1、SPSS學(xué)習(xí)第一章 數(shù)據(jù)文件的建立數(shù)據(jù)編碼Type：Numeric：數(shù)值型 string：字符串型Missing：Measure：scale定量變量 nominal定性變量根據(jù)已有的變量建立新變量1、 對(duì)于數(shù)據(jù)進(jìn)行重新編碼Transformrecode into different variables選擇input variable output variable 定義新變量的名稱change開始定義新舊變量continue2、 通過SPSS函數(shù)建立新變量Transformcompute variable 從function group中選擇公式范圍 下面選擇具體的公式if中設(shè)置要改變cont

2、inueOK(可以對(duì)變量進(jìn)行各種計(jì)算)第二章 清除數(shù)據(jù)與基本統(tǒng)計(jì)分析1、 對(duì)不合理的數(shù)據(jù)檢查并清理檢查：analysis-description statistic-frequencies選入要檢查的數(shù)據(jù)OK結(jié)果：頻數(shù)統(tǒng)計(jì)表看是否有錯(cuò)誤missing system清理：1.對(duì)系統(tǒng)缺失值的清理Dataselect caseif condition is satisfiediffunction group（missing）-下面選（missing）-continueoutput（delete unselected cases）-OK對(duì)num為哪一位的進(jìn)行修改2.對(duì)sex=3的清理（直接就清除了）D

3、ataselect caseif condition is satisfiedifsex調(diào)入再輸入=3continue- output（delete unselected cases）-OK對(duì)num為哪一位的進(jìn)行修改2. 對(duì)相關(guān)變量間邏輯性檢查和清理Dataselect caseif condition is satisfiedif輸入表達(dá)式（前后邏輯不相符合的表達(dá)式）- continue- output（delete unselected cases）-OK對(duì)num為哪一位的進(jìn)行修改3.統(tǒng)計(jì)描述正態(tài)分布統(tǒng)計(jì)描述1、正態(tài)性檢驗(yàn)：Analysisnonparametric testslegacy

4、 dialogs1-sample K-Sone-sample Kolomogorov Smirnov test normalok/2、統(tǒng)計(jì)描述：Analysisdescriptives-time選入optionsok3、按照男女統(tǒng)計(jì)描述：datasplit file compare group sex調(diào)入ok Analysis-descriptive statistic descriptivetime 調(diào)入options選擇OK非正態(tài)分布資料統(tǒng)計(jì)描述1、 正態(tài)性檢驗(yàn)nonparametric2、 Analysisdescriptive statisticsfrequencies 選入- sta

5、tistics選擇OK第三章 T檢驗(yàn)1、單樣本t檢驗(yàn)正態(tài)性檢驗(yàn)analyzecompare meansone-sample t testtest value選擇要對(duì)比的數(shù)值OK2、配對(duì)樣本t檢驗(yàn)建立數(shù)據(jù)文檔兩列（前和后）-正態(tài)性檢驗(yàn)analysis- compare meanspaired sample t test 調(diào)入ok3、 兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)（正態(tài)性檢驗(yàn)的時(shí)候采用分開組，其他都要合并在一起）建立數(shù)據(jù)庫第一列（group）第二列（數(shù)值）- datasplit file compare group調(diào)入groupok-正態(tài)性檢驗(yàn)OK- datasplit file選擇analysis alla

6、nalyzecompare meansindependent sample t test選入，分組OK結(jié)果分方差齊與否第四章 方差分析（前提正態(tài)）1、 單因素方差分析（就是平常的三個(gè)組比較）建立數(shù)據(jù)庫第一列（group）第二列（數(shù)值）- datasplit file compare group調(diào)入groupok-正態(tài)性檢驗(yàn)OK- datasplit file選擇analysis all-analyzecompare meansone-way-anova數(shù)據(jù)調(diào)入dependent list分組調(diào)入factor-optionsdescriptive基本統(tǒng)計(jì)描述homogeneity of vari

7、ance做方差齊性分析OK2、 方差分析兩兩比較analyzecompare meansone-way-anova-數(shù)據(jù)調(diào)入dependent list分組調(diào)入factor點(diǎn)post hoc選擇SNK LSD3、 隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)方差分析建立數(shù)據(jù)庫第一列（group）第二列（block）第三列（數(shù)值）-按照group split開，進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)OKgeneral liner modelunivairate數(shù)值調(diào)入dependent variablegroup和block調(diào)入fixed factormodelcustombuild terms（main effects）再把group和block調(diào)

