医学统计学原理及SPSS应用
《医学统计学课件-SPSS应用》
传达研究结果。
3
应用案例
通过实际案例研究，将学到的统计分析 知识应用到医学领域。
数据可视化
条形图和折线图
运用条形图和折线图展示数据的变化趋势和差 异。
散点图和箱线图
绘制散点图和箱线图，观察数据的离散程度和 异常值。
高级统计方法
非参数检验
使用非参数检验方法处理不满足 参数假设的数据，具有更广泛的 适用性。
掌握处理异常值和缺失数据的技
SPSS软件中，确保数据准确无误。 巧，提高数据质量。
单变量分析
描述性统计
使用SPSS生成各种描述性统计指标，如均值、 中位数和标准差，探索数据的基本特征。
概率分布
学习正态分布、t分布和卡方分布等概率分布的 原理和应用。
频率分布
绘制直方图和饼图，了解数据的分布情况和各 个类别的占比。
生存分析
研究事件发生时间和影响因素之 间的关系，推断生存函数和风险 因素。
大数据分析
探索如何使用SPSS进行大数据分 析，应对海量数据和复杂模型。
假设检验
掌握t检验、方差分析和卡方检验等常用假设检 验方法，判断样本数据是否与总体存在显著差 异。
双变量分析
1
相关分析
了解两个变量之间的相关性，选择合适
线性回归
2
的相关系数和绘制散点图。
通过线性回归模型分析因变量与自变量
之间的关系，并进行模型拟合和解释。
3
方差分析
研究不同组别之间的差异，比较均值是 否存在显著性差异。
多变量分析
因素分析
通过因子载荷和因子得分分析变 量之间的关联性和共同因素。
聚类分析
将样本根据某些特征进行分类和 分组，发现潜在的群组结构和相 似性。
《医学统计学课件——SPSS实战》
本课件将教你如何使用SPSS软件进行医学统计学实践。从数据清洗到多因素 方差分析，一步步带你掌握数据分析的技巧。
SPSS软件介绍
SPSS软件是一款专业的统计分析软件，用于数据 处理和分析。它能够快速的分析数据，并且支持 多种类型的图表展示。
SPSS软件界面友好易操作，界面各部分操作说明 齐全，让您能够更快更好的掌握操作技巧。
概率论和假设检验率分布 来描述和分析事件发生的概率。
假设检验
假设检验是通过数据处理来验证假设是否成 立的方法。它是实验分析的重要工具。
单因素方差分析
单因素方差分析用于考察1个自变量对1个因变量的影响，可以进行均值、方 差和协方差的分析。
多因素方差分析
双因素方差分析
1
中位数
2
数据从小到大排序后，处于中间的数
值即为中位数。对于有异常值的数据，
中位数更能反映数据的真实情况。
3
平均数
计算数据总和，再除以数据个数，表 示数据的中心趋势，是常用的数据描 述和分析方法之一。
标准差
衡量数据集合的变化程度，标准差越 大，数据的分散程度越大。
规范化数据及缺失数据处理
数据的规范化可以减少数据集合中的偏差，提高数据的质量。缺失数据的处理是数据分析的重要前提， 可以使用均值或回归等方法填补缺失值。
通过两个自变量来考察它们对因变量的影响，可 以分析它们之间的互作关系。
三因素方差分析
通过三个自变量来考察它们对因变量的影响，可 以在多个自变量之间建立更准确的模型。
T检验与方差分析的比较
1
T检验
用于比较两组数据的差异，具有判断
方差分析
2
简单、结果清晰的优点，但限制了数 据的样本量。
《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。
《医学统计课件》——SPSS与医学数据分析
双样本 t 检验
用于比较两个样本的均值是否 相等，判断是否有显著差异。
相关系数
用于度量两个变量之间的关系， 可帮助你确定它们是否相关。
常见的医学统计指标
1 均值和标准差
均值表示数据的集中趋 势，标准差表示数据的 相对离散程度。
2 中位数和四分位数
1
推断性统计分析
2
从样本数据中推断出总体数据的性质， 并作出有关总体的推断、判断或预测。
3
描述性统计分析
对数据的集中趋势、离散程度、形态 等进行描述，比如频数和百分比。
参数估计
使用函数将总体参数用样本观测值或 统计分布的特征进行近似表示，常用 的有均值和方差等。
SPSS中的医学数据分析方法
方差分析
结果可视化
使用图表将数据结果转化为 生动直观的形式，便于理解 和沟通。案例分Biblioteka 与讨论糖尿病患者数据的分 析
通过 SPSS 对糖尿病患者 的数据进行分析，探索其 血糖水平、BMI、血压等 指标的分布情况。
分组试验的数据解读
探讨分组试验中的双样本 t 检验、方差分析、相关性 分析等方法，以及如何解 读试验数据。
药物剂量效应的数据 探索
通过数据透视表和图表等 方法，确定药物剂量对生 物学反应的影响，以及最 适合的药物治疗方案。
