下载文档原格式
美国人爱在网上找医疗信息
小石
【期刊名称】《中国保健营养(上旬刊)》
【年(卷),期】2001(000)007
【摘要】@@ 最近,美国一家网络公司公布了一项题为"因特网如何影响人们生活"的研究报告.报告显示,上网寻找医疗信息的美国人远比查阅体育、股票、网上采购的人多.估计有5 200多万美国人通过因特网获得有关疾病和治疗的相关知识.【总页数】1页(P51)
【作者】小石
【作者单位】无
【正文语种】中文
【相关文献】
1.给网上信息找管家 [J], 引火虫
2.有病? 网上找协和——北京协和医院信息化建设扫描 [J], 筱月
3.网上找信息职工尝甜头 [J], 郭建军
4.你会在因特网上找造纸信息吗? [J], 王海毅;陈夫山
5.因特网上询找科技信息的两种方法 [J], 曾荣昌;蒋爱华
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
医学统计学之卡方检验SPSS操作卡方检验（Chi-Square Test）是一种常用的统计方法，用于比较两个或多个分类变量的分布是否存在差异。
该方法主要用于处理分类数据，例如比较男女性别和吸烟与否对癌症发生的关系。
在SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）软件中，进行卡方检验的操作主要分为数据准备、假设设定和计算步骤。
第一步：数据准备首先，需要在SPSS中导入数据。
假设我们需要在一个样本中比较男女性别和吸烟与否的关系，我们可以将性别和吸烟状况作为两个分类变量，分别用“Male”和“Female”表示性别，“Smoker”和“Non-smoker”表示吸烟状况。
将这些数据输入到SPSS中的一个数据表中。
第二步：假设设定接下来，需要设置假设。
在卡方检验中，我们通常有一个原假设和一个备择假设：-原假设（H0）：两个或多个分类变量之间没有显著差异。
-备择假设（H1）：两个或多个分类变量之间存在显著差异。
在本例中，原假设可以是“性别和吸烟状况之间没有显著差异”，备择假设可以是“性别和吸烟状况之间存在显著差异”。
第三步：计算步骤进行卡方检验的计算步骤如下：1.打开SPSS软件并导入数据。
2. 选择“分析（Analyse）”菜单，然后选择“非参数检验（Nonparametric Tests）”子菜单，最后选择“卡方（Chi-Square）”选项。
3.在弹出的对话框中选择两个分类变量（性别和吸烟状况），并将它们添加到变量列表中。
4.点击“确定（OK）”按钮，开始进行卡方检验的计算。
5.SPSS将计算卡方统计量的值和相关的P值。
如果P值小于指定的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，接受备择假设。
这样，就完成了卡方检验的SPSS操作。
需要注意的是，卡方检验是一种只能说明变量之间是否存在关系的方法，不能用于确定因果关系。
此外，在进行卡方检验之前，需要确保样本符合一些假设，例如每个单元格的期望频数应该大于5、如果不满足这些假设，可以考虑使用其他适用的统计方法。
SPSS在医学科研中的运用引言SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款功能强大的统计分析软件，广泛应用于各个领域的研究中，包括医学科研。
SPSS提供了一系列的统计分析和数据处理工具，可以帮助研究者对医学数据进行分析、可视化和解释。
本文将探讨SPSS在医学科研中的运用，介绍其常用的功能和方法。
数据导入与清洗在医学科研中，数据收集是一个重要且常见的步骤。
SPSS可以通过导入数据文件的方式将已收集的数据导入到软件中进行后续的分析。
SPSS支持导入多种数据格式，包括Excel、CSV等，使研究者能够轻松地将数据转化为SPSS可识别的格式。