8、入model下的矩形框-continueOK如果區(qū)組間無差別，組間進(jìn)行兩兩比較。首先進(jìn)行方差齊性檢驗(yàn)：Option調(diào)入homogentity testcontinueok 分析：univariate post hocunivariate調(diào)入groupSNK LSDcontinueok4、 多因素分析以time為觀察值分析pt、da、sex間的差別General liner modelunivariatetime(dependent variance), pt、da、sex(fix factor)modelmian factors調(diào)入continueOK將無關(guān)的逐一排除選擇出最終有差異的求得R

9、square第五章 卡方檢驗(yàn)1、 行x列卡方檢驗(yàn)（也就是幾組數(shù)據(jù)差異性比較）輸入數(shù)據(jù)第一列（列123）第二列（行1234）第三列（頻數(shù)）定義頻數(shù)變量：Dataweight case調(diào)入頻數(shù)分析：analyzedescriptive statisticscrosstabs第一行調(diào)入row第二列調(diào)入column-statistics選擇chi-squarecontinue cells選項(xiàng)選擇rowok 結(jié)果中，最后一行英文，理論值小于5的各數(shù)和最小理論值如果有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，可以進(jìn)行兩兩比較：在數(shù)據(jù)設(shè)置那里，找到missing valuediscrete missing value下的格子中填入3（表

10、示把3取掉了，只是1和2進(jìn)行比較）-后續(xù)操作同上2、 四格表卡方檢驗(yàn)輸入數(shù)據(jù)第一列（處理因素）第二列（療效）第三列（頻數(shù)）定義頻數(shù)變量：Dataweight case調(diào)入頻數(shù)分析：analyzedescriptive statisticscrosstabs第一行調(diào)入row第二列調(diào)入column-statistics選擇chi-squarecontinue cells選項(xiàng)選擇row、expectedok 結(jié)果中，最后一行英文，理論值小于5的各數(shù)和最小理論值。確切概論法，continuity correction表示校正卡方的結(jié)果Ps:諸如第一個(gè)例題中，如果分析性別與感染率的顯著性差異，步驟同四個(gè)

11、表卡方檢驗(yàn)，由于分開寫了，不用轉(zhuǎn)換為頻數(shù)資料而已3、 配對(duì)卡方檢驗(yàn)輸入數(shù)據(jù)第一列（a）第二列（b）第三列（頻數(shù)）定義頻數(shù)變量：Dataweight case調(diào)入頻數(shù)分析方法一：analyzenonparametriclegacy dialogy-2-related sample testeda和b分別選入配對(duì)激活下列的選項(xiàng)McNemar分析方法二：analyzedescriptive statisticscrosstabsab填入statistics點(diǎn)擊右下McNemarok第六章 秩和檢驗(yàn)1、配對(duì)秩和檢驗(yàn)（定量）輸入數(shù)據(jù)第一列（前）第二列（后）分析：analyzenonparametricl

12、egacy dialogy-2-related sample testeda和b分別選入配對(duì)結(jié)果：第一個(gè)表格是比較大小的數(shù)量，第二個(gè)表格是統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果兩獨(dú)立樣本比較秩和檢驗(yàn)（定量）輸入數(shù)據(jù)第一列（group）第二列（數(shù)值）分析：analyzenonparametriclegacy dialogy -2 independent samples輸入分析的數(shù)據(jù)和分組情況OK2、 有序變量?jī)瑟?dú)立樣本比較秩和檢驗(yàn)（定性）輸入數(shù)據(jù)第一列（group）第二列（有序變量）-第三列（頻率）定義頻數(shù)變量：Dataweight case調(diào)入頻數(shù)分析：analyzenonparametriclegacy dialog

