医学统计学与SPSS软件实现方法(第二版)(郭秀花 主编)思维导图
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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。
思维导图—医学统计学方法选择本文2232字〡20图〡预计阅读5分钟医学统计方法的选择应以研究问题为导向,从研究目的出发,综合考虑研究设计类型、变量类型与数据特征、样本量大小以及统计学方法适用条件。
统计学方法和统计分析软件只是帮助我们实现研究目的的工具,因此需要着重培养三个思维:研究设计思维、统计分析思维、流行病学思维,在应对研究问题和数据时能够意识到用何种方法去统计分析,并能够很好的处理和规避易错问题,求得可靠的研究结论,使得结论具备内部真实性与外部真实性。
本次笔记采用思维导图软件Mindmaster,整理了医学统计学方法选择策略,在后期将会不断更新、完善,欢迎各位学友提出宝贵建议。
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01单变量定量资料对于单变量定量资料,首先要明确资料为单样本还是多样本(两个及以上组别);其次明确研究设计类型,成组、配对或者重复测量设计;接下来明确数据的分布特征,即是否为正态分布;多组样本,还需要关注方差齐性问题,统计思维导图如下所示:△单变量定量资料的统计分析对于单变量定量资料着重关注四点:分组≥2K、样本独立性、正态性、方差齐性。
如下表1.1 和表1.2 的区别在于:前者为两独立样本资料,后者为配对设计资料。
表1.1 的研究目的比较放疗、化疗治疗肺癌患者的血清 Sil-2R 水平差异,如果两组数据均符合正态分布且方差相等考虑采用两独立样本t 检验;如果两组均为正态分布但方差不等则用t' 检验;如果呈现偏态分布则用 Wilcoxon 秩和检验(或者Man-Whitney U 检验)表1.2 的研究目的比较放疗前后肺癌患者的血清 Sil-2R 水平变化,如果放疗前后血清 Sil-2R 水平的差值符合正态分布,则考虑用配对样本t 检验,偏态分布则考虑用Wilcoxon符合秩和检验。
表1.3 和表1.4 的区别在于:前者为完全随机设计,后者为随机区组设计。