spss大数据分析报告地医学统计方法选择

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1、实用文案SPSS数据分析的医学统计方法选择目录数据分析的统计方法选择小结1目录1●资料12完全随机分组设计的资料2配对设计或随机区组设计3变量之间的关联性分析4●资料251.连续性资料51.1两组独立样本比较51.2两组配对样本的比较51.3多组完全随机样本比较61.4多组随机区组样本比较62．分类资料62.1四格表资料62.22×C表或R×2表资料的统计分析72.3R×C表资料的统计分析72.4配对分类资料的统计分析8●资料38一、两个变量之间的关联性分析8二、回归分析9●资料49一．统计方法抉择的条件91．分析目的102．资料类型103．设计方法114．分布特征

2、及数理统计条件12二．数据资料的描述121．数值变量资料的描述132．分类变量资料的描述13三．数据资料的比较141．假设检验的基本步骤142．假设检验结论的两类错误143．假设检验的注意事项154．常用假设检验方法16四．变量间的相关分析171．数值变量（计量资料）的关系分析17标准文档实用文案2．无序分类变量（计数资料）的相关分析183．有序分类变量（等级资料）    等级相关18●资料1完全随机分组设计的资料一、两组或多组计量资料的比较1.两组资料：1)大样本资料或服从正态分布的小样本资料(1)若方差齐性，则作成组t检验(2)若方差不齐，则作t’检验或用成组的

3、Wilcoxon秩和检验2)小样本偏态分布资料，则用成组的Wilcoxon秩和检验2.多组资料：1)若大样本资料或服从正态分布，并且方差齐性，则作完全随机的方差分析。如果方差分析的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：LSD检验，Bonferroni检验等）进行两两比较。2)如果小样本的偏态分布资料或方差不齐，则作KruskalWallis的统计检验。如果KruskalWallis的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：用成组的Wilcoxon秩和检验，但用Bonferroni方法校正P值等）进行两两比较。二、分类

4、资料的统计分析1.单样本资料与总体比较1)二分类资料：(1)小样本时：用二项分布进行确切概率法检验；(2)大样本时：用U检验。2)多分类资料：用Pearsonc2检验（又称拟合优度检验）。2.四格表资料1)n>40并且所以理论数大于5，则用Pearsonc22)n>40并且所以理论数大于1并且至少存在一个理论数<5，则用校正c2或用Fisher’s确切概率法检验3)n£40或存在理论数<1，则用Fisher’s检验3.2×C表资料的统计分析1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则行评分的CMHc2或成组的Wilcoxon秩和检验2)列变量为效

5、应指标并且为二分类，列变量为有序多分类变量，则用趋势c2检验3)行变量和列变量均为无序分类变量标准文档实用文案(1)n>40并且理论数小于5的格子数<行列表中格子总数的25%，则用Pearsonc2(2)n£40或理论数小于5的格子数>行列表中格子总数的25%，则用Fisher’s确切概率法检验2.R×C表资料的统计分析1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则CMHc2或KruskalWallis的秩和检验2)列变量为效应指标，并且为无序多分类变量，行变量为有序多分类变量，作nonezerocorrelationanalysis的CMHc23

6、)列变量和行变量均为有序多分类变量，可以作Spearman相关分析4)列变量和行变量均为无序多分类变量，(1)n>40并且理论数小于5的格子数<行列表中格子总数的25%，则用Pearsonc2(2)n£40或理论数小于5的格子数>行列表中格子总数的25%，则用Fisher’s确切概率法检验二、Poisson分布资料1.单样本资料与总体比较：1)观察值较小时：用确切概率法进行检验。2)观察值较大时：用正态近似的U检验。2.两个样本比较：用正态近似的U检验。配对设计或随机区组设计三、两组或多组计量资料的比较1.两组资料：1)大样本资料或配对差值服从正态分布的小样本资料，

7、作配对t检验2)小样本并且差值呈偏态分布资料，则用Wilcoxon的符号配对秩检验2.多组资料：1)若大样本资料或残差服从正态分布，并且方差齐性，则作随机区组的方差分析。如果方差分析的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：LSD检验，Bonferroni检验等）进行两两比较。2)如果小样本时，差值呈偏态分布资料或方差不齐，则作Fredman的统计检验。如果Fredman的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：用Wilcoxon的符号配对秩检验，但用Bonferroni方法校正P值等）进行两两比较。四、分类资料的