13、y -2 independent samples有序變量調(diào)入test variables listgroup調(diào)入分組并定義ok 多個(gè)獨(dú)立樣本的比較（定量）比如：甲乙丙三個(gè)樣本進(jìn)行比較輸入數(shù)據(jù)第一列（group）第二列（數(shù)值）nalyzenonparametriclegacy dialogy -K independent samples-數(shù)值調(diào)入test variable testgroup調(diào)入分組矩形框給出分組范圍1-3Ok如果差別有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，那么進(jìn)行兩兩比較，方法參考卡方的兩兩表，用missing來定義第七章 相關(guān)與回歸第一節(jié) 一元線性回歸1、例題：有12組發(fā)硒值和血硒值的含量表輸入數(shù)據(jù)第

14、一列（發(fā)硒）第二列（血硒）分析：正態(tài)性檢驗(yàn)，相關(guān)和回歸的前提是正態(tài)性正態(tài)性檢驗(yàn)：Analysisnonparametric testslegacy dialogs1-sample K-Sone-sample Kolomogorov Smirnov test normalok相關(guān)分析：correlateBivariateBivariate correlation服從正態(tài)分布的選擇pearson，不服從的選擇spearman回歸分析：regressionregressionlinear將y變量調(diào)入dependent，x變量調(diào)入independent-statisticslinear regress

15、ion選擇descriptiveOK結(jié)果分析：p值0.05差別有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，可以建立回歸方程2、 頻數(shù)資料的相關(guān)與回歸建立數(shù)據(jù)庫第一列（x）第二列（y）第三列（f）分析：先將頻數(shù)通過weight case 進(jìn)行操作Analyzeregressionlinear選入自變量因變量OKPs:這樣的回歸模型有常數(shù)項(xiàng)，也可以去掉，optionsinclude constant in equation前面的去掉statisticR square changeOK這樣去去掉了常數(shù)項(xiàng)，但是要強(qiáng)調(diào)的是，有無常數(shù)項(xiàng)是兩個(gè)完全不同的數(shù)學(xué)模型，R square也不能作為直接的比較，選擇哪個(gè)回歸方程最為合適，必須要把他

16、們放在醫(yī)學(xué)的實(shí)際環(huán)節(jié)中去檢驗(yàn)才可以。3、 多元相關(guān)回歸好多個(gè)X的回歸分析，分析x之間的相關(guān)關(guān)系A(chǔ)nalyzecorrelatebivariate將所數(shù)字調(diào)入optionsmeans and standard deviationsok結(jié)果顯示了6個(gè)X之間兩兩的相關(guān)系數(shù)。第二節(jié) 多元線性回歸研究一個(gè)Y 和多個(gè)X 的關(guān)系輸入數(shù)據(jù)，x和y回歸分析：analyseregressionlinear輸入自變量，因變量OK結(jié)果：B表示偏回歸系數(shù)，p0.05有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，否則排除掉，不納入回歸方程中第三節(jié) 多元逐步回歸回歸分析：analyseregressionlinear輸入自變量，因變量method中輸入s

17、tepwiseOK結(jié)果：將所有有意義的分布引入，都有相關(guān)系數(shù)和回歸方程第八章 Logistic 回歸研究因變量（二值變量）與自變量（二值或等級(jí)或計(jì)量資料）的關(guān)系例如：例子中因變量為infect，自變量為一堆（9個(gè)），筆者認(rèn)為，由于自變量較多，logistic回歸可分為兩步，先用單因素分析對(duì)自變量進(jìn)行篩選，然后對(duì)經(jīng)單因素分析有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的自變量再做多因素logistic回歸。1、將數(shù)據(jù)分類 計(jì)數(shù)資料 等級(jí)資料 計(jì)量資料1、 單因素分析對(duì)于計(jì)數(shù)資料采用卡方檢驗(yàn)的方法：Descriptive statisticcrosstabsinfect調(diào)入到rows,計(jì)數(shù)資料調(diào)入columnsstatistic

18、chi-squareok 結(jié)果顯示：每項(xiàng)計(jì)數(shù)資料是否有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，經(jīng)有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的資料記下來Ps:外加一個(gè)分層資料合并步驟：transform recoderecode into different variablesold to new,就跟數(shù)據(jù)合并一樣，分組合并一樣對(duì)于等級(jí)資料采用秩和檢驗(yàn)的方法：analyzenonparametriclegacy dialogy -2 independent samples輸入分析的數(shù)據(jù)和分組情況（按照Y 變量分為0-1兩組）OK對(duì)于計(jì)量資料采用顯著性檢驗(yàn)的方法：Analyzecompare meansindependent sample t test

