spss中的常用函数

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。

spss求一元多次函数
一元多次函数是在数学中最常见的函数形式之一，可以作为一种工具来分析和
处理各种实际问题。

使用SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）求一元多次函数可以更好地掌握与之相关关系，从而得出有价值的结论和指导。

首先，使用SPSS进行一元多次函数求解时，首先需要输入原始数据。

通常来说，原始数据都是用于确定函数拟合的的结果的X，Y值的对应关系。

然后，输入
相关参数，SPSS将自动运行优化算法来拟合出最佳的函数形式。

此外，可以使用SPSS计算出一元多次函数表示或模型，根据计算出的参数，进一步计算出当前原
始数据集的拟合和预测值，从而比较当前的一元多次函数模型的准确性。

此外，SPSS还可用来验证多元多次函数模型的准确性，例如，对原始数据进
行多元实验分析，比较实验结果，以便了解数据的变化趋势，从而进一步验证多元多次函数模型的准确性。

总之，SPSS作为一种统计和分析工具，能很好地帮助用户更轻松地求一元多
次函数模型。

它能够根据用户输入的原始数据，计算最佳的拟合模型；能够计算拟合值与实际值的比较，验证模型准确性；还可以基于实验数据进行分析，以便获得更可靠的结果。

算术函数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。

例如，仅当至少两个变量含有效值时，MEAN.2(A,B,C,D) 对变量A、B、C 和D 返回其有效值的均值。

实战利⽤SPSS进⾏⽣存分析⽤SPSS软件进⾏⽣存分析给⼤家介绍3种常⽤⽅法寿命表法、Kaplan-Meier分析法、Cox回归分析⼀、寿命表分析适⽤于⼤数据⽰例：若要研究性别对于肺病⽣存率有⽆区别，收集数据下列信息time：⽣存时间（单位天）status：0=存活，1=死亡sex：1=男，2=⼥操作步骤按步骤将数据导⼊(lung数据集来⾃于R 内置数据)选定寿命表分析⽅法对各选项进⾏设置（其中注意状态设置：选取表⽰事件已发⽣的值）设置完所有选项后确认得到结果（可进⾏导出）1.得到存活表：该表给出了男⼥对应时间内存活和死亡⼈数，并计算了存活率、风险⽐等统计量2.中位数⽣存时间：即⽣存率为50%时，⽣存时间的平均⽔平；可知：⽣存时间的平均⽔平⼥⼠⾼于男⼠3.⽣存函数：男⼠较⼥⼠累计⽣存率下降快⼆、Kaplan-Meier分析适⽤于⼩样本⽰例：若要研究药物治疗对卵巢癌⽣存率有⽆区别，收集数据下列信息futime：⽣存时间（单位天）fustat：0=存活，1=死亡rx：1=未治疗，2=治疗操作步骤：按步骤将数据导⼊(ovarian数据集来⾃于R内置数据)选定Kaplan-Meier分析法，并对选项进⾏设置设置结束后确认，得到结果（可进⾏导出）1.⽣存表的均值和中位数、百分位数：可以看出治疗与未治疗有均值、四分位数略有差异2.整体⽐较：检验结果p值>0.05,证明治疗组与⾮治疗组差异不显著3.存活函数：治疗组较⾮治疗组⽣存结果好，但从假设检验结果来看差异不明显三、Cox回归分析⽰例:若要研究结肠癌治疗⽅式对患者⽣存时间的影响，收集了下⾯所⽰的数据：time：⽣存时间（单位天）status：0=存活，1=死亡rx：治疗⽅式，Obs=观察，Lev=⽅式1，Lev+5FU=⽅式2obstruct：0=⽆阻塞的结肠肿瘤，1=有阻塞的结肠肿瘤perfor：0=⽆结肠穿孔，1=有结肠穿孔extent：传播程度：1 =黏膜下层,2 =肌⾁,3 =浆膜,4 =相邻结构操作步骤：导⼊结肠癌colon数据（R中内置数据）选定cox回归分析参数设置：协变量依次导⼊，⽅法按分析所需进⾏选择点击'分类'，协变量依次选⼊分类协变量点击'绘图'，勾选⽣存函数，主要变量为rx，将rx变量选⼊单线框中，绘制⽣存曲线点击'选项'，设置输出RR的95%置信区间。

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。

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。

SPSS生存分析过程SPSS生存分析是一种统计方法，用于分析生存数据，以估计特定事件发生的概率。

生存数据通常指描述个体或物体生存时间的时间数据，以及相关因素对个体生存时间的影响。

生存时间可以是一些事件的发生时间，例如死亡，失业，或者产品的失效时间。

1.数据准备：首先，需要将生存数据导入到SPSS软件中。

生存数据通常包含两列：一列是“时间”变量，表示每个个体从起始时间开始到特定事件发生的时间段；另一列是“事件”变量，表示该事件是否发生（例如，1表示事件已发生，0表示事件未发生）。

