医学统计学方差分析SPSS操作

如何在SPSS数据分析报告中进行方差分析？关键信息项：1、数据准备要求2、方差分析的类型选择3、假设检验设定4、效应量的计算与解释5、结果的呈现与解读6、多重比较方法的应用7、异常值处理方式8、数据正态性检验步骤9、方差齐性检验方法10、结果的报告格式11 数据准备要求111 数据的收集与录入：确保数据的准确性和完整性，避免错误或缺失值。

112 数据的编码与分类：对变量进行合理的分类和编码，以便于后续分析。

113 数据的清洗：检查并处理异常值和离群点，可采用Winsorization 或删除等方法。

12 方差分析的类型选择121 单因素方差分析：适用于研究一个自变量对因变量的影响。

122 多因素方差分析：用于探讨多个自变量及其交互作用对因变量的影响。

123 协方差分析：在控制协变量的情况下，分析自变量对因变量的作用。

13 假设检验设定131 零假设和备择假设的确定：明确研究的预期方向。

132 检验水平的选择：通常设定为 005 或 001。

14 效应量的计算与解释141 部分η²：反映自变量对因变量变异的解释程度。

142 ω²：用于校正样本量对效应量的影响。

15 结果的呈现与解读151 ANOVA 表的解读：包括自由度、均方、F 值和 P 值等。

152 图形展示：如箱线图、均值图等，直观呈现组间差异。

16 多重比较方法的应用161 LSD 法：适用于样本量相等且方差齐性的情况。

162 Bonferroni 校正：控制多重比较的总体误差率。

17 异常值处理方式171 识别异常值的方法：如使用箱线图或 Z 分数等。

172 对异常值的处理决策：根据具体情况决定保留、修正或删除。

18 数据正态性检验步骤181 绘制直方图和 QQ 图：初步判断数据的正态性。

182 采用 ShapiroWilk 检验或 KolmogorovSmirnov 检验：进行正式的正态性检验。

19 方差齐性检验方法191 Bartlett 检验：适用于正态分布的数据。

医学统计学习题spss操作步骤及答题格式（超详细）统计描述P.291. Analyze→Description Statistics →Frequencies →Statistic →Percentile，Quartiles2. Analyze→Description Statistics →Explore →Plot Normality plots with testsN Valid 20Missing 0Mean 均数475.3500Std. Error of Mean 均数的标准误13.76748 Median 中位数485.5000Mode 众数334.00aStd. Deviation 标准差61.57005 Variance ⽅差3790.871 Skewness 偏度系数-.321Std. Error of Skewness .512 Kurtosis 峰度系数.054Std. Error of Kurtosis .992 Range 极差，全距251.00 Minimum 最⼩值334.00 Maximum 最⼤值585. 0Sum 合计9507.00 Percentiles 25 435.500050 485.500075 523.5000a. Multiple modes exist. The smallest value is shownTests of NormalityKolmogorov-Smirnov a（⼤样本）Shapiro-Wilk（≤30，⼩样本）Statistic df Sig. Statistic df Sig.VAR 0001 .099 20 .200*.982 20 .958a. Lilliefors Significance Correction*. This is a lower bound of the true significance.┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉⼀、计量资料单样本t检验P.56 例4-7：已知⼈参中M物质的含量服从正态分布，u=63.5，今9次测得⼀批⼈⼯培植⼈参中M物质的含量为40.0、41.0、41.5、41.8、42.4、43.1、43.5、43.8、44.2，推断这批⼈⼯培植⼈参中M物质的含┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉┉配对t检验P.57例4-8：为研究三棱莪术液的抑瘤效果，将20只⼩⽩⿏配成10对，每对中的两只随机分到试验组和对照组，两组都接种肿瘤，试验组在接种肿瘤三天后注射30%的三棱莪术液0.5，正态分布资料两样本均数⽐较的t检验P.60例4-9：某医师研究转铁蛋⽩测定对病毒性肝炎诊断的临床意义，测得12名正常⼈和15名病毒性肝炎患者⾎清转铁蛋⽩含量的结果如下：正常⼈：265.4、271.5、284.6、291.3、254.8、275.9、281.7、268.6、264.1、273.2、270.8、260.5患者：256.9、235.9、215.4、251.8、224.7、228.3、231.1、253.0、221.7、218.8、233.8、230.9、240.7、260.7、224.4本例为完全随机设计资料，推断转铁蛋⽩测定对病毒性肝炎诊断的意义。