19、調(diào)入計(jì)量資料并分組（0/1）-OK結(jié)果看p值是否有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義2、 logistic回歸通過單因素分析，找出了有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的觀察項(xiàng)，然后進(jìn)行l(wèi)ogistic回歸。分析：Analyzeregressionbinary logistic調(diào)入因變量調(diào)入自變量（covariates）-method(默認(rèn)enter)options激活hosmer- lemeshow goodness of fit、CI for exp(B)、at last step ok (也可以根據(jù)需要在其中選擇)查看結(jié)果，p小于0.05，變量差別具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，可以納入回歸方程。結(jié)果解釋注意事項(xiàng)：logistic回歸是非線性回歸，自

20、變量作用的大小視為exp（B）值，此處輸血次數(shù)的回歸系數(shù)為正表示輸血次數(shù)多則感染的可能性大，手術(shù)部位（結(jié)腸和直腸），結(jié)腸發(fā)生感染的可能性大于直腸部位。第十一章 診斷試驗(yàn)評(píng)價(jià)和roc曲線分析1、 診斷試驗(yàn)建立數(shù)據(jù)庫第一列（金標(biāo)準(zhǔn)）第二列（待評(píng)價(jià)方法）第三列（f）現(xiàn)將頻數(shù)通過weight case定義為頻數(shù)變量分析：analyzedescriptive statisticcrosstabs現(xiàn)實(shí)中表格左邊的調(diào)入row，表格上面的調(diào)入column-cells中選擇計(jì)算row、column、total的百分比OK結(jié)果分為四行：四小行分表表示，觀察值，行百分比，列百分比，總百分比新方法金標(biāo)準(zhǔn)陽性陰性陽性行

21、百分?jǐn)?shù)陽性預(yù)測(cè)值列百分?jǐn)?shù)靈敏度誤診率陰性行百分?jǐn)?shù)陰性預(yù)測(cè)值列百分?jǐn)?shù)漏診率特異度2、 診斷試驗(yàn)一致性檢驗(yàn)Kappa值Kappa0.2 差，后每增加0.2分別為一般、中等、好、很好分析：其他過程同上，在cells之后，點(diǎn)擊statistic選擇右下KappaOK結(jié)果：value即為Kappa值，要注意Kappa值也要注意對(duì)卡帕檢驗(yàn)的p值和樣本量3、 roc曲線分析即為：受試者操作特征曲線，通過曲線下面積反應(yīng)診斷試驗(yàn)的診斷價(jià)值。曲線下面積等于0.5表示完全無診斷價(jià)值，后每增加0.2表示低中高。例子中將醫(yī)生診斷水平與病例診斷水平做比較建立文檔定義頻數(shù)變量analyze-ROC curve待評(píng)價(jià)的調(diào)入t

22、est variable標(biāo)準(zhǔn)選入state variable 并在下面的對(duì)話框中選擇1表示惡性-在displaywith diagonal reference line and standard error and confidence intervalok 例子2是血清鈉對(duì)普通感冒和rmsf發(fā)熱是否有診斷作用建立文檔定量資料analyze- ROC curve待評(píng)價(jià)的調(diào)入test variable分組選入state variable 并在下面的對(duì)話框中選擇1 -在display全選options中修改默認(rèn)選項(xiàng)為 smaller test result indicate more positi

23、ve test（因?yàn)檠邂c越低越表示陽性，而系統(tǒng)默認(rèn)越高越為陽性）-OK結(jié)果分析：看曲線下面積第十二章 生存分析1、基本概念：事件：研究規(guī)定的生存時(shí)間的重點(diǎn)刪失：失訪或截尾生存時(shí)間：從某一起點(diǎn)開始到所關(guān)心時(shí)間發(fā)生經(jīng)歷的時(shí)間中位生存時(shí)間：半數(shù)生存期，表示恰好有50%的而個(gè)體存活的時(shí)間生存曲線：以觀察時(shí)間為橫軸，以生存率為縱軸，將各個(gè)時(shí)間點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的生存率連接在一起的曲線。生存曲線是一條下降的曲線，表示隨著時(shí)間的推移，生存率逐漸降低。平緩的生存曲線表示高生存率或較長(zhǎng)的生存期，陡峭的生存曲線表示低生存率或較短生存期。2、壽命表法定期隨訪的大樣本資料建立數(shù)據(jù)-第一列（time）第二列（結(jié)局state 1