《医学统计课件》—— SPSS与医学数据分析
医学统计课程介绍，包括SPSS与医学数据分析，教你如何理解和处理医学数 据。
什么是医学统计学
数据可视化
使用图形和图表等，使复杂的 医学数据更加易于理解。
研究设计
统计分析
帮助你确定实验或观察研究的 要素，以及样本的大小和选择。
“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。
医学统计课件：SPSS统计学基础及其应用
多因素方差分析
多因素方差分析是一种用于比较多个自变量对一个因变量的影响是否显著的统计方法。它能够揭示多个因素的 复杂关系和交互作用。
回归分析
回归分析用于研究自变量与因变量之间的关系。通过拟合回归模型，可以预 测因变量的值，并揭示变量之间的相关性和影响程度。
Logistic回归分析
Logistic回归分析是一种用于研究自变量对二分类因变量的影响的统计方法。它可以揭示变量之间的关系和预测 不同因素对某个事件的概率。
医学统计课件：SPSS统计 学基础及其应用
本课件介绍了医学统计学的基础知识和SPSS软件的应用。通过学习本课件， 您将掌握数据分析的基本概念和技巧，能够运用SPSS软件进行数据处理和统 计分析。
Байду номын сангаас
统计学概述
统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科。它提供了一种理论和方法 来帮助人们理解和描述数据，从而做出决策和推断。
方差分析
方差分析用于比较三个或三个以上样本均值是否存在显著差异。它通过分析组内变异和组间变异来判断差异的 显著性。
单因素方差分析
单因素方差分析是一种用于比较一个自变量对一个因变量的影响是否显著的统计方法。它能够揭示不同组别之 间的差异和一致性。
双因素方差分析
双因素方差分析是一种用于比较两个自变量对一个因变量的影响是否显著的统计方法。它能够揭示不同组别和 交互作用对因变量的影响。
统计推断
统计推断是根据样本数据对总体进行推断和判断的方法。它通过抽样和假设检验来得出关于总体特征的结论。
参数检验
参数检验用于比较两个或多个总体的差异。它基于数据样本对总体参数进行估计，并进行假设检验来判断差异 是否显著。
非参数检验
非参数检验是一种不基于总体参数分布的统计方法，能够对数据进行假设检验。它不依赖于特定数据分布，更 加灵活和适用于各种情况。
医学统计学原理及SPSS应用
df 1 1 1
Asymp. Sig.Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (2-sided) (1-sided)
.019 .036 .010 .026 .013
N of Valid Cases
315 a. Computed only for a 2x2 table b. 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 6.79。
→交叉表Crosstabs →主对话框。
↓ 把 列 送 进 直 行 变 量 框 。 D 、 把 行 送 进 上 变 量 框
E、→按“统计量”、 “格”、“格式”按钮→次级 对话框→对需要的项目进行选 择按→“继续”按钮→返回主 对话框。
选 择 卡 方 统 计 量 ：
行 的 百 分 比 ：
选 择 实 际 值 和
——————————————————————————— 分 组 有效 无效 合计 有效率(%) ———————————————————————————
西 药 6(8.25) 5(2.75) 11 54.55
中西药 9(6.75) 0(2.25) 9 100.00 ——————————————————————————— 合 计 15 5 20 75.00 ——————————————————————————— 本例 N ≤ 40，应采用四格表确切概率法(Fisher法)。
Likelihood Ratio
Fisher's Exact Test
41 N of Valid Cases a. Computed only for a 2x2 table b. 1 cells (25.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 4.44。
统计学原理与spss应用
统计学原理与spss应用统计学原理与SPSS应用是统计学中非常重要且常用的两个部分。
统计学原理是统计学的基础理论，而SPSS则是一款常用的统计分析软件。
首先，统计学原理是通过收集、整理、分析和解释数据来研究现象和进行决策的一门学科。
