SPSS簡明操作圖示-教學(xué)用題

精品精品-可編輯--可編輯-SPSS簡明操作圖示1：某醫(yī)院測得杲醫(yī)院測得110名男性腎虛病人的Hb值(g/L)為：118148108103138110134140102132140149138106148133145146123145165148120135127134141121143100134146132143135120143140119120148108155128122130140174160138137134147125141147137120133123138137147100130112111120142139142140128141104121132155131119131142126140146123114142139102120151122135140147135131138107149139140125147129142114149151（1）計(jì)算均數(shù)、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、并比較均數(shù)和中位數(shù)的差別。（2）該資料用哪個指標(biāo)表示集中趨勢較好？為什么？（3）編制頻數(shù)表，繪出頻數(shù)圖。（4）估計(jì)總體參數(shù) 95% 可信區(qū)間。SPSS操作過程：此例分四個步驟進(jìn)行一、計(jì)算描述指標(biāo)1、建立數(shù)據(jù)文件如下圖左側(cè) HB例所示★未標(biāo)題2[數(shù)裾集1]-IBMSPSSStatistics文件舊編輯目視因。期居回轉(zhuǎn)操中分析臼直鋪回圖形學(xué)實(shí)用程序心窗口5教寤文件II教寤文件IITOC\o"1-5"\h\z提告 ，解述締骨 》表⑴ 卜比較均值（旦） 卜一胺線隹捏亶迨）?廣義滿性俁型 4混合楔型/） 卜相M? 卜回歸田） "H踴屆國頻率⑹…臼鹿述⑷…■探冉@一■交族◎.□比牢國…Qp-p頸P"國gqS（q）..2、打開分析菜單，選擇描述統(tǒng)計(jì)，探索， 彈出探索對話框，如下圖，將需要分析的變量 HB移到因變量列表框內(nèi)，（當(dāng)因變量列表框內(nèi)有變量進(jìn)入后， “確定”按鈕被激活），如下圖箭頭所示*未標(biāo)至2 SPSSstatistics威潟朝耨案文件回聃強(qiáng)?視因M妙褪②蟆推6多析四直試金臣中二：:押程序⑼錢口型f戲削?12^3；CTWHE11S0UFQ108J)103口678310111?13id痛?12^3；CTWHE11S0UFQ108J)103口678310111?13id痛13E3HC。134.014f口102.013；014CDuc013C.3IOE.D14E016*T1323<2￡A究顯聚量突紀(jì)費(fèi)量變量教括陽有艮雨探索對話框的其它內(nèi)容不用設(shè)置，按默認(rèn)即可，最后單擊確定按鈕，即可得到分析結(jié)果，如卜圖所示,輸出1【文檔11-IBMSPSSStatKtksMO文件日宜苑⑥制四藝：物居◎轉(zhuǎn)投CD底入中格式a新兇在怕但畫;@寅用劇T&｝富□史:日同輸出I,胸口志F圓一明些標(biāo)題emQ活土廊殿摞重□其觸社悝地要席幅述hl國HE面㈱…上加圖"諭中咽;里1臼志廣■■國瀏賢"■冰■標(biāo)題E附主:??…里活動蹄1據(jù)集??…博賓自收遣摘要f3jii￡El'閩HE,亡I標(biāo)超?加圖

力幅圖、進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn):何妁N 1;升匕N,升N臼勢比H01101QO.O%00.0%110■1010%HH132945-UOOB差[信4]95,F，士W問t限133,1691337225聃注普均值133,136卜值135,000力差21s.aso葭14691Q極小一1000悔大出\740范國74.0南分位而203偏度-.524230峰15?肝T居述1、在分析菜單下，選擇非參數(shù)檢驗(yàn)，舊對話框， 1—樣本K-S,如下圖所示2、在彈出對話框中，將待檢驗(yàn)變量 HB移入檢驗(yàn)變量列表框內(nèi)，如圖所示+大樣版W:數(shù)據(jù)集1]-IBMSPSSStatistics數(shù)據(jù)弊期累文伸?篇騰匚現(xiàn)展M頡里Q：莪拗口角直呂旦：閱正喧生閏程序3弱匚也"助堂褊璀■Hr堂褊璀■Hr上圖中默認(rèn)鉤選了“常規(guī)”復(fù)選框，這就是作正態(tài)性檢驗(yàn)的設(shè)置，最后單擊“確定” ，即可得到正態(tài)性檢驗(yàn)結(jié)果，如下圖所示*輸出1[^1]-IBMSPSSStatistics萱看器L::—la?國?。?題注動