24、/0）第三列（f）分析：定義頻數(shù)analyzesurvivallife tables time調(diào)入time （display time interval中從0到幾每隔幾）-結(jié)局輸入status（single value輸入1表示死亡，因?yàn)榭瓷鲜鑫淖郑簐alue indicating event has occurred表示目標(biāo)事件發(fā)生的值，所以輸入死亡所表示的數(shù)字）-options選擇life tables 和 survival plotOK3、Kaplan-Meier 法小樣本量有兩個(gè)分組，兩種不同方法生存分析并比較生存率建立數(shù)據(jù)-第一列（time）第二列（結(jié)局state 0死亡/1失訪/2

25、存活）第三列（組別）分析：analyzesurvival- Kaplan-Meiertime調(diào)入time，group調(diào)入factor，結(jié)果調(diào)入status（定義結(jié)果選擇0，表示死亡）-options選擇survival table、mean and median survival -compare factor中選擇log-rank法ok 結(jié)果給出兩組的平均生存時(shí)間和中位生存時(shí)間，標(biāo)準(zhǔn)誤和可信區(qū)間，overall comparisons表示對(duì)兩者的生存率進(jìn)行比較。Ps：在壽命表中也可以對(duì)生存率進(jìn)行比較，options選項(xiàng)中compare level of first factor中選擇over

26、all第十四章 量表信度效度分析1、 量表信度分類：外在信度表示量表在不同時(shí)間測(cè)定時(shí)測(cè)量結(jié)果一致程度，重測(cè)信度、分半信度 內(nèi)在信度表示量表各項(xiàng)目之間的一致性程度，cronbachs a 信度Analyzescalereliability analysis總體選入或根據(jù)不同的因子分別選入2、 量表效度量表能夠測(cè)量出研究中所欲測(cè)量特性的程度。效度越高表示該測(cè)量的結(jié)果與測(cè)驗(yàn)行為的真實(shí)度越符合，越能夠達(dá)到測(cè)驗(yàn)的目的。內(nèi)容效度：專家法評(píng)價(jià)，對(duì)量表的題目，內(nèi)容，范圍是否符合調(diào)查目的進(jìn)行分析評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)效度：必須要有比較標(biāo)準(zhǔn)，指的是測(cè)量值與標(biāo)準(zhǔn)值之前的接近程度結(jié)構(gòu)效度：根據(jù)實(shí)際測(cè)量的數(shù)據(jù)，考察所用的量表是否能反

27、映事先假設(shè)的理論結(jié)構(gòu)。KMO法。具體操作，先不用掌握了，不會(huì)考的。第十五章 統(tǒng)計(jì)圖形第一節(jié) 條形圖Bar chart先要看懂幾個(gè)翻譯，非常重要！Simple 簡(jiǎn)單條形圖Clustered 分組條形圖Stacked 分段條形圖（堆積圖）Data in chart are：Summaries for group of cases 按照觀察量分組匯總Summaries for separate variables 按單獨(dú)變量匯總Value of individual cases 按某觀察量的數(shù)值做條形圖1. 簡(jiǎn)單條形圖（繪制各種手術(shù)方式的人數(shù)）選Simple 簡(jiǎn)單條形圖- Summaries for group of cases按照觀察量分組匯總bars represent（圖形代表什么？）選擇n of case，表示直條的長(zhǎng)短觀察量分組的數(shù)值category axis中選定要繪制的觀察量?？梢渣c(diǎn)擊title進(jìn)行標(biāo)題命名，雙擊圖形可以對(duì)其作出設(shè)置（繪制手術(shù)中失血量和輸血量的均值）兩個(gè)變量則選用：Summaries for separate variable按單獨(dú)變量匯總，將兩個(gè)變量選入bars represent，其他同上，也可以雙擊設(shè)置圖形。（繪制每個(gè)病例的輸血次數(shù)）每個(gè)變量單獨(dú)繪制則選用：Value of individual cases按某觀察量的數(shù)值做條形圖。B