在导入数据后，常常需要对数据进行清洗。
SPSS提供了一系列的数据清洗工具，可以帮助研究者删除异常值、处理缺失数据等。
通过这些工具，研究者可以保证后续的分析结果的准确性和可靠性。
描述统计分析描述统计分析是医学科研中常用的分析方法之一。
它通过对数据的概括和分析，揭示出数据的特征和规律。
SPSS提供了丰富的描述统计分析工具，包括均值、标准差、频数、百分比等。
研究者可以使用这些工具对数据进行描述和汇总，进一步了解数据的特点。
统计检验统计检验是医学科研中重要的分析方法之一。
它通过对样本数据进行假设检验，判断样本之间、样本和总体之间是否存在显著性差异。
SPSS提供了多种统计检验方法，包括t 检验、方差分析、相关分析等。
研究者可以根据实际需求选择合适的统计检验方法，并使用SPSS进行分析。
回归分析回归分析是医学科研中常用的预测和建模方法之一。
它用于研究因变量与自变量之间的关系，并建立预测模型。
SPSS提供了多种回归分析工具，包括线性回归、逻辑回归、多项式回归等。
研究者可以使用这些工具进行回归分析，并得到相关的模型结果和参数估计。
生存分析生存分析是医学科研中常用的分析方法之一。
它用于研究事件发生的时间和概率，并分析其与其他因素之间的关系。
基于SPSS的聚类分析在行业统计数据中的应用基于SPSS的聚类分析在行业统计数据中的应用随着信息技术的快速发展，大量的行业统计数据产生并积累，如何从这些海量数据中提取有用的信息并进行合理的分析成为一个重要课题。
在此背景下，基于SPSS的聚类分析成为一种常用的数据挖掘方法。
本文将介绍聚类分析的原理和方法以及其在行业统计数据中的实际应用。
聚类分析是一种无监督学习方法，旨在将样本数据划分为不同的类别，即将相似的样本归为一类，并且尽量保证不同类别之间的差异较大。
聚类分析基于相似性度量，可以处理多维数据，并且不需要对数据做任何假设。
首先，我们需要进行数据预处理，包括数据清洗、数据转换等。
数据清洗是为了去除脏数据和异常值，使数据更加可靠。
数据转换可以通过将原始数据进行标准化或者归一化来消除量纲的影响，使不同变量具有相同的尺度。
接下来，我们需要选择适当的距离度量和聚类算法进行聚类分析。
常用的距离度量方法有欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等。
常用的聚类算法有K-means算法、层次聚类算法、密度聚类算法等。
在实际应用中，我们需要根据问题的特点进行选择。
然后，我们利用SPSS对数据进行聚类分析。
打开SPSS软件，导入经过预处理的数据集。
选择“聚类”进行分析。
在分析设置中，我们需要选择合适的聚类方法和距离度量，设定聚类的类别数目。
然后进行聚类分析。
SPSS将对数据进行迭代，直到达到停止条件为止，最终生成聚类结果。
之后，我们可以对聚类结果进行分析和解释。
首先，我们可以通过聚类图形直观地展示聚类结果。
其次，我们可以对每个聚类进行特征分析，找出每个聚类的特点和共性。
最后，我们可以通过对比不同聚类之间的差异，了解数据中的规律和结构。
聚类分析在行业统计数据中有着广泛的应用。
例如，在市场调研中，可以通过对消费者行为数据的聚类分析，得到不同消费群体的特点和喜好，为企业的市场营销策略提供依据。
在金融领域，可以通过对客户数据的聚类分析，识别出不同风险等级的客户，并制定相应的风险管理措施。
SPSS原理及应用SPSS是统计产品与服务解决方案的简称，它是一个功能强大的统计分析软件，广泛应用于各个领域，帮助研究人员从大量的数据中发现规律和趋势。
本文将介绍SPSS的原理及其在实际应用中的具体应用场景。
一、SPSS的原理SPSS采用了数据的输入、处理、分析和结果输出的流程，并通过交互式界面，帮助用户进行数据的整理、处理和分析。
