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Spss 算术函数孙中友江苏ABS(numexpr 数值。
返回 numexpr (必须为数值的绝对值。
ARSIN(numexpr 数值。
返回 numexpr 的反正弦(以弧度为单位 ,求出的值必须为 -1 和 +1 之间的数字值。
ARTAN(numexpr 数值。
返回 numexpr 的反正切(以弧度为单位 , numexpr 必须为数字值。
COS(radians 数值。
返回 radians 的余弦(以弧度为单位 , radians 必须为数字值。
EXP(numexpr 数值。
返回 e 的 numexpr 次幂, 其中 e 是自然对数的底数, 而numexpr 是数值。
较大的 numexpr 值可能会产生超过机器性能的结果。
LN(numexpr 数值。
返回以 e 为底数的 numexpr 的对数, numexpr 必须为大于 0 的数值。
LNGAMMA(numexpr 数值。
返回 numexpr 的完全 Gamma 函数的对数, numexpr 必须为大于 0 的数值。
LG10(numexpr 数值。
返回以 10 为底数的 numexpr 的对数, numexpr 必须为大于 0 的数值。
MOD(numexpr,modulus 数值。
返回 numexpr 除以 modulus 所得到的余数。
两个参数都必须为数值,且 modulus 不得为 0。
RND(numexpr 数值。
返回对 numexpr 舍入后产生的整数, numexpr 必须为数值。
刚好以 .5 结尾的数值将舍去 0 以后的数值。
SIN(radians 数值。
返回 radians 的正弦(以弧度为单位 , radians 必须为数字值。
SQRT(numexpr 数值。
返回 numexpr 的正平方根, numexpr 必须为非负数。
TRUNC(numexpr 数值。
返回 numexpr 被截断为整数(向 0 的方向的值。
统计函数后缀 .n 可在所有统计函数中使用以指定有效参数的数目。
随机函数：RV.BERNOULLI(prob)。
数值。
返回具有指定概率参数prob 的Bernoulli 分布中的随机值。
RV.BETA(shape1, shape2)。
数值。
返回具有指定形状参数的Beta 分布中的随机值。
RV.BINOM(n, prob)。
数值。
返回具有指定试验次数和概率参数的二项式分布中的随机值。
RV.CAUCHY(loc, scale)。
数值。
返回具有指定位置和刻度参数的Cauchy 分布中的随机值。
RV.CHISQ(df)。
数值。
返回具有指定自由度df 的卡方分布中的随机值。
RV.EXP(scale)。
数值。
返回具有指定刻度参数的指数分布中的随机值。
RV.F(df1, df2)。
数值。
返回具有指定自由度df1 和df2 的F 分布中的随机值。
RV.GAMMA(shape, scale)。
数值。
返回具有指定形状和刻度参数的Gamma 分布中的随机值。
RV.GEOM(prob)。
数值。
以指定的概率参数从几何分布中返回一个随机值。
RV.HALFNRM(mean, stddev)。
数值。
以指定的均值和标准差从半正态分布中返回一个随机值。
RV.HYPER(total, sample, hits)。
数值。
以指定的参数从超几何分布中返回一个随机值。
RV.IGAUSS(loc, scale)。
数值。
以指定的位置和刻度参数从逆高斯分布中返回一个随机值。
PLACE(mean, scale)。
数值。
返回具有指定均值和刻度参数的Laplace 分布中的随机值。
RV.LNORMAL(a, b)。
数值。
返回具有指定参数的对数正态分布中的随机值。
RV.LOGISTIC(mean, scale)。
数值。
返回具有指定均值和刻度参数的logistic 分布中的随机值。
RV.NEGBIN(threshold, prob)。
数值。
返回具有指定阈值和概率参数的负二项式分布中的随机值。
RV.NORMAL(mean, stddev)。
SPSS 详细操作：广义估计方程SPSS 详细操作：广义估计方程2021-03-18 17:40一、问题与数据在临床研究中，经常会比较两种治疗方式对患者结局的影响，并且屡次测量结局。
比方，为了研究两种降压药物对血压的控制收效可否存在差异，研究者会对两个人群服药后在不同样时间点记录血压值，尔后议论降压收效。
也许对两组动物分别施加两种干预，连续记录多个时间点的结局，尔后比较两种干预的收效。
这种设计能够用以下表示图表示：别的，有时研究只需要收集一个时间点的数据，但是一个研究对象会供应多个部位的数据点。
比方，研究者想议论冠芥蒂患者在冠脉搭桥术后应用阿司匹林可否能够有效降低患者血管的再拥堵，议论的方法是术后 1 年做冠脉造影观察血管可否拥堵，但是每个患者可能会在同一次手术中对多条冠状动脉血管进行搭桥，因此有的患者可能会奉献多组数据。