其基本原理包括变量、概率、抽样、假设检验等。
变量指的是研究对象的特征或属性，可以是定量的也可以是定性的；概率则是指某个事件发生的可能性；抽样是指从总体中选择一部分样本进行分析；假设检验则是根据样本数据对总体参数进行推断。
统计学原理的应用非常广泛，例如市场调研、医学研究、社会科学研究等。
通过掌握统计学原理，我们可以对数据进行合理的收集和处理，并通过统计分析方法对数据进行解读和推断。
在研究设计上，统计学原理可以帮助我们选择适当的抽样方法、确定样本容量和处理实验结果。
在统计分析上，统计学原理可以帮助我们选择适当的统计方法，并对得到的结果进行合理的解释和推断。
总之，统计学原理为我们研究现象及决策提供了科学的方法和依据。
而SPSS作为一款专业的统计分析软件，可以帮助研究者更加便捷地进行数据处理和统计分析。
SPSS提供了可视化的数据输入和管理界面，使得数据的输入更加简单和直观。
同时，SPSS还内置了丰富的统计分析方法和功能，用户可以根据不同的研究目的选择适当的方法进行分析。
SPSS可以进行描述性统计、t检验、方差分析、回归分析、因子分析等多种统计方法，同时还可以生成各种图表和报告以直观地展示和解释结果。
在使用SPSS进行数据分析时，我们首先需要导入数据，并对数据进行清洗和预处理，如删除异常值、缺失值的处理等。
之后，我们可以选择适当的统计分析方法进行分析，例如根据变量类型选择描述性统计方法或回归分析方法。
在分析过程中，SPSS会自动计算所需的统计指标，并生成相应的结果报告。
最后，我们可以通过SPSS生成的图表和报告对结果进行解释和展示。
总的来说，统计学原理与SPSS应用相辅相成。
统计学原理为我们提供了科学的方法和理论，而SPSS作为工具则帮助我们更加便捷地实施统计分析。
医学统计学基础课件：SPSS分析实战详解
这个课件详细介绍了医学统计学基础和如何使用SPSS进行数据分析。从数据 预处理到相关性分析和生存分析，全面解析SPSS分析的实战技巧。
课程介绍
通过本课程，您将学习到医学统计学的基本概念和原理，并掌握SPSS软件的 使用技巧。无论您是医学专业的学生还是从事医学研究的专业人士，本课程 都将对您有所帮助。
数据清洗
数据清洗是数据分析的关键一步，它包括数据筛选、缺失值处理、异常值检 测等操作。本节将教您如何进行数据清洗，以保证分析结果的准确性和可靠 性。
数据变换
数据变换是将原始数据进行处理，使其适应统计分析的要求。本节将介绍常 用的数据变换方法，如对数转换、标准化等，帮助您更好地分析数据。
描述性统计分析
二元组对照分析
二元组对照分析是用于比较两个二分类变量之间关系的统计方法。本节将介 绍如何进行二元组对照分析，并解释如何解读分析结果，帮助您理解变量之 间的相互关系。
多元线性回归分析
多元线性回归分析是用于评估多个自变量对因变量影响的统计方法。本节将 介绍如何进行多元线性回归分析，并解释如何解读分析结果，帮助您理解变 量之间的关系。
描述性统计分析是对数据进行整体和个体特征的分析，包括平均数、中位数、方差等指标的计算。本节将向您 展示如何进行描述性统计分析，并解释分析结果的含义。
散点图分析
散点图可以用来描述两个变量之间的关系，是统计分析中常用的可视化工具。 本节将教您如何绘制散点图并解读图形，以帮助您分析变量之间的相关性。
相关性分析
相关性分析是评估两个变量之间关系强度和方向的统计方法。本节将介绍如何进行相关性分析以及如何解读分 析结果，帮助您理解变量之间的相互关系。
分组比较分析
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。
(优质医学)SPSS在医学统计学中的应用
肺癌放化疗组（n=11） 8.0 5.4 5.4 5.6 9.0 8.5 5.5 5.8 6.3 5.6 7.2
肺癌化疗组（n=9） 8.5 9.0 10.5 4.3 6.7 7.7 11.0 9.0 7.7
对照组（n=10） 11.3 8.5 9.0 6.5 7.0 9.6 12.6 9.5 10.8 13.9
5
基本操作
6
SPSS软件是由数据管理和统计分析两大模块构成
数据管理 变量定义 数据编辑
统计分析
基本统计 均值比较
分析
与检验
方差 分析
相关 分析
回归 分析
非参数 编辑统计
检验
图形
7
基本操作
启动SPSS后，首先进入SPSS主画面，也就是数据编辑窗口了
在窗口的下方点击变量设置书签“Variable View”，进入变量 设置窗口
9
10
点击Align出现一小下拉菜单，选择“Center”，至此，4个变量均定 义和设置完毕。电击窗口下方的“Data View”书签切换到SPSS数据 编辑窗口。在数据区填入各数据后，均为居中显示。
