spss實(shí)習(xí)指導(dǎo)-資料下載頁(yè)
2025-08-04 09:39本頁(yè)面
【正文】 Test Variable List：effect 要分析的變量是療效Grouping Variable：group 定義分組變量選中變量group：Define GroupsGroup 1：鍵入1 分別定義分組變量的數(shù)值Group 2：鍵入2 分別定義分組變量的數(shù)值ContinueOK 分析結(jié)果見“”結(jié)果解釋：NPar TestsMannWhitney Test本例結(jié)果為尚不能拒絕H0。三、多個(gè)樣本比較的秩和檢驗(yàn)相當(dāng)于方差分析的非參數(shù)分析方法，適用于有序分類資料和方差分析條件不能滿足的數(shù)值變量資料。編秩原則：將各組觀察值按照從小到大順序統(tǒng)一編秩，若大小相等的觀察值不在同一樣本內(nèi)，取其平均秩次，在同一樣本內(nèi)時(shí)則可順序編秩。分別計(jì)算各組的秩和Ri。各組秩和Ri之和應(yīng)為。㈠列表型資料例114 某醫(yī)院外科用三種手術(shù)方法治療肝癌患者15例，每組5例，進(jìn)入各組的患者用隨機(jī)方法分配，每例術(shù)后生存月數(shù)如表所示，問三種療法效果是否有差別？(數(shù)據(jù)庫(kù)見“”)操作方法：Analyze→Nonparametric Tests→k Independent SamplesTest Variable List：months 要分析的變量是術(shù)后生存月數(shù)Grouping Variable：group 定義分組變量選中變量group：Define GroupsGroup 1：鍵入1 分別定義分組變量的數(shù)值Group 2：鍵入3 分別定義分組變量的數(shù)值ContinueOK 分析結(jié)果見“”結(jié)果解釋：NPar TestsKruskalWallis Test上表結(jié)果表明三種不同方法術(shù)后生存月數(shù)不同，還需要進(jìn)行兩兩比較。遺憾的是，包括SAS、SPSS在內(nèi)的權(quán)威統(tǒng)計(jì)軟件均未能提供該功能。實(shí)際應(yīng)用時(shí)，我們可以采?。孩爬眯拚龣z驗(yàn)水準(zhǔn)法分別進(jìn)行兩兩非參數(shù)檢驗(yàn)⑵當(dāng)各組例數(shù)較多時(shí)，采用秩變換分析。㈡頻數(shù)表型資料例115 某研究者調(diào)查了分娩時(shí)孕周與乳量的關(guān)系，比較分娩時(shí)二者的關(guān)系。（數(shù)據(jù)表見“”）操作方法：Data→Weight cases⊙weight Cases by：Frequency Variable：freq 定義頻數(shù)變量freqOKAnalyze→Nonparametric Tests→2 Independent SamplesTest Variable List：yz 要分析的變量是孕周Grouping Variable：rl 定義分組變量乳量選中變量group：Define GroupsGroup 1：鍵入1 分別定義分組變量的數(shù)值Group 2：鍵入3 分別定義分組變量的數(shù)值ContinueOK 分析結(jié)果見“”結(jié)果解釋：NPar TestsKruskalWallis Test結(jié)果表明=，P=，可認(rèn)為分娩時(shí)孕周對(duì)乳量是有影響的。當(dāng)經(jīng)過多樣本比較的秩和檢驗(yàn)拒絕無(wú)效假設(shè)，需要進(jìn)一步進(jìn)行兩兩比較。第十二章 直線相關(guān)與回歸例121 某醫(yī)生隨機(jī)抽查了12名糖尿病患者的空腹血糖及胰島素值，數(shù)據(jù)見表121，試做相關(guān)分析。（數(shù)據(jù)表見“”）表121 12名糖尿病患者的空腹血糖(mmol/L)及胰島素(mU/L)測(cè)定值患者號(hào)123456789101112胰島素血糖一、相關(guān)分析和回歸分析操作方法：Graphs→Scatter→Simple 作散點(diǎn)圖Y Axis：Y 散點(diǎn)圖中Y代表血糖X Axis：X 散點(diǎn)圖中X代表胰島素OKAnalyze→Correlate→BivariateVariables：X、Y 選入進(jìn)行相關(guān)分析的變量√pearson 計(jì)算pearson相關(guān)系數(shù)OKAnalyze→Regression→LinearDependent:Y 血糖作為應(yīng)變量Independent:X 胰島素為自變量OK 結(jié)果見“”結(jié)果解釋：Graph下圖即為散點(diǎn)圖，從中可以看出血糖和胰島素之間存在線性趨勢(shì)，且在圖中未發(fā)現(xiàn)異常點(diǎn)，可以進(jìn)行進(jìn)一步的相關(guān)分析。Correlations在上面結(jié)果中，變量間的兩兩相關(guān)系數(shù)是用方陣的形式給出的，由表可見，P=。Regression上表是擬合過程中變量進(jìn)入/退出模型的情況記錄，由于我們只引進(jìn)了一個(gè)變量，所以只出現(xiàn)了模型1（在多元回歸模型中就會(huì)依次出現(xiàn)多個(gè)回歸模型），該模型中只有進(jìn)入的變量，沒有移出的變量，方法為enter。上表給出了模型的擬合優(yōu)度報(bào)告，。這是所用模型的檢驗(yàn)結(jié)果，P=，說明模型是有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的。上表給出了包括常數(shù)項(xiàng)在內(nèi)的回歸系數(shù)的檢驗(yàn)結(jié)果，可見，胰島素是有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的。二、Spearman等級(jí)相關(guān)前面介紹的線性相關(guān)適用于雙變量正態(tài)分布，在實(shí)際應(yīng)用中，當(dāng)資料不符合上述條件時(shí)，可采用Spearman等級(jí)相關(guān)(Spearman39。s rank correlation)推斷其相關(guān)性。等級(jí)相關(guān)常用于下列幾種情況：①不服從雙變量正態(tài)分布而不宜作積差相關(guān)分析②原始數(shù)據(jù)是用等級(jí)表示的③總體分布類型未知例123 某醫(yī)師測(cè)得一組患者血小板數(shù)及出血程度的資料如下表122，試分析二者之間的關(guān)系。（數(shù)據(jù)表見“”）表122 10名某病患者血小板數(shù)及出血程度數(shù)據(jù)患者編號(hào)血小板數(shù)（109/L）出血程度計(jì)數(shù)（X）秩次（X’）程度（Y）秩次（Y’）11201++921302+++1031603177。543104+754205+765406710607811408+791230910200010操作方法：Analyze→Correlate→BivariateVariables：X、Y 選入進(jìn)行相關(guān)分析的變量√Spearman 計(jì)算Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)OK結(jié)果解釋：Nonparametric Correlations上表顯示，rs＝，P＝，說明血小板數(shù)和出血程度之間具有等級(jí)相關(guān)關(guān)系。32
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