这种设计能够用以下表示图表示：以上两种设计，无论是临床试验还是动物试验都非经常有，它的特点在于数据间非独立，同一个体间数据拥有相关性。
关于这样的设计种类，该如何解析呢？今天我们来介绍别的一种特别好的方法——广义估计方程（GEE 〕。
GEE 既能够办理连续型结局变量也能够办理分种类结局变量，它实质上代表了一种模型种类，即在传统模型的基础上对相关性数据进行了校正，能够拟合 Logistic 回归、泊松回归、 Probit 回归、一般线性回归等广义线性模型。
本文将以阿司匹林预防冠脉搭桥后血管再拥堵为例介绍运用 SPSS 进行 GEE 的操作方法。
以下为数据格式：表 1.数据格式每名患者奉献数据量不等。
如编号为 1 的患者只对一根血管进行了搭桥手术，编号为 2 的患者那么有两根血管进行搭桥手术。
表 2. 变量赋值〔注：本例中数据纯属虚假，解析结果不能够产生任何结论。
性别为待调整变量。
〕二、 SPSS 解析方法1.数据录入 SPSS第一在 SPSS 变量视图〔Variable View 〕中新建上述表 2 中变量，尔后在数据视图〔Data View 〕中录入数据。
描述样本数据一般的，一组数据拿出来，需要先有一个整体认识。
除了我们平时最常用的集中趋势外，还需要一些离散趋势的数据。
这方面EXCEL就能一次性的给全了数据，但对于SPSS，就需要用多个工具了，感觉上表格方面不如EXCEL好用。
个人感觉，通过描述需要了解整体数据的集中趋势和离散趋势，再借用各种图观察数据的分布形态。
对于SPSS提供的OLAP cubes（在线分析处理表），Case Summary（观察值摘要分析表），Descriptives （描述统计）不太常用，反喜欢用Frequencies（频率分析），Basic Table（基本报表），Crosstabs（列联表）这三个，另外再配合其它图来观察。
这个可以根据个人喜好来选择。
一．使用频率分析（Frequencies）观察数值的分布。
频率分布图与分析数据结合起来，可以更清楚的看到数据分布的整体情况。
以自带文件Trends chapter 13.sav为例，选择Analyze->Descriptive Statistics->Frequencies，把hstarts选入Variables，取消在Display Frequency table前的勾，在Chart里面histogram，在Statistics选项中如图1图1分别选好均数(Mean)，中位数(Median)，众数(Mode)，总数(Sum)，标准差(Std. deviation)，方差(Variance)，范围(range)，最小值(Minimum)，最大值(Maximum)，偏度系数(Skewness)，峰度系数(Kutosis)，按Continue返回，再按OK，出现结果如图2图2表中，中位数与平均数接近，与众数相差不大，分布良好。
标准差大，即数据间的变化差异还还小。
峰度和偏度都接近0，则数据基本接近于正态分布。
下面图3的频率分布图就更直观的观察到这样的情况图3二．采用各种图直观观察数据分布情况，如采用柱型图观察归类的比例等。
SPSS详细操作：广义估计方程SPSS详细操作：广义估计方程2017-03-18 17:40一、问题与数据在临床研究中，经常会比较两种治疗方式对患者结局的影响，并且多次测量结局。
例如，为了研究两种降压药物对血压的控制效果是否存在差异，研究者会对两个人群服药后在不同时间点记录血压值，然后评价降压效果。
或者对两组动物分别施加两种干预，连续记录多个时间点的结局，然后比较两种干预的效果。
这种设计可以用如下示意图表示：另外，有时研究只需要收集一个时间点的数据，但是一个研究对象会提供多个部位的数据点。
例如，研究者想评价冠心病患者在冠脉搭桥术后应用阿司匹林是否可以有效降低患者血管的再堵塞，评价的方法是术后1年做冠脉造影观察血管是否堵塞，但是每个患者可能会在同一次手术中对多条冠状动脉血管进行搭桥，因此有的患者可能会贡献多组数据。
这种设计可以用如下示意图表示：以上两种设计，不管是临床试验还是动物试验都非常常见，它的特点在于数据间非独立，同一个体间数据具有相关性。
对于这样的设计类型，该如何分析呢？今天我们来介绍另外一种非常好的方法——广义估计方程（GEE）。
GEE既可以处理连续型结局变量也可以处理分类型结局变量，它实际上代表了一种模型类别，即在传统模型的基础上对相关性数据进行了校正，可以拟合Logistic回归、泊松回归、Probit回归、一般线性回归等广义线性模型。
本文将以阿司匹林预防冠脉搭桥后血管再堵塞为例介绍运用SPSS进行GEE的操作方法。
以下为数据格式：表1. 数据格式每名患者贡献数据量不等。
如编号为1的患者只对一根血管进行了搭桥手术，编号为2的患者则有两根血管进行搭桥手术。
表2. 变量赋值（注：本例中数据纯属虚构，分析结果不能产生任何结论。
性别为待调整变量。
）二、SPSS分析方法1. 数据录入SPSS首先在SPSS变量视图（Variable View）中新建上述表2中变量，然后在数据视图（Data View）中录入数据。