如果数据还包含其他相关因素，例如个体特征或处理组别，也需要导入到SPSS中。

2.生存函数估计：在SPSS软件中，选择“生存分析”功能，在对话框中选择合适的数据集和变量。

然后，在“非参数生存估计”选项中，选择适当的方法来估计生存函数。

常见的生存函数估计方法有卡普兰-梅尔法（Kaplan-Meier）估计和纳尔逊-艾伦估计。

此过程将计算每个时间点的生存率和累积生存率。

3.生存曲线绘制：在生存函数估计后，可以选择将生存曲线绘制出来以直观地展示结果。

在SPSS软件中，选择“曲线图”选项，在对话框中选择适当的数据集和变量。

然后，选择“生存曲线”类型，并进行必要的设置，例如选择颜色和样式。

生成的生存曲线可以展示不同组别或条件下的生存状况。

4.半参数模型拟合：半参数模型（如Cox比例风险模型）可以用来研究不同因素对生存时间的影响。

在SPSS软件中，选择“生存分析”功能，在对话框中选择合适的数据集和变量。

然后，在“半参数模型”选项中选择适当的模型，例如Cox比例风险模型。

进行模型拟合后，可以查看各个因素的风险比（Hazard Ratio）和置信区间，了解不同因素对生存时间的影响。

5.结果解释：对于生存分析的结果解释，需要考虑生存率、生存曲线及相关因素的影响。

可以根据生存函数估计结果和生存曲线来比较不同组别、条件或处理下的生存状况。

通过半参数模型拟合的结果，可以解释不同因素对生存时间的影响程度和方向。

Spsslinest函数拟合
Spsslinest他的功能是通过使用“最小二乘法”计算最符合您的数据的直线来计算直线的统计值，并返回描述该直线的数组。

此函数的特点是，因为它返回数值数组，所以必须以数组公式的形式输入。

1.打开SPSS软件后先打开你需要分析的数据。

打开右上角的标识，选择你需要的文件，点击（打开），选择文件。

2.打开后如果你事先不知道两个变量之间是线性还是非线性，那就画散点图分析其趋势。

3.将相应的变量设置为x,y轴，点击（确定），接下来会自动在文档查看器中显示散点图，如果选取的样本多的话，有时候会连成曲线，不过不影响分析。

4.确定不是线性关系之后，用曲线拟合分析。

点击（分析）---（回归）---（曲线估计），进入到曲线估计面板里面设置。

5.在曲线估计框中设置好x,y轴，下面的11种模型中可以选择其中比较符合样本变化情况的，因为刚开始已经画出散点图了，所以这一步选择模型就比较容易，如果不知道选择那个，就多点几个。

6.然后找到和样本图像最为吻合和的图像，然后分析结果。

7.ANOVA那个表，也就是F检验，那个表代表的是对你进行回归的所有自变量的回归系数的一个总体检验，如果sig<0.05,说明至少有一个自变量能够有效预测因变量，这个在写数据分析结果时一般可以不报告。

8.然后看系数表，看标准化的回归系数是否显著，每个自变量都
有一个对应的回归系数以及显著性检验。

9.最后看模型汇总那个表，R方叫做决定系数，它是自变量可以解释的变异量占因变量总变异量的比例。

SPSS Modeler常用函数简介SPSS Modeler软件包含多种功能丰富的函数，几乎涵盖了我们日常工作的各种需要，主要有信息函数、转换函数、比较函数、逻辑函数、数值函数、三角函数、概率函数、位元整数运算、随机函数、字符串函数、日期和时间函数、序列函数、全局函数、空值和Null 值处理函数、特殊函数等15大类，本讲义将逐一介绍并说明其注意事项。

在本讲义中涉及到的函数，具体的字段格式按照如下约定表示：此外，本讲义中的函数以函数、结果类型（整数、字符串等）和说明（如果有）各占一列的形式一一列举说明。

例如，对函数rem的说明如下。

1. 信息函数信息函数用于深入了解特定字段的值。

它们通常用于派生标志字段。

例如，可以使用@BLANK函数来创建一个标志字段，以指示选定字段的值为空值的记录。

同样，可以使用存储类型函数（如is_string）来检查某个字段的存储类型。

2. 转换函数转换函数可用来构建新字段和转换现有文件的存储类型。

例如，可通过将字符串连接在一起或分拆字符串来形成新字符串。

若要连接两个字符串，请使用运算符“><”。

例如，字段Site的值为"BRAMLEY"，则"xx"><Site将返回"xxBRAMLEY"。

即使参数不是字符串，“><”的结果也始终是字符串，因此，如果字段V1为3，字段V2为5，则V1><V2将返回"35"（字符串而非数值）。

请注意，转换函数及其他要求特定类型输入（如日期或时间值）的函数取决于“流选项”对话框中指定的当前格式。

例如，要将值为Jan2003、Feb2003等的字符串字段转换为日期存储格式，请选择MONYYYY作为流的默认日期格式。

3. 比较函数比较函数用于字段值的相互比较或与指定字符串进行比较。

例如，可以使用“=”来检查字符串是否相等。