SPSS软件中几种常用的统计方法--课件

ppt课件,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,ppt课件,*,SPSS,软件中几种常用的统计方法,SPSS软件中几种常用的统计方法,目录,1、卡方检验中的OR值,2、均值检验,目录1、卡方检验中的OR值,SPSS软件中几种常用的统计方法-课件,卡方检验,2,检验是以,2,分布为基础的一种假设检验方法，主要用于分类变量，根据样本数据推断总体的分布与期望分布是否有显著差异，或推断两个分类变量是否相关或相互独立。,卡方检验2检验是以2分布为基础的一种假设检验方法，主要用,优势比,优势比（,odd ratio,，,OR,）,指在病例,-,对照研究中病例组暴露人数与非暴露族人数的比值,(a/b),除以对照组暴露人数与非暴露人数的比值,(c/d),即,ad/bc,。,OR,值即是相对危险度的精确估计值。,优势比优势比（odd ratio，OR）指在病例-对照研究中,优势比（,odds ratio,，,OR,）,结果,吸烟,不吸烟,合计,食管癌患者,309(a),126(b),435,非食管癌患者,208(c),243(d),451,合计,517(a+c),369(b+d),886,吸烟与食管癌关系的病例对照调查结果,优势比（odds ratio，OR）结果吸烟不吸烟合计食管癌,OR值的意义：,OR,值等于,1,，表示该因素对疾病的发生不起作用；,OR,值大于,1,，表示该因素是危险因素；,OR,值小于,1,，表示该因素是保护因素。,OR值的意义：OR值等于1，表示该因素对疾病的发生不起作用；,SPSS应用,操作步骤：,在“变量视图”栏中输入相应的变量类别。,SPSS应用操作步骤：,SPSS应用,在各变量的值标签中输入相应的值,SPSS应用在各变量的值标签中输入相应的值,SPSS应用,返回“数据视图”,栏输入相应的数据。,SPSS应用返回“数据视图”栏输入相应的数据。,SPSS应用,选择“数据,加权个案,”，对数据进行加权。,SPSS应用选择“数据加权个案”，对数据进行加权。,SPSS应用,选择“分析,描述统计,交叉表”，将“吸烟状况”和“组别”分别添加到“行、列”框中。然后点击“统计量”，勾选“卡方”和“风险”,SPSS应用选择“分析描述统计交叉表”，将“吸烟状况”和,输出结果,输出结果,卡方检验,卡方检验,OR值计算,OR值计算,均值的比较检验,-,推断样本与总体或者两个总体之间的差异是否显著,16,均值的比较检验 -推断样本与总体或者两个总体,本章结构,单一样本的均值检验,独立样本的均值检验,配对样本的均值检验,均值的比较检验,单因素的方差分析,本章结构单一样本的均值检验独立样本的均值检验配对样本的均值检,单一样本均值的检验,-,检验样本所在总体的均值与给定的已知值之间是否存在显著性差异,18,单一样本均值的检验 -检验样本所在总体的均值与,单一样本均值的检验,对单一变量的均值加以检验,如检验今年新生的身高、体重等是否和往年有显著差异；推断某地区今年的人均收入与往年的人均收入是否有显著差异等等。,要求样本数据来自于服从正态分布的单一总体,单一样本均值的检验对单一变量的均值加以检验,SPSS,应用,操作步骤,按照顺序：,分析,比较均值,单样本,T,检验,，进入单一样本,T,检验“单样本,T,检验”对话框中，将左侧“右,2:4”,变量选入到检验变量“检验变量”框中。右下角检验值“检验值”框用于输入已知的总体均值，在本例中假设为“,1”,。如图所示,SPSS应用操作步骤,输出结果（,1,）,结果解释：,此表给出了单一样本均值检验的描述性统计量，包括均值、标准差和均值标准误差。右手指长,2D:4D,的均值为,0.93632,，接近假设总体均值,1,，但还不能就此下结论。,输出结果（1）,输出结果（2）,结果解释,此表是单一样本均值检验的结果列表，给出了,t,统计量、自由度、双尾概率、显著水平及置信区间。双尾概率,P=0.0000.05,，认为两样本来自的总体的方差相等。,对于均值的检验，应在方差齐性假定下进行。其对应的,p,值为,0.1040.05,，认为男生和女生右手,2D:4D,没有显著性差异。,输出结果（2）,配对样本均值的检验,-,比较两个配对总体的均值是否有显著性差异,29,配对样本均值的检验 -比较两个配对总体的均值是,什么是配对样本,指不同的均值来自具有配对关系的不同样本，此时样本之间具有相关关系，配对样本的两个样本值之间的配对是一一对应的，并且两个样本具有相同的容量。,如，一组病人治疗前和治疗后身体的指标；一个年级学生的期中成绩和期末成绩等等。,什么是配对样本指不同的均值来自具有配对关系的不同样本，此时样,单因素方差分析,one-way,ANVOA,-,推断完全随机设计的多个样本所代表的各总体均数是否相等,31,单因素方差分析one-way ANVOA -,完全随机设计（,completely random design,）不考虑个体差异的影响，仅涉及一个处理因素，但可以有两个或多个水平，所以亦称单因素实验设计。在实验研究中按随机化原则将受试对象随机分配到一个处理因素的多个水平中去，然后观察各组的试验效应；在观察研究（调查）中按某个研究因素的不同水平分组，比较该因素的效应。,完全随机设计（completely random desig,SPSS,应用,操作步骤,按照顺序：,分析,比较均值,单因素,ANOVA,，进入单因素方差分析对话框，将左侧“右,2:4”,变量选入到“因变量列表”框中，再将“,30bp,多态性”选入“因子”框中。,SPSS应用 操作步骤,方差齐性检验,各组数值需进行方差齐性的检验。打开“选项”对话框，勾选“描述性”和“方差同质性检验”。,方差齐性检验各组数值需进行方差齐性的检验。打开“选项”对话框,输出结果,输出结果,基本统计描述,基本统计描述,方差齐性检验,方差齐性检验,方差分析表,方差分析表,