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SPSS实用教程(3) -统计推断,涂文校 北京大学公共卫生学院 流行病与卫生统计学系 ,数据分析一般步骤,数据整理、核查 描述性分析 初步统计推断 相关分析 多变量分析 统计推断是研究的核心,但其结论是建立在良好的数据条件,为何要做统计推断?,均值(或比例)X1、X2 不同有两种可能: (1)分别所代表的总体均数相同,由于抽样误差造成了样本均数的差别。差别无统计学意义 。 (2)分别所代表的总体均数不同。样本均数的差别不是抽样误差造成的。差别有统计学意义。,假设检验的原理,(1)假设两总体均数相同(H0); (2)计算由于抽样误差造成样本均数有这么大差别的概率P; (3)根据概率P值下结论。 小概率:样本均数有这么大差别是抽样误差造成的可能性很小, 拒绝H0。反之,接受H0。,组间的比较,定量数据均值的比较两组: 1)符合正态:两组t检验(相互独立/配对) 2)不符合正态:秩和检验(相互独立/配对) 多组: 1)符合正态:方差检验 2)不符合正态:秩和检验 定性数据率的比较 卡方检验,T检验,满足正态分布 两组独立样本t检验: 先方差齐性检验,根据是否齐性采用不同合并方差方法 配对t检验(两组样本不独立,如患者前后随访资料;数据输入格式不一样),独立t检验:男女身高(基于原正态性检验),方差齐性检验,方差不齐,配对t检验:采用SPSS饮食研究数据,数据位置 C:Program FilesSPSSTutorialsample_filesdietstudy.sav;16个病人,4次随访,一个基线,每次都测定甘油三酯和体重,基线第一次随访体重配对t检验,或者只要前后差值符合正态即可,同时选中配对两个变量,秩和检验,适用与非正态分布数据 正态分布数据也适用,但检验效能相对低 也有独立和配对检验,秩和检验:男女生身高,配对秩和检验: SPSS饮食研究,方差分析,对于k个样本均数的比较,如果仍用两两比较检验,需比较 次,如四个样本均数需比较6次。 假设每次比较所确定的检验水准 =0.05,则每次检验拒绝H0不犯第一类错误的概率为1-0.05=0.95;那么6次检验都不犯第一类错误的概率为(1-0.05)6=0.7351,而犯第一类错误的概率为0.2649, 因而t检验和u检验不适用于多个样本均数的比较。用方差分析比较多个样本均数,可有效地控制第一类错误。方差分析(analysis of variance,ANOVA)由英国统计学家R.A.Fisher首先提出,以F命名其统计量,故方差分析又称F检验。,方差分析基本理论,方差分析主要先决条件,等方差 正态性 独立性,不同年级的身高(不纳入1人的4年级),单因素方差分析:各组相互独立,方差分析秩和检验,重复测量方差分析:各组不独立,方差分析秩和检验,无法事后两两比较对策,方差分析秩和检验,各组间不相互独立,分类变量的卡方检验,卡方检验基本原理: 2值反映了观察频数与期望频数吻合的程度(或差别的程度)。 观察频数与期望频数的吻合程度越好,即两者差别越小,2值越小。,卡方检验的注意点:选择适当公式(1),(1) E 5, n 40 时, 用基本公式 (O - E)2 2 = - E 即SPSS中的:Pearson Chi-Square,卡方检验的注意点:选择适当公式(2),(2) 1 40 时, 用校正公式 (|O - E| - 0.5)2 2 = - E 即SPSS中的:Continuity Correction,卡方检验的注意点:选择适当公式(3),(3) 若n40,或 E1 时, 用 Fisher 确切概率法 (a+b)!(c+d)!(a+c)!(b+d)! p = - a!b!c!d!n! 即SPSS中的:Fishers Exact Test,相互独立的两组卡方检验:不同年级性别是否有差异,RC列联表:学生成绩与父亲教育,RC列联表,RC列联表2检验对理论频数有要求 只能认为各总体率之间总的来说不同,但不能说明它们彼此之间都不同,或某两者之间有差别 关于单向有序资料(等级资料)的统计处理, 宜用秩和检验 除关联性检验外, 用于说明两个变量之间关系的密切程度,则需计算关联系数(contingency coefficient),相互独立的两组卡方检验:半成品数据,数据录入格式,匹配的两组卡方检验:半成品数据,相关分析,Pearson 线性相关系数,Spearman 等级相关,相关分析的注意事项,Pearson 相关系数 X 、Y 服从双变量正态分布 分层现象/散点图的作用 对相关的解释(树的长高与婴儿的长高),分层现象(1),分层现象(2),身高与体重的相关分析:假定正态,身高与体重的相关分析:两个变量不全符合正态,采用Spearman等级相关,统计推断练习(要选择合适的检验方法),1.比较男女生体重是否有差异 2.比较1-3年级体重是否有差异 3.将父亲的最高文化程度分为三级:初中及其以下、高中(或中专)、大专及其以上,然后比较父亲的文化程度与子女的成绩关系 4.求出学生父亲和母亲教育程度的相关系数,统计推断练习答案,1.比较男女生体重是否有差异:Mann-Whitney U检验,P0.276 2. 比较1-3年级体重是否有差异:Kruskal Wallis Test, P0.018 3.将父亲的最高文化程度分为三级与子女的成绩关系:Pearson Chi-Square,P0.372Contingency Coefficient0.151 4.求出学生父亲和母亲教育程度的相关系数Spearmans rho0.646,P0.001,
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