医学统计学与spss软件实现方法答案
医学统计学是运用统计学原理和方法来分析和解释医学研究数据的学科。

而SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，可以进行各种统计分析和数据管理。

下面是使用SPSS软件实现医学统计学方法的一般步骤：
1. 数据准备与输入：将医学研究数据导入SPSS软件中，确保数据格式正确且完整。

2. 数据清洗与处理：对数据进行清洗，包括处理缺失值、异常值、去除重复数据等。

3. 描述性统计：使用SPSS软件计算各种描述性统计指标，如均值、中位数、标准差等。

4. 推断性统计：根据研究目标选择相应的统计方法，如t检验、方差分析、回归分析、生存分析等，并进行数据分析和解释。

5. 结果展示与报告：使用SPSS软件生成统计分析结果的图表或表格，并进行结果解读和撰写研究报告。

需要注意的是，在进行医学统计学分析时，应确保数据的质量和准确性，并选择适当的分析方法，严格按照统计原理进行分析和解释。

此外，SPSS软件使用较为广泛，相关的操作手册、教程和学习资源较多，可以通过网上搜索或参考相关书籍进一步学习和了解SPSS软件的具体使用方法和技巧。

例题0801随机设计的方差分析(1)正态性检验(2)方差分析第一步1第二步第三步第四步例题8-2 随机区组设计资料的方差分析例题8-3拉丁方设计资料的方差分析18-01 析因分析点击“添加”点击选项第九章行列表资料的假设检验（卡方检验）一、四格表的卡方检验例题9-1两个样本率的比较（不需要校正）第一种做法：数据可以还原成最初数据，然后输入。

1 输入数据2 操作步骤点击确定就ok啦。

第二种做法：1数据输入：变量视图数据视图2 操作点击数据---选中下拉框中的加权个案点击加权个案---选中Frequence加权个案----点击确定以下操作同第一种做法。

例题9-2两个样本率的比较（需要连续性校正）操作方法同例题9-1注意:结果输出, 出现理论频数小于5的格子,故读取的结果是continuity correction连续校正一行例题9-3 交叉分类2×2表关联性分析。

1 数据输入同9-1,2，对Frequence进行加权处理即：点击加权个案---选中Frequence加权个案----点击确定2 可以进行分析了点击确定即可。

数据输入和分析结果见“给同学们文件夹”配对四格表的卡方检验例题9-4配对四格表资料的观察结果有无差异的检验1 变量视图和数据视图如下：2 对Frequence进行加权处理3点击分析——统计描述——交叉表例题9-5配对四格表资料的关联性分析变量视图和数据视图如下：对Frequence进行加权处理以下操作同9-1,2,3，点击分析——统计描述——交叉表-点击确定即可。

二、行列表资料的卡方检验（四格表的扩展，操作相似）例题9-6 多个样本率的比较（p153页）方法参照9-1，1数据输入及处理：变量视图和数据视图2 对Frequence进行加权处理即：点击数据——加权个案---选中Frequence加权个案----点击确定3以下操作同9-1,2,3，点击分析——统计描述——交叉表点击确定即可。

SPSS软件在医学科研中的应用计算机实习（SPSS10.0）何平平北大医学部流行病与卫生统计学系实习三连续变量的假设检验（t检验、方差分析及协方差分析）一、t检验（一）样本均数与已知总体均数的比较（三）配对设计的两样本均数比较二、方差分析三、协方差分析t检验的目的一、t检验推断两个总体均数是否相等假设检验的结论具有概率性。

