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数理统计之spss统计

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  • 卖家[上传人]:今***
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  • 上传时间:2019-10-13
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    • 1、SPSS 统计分析,SPSS,一、SPSS概述 二、SPSS数据创建 三、SPSS统计分析 1、基本统计分析 2、方差分析 3、相关分析 4、回归分析 5、聚类分析,SPSS Statistical Package for the Social Sciences 社会科学统计软件包 Statistical Product and Service Solutions 统计产品与服务解决方案 1968年开发,1975年成立SPSS公司,2009年IBM收购,目前到IBM SPSS20.0版,一 、SPSS概述,1、SPSS简介 2、SPSS窗口,1 SPSS简介,大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。 无需掌握统计分析的各种复杂的数学运算过程,只需掌握各种方法的应用,分析结果的解释。 功能强大 完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。提供从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法。 能非常方便地与其他软件的数据进行转换 图表功能强大,输出结果美观漂亮,2 SPSS窗口,标题栏,菜单栏,观测序号,工具栏,编辑栏,变量名栏,窗口切换标签,2 SPSS

      2、窗口,变量序号 名称可变,观测序号,变量序号,变量属性名称,二、统计数据创建,数据属性及定义、编辑 SPSS数据创建 案例:SPSS数据创建,1 数据属性及定义编辑,SPSS数据特点:结构化(数据内容、数据结构) 变量名、变量类型、变量名标签、变量值标签、缺失值的定义、度量的尺度、数据的显示属性(显示宽度、列宽度、对齐方式),1.1 变量名(名称),首字符必须是字母或汉字,后面可以是除(!、?*)之外的任意字符。 变量名的结尾不能是圆点、句点、下划线 变量名必须唯一,并且不区分大小写 如不指定变量名,则系统默认变量名以VAR开头后面跟5个数字。如VAR00001、VAR0002等,数据视图,变量视图,1.2 变量类型,变量取值的类型 数值型、字符型(不能进行算术运算)、日期型,1.3 标签,标签是对变量名的进一步解释,1.4 值,值是对变量取值含义的进一步解释,1.5 缺失值,缺失值两种情况: 数据中存在漏填数据 数据中存在明显错误或明显不合理的数据(如年龄130) 如果直接进行数据分析,SPSS将把缺失数据作为正常数据,造成非常大的误差 缺失数据处理步骤: 1、指定缺失数据,指明哪些

      3、数据属于缺失数据 空缺数据,首先填一个特定标记数据 (如99999,区别于该变量其他非缺失数据) 2、统计分析时对缺失数据进行一定处理 选择缺失数据处理方法,2、 SPSS数据创建,直接录入 1、定义数据属性;2、输入数据 打开现有数据(sav、excel、SAS、txt),三、SPSS统计分析,SPSS基本统计分析 均值的比较与检验 方差分析 相关分析 线性回归分析 聚类分析,1、基本统计分析,基本统计分析,描述性统计分析是统计分析的第一步,做好这第一步是下面进行正确统计推断的先决条件。SPSS的许多模块均可完成描述性分析,但专门为该目的而设计的几个模块则集中在描述菜单中,包括:,1.1 频数分析,频数分析目的:基本统计分析往往从频数分析开始。通过频数分析能够了解变量取值的状况,对把握数据的分布特征是非常有用的。 基本任务 (1)编制频数分布表 频数:即变量值落在某个区间(或某个类别)中的次数 百分比:即各频数占总样本数的百分比 有效百分比:即各频数占有效样本数的百分比,有效样本数总样本缺失样本数 累计百分比:即各百分比逐级累加起来的结果。最终取值为100。 (2)绘制统计图,1.1

      4、 频数分析,频数分析的基本操作,(1)分析描述统计频率 (2)将频数分析变量选择到变量框中 (3)单击表格按钮选择绘制统计图形 ,选择饼图,1.1 频数分析,1.2 描述分析,描述分析目的:获取数据的均值、标准差、峰度等数据,进一步把握数据的集中趋势、离散程度和分布形状。 基本描述统计量 刻画集中趋势的统计量 刻画离散程度的统计量 刻画分布形态的统计量,1.2 描述分析,刻画集中趋势的统计量 集中趋势指一组数据向某一中心值靠拢的倾向。计算刻画集中趋势的统计量正是要寻找能够反应数据一般水平的“代表值”或“中心值”。 常用统计量:均值、中位数、众数 均值:即算术平均数,是反映某变量所有取值的集中趋势或平均水平的指标。如某企业职工的平均月收入。 中位数:即一组数据按升序排序后,处于中间位置上的数据值。 众数:即一组数据中出现次数最多的数据值。,1.2 描述分析,刻画离散程度的统计量 离散程度是指一组数据远离其“中心值”的程度。 如果数据都紧密地集中在“中心值”的周围,数据的离散程度较小,说明这个“中心值”对数据的代表性好;相反,如果数据仅是比较松散地分布在“中心值”的周围,数据的离散程度较大