SPSS的原理包括数据输入、数据清洗、数据变换、数据分析和结果输出等几个主要方面。
1. 数据输入SPSS支持多种数据输入方式，如手动输入、导入Excel文件、导入文本文件等。
用户可以根据自己的需求选择合适的方式将数据导入SPSS中。
2. 数据清洗数据清洗是指对数据进行预处理，包括缺失数据处理、异常值处理、数据标准化等等。
SPSS提供了一系列数据清洗的工具和函数，可以帮助用户对数据进行清洗和整理，确保数据的质量和准确性。
3. 数据变换数据变换是指对数据进行转换和重构，以适应具体的分析需求。
SPSS提供了数据重编码、数据合并、数据分割等功能，帮助用户对数据进行灵活的变换和重构，以满足不同的统计分析需求。
4. 数据分析数据分析是SPSS的核心功能，它包括了常见的统计分析方法和技术，如描述统计分析、相关分析、回归分析、聚类分析、因子分析等等。
用户可以根据自己的研究目的和需求，选择合适的分析方法进行数据分析。
5. 结果输出SPSS可以将分析结果输出为多种形式，如表格、图表、报告等。
用户可以根据需要选择合适的形式输出结果，并进行进一步的解读和分析。
二、SPSS的应用场景SPSS具有广泛的应用领域，下面将介绍几个常见的应用场景。
1. 营销分析SPSS可以对市场调研数据进行分析，帮助企业做出市场定位、产品定价、促销策略等决策。
通过分析消费者的购买行为、偏好和需求，可以为企业提供精准的市场分析和预测。
2. 社会科学研究SPSS可以对社会科学领域的数据进行统计分析，如对教育、心理学、人口统计学等领域的数据进行分析。
常用统计软件在生命科学中的应用
生命科学中常用的统计软件包括：SPSS、R、SAS和Excel等。
以下是它们在生命科学中的应用。
1. SPSS: SPSS是一款功能强大的统计分析软件，常用于医学、生物科学和社会科学研究等领域。
在生命科学中，SPSS可以用于数据的描述性统计分析、方差分析、回归分析、生存分析、因子分析等。
2. R: R是一款免费的开源统计软件，在生命科学领域中广泛使用。
R具有强大的绘图功能和数据处理能力，可以进行基因表达分析、蛋白质组学研究、生物信息学、药效学等方面的分析。
3. SAS: SAS是一款商业性高的统计软件，由SAS Institute开发。
在生命科学研究中，SAS被广泛用于临床试验设计、生物统计学、药效学等方面的分析和建模。
4. Excel: Excel是一款办公软件，但它也具有一定的统计分析能力。
它可以用于数据的描述性统计分析、方差分析、回归分析等基本统计分析。
在生命科学中，Excel通常用于数据整理和数据可视化。
外国人诚会玩！仅用SPSS软件就把数据玩出花来，发文在顶
刊《新英格兰医学》
我一直在说，数据分析的时候，方法并不是一层不变的，同样个数据，其实有很多角度可以分析。
因此，统计学应该是个统计策略！
比如我看得这篇文章，一个荷兰的团队，针对一个RCT研究，对主要结局指标，采用了4种不同的统计学方法进行分析，并把文章发表在顶刊《新英格兰医学杂志》。
一起来学习吧！2021 年4 月15 日,Rianne van Rijn 等研究者进行的一项多中心、前瞻性、两组、随机、对照试验结果发表于《新英格兰医学杂志》上，比较了循环死亡后供体肝移植低温氧合机灌注与静态冷保存的效果。
非吻合口胆道狭窄是肝移植后的主要并发症，导致胆汁淤积和胆管炎,往往导致后期需要胆道干预措施甚至重新进行肝脏移植。
缺血再灌注损伤是胆管损伤及移植后胆道狭窄发生发展的关键机制。
尽管传统的静态冷保存对缺血- 再灌注损伤有一定的保护作用，但仍需要更先进的保存方法来改善循环死亡后供体肝脏移植的效果。
因此，作者尝试探讨了一种新的方法：氧合离体机灌注。
它是一种动态保存器官的方法,旨在减少缺血再灌注损伤的发生率和严重程度，改善器官移植后的预后。