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題注動樣

標(biāo)附活單

SBU3喻NEARTESTS/K-S(NORMAL)=HB/MISSINGANALYSIS.+NPar檢驗(yàn)一額據(jù)便1一單群本KQlRiogorw-SmirnovHBN110正森參裁前卜均值132.945在隹差14,6918知設(shè)踹差利地對值,100正,074仇-.100Kolmogorov-SmirnovZ1.045漸近顯箸性儂撕）.225a.檢教分布為正毒分布?b.根據(jù)數(shù)據(jù)計(jì)算得到-從上述結(jié)果可知，數(shù)據(jù)文件 HB服從正態(tài)分布。三、編制頻數(shù)分布表1、在轉(zhuǎn)換菜單里選擇“重新編碼為不同變量” ，彈出如下對話框:

2、將HB從左側(cè)移入右側(cè)“數(shù)字變量-輸出變量框內(nèi)，在輸出變量名稱項(xiàng)內(nèi)輸入變量名稱X1,然后單擊”更改主“按鈕，再單擊“舊值和新值”按鈕，彈出如下對話框:在左側(cè)“舊值”項(xiàng)中，選擇“范圍”，然后依次填入第一個組段的上下限( 100,106.99),在新值項(xiàng)中填入100,再單擊“添加”按鈕，其它各個組段按此方式填入，總共填入 11個組段，最后的組段是(170,176.99),如上圖所示，然后單擊“繼續(xù)”按鈕。回到上一對話框，再單擊“確定”按鈕。在數(shù)據(jù)視圖中就得到一個新的變量 X1。

3“在分析菜單中選擇“統(tǒng)計(jì)描述”一 “頻率”，彈出如下對話框:米加■通之.效據(jù)集1]-IBMSPSSSMbitjcs數(shù)南舊能器文件if.居希日視圖作舒掩口]推的t；分析舊堂即、1 辨⑸室用程序5e口網(wǎng)書勵毒褊嘲??豳超翻二百將變量毒褊嘲??豳超翻二百將變量X1從左側(cè)移入右側(cè)變量對話框內(nèi)，單擊“統(tǒng)計(jì)量”按鈕，彈出如下對話框:選中割點(diǎn)復(fù)選框，在其右側(cè)的填充框內(nèi)輸入 11,單擊繼續(xù)按鈕，回到上一對話框后，單擊“確定”按鈕，即可得到自定義的頻數(shù)分布表，如下圖所示：

X1賴軍百分比有次日'分比累用有‘時匕仃班100.00T6.46.40.4107.0065.55.511.8114.001110.010.021.6121.00111O.C1D.C31.6120.001715.51E547.3135.002623623C70.9142.00222O.C20.C&D.S149.0076.46.497.3156.0019998.2163.0019W99.1170.001SS1OQO合計(jì)1101OO.C100.C四、繪制直方圖在圖形菜單下，選才i舊“對話框”---“直方圖”，彈出如下對話框:將變量X1從左側(cè)移入右側(cè)變量框內(nèi)，單擊確定，得到直方圖，如下圖所示

例2:測得某地282名正常人尿汞值（Wg/L）,其頻數(shù)表如下，計(jì)算均數(shù)和中位數(shù)，何者的代表性較好？尿汞0816243240485664頻數(shù)456496382011521說明：又?于例2的頻數(shù)表數(shù)據(jù)，以下分析是利用組中值做近似的計(jì)算（只供參考）1、建立數(shù)據(jù)文件，如下圖所示：

2、對頻數(shù)變量進(jìn)行加權(quán)處理：在數(shù)據(jù)菜單下，選擇“加權(quán)個案”,如下圖所示在加權(quán)個案對話框中，選擇“加權(quán)個案”項(xiàng)，再將頻數(shù)變量從左側(cè)移入右側(cè)頻數(shù)變量框2、對頻數(shù)變量進(jìn)行加權(quán)處理：在數(shù)據(jù)菜單下，選擇“加權(quán)個案”,如下圖所示在加權(quán)個案對話框中，選擇“加權(quán)個案”項(xiàng)，再將頻數(shù)變量從左側(cè)移入右側(cè)頻數(shù)變量框內(nèi)，再單擊確定，就完成了對頻數(shù)變量的加權(quán)。3、計(jì)算新變量（組中值）：在轉(zhuǎn)換菜單下，選擇計(jì)算新變量，彈出計(jì)算變量對話框：在對話框內(nèi)目標(biāo)變量項(xiàng)輸入“組中值”，并把頻數(shù)變量從左側(cè)移入數(shù)字表達(dá)式框內(nèi)，編輯數(shù)字表達(dá)式如下圖所示，最后單擊確定按鈕?；氐綌?shù)據(jù)視圖中，就新建了“組中值”變量

4、計(jì)算描述指標(biāo)：在分析菜單下，選擇描述統(tǒng)計(jì)中下級菜單內(nèi)的頻率，彈出頻率對話框，將組中值從左側(cè)移入右側(cè)，如下圖所示5、在頻率對話框中（上圖所示），單擊統(tǒng)計(jì)量按鈕，彈出頻率：統(tǒng)計(jì)量設(shè)置對話框，鉤選好相應(yīng)內(nèi)容，如下圖所示單擊繼續(xù)按鈕，回到上一對話框，再單擊確定按鈕，即可得到分析結(jié)果，如下圖所示6、正態(tài)性檢驗(yàn)：步驟參照例1,圖示如下:

