1、SPSS統(tǒng)計(jì)軟件數(shù)據(jù)分析,宿 昆 重慶市疾控慢病所 ,2020/9/11,重慶市疾控慢病所 宿昆,2,主要內(nèi)容,統(tǒng)計(jì)描述 均數(shù)比較：t檢驗(yàn)、方差分析 2 檢驗(yàn) 簡單線性回歸 二分類Logistic回歸 基于秩次的非參數(shù)檢驗(yàn),2020/9/11,重慶市疾控慢病所 宿昆,3,1.1 統(tǒng)計(jì)描述,連續(xù)變量的統(tǒng)計(jì)描述 分類變量的統(tǒng)計(jì)描述,2020/9/11,重慶市疾控慢病所 宿昆,4,1.2.1 連續(xù)變量的統(tǒng)計(jì)描述,集中趨勢：算術(shù)均數(shù)、中位數(shù)、幾何均數(shù)、眾數(shù)、調(diào)和均數(shù)等。 離散趨勢：全距、方差和標(biāo)準(zhǔn)差、百分位數(shù)、四分位數(shù)/間距、變異系數(shù)。 分布特征：對(duì)正態(tài)分布而言，偏度系數(shù)和峰度系數(shù)等。 其他趨勢：單峰

2、、雙峰、對(duì)稱、偏態(tài),2020/9/11,重慶市疾控慢病所 宿昆,5,1.2.1 連續(xù)變量的統(tǒng)計(jì)描述（續(xù)）,算術(shù)均數(shù)： 用于描述服從正態(tài)分布的變量值的平均水平。 中位數(shù)： 用于描述服從偏態(tài)分布資料的平均水平。 幾何均數(shù)： 用于描述等比或等差數(shù)列變量值的平均水平。 方差：主要用于正態(tài)分布資料； 標(biāo)準(zhǔn)差：主要用于正態(tài)分布資料； 四分位數(shù)間距：主要用于偏態(tài)分布資料(QP75P25 )； 變異系數(shù)：用于度量單位不同或均數(shù)相差懸殊的資料。,2020/9/11,重慶市疾控慢病所 宿昆,6,1.2.1 連續(xù)變量的統(tǒng)計(jì)描述（續(xù)）,SPSS中的相應(yīng)功能：“頻率”過程,2020/9/11,重慶市疾控慢病所 宿昆,7

3、,1.2.1 連續(xù)變量的統(tǒng)計(jì)描述（續(xù)）,SPSS中的相應(yīng)功能：“描述”過程,2020/9/11,重慶市疾控慢病所 宿昆,8,1.2.1 連續(xù)變量的統(tǒng)計(jì)描述（續(xù)）,SPSS中的相應(yīng)功能：“探索”過程,2020/9/11,重慶市疾控慢病所 宿昆,9,1.2.2 分類變量的統(tǒng)計(jì)描述,頻數(shù)分布情況的描述：絕對(duì)頻數(shù)、百分比 集中趨勢的描述：眾數(shù) 使用相對(duì)數(shù)進(jìn)行深入描述：比、構(gòu)成比、率 SPSS中的相應(yīng)功能：“頻率”過程、“描述”過程和“探索”過程,2020/9/11,重慶市疾控慢病所 宿昆,10,1.2 比較均值,完全隨機(jī)化設(shè)計(jì)單組計(jì)量資料的均數(shù)與總體均數(shù)比較的t檢驗(yàn) 某個(gè)小區(qū)1000個(gè)6歲男孩的身高與

4、重慶市所有6歲男孩的身高平均值的比較 配對(duì)設(shè)計(jì)兩組相關(guān)計(jì)量資料均數(shù)間比較的t檢驗(yàn) 自身配對(duì):如治療前后某項(xiàng)指標(biāo)比較。 異體配對(duì):如對(duì)兩只兔子兩種處理方法的結(jié)果比較。 完全隨機(jī)化設(shè)計(jì)兩組獨(dú)立計(jì)量資料均數(shù)間比較的t檢驗(yàn) 如男女BMI比較 完全隨機(jī)化設(shè)計(jì)多組獨(dú)立計(jì)量資料均數(shù)間比較的單因素ANOVA 如比較不同鄉(xiāng)鎮(zhèn)BMI,2020/9/11,重慶市疾控慢病所 宿昆,11,1.2 比較均值,2020/9/11,重慶市疾控慢病所 宿昆,12,1.3 2檢驗(yàn),完全隨機(jī)設(shè)計(jì)的單樣本計(jì)數(shù)資料的率/構(gòu)成比與已知總體率/構(gòu)成比比較 完全隨機(jī)設(shè)計(jì)的兩(多)獨(dú)立樣本計(jì)數(shù)資料的率(構(gòu)成比)比較 配對(duì)設(shè)計(jì)的兩組相關(guān)樣本計(jì)數(shù)