该临床试验从2016 年1 月至2019 年7 月，在欧洲的六个肝移植中心招募了年龄在18 岁及以上，符合纳入试验条件的患者。
患者按1:1 的比例随机分为两组，78 例患者接受运输过程中静态冷保存后低温氧合机灌注肝脏移植( 机器灌注组) ，78 例患者接受仅静态冷保
存肝脏移植( 对照组) 。
主要终点是移植后6 个月的症状性非吻合口胆道狭窄发生率。
结果表明：机械灌注组78 例患者中有5 例(6% )出现症状性非吻合口胆管狭窄；对照组78 例患者中有14 例(18% )出现症状性非吻合口胆管狭窄(风险比为0.36 ;95% CI 为0.14-0.94 ;P=0.03 )。
在机械灌注肝受者中，再灌注后综合征(平均动脉血压下降30% 以上)发生的频率低于对照组(12% 对27% ;校正风险比,0.43 ;95%CI ,0.20-0.91 )。
两组的不良事件发生率相似。
根据上述结果，该研究认为：在这项患者接循环死亡后供体肝脏移植的随机试验中，研究者发现低温氧合机灌注导致的症状性非解剖性胆道狭窄的发生率低于常规静态冷保存。
现在我们来看看，作者们如何进行统计分析呢？
首先，令人出乎意料的是，这篇顶刊没有用所谓的高级统计学方法，比如R、SAS、Stata仅仅用不太爱的软件：SPSS，而且也不是最新版本
所以我这里要说的是，什么软件真心不重要。
只要结果可靠就行！
该研究的结局指标是：移植后6 个月的症状性非吻合口胆道狭窄发生率。
那么应该用什么方法呢？你会用什么方法呢？
两组率的比较用卡方么？
其实，统计学方法真的很多，不要觉得两组率的比较，只有卡方检验，在真正的临床试验中，情况会略显复杂。
我列举下一般临床研究两组率比较常用的统计学方法：（1）卡方
（2）分层卡方（3）logistic回归
但是你不要以为就只有这些方法，实际上还有
（4）log-binomial回归（5）改良Poisson回归（6）Cox回归（结合生存时间）
那么这篇文章用了什么方法分析呢？用了4种方法！主方法是log-binomial回归和卡方检验，次方法是Cox回归和logistic回归！
1. log-binomial回归是主方法，因为它可以计算RR值！
得到的结果如下：
如果你对log-binomial有兴趣，不妨来学习我的这篇文章吧！Log binomial 回归，几十年的老方法为什么不流行呢！
2. 然后，其实这个数据结局指标虽然是二分类，但是研究团队也随访获得了生存时间。
所以，可以开展Cox回归分析了！
结果如下：
3. 二分类的数据，当然也可以开展logistic回归了，因此，也用它来计算OR值。
4. 除此之外，作者当然还进行了其它敏感性分析。
作者主结果是基于意向性分析原则开展的分析，在敏感性分析上，又采用了符合方案集分析方法（PP）：
总结
好的论文，采用不同结果时，都应有稳健的表现，所以高端RCT 文章，往往都用多种方法来探讨结果的一致性。
本篇文章，用了4种方法之多，确实也大（目）开（瞪）眼（狗）界（呆）！
统计学套路很深，闲人莫入！
本文就到此结束！
更多信息
本公众号作为医学数据分析公众号，提供一些免费医学统计学学习资源下载，欢迎点击下载。
1.免费下载！统计初学者的福音！《妙趣横生统计学》视频，生动有趣的统计学！2.样本量计算器，免费下载使用，手把手教你计算样本量!3.绝对值得收藏！原创高清SPSS 操作视频免费下载
4.推荐！这个流行病大神制作的公共卫生研究小工具，可以计算标准化率及置信区间
5.【绝对精品】这套954张PPT的医学统计学教程，现在公开赠送！
6.精制原创11讲短视频下载！零基础者2小时掌握医学统计学基本原理
7.2022年如何学习医学统计学？无偿奉上我们精心制作的医学统计学全套资料
8.超级好用的统计思维导图来了！一步步告诉你如何选择合适统计方法。