11
2、变量间的运算
为探讨高血压病患者的左心功能情况,用颈动脉搏动法测量10例原发性高 血压患者的收缩时间间期(STI),检测结果如下表。
对照组（n=15） 3.38 2.40 7.20 5.97 5.47
3.98 4.67 4.79 11.51
14.02 13.83 2.30 4.43 2.40
8.62 9.66 16.2 10.33
9.28 5.86 10.81 4.30 1.13
38
CEA group
14.24
1
15.49
《医学统计课件：SPSS应用与案例分析》
多因素方差分析的应用与案例分析
定义
多因素方差分析用于研究两个或多个自变量对因 变量的影响。
案例分析
以临床试验为例，说明多因素方差分析的具体应 用。
数据分布的检验方法与应用
1
正态性检验
了解正态性检验的目的和常用方法。
偏态与峰度检验
2
掌握偏态和峰度的概念，并学习如何进
行检验。
3应 用。
独立样本t检验的应用与案例分析
定义
独立样本t检验用于比较两个独立样本均值之间 的差异。
案例分析
借助临床研究，演示独立样本t检验的实际应用。
配对样本t检验的应用与案例分析
定义
配对样本t检验用于比较同一组样本在不同条件 下的均值差异。
案例分析
通过实际案例，展示配对样本t检验的应用及其 重要性。
相关分析的应用与案例分析
医学统计学的作用和应用范围
1 决策支持
统计学为医学研究、临床实践和政策制定提 供可靠依据。
2 数据分析
通过统计方法，揭示数据背后的规律和关联。
3 质量控制
4 预测与预防
统计学可以辅助判断医疗质量是否符合标准。
通过对过去和现有数据的分析，预测未来可 能出现的疾病和健康问题。
SPSS软件的界面和操作方法
界面
学习SPSS软件的主要功能和操作界面。
数据输入
掌握SPSS中数据输入的方法和技巧。
数据清洗
学习如何处理数据中的异常值和缺失值。
数据分析
了解SPSS中常用的统计分析方法。
单因素方差分析的应用与案例分析
定义
单因素方差分析用于比较两个或多个样本均值之 间的差异。
案例分析
通过医学研究实例，展示单因素方差分析的实际 应用。
SPSS在医学统计中的应用
（1）group（分组）：1=对照组，2=小剂量组，3=大剂量组；
（2）glu（血糖变化值）。
3. 数据的正态性检验
（1） “分析”→“描述统计” →“探索” 对话框 …
打开“探索”
因变量列表：血糖变化值（glu）
因子列表：组别[group]
绘制 ： 带检验的正态图
结果显示，三组数据均符合正态分布（ P分别为0.638、0.971、 0.987 ），因此可以采用方差分析进行组间比较。
2. 定性数据（分类资料）
又可分为无序分类资料和有序分类资料两类。 ① 无序分类资料是指所分类别或属性之间无程度和顺序的 差别，例如二项分类，性别（男、女），药物反应（阴性、 阳性）等。例如多项分类，血型（ O、A、B、AB等。 ② 有序分类资料是指各类别之间有程度的差别。如尿糖化 验结果按－、±、+、++、+++分类；疗效按治愈、显效、 好转、无效分类。
内容安排
第一讲 第二讲 第三讲 第四讲 第五讲 第六讲 第七讲
医学统计分析概述 定量资料组间比较的统计分析 分类资料组间比较的统计分析 相关性分析与线性回归分析 logistic回归分析 诊断试验的评价与ROC分析 生存分析
第一讲 医学统计分析概述
一、医学统计学的主要内容 包括研究设计、资料收集、数据整理、 数据 分析等一系列过程。
从Shapiro-Wilk检验结果可以看到，阴性组不符合正态分布 （ P<0.0001 ），阳性组也不符合正态分布（ P=0.006 ），故 需要采用非参数wilcoxon秩和检验。
4. wilcoxon秩和检验 “分析”→“非参数检验” →“旧对话框” →“两个独立样 本” 检验变量列表：g 分组变量：group 定义组：1 2
《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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乙两种饮食，观察饮食排出时间（小时）结果如下，试问
两种饮食对肠蠕动效果有无差别？ 甲饮食组 76 75 44 55 51 66 69 68 52 60 71 62 70 75 n=14 乙饮食组 97 74 79 83 95 101 98 95 52 64 68 88 83 n=13
