完整word版医学统计学spss190上机操作docxWord格式.docx
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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continuitycorrection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:
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
-
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
例题9-7两组或多组构成比的比较(p153页)
数据输入和操作同上
例题9-8行列表分类资料关联性分析(四格表资料关联性分析的扩
展)操作相似。
(p154页)
三、频数分布拟合优度的卡方检验
例题9-11(p158页)
单变量的卡方检验
点解分析——非参数检验——旧对话框——卡方
选“所有类别相等”意思是该资料中的理论频数是(87+195+116+27)
/4=106.5
9-12poisson分布的拟合优度检验(p158页)
1变量视图和数据视图如下:
2点解分析——非参数检验——旧对话框——卡方
3选定“值”并将表9-12中的期望频数依次添加到框中,点击确定
即可。
四确切概率法(略)
例题9-13(p159页)用软件操作时的方法与Pearson卡方检验一
样,只不过在读取结果时读Fisher确切检验一行(要求条件是:
样
本例数少如四格表n<
40时,或有期望频数<
1;
行列表资料有1/5以
上的格子数期望频数<5时,行列表资料的卡方检验会有偏性时)
五OR值的卡方检验
例题9-14(p161页)病理-对照研究中成组设计资料的分析
9-15匹配设计资料的分析(p162页)
第十章基于秩次的假设检验
例题10-1配对设计资料的符号秩和检验
点击分析—非参数检验—2个相关样本
例题10-2单样本资料的符号秩和检验
可以参照10-1的方法做。
二完全随机化两独立样本的秩和检验
例题10-3两组计量资料的秩和检验
10-4两组等级资料的秩和检验(单向有序,比较的结果变量有序时
用)
1先对Frequence项进行加权处理。
点击数据——加权个案---选中Frequence加权个案----点击继续
2具体操作:
分析---非参数检验---旧对话框---两个独立样本
三、完全随机设计多个独立样本的秩和检验
10-5多组计量资料的秩和检验(略)
本资料参考两组计量资料的检验方法,是前者的扩展,只不过在非参数检验中选择k个独立样本选项,其他操作包括数据输入基本一样。
10-6多组等级资料的秩和检验(p176页)
2具体操作
例题10-8随机化区组设计资料的秩和检验
第十四章临床测量误差与诊断试验评价
一Kappa值一致性评价例题14-3
1先对变量x进行加权,
2点击分析——描述统计——交叉表——统计量选Kappa——继续——确定
二
ROC
曲线
某医师对经标准诊断的
55名患者、
45名正常人分别进行
2
种诊断试验检查,结果分别为
test1、test2。
试绘制
曲
线。
步骤:
点击分析——ROC曲线图——(检验变量:
选test1,test2;
状态变量选diagnose;
状态变量的值是1,因为1表示诊断为阳性;
输出:
四项全选)——确定
三线性回归
例题11-1
线性回归模型成立需要满足
4个条件,即线性(linear)、
独立(independence)、正态(
normal
)、等方差(
equal
variance),分析的首先先判断两变量之间是否有线性趋势,
这是从统计学角度考虑的,其实在做线性回归分析之前,还
要从专业角度分析两变量之间有没有可能存在某种关系若
是那种八竿子打不着或者说根本就没有什么联系的两变量,
那就不用做了。
1作xy两变量的散点图,观察是否存在线性趋势。
点击图形——旧对话框——散点/点状(散点图)——简单分布——定义——x轴年龄,y轴心率——确定
2根据专业知识判断任意两个观察值是否独立
3正态性:
通常用残差的直方图、正态概率(p-p)图检验。
4等方差:
作残差图
线性趋势检验:
(1)求残差
点击继续,确定,
注:
PRE_1:
未标准化预测值ZPR_1:
标准化预测值RES_1:
未标准化残差ZRE_2:
标准化残差
(2)对残差进行正态性分析
点击继续确定即可。
等方差检验和正态性检验
分析——回归——线性——绘制
(包含了正态性性检验,直方图,正态概率图):
点击确定,结果输出整个分析过程结束。
四线性相关
例题12-1
在分析两变量x、y是否线性相关时,首先也要做散点图判
断两变量是否有线性趋势,如果两变量x、y满足双变量正
态分布可以用pearson相关,若不满足用spearman秩相关。
双变量正态分布的检验步骤如下:
分析——回归——线性——y因变量,x自变量——保存,
选择未标准化残差,然后对未标准化残差正态性检验。
相关分析:
分析——相关——双变量
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