应用
性。
观察性数据分析与处理
数据收集与整理
介绍观察性数据的来源、收集方法和整理过程，包括数据清洗、变 量定义和数据转换等。
描述性统计分析
运用图表和数值方法对数据进行描述，包括频数分布、集中趋势、 离散程度和偏态分布等。
推断性统计分析
通过假设检验、方差分析、卡方检验等方法，推断总体参数或比较不 同组间的差异。
临床试验设计与分析
试验设计类型
包括随机对照试验、交叉设计、 析因设计等，以及各种设计类型
的优缺点和适用场景。
试验样本量估算
根据研究目的、效应大小、显著 性水平和把握度等因素，合理估
算试验所需样本量。
试验数据分析
运用统计学方法对试验数据进行 描述性统计、差异性检验、回归 分析等，以评估试验效果和安全
假设检验
建立假设
根据研究目的和专业知识，提出关于 总体参数的假设。
01
02
选择检验方法
根据数据类型、研究设计和假设形式， 选择合适的检验方法，如t检验、F检 验等。
03
计算检验统计量
根据样本数据计算检验统计量的值。
作出推断结论
根据P值和显著性水平，作出是否拒 绝原假设的推断结论。
统计分析方法(t检验、单因素方差分析和多因素方差分析)
两组独立样本的比较：独立样本t检验 多组独立样本之间的比较：单因素方差分析
两组独立样本的比较：独立样本t检验 在变量视图中填入变量：这里的X为需分析数据，G代表分组
在数据视图中录入数据： G下方的数据1、2为分组 X下方的数据为相应的分组 对应的需要分析的数据
在工具栏里选择分析——描述统计——探索
将X选入因变量列表，G选入因子列表， 然后单击绘制
勾选带检验的正态图，其余的 可按照默认值 单击继续
在输出页面中找到上述表格，如果sig即P值，大于0.05，说明该 组数据属于正态性数据，可以继续进行独立样本的t检验；如果 有任何一组P值小于0.05，则需改用非参数检验
数据符合正态时，在工具栏中选 择分析，在下拉菜单中选择比较 均值，再选择独立样本T检验
将X选入检验变量，G选入分组变 量，然后点击定义组，组1后填 入1，组2后填入2，继续——确定
在输出页面中找到上述表格，如果sig即P值，大于0.05，说明两组数据方差齐，则 看第一行数据，如果小于0.05，说明两组数据方差不齐，则看第二行数据；sig的 值即为最终所需P值。
单因素方差分析
数据录入后，进行正态性检验，方法 见4、5、6页PPT。检验结果需要全部 正态才能进行单因素方差分析，否则 需要用非参数检验，但非参数检验没 有两两比较。
分析——比较均值——单因素ANOVA 将X选入因变量列表，G选入因子列表 中，单击两两比较，选择LSD，继续， 单击选项，选择方差同质性检验，继 续——确定
方差齐性检验结果显著性大于0.05， 说明方差齐，可以进行单因素方差分 析，如果显著性小于0.05，则说明方 差不齐，则不能进行单因素方差分析
该表为总体的显著性
该表为两两比较的结果 1 2 为1组与2组比较
两组独立样本的比较：独立样本t检验 在变量视图中填入变量：这里的X为需分析数据，G代表分组
在数据视图中录入数据： G下方的数据1、2为分组 X下方的数据为相应的分组 对应的需要分析的数据
在工具栏里选择分析——描述统计——探索
将X选入因变量列表，G选入因子列表， 然后单击绘制
勾选带检验的正态图，其余的 可按照默认值 单击继续
在输出页面中找到上述表格，如果sig即P值，大于0.05，说明该 组数据属于正态性数据，可以继续进行独立样本的t检验；如果 有任何一组P值小于0.05，则需改用非参数检验
数据符合正态时，在工具栏中选 择分析，在下拉菜单中选择比较 均值，再选择独立样本T检验
将X选入检验变量，G选入分组变 量，然后点击定义组，组1后填 入1，组2后填入2，继续——确定
在输出页面中找到上述表格，如果sig即P值，大于0.05，说明两组数据方差齐，则 看第一行数据，如果小于0.05，说明两组数据方差不齐，则看第二行数据；sig的 值即为最终所需P值。
单因素方差分析
数据录入后，进行正态性检验，方法 见4、5、6页PPT。检验结果需要全部 正态才能进行单因素方差分析，否则 需要用非参数检验，但非参数检验没 有两两比较。
分析——比较均值——单因素ANOVA 将X选入因变量列表，G选入因子列表 中，单击两两比较，选择LSD，继续， 单击选项，选择方差同质性检验，继 续——确定
方差齐性检验结果显著性大于0.05， 说明方差齐，可以进行单因素方差分 析，如果显著性小于0.05，则说明方 差不齐，则不能进行单因素方差分析
该表为总体的显著性
该表为两两比较的结果 1 2 为1组与2组比较
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2
: n
秩和(R)
R1
R2
Rk
k 12 2 2 H R n k 1 2 ~ ν k1 的 分布 j nkk 1 j 1
多重回归 Multiple Linear Regression
模型
E y x E y 1 x1 2 x2 p x p
LOGISTIC回归
结果变量为2分类变量(yes/no)，其均数为一百分
构成。 在多重回归中，解释变量的线性组合预测的是结 果变量的均数。在Logistic回归中，解释变量的线 性组合预测的是结果变量的均数的一种变换—— (logit变换) Logit变换
logit p loge
多因素统计分析方法介绍
--探讨结果变量与多个因素之间的关系
两因素方差分析数据结构
data structure of two way analysis of variance
因素A 因素B 1 2 3 r 1 xx xx xx xx 2 xx xx xx xx 3 xx xx xx xx c xx xx xx xx
参数估计方法
最小二乘法（Least Square Estimation） 最大似然法（Maximum Likelihood Estimation）
关于模型选择的话题
变量选择
向前法（Forward） 向后法（Backward） 逐步法（Stepwise）
模型拟合优度（goodness of fit） 残差分析 预后指数（prognostic index）
40岁以上男性高血压例（续）
模型
logit p 1smoking 2obesity 3snoring
结果
回归系数估计 截距 smoking obesity snoring -2.378 -0.068 0.695 0.875 标准误 0.380 0.278 0.285 0.398 0.24 2.44 2.19 0.810 0.015 0.028 z P值
配伍组设计资料方差分析的数据结构
因素A 编号 1 2 3 n 1 x x x x 2 x x x x 3 x x x x c x x x x
两因素方差分析的非参数方法
Friedman’s two way analysis of variance
因子 配伍组 1 1判别分析discriminant analysis 聚类分析cluster analysis 因子分析factor analysis
p 1 p
Logistic回归模型
logit p 1x1 2 x2 p x p
40岁以上男性高血压例
40岁以上男性高血压
吸烟 0 1 0 1 0 1 0 1 肥胖 0 0 1 1 0 0 1 1 打鼾 0 0 0 0 1 1 1 1 人数 60 17 8 2 187 85 51 23 有高血压的人数(%) 5(8%) 2(11%) 1(13%) 0(0%) 35(19%) 13(15%) 15(29%) 8(35%)