用均数和标准差两个指标才能全面的描述一组计量 资料，即 X ±s 。A组 30±3.16 B组 30±4.74 C组 30±2.92
院前救治对重型颅脑损伤治疗结局的影响 .doc
2、计数资料（count data）的统计描述 率（rate）：用于描述某种现象发生频度的指标， 用R表示。 计算方法：R =发生某种现象的观察值/可能发生某 种现象的全部观察值×100% ，1000‰ 等。
Asymp. Sig. Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (2-sided) (1-sided) .000 .000 .000 .000 .000
4.四格表资料确切概率法： (T＜1或N ≤ 40) 例4：某医师对20例急性心机梗死并发休克患者分别采用西 药和中西药结合方法抢救，结果如下表，试问两组疗效有无 差别？
→交叉表Crosstabs →主对话框。
↓ 把 列 送 进 直 行 变 量 框 。 D 、 把 行 送 进 上 变 量 框
E、→按“统计量”、 “格”、“格式”按钮→次级 对话框→对需要的项目进行选 择按→“继续”按钮→返回主 对话框。
选 择 卡 方 统 计 量 ：
行 的 百 分 比 ：
选 择 实 际 值 和
Mean
上表是分组描述性统计结果，下表t检验结果：
Independent Samples Test
Levene's Test for
Equality of Variances
t-test for Equality of Means
Sig. Mean Error
Std.
95% Confidence Interval of the
相关与回归分析
相关分析
医学上，许多现象之间都有相互联系
例如：身高与体重、体温与脉搏、产前检查
与婴儿体重、乙肝病毒与乙肝等
在这些有关系的现象中，它们之间联系
的程度各不相同
体温和脉搏的关系就比产前检查与婴儿体重
之间的关系密切得多
而体重和身高的关系则介与二者之间
乙肝病毒和乙肝之间是因果关系
理论值的计算公式
TR C=nR nC/N
nR 为行的合计
nC 为列的合计
N 为总例数
列联表：
卡方检验结果：
Chi-Square Tests Value 28.636 b 24.974 31.183 df
1 1 1
Pearson Chi-Square
Continuity Correction a
医学统计学原理及SPSS应用
医学统计学原理
一、几个概念
1、总体（population）：根据研究目的所划定的 具有某种共同性质的全部个体值的集合。 2、样本（sample）：根据随机的原则，从总体中 抽取比较少的个体所组成的小的集合 3、误差（error）：观察值与真实值之差
4、抽样误差（sampling error）：有抽样带来的误 差。特点：不可避免，但有规律
它与SAS和BMDP共同组成世界上三大流行统计
分析软件
广泛适用于自然科学和社会科学的各个领域
SPSS在国内已逐渐流行起来
现更名为: Statistical Product and Service
Solutons (统计产品和服务解决方案)
特点：功能强大、容易操作、易学易用
二、SPSS应用举例
F、在主对话框中按“确定”按钮→产生结果（见下 图）。
列联表：
Chi-Square Tests Value Pearson Chi-Square 5.470 b a Continuity Correction 4.388 Likelihood Ratio 6.602
Fisher's Exact Test
注意死亡率与病死率；发病率与患病率之间的区别！
三、统计推断——假设检验
例1：A、B两种药治疗感冒，将200例患者随机分 为A、B各100例，A组治愈时间平均为 5.2±1.8天，B组为6.5±2.3天。A药比B药好
吗？
例2：A手术治愈率86%，B手术治愈率70%，A手 术比B手术好吗？
院前救治对重型颅脑损伤治疗结局的影响 .doc
有的现象之间因果不清，只是伴随关系，例如丈夫
身高和妻子的身高之间，就不能说有因果关系
相关就是用于研究和解释两个变量 之间相互关系的
复件 第四脑室形态对判断小脑出血手术指征的价值.doc
• 1078对父子的身高 • 用水平轴X上的数代表父 亲身高，垂直轴Y上的数 代表儿子的身高 • 1078个点所形成的图形 是一个散点图 • 它的形状象一块橄榄状的 云，中间的点密集，边沿 的点稀少，其主要部分是 一个椭圆
df 1 1 1
Asymp. Sig.Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (2-sided) (1-sided)