当Pδ0.05，拒绝H0 时，有可能犯第一类错误（〈）当P>0.05，不拒绝H0时，有可能犯第二类错误（®）〈为事先指定的检验水平（一般取0.05），®未知；增大样本量n，可以同时减小〈和®。

一、t检验（一）样本均数与已知总体均数的比较（单样本t检验）例1 通过大量调查，已知某地正常男婴出生体重为3.26kg。

某医生随机抽取20名难产男婴，测得出生体重如下（见数据文件p192.sav）。

问该地难产男婴出生体重均数是否与正常男婴不同？3.5 3.5 3.2 3.5 3.3 3.0 3.3 3.23.4 2.7 3.4 3.6 3.5 2.8 3.4 2.93.5 3.54.0 4.0SPSS 操作步骤： 变量说明：weight ：出生体重。

t 检 验已知的总体均数Sig：significance结论：因为t=1.330，P＝0.199>0.05，所以尚不能认为难产男婴出生体重均数与正常男婴不同。

一、t检验（二）完全随机设计（成组设计）的两样本均数比较（两独立样本t检验）例2 某医师测得12名正常人和13名病毒性肝炎患者血清转铁蛋白含量（g/L），结果如下（见数据文件p193.sav）。

问病毒性肝炎患者和正常人血清转铁蛋白含量有无差异？病毒性肝炎患者：2.34 2.47 2.22 2.31 2.36 2.38 2.15 2.572.19 2.25 2.28 2.31 2.42正常人：2.61 2.71 2.73 2.64 2.68 2.81 2.762.55 2.91 2.85 2.71 2.64SPSS操作步骤：变量说明：group：分组，1＝患者；2＝正常人。

利用SPSS进行方差分析以及正交试验设计方差分析是一种常见的统计方法，用于比较两个或多个组之间的差异。

正交试验设计是一种实验设计方法，能够同时考虑多个因素对结果的影响。

本文将利用SPSS进行方差分析和正交试验设计的步骤介绍，并讨论如何解读分析结果。

首先，我们将介绍方差分析的步骤。

方差分析的基本思想是比较组间和组内的变异程度。

假设我们有一个因变量和一个自变量，自变量有两个或多个水平。

下面是方差分析的步骤：1.导入数据：将数据导入SPSS软件，并确保每个变量都已正确标记。

2.选择统计分析：点击SPSS菜单栏上的"分析"，然后选择"方差"，再选择"单因素"。

3.设置因变量和自变量：在弹出的对话框中，将需要进行方差分析的因变量拖放到因素列表框中，然后将自变量也拖放到因素列表框中。

4.点击"设定"按钮：点击"设定"按钮，设置方差分析的参数，例如是否需要进行正态性检验、多重比较等。

然后点击"确定"。

5.查看结果：SPSS将输出方差分析的结果，包括各组之间的F值、p值等统计指标。

可以根据p值判断各组之间是否存在显著差异。

接下来，我们将介绍正交试验设计的步骤。

正交试验设计是一种多因素独立变量的实验设计方法，可以在较小的实验次数内获得较高的信息量。

下面是正交试验设计的步骤：1.设计矩阵：根据研究目的和独立变量的水平，构建正交试验的设计矩阵。

2.导入数据：将设计矩阵导入SPSS软件，并将每个变量的水平标注为自变量。

3.选择统计分析：点击SPSS菜单栏上的"分析"，然后选择"一般线性模型"，再选择"多元方差分析"。

4.设置因变量和自变量：在弹出的对话框中，将因变量拖放到因子列表框中，然后将自变量也拖放到因子列表框中。

5.点击"设定"按钮：点击"设定"按钮，设置正交试验设计的参数，例如交互作用是否显著、多重比较等。