      5、,则此“中心值”说明数据特征是不具有代表性的。 常用统计量:全距、方差、标准差 全距:也称极差,是数据的最大值与最小值之间的绝对离差。,1.2 描述分析,刻画分布形态的描述统计量 数据分布形态主要指数据分布是否对称,偏斜程度如何,分布陡峭程度等。 常用统计量:偏度、峰度 偏度:描述变量取值分布形态对称性的统计量。 当分布为对称分布时,正负总偏差相等,偏度值等于0;当分布为不对称分布时,正负总偏差不相等,偏度值大于0或小于0。偏度值大于0表示正偏差值大,称为正偏或右偏;偏度值小于0表示负偏差值大,称为负偏或左偏。偏度绝对值越大,表示数据分布形态的偏斜程度越大。 峰度:描述变量取值分布形态陡峭程度的统计量。 当数据分布与标准正态分布的陡峭程度相同时,峰度值等于0;峰度大于0表示数据的分布比标准正态分布更陡峭,为尖峰分布;峰度小于0表示数据的分布比标准正态分布平缓,为平峰分布。,1.2 描述分析,计算基本描述统计量的操作,(1)分析描述统计描述 (2)将分析变量选择到变量框中 (3)单击选项按钮指定基本统计量,1.2 描述分析,练习例题,某医师收集了80例重症监护病人的有关情况:年龄(岁)、

      6、ICU时间(天) APACHEIII评分、手术及预后等指标。试分析年龄及手术的评述分布情况。 结果输出:手术方式统计表和APACHEIII评分频数分布图,描述性统计,试对资料中年龄和APACHEIII评分进行简单的描述性分析,探索性分析输出结果,具体操作步骤:打开数据文件,加权个案,具体操作步骤:,三、均值的比较与检验,T 检验是检验差异显著性的十分重要的统计工具,这种差异显著性的检验是样本均值间的比较。因此T 检验也可以称为一种均值比较分析。它包括单样本T检验、独立样本T 检验、配对样本T 检验。 来自正态总体的两个样本进行均值比较常使用T 检验的方法。T 检验要求两个被比较的样体来自正态总体。 两个样本方差相等与不等时使用的计算t值的公式不同。,1. 单样本T检验,检验单个变量的均值是否与给定的常数之间存在差异。样本均数与总体均数之间的差异显著性检验属于单一样本T 检验。,2. 两独立样本T检验,进行独立样本T 检验,要求被比较的两个样本彼此独立,即没有配对关系。要求样本均来自正态总体,而且均值对于检验是有意义的描述统计量。 独立样本T 检验和配对样本的T 检验均使用T test 过程,但是使用的菜单不同;对于数据文件结构的要求和所使用的命令语句也有区别。,练习题,某克山病区测得11例急性克山病患者与13名健康人的血磷值如下: 患者:2.60, 3.24, 3.73, 3.73, 4.32, 5.18, 4.73, 5.58, 5.78, 6.40, 6.53 健康人:1.67, 1.98, 1.98, 2.33, 2.34, 2.50, 3.60,3.73, 4.14, 4.17, 4.57, 4.82,5.78 问该地区急性克山病患者与健康人的血鳞值是否不同?,配对样本T检验实际上是先求出每对测量值之差值,对差值求均值。检验配对变量均值之间差异是否显著。其实质检验的假设实际上是差值的均值与零均值之间差异的显著性。如果差值均值与O均值无显著性差异说明配对变量均值之间无显著性差异。,3. 配对样本均数T检验,3. 配对样本均数T检验,练习题,10例矽肺患者经治疗前后的血红蛋白量见下表,问治疗对血红蛋白量有无作用?,Thanks,

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