.019 .036 .010 .026 .013
N of Valid Cases
315 a. Computed only for a 2x2 table b. 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 6.79。
1、两个小样本均数比较的 t 检验
2、两个样本率的比较的χ2 检验
3、相关分析Biblioteka 4、逻辑（logistic）回归
SPSS应用
一、SPSS简介
SPSS(Statistical Package for the Social
Science)社会科学统计软件包是由美国斯坦福大
学20世纪80年代初研制的
列联表：
卡方检验结果：
Value
Pearson Chi-Square
Continuity Correction a
Chi-Square Tests df 1 1 1 Asymp. Sig.Exact Sig. Exact Sig. (2-sided) (2-sided) (1-sided) .020 .069 .007 .038 .030
Likelihood Ratio
Fisher's Exact Test
41 N of Valid Cases a. Computed only for a 2x2 table b. 1 cells (25.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 4.44。
A、数据录入。
次 级 对 话 、 框 资 料 原 始 数 据 观 表 察 不 值 需 加 要 权 加 权 ！ 。
B data↓
( )
产 生
weight cases ↓
点击“加权”项目→把“频数”送进加权变量框→按“确定” 按钮。
C、分析Analyze→描述性统计Descriptive Statistics
F
Equal variances assumed
Sig.
t
df
(2Differe Differ tailed)nce
Equal variances not assumed
1.659 .210 -3.882
25 .001
Difference Lower Upper ence -18.9890 4.8911 -29.06 -8.92 -18.9890 4.9623 -29.31 -8.66
Likelihood Ratio
Fisher's Exact Test
5.455b 3.300 7.335
20 N of Valid Cases a. Computed only for a 2x2 table b. 2 cells (50.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 2.25。
Ａ、数据录入。 Ｂ、分析Analyze →比较平均数法Compare Means →独立样本T检 验Independent-Samples T Test →主对话框。
按 量 变 钮 框 量 框 次 定 级 义 把 对 组 分 话 别 组 框 。 按 送 入 “ 分 选 组 项 变 ” ↓ ↓ ↓
——————————————————————————— 分 组 有效 无效 合计 有效率(%) ———————————————————————————
西 药 6(8.25) 5(2.75) 11 54.55
中西药 9(6.75) 0(2.25) 9 100.00 ——————————————————————————— 合 计 15 5 20 75.00 ——————————————————————————— 本例 N ≤ 40，应采用四格表确切概率法(Fisher法)。
-3.827 20.837 .001
Ｅ、在主对话框中按“确定”按钮→产生结果（见上图）。
论文\Chiari malformation\Chiari I 型畸形微创后颅窝减压术.doc
院前救治对重型颅脑损伤治疗结局的影响.doc
2. 四格表资料的X2检验 例2：某医师对性乱者和献血员分别检测抗—HCV，结果见下 表，试问两组抗—HCV检测阳性率是否有差别？ —————————————————————————— 分 组 阳性 阴性 合计 阳性率(%) ——————————————————————————— 性乱者 18(a) 190(b) 208 8.65 献血员 2(c) 105(d) 107 1.87 ——————————————————————————— 合 计 20 295 315 6.35 ———————————————————————————