5、資料的率/構(gòu)成比比較與Kappa一致性檢驗(yàn) 完全隨機(jī)設(shè)計(jì)的分層2檢驗(yàn),2020/9/11,重慶市疾控慢病所 宿昆,13,1.4 簡單線性回歸模型,回歸的最初含義：生物學(xué)含義 英國的遺傳學(xué)家F.Galton和K.Pearson注意到一個(gè)有趣的現(xiàn)象，即父親高，兒子也高，父親矮，兒子也矮，但兒子的身高離平均水平更近些，即子代身高有向人群的平均身高回歸(regression to the mean)的趨勢，這就是“回歸”的生物學(xué)內(nèi)涵，Galton稱該現(xiàn)象為“普遍回歸法則(law of universal regression)”。這是很自然的，否則，豈不一代比一代無限制地遠(yuǎn)離平均值，導(dǎo)致身高兩級(jí)分化？

6、 回歸的現(xiàn)在含義：完全不同了，回歸分析是研究事物或現(xiàn)象之間的數(shù)量依存關(guān)系，控制/預(yù)測,2020/9/11,重慶市疾控慢病所 宿昆,14,1.4 簡單線性回歸模型（續(xù)）,模型:,( 隨機(jī)誤差),2020/9/11,重慶市疾控慢病所 宿昆,15,1.4 簡單線性回歸模型（續(xù)）,線性回歸分析的一般步驟 (1)確定因變量和自變量 (2)繪制散點(diǎn)圖 (3)從樣本數(shù)據(jù)出發(fā)確定變量之間的數(shù)學(xué)關(guān)系式,并對(duì)回歸方程的各個(gè)參數(shù)進(jìn)行估計(jì). (4)對(duì)回歸方程進(jìn)行各種統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn).:回歸方程的顯著性檢驗(yàn)；擬合優(yōu)度檢驗(yàn)；殘差(Y的估計(jì)值與實(shí)測值的差)分析(y/殘差-x/X or ) (5)利用回歸方程進(jìn)行預(yù)測與控制；,202

7、0/9/11,重慶市疾控慢病所 宿昆,16,1.4 簡單線性回歸模型（續(xù)）,2020/9/11,重慶市疾控慢病所 宿昆,17,1.5 二分類Logistic回歸,相關(guān)(correlation)與回歸(regression)簡介 在大量的醫(yī)學(xué)研究中還需要對(duì)兩個(gè)變量之間的關(guān)系進(jìn)行量化研究，一是確定兩個(gè)變量間是否有聯(lián)系及聯(lián)系的程度如何，二是定量地確定它們之間的互依關(guān)系，相關(guān)與回歸就是研究這種關(guān)系的統(tǒng)計(jì)方法。 變量間的關(guān)系 (1)函數(shù)關(guān)系(確定性關(guān)系):如:圓面積和圓半徑. (2)統(tǒng)計(jì)關(guān)系(非確定性關(guān)系):不象函數(shù)關(guān)系那樣直接,但卻普遍存在,且有強(qiáng)有弱, 如:身高與體重. (變異) 相關(guān)和回歸分析的研

8、究對(duì)象:統(tǒng)計(jì)關(guān)系,2020/9/11,重慶市疾控慢病所 宿昆,18,1.5 二分類Logistic回歸（續(xù)）,Logistic回歸：應(yīng)變量為分類變量，自變量: 連續(xù)/分類變量，研究該分類變量與一組自變量之間的關(guān)系 0/1：治愈/未治愈，或患病/未患病 有序分類：治愈/好轉(zhuǎn)/未治愈 無序分類：腺癌、鱗癌、大細(xì)胞癌,2020/9/11,重慶市疾控慢病所 宿昆,19,1.5 二分類Logistic回歸（續(xù)）,模型中參數(shù)的意義 0為常數(shù)項(xiàng)：自變量取值全為0時(shí)的基線狀況，未必有實(shí)際意義 i為偏回歸系數(shù)，代表固定其它Xj時(shí)，Xi改變一個(gè)單位引起logit(P)平均值的改變量 當(dāng)其它自變量(Xj)取值保持不

9、變時(shí)， Xi取值增加一個(gè)單位引起OR自然對(duì)數(shù)值的變化量，因此在使用上OR值要遠(yuǎn)比i本身更常用,2020/9/11,重慶市疾控慢病所 宿昆,20,1.5 二分類Logistic回歸,2020/9/11,重慶市疾控慢病所 宿昆,21,1.5 二分類Logistic回歸（續(xù)）,啞變量 偏回歸系數(shù)表示其它自變量Xj不變，Xi每改變一個(gè)單位，所導(dǎo)致logitP的平均變化量 x為連續(xù)性/二分類變量：沒有問題 x為多分類變量：不太合適 無序多分類：民族，各族之間不存在大小問題 有序多分類：家庭收入分為高、中、低三檔，它們之間的差距無法準(zhǔn)確衡量 在以上這些情況時(shí)，我們就必須將原始的多分類變量轉(zhuǎn)化為數(shù)個(gè)啞變量（Dummy Variable），,2020/9/11,重慶市疾控慢病所 宿昆,22,啞變量 每個(gè)啞變量只代表某兩個(gè)級(jí)別或若干個(gè)級(jí)別間的差異，這樣得到的回歸結(jié)果才能有明確而合理的實(shí)際意義 對(duì)于取值具有n個(gè)水平的自變量Xi，可以生成n-1個(gè)啞變量 模型中啞變量遵循“同進(jìn)同出” 的原則,1.5 二分類Logistic回歸（續(xù)）,2020/9/11,重慶市疾控慢病所 宿昆,23,