W-sav集1]一IBMSPSSStatistics文件⑥端福（日視圉口數(shù)據(jù)電）轉(zhuǎn)其CD分析?直銷圖）圖形窗）實(shí)用程序坦）窗口?）弱?M

弱?M例390名麻疹易感兒童接種麻疹疫苗一個月后， 血凝抑制抗體滴度如下，求平均抗體滴度。抗體滴度1：81：16 1：32 1：641：128 1：256 1：512人數(shù)6 18 15 30 12 6 31、建立數(shù)據(jù)文件，并對 “人數(shù)”變量進(jìn)行加權(quán)，如下圖所示框，目標(biāo)變量項(xiàng)輸入抗體對數(shù)值，函數(shù)組下選“算術(shù)”函數(shù)，在函數(shù)和特殊變量下找到Lg10,雙擊Lg10項(xiàng)，使它進(jìn)入數(shù)字表達(dá)式框內(nèi)，然后將抗體滴度變量移入 LG10表達(dá)式括號內(nèi)，如下圖所示:3、最后單擊“確定”按鈕，在數(shù)據(jù)視圖中，就多了一個新變量“抗體對數(shù)值” 。4、計(jì)算抗體滴度對數(shù)值的均數(shù)：在分析菜單下，選擇描述統(tǒng)計(jì)下級菜單中的描述，彈出如下對話框文件更）縊攝目視圖y數(shù)據(jù)（0）轉(zhuǎn)掾0分新gj宣第圓）圈府＜自）實(shí)用程序&）窗口?）fflto101114F01F010101114F01F0105、在上圖中，將抗體對數(shù)值變量從左側(cè)移入右側(cè)變量框內(nèi)， 單擊確定按鈕，即可得到結(jié)果,如下圖所示:3強(qiáng)出1［立檔1卜rBMSPSS如就為tic壹看器文件行,德看看視圖必空據(jù)?再掉工tffiArr略式?分析中百摘電明用⑼『用耳序⑼窗口「量幫助?■君的叁?■君的叁三三司端出

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數(shù)，大約是48.51,所以此例的平均抗體滴度應(yīng)為 1:48.51。例4已知正常人乙酰膽堿酯酶活力的平均數(shù)為 1.44U,現(xiàn)測得13名慢性支氣管炎患者的乙酰膽堿酯酶活力為:1.50 2.19 2.32 2.41 2.11 2.54 2.20 2.36 1.42 2.17 1.84 1.96 2.39問慢性支氣管炎患者乙酰膽堿酯酶活力的總體均數(shù)與正常人有無差別。1、建立數(shù)據(jù)文件，并在分析菜單下選擇比較均值下一級菜單中的單樣本 T檢驗(yàn)，如下圖所|文伴Q螂8但）蝴駟數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)盤①分析劣直簾值］固形后實(shí)用程等包密口題群助彈出如下對話框:報(bào)告 ?［融統(tǒng)計(jì) >彈出如下對話框:報(bào)告 ?［融統(tǒng)計(jì) >表⑴ ?土裝皆情通） 卜一段班第題但）?-央域性模維 卜混音春阻患） ?曲? 卜而因 卜口博值吧），~!甲軒：?,松七兇..，、二噸W擇丁二帶玉仃：「58配對樣不t檢監(jiān)也）一口單因桑廿曲,曲…Him變量哀件任）或道叵）視臣世：數(shù)據(jù)德喚口：分析事宜鐘吧畫形坦；實(shí)用程序也［:窗匚出）喇助加破量葡11502之的32英42.4152.11[9_加破量葡11502之的32英42.4152.11[9_2M一1_i兇B236「91.4210L? is. t217_11 131121.9613233斐冒費(fèi)量孌量芟鼠變量變量g量1.441.44,最后單擊確定按將膽堿酯酶變量從左側(cè)移入右側(cè)檢驗(yàn)變量框內(nèi)，在檢驗(yàn)值框中輸入鈕，即可得到分析結(jié)果，如下圖所示文件?鞋艷近1規(guī)圖「已觸卷但）轉(zhuǎn)掙（T插入①格式分桁色宣里?圖他?買用程序?雷口?1轄助/IBSITAL-l.H州43/IBSITAL-l.H州43:HGfNAL底工5―戰(zhàn)工細(xì)LE3=M賦百融/CKTIT艮嗎=二］：m).［的括集二F調(diào)翔司授忤圖示?Lw日國貳大?…QB目志一圖［俄i巳時正i幻舌衲的砂棚舞:，酢甲八樣五圻計(jì)重*；目單小樣再精哈半個樣率蜘計(jì)量N均1iJi '*1U蛇,I132.C35.34415,09546用個樣惚管1?i，=1iACfSiu..；＜?I),■?:西療的弱粕直虐區(qū)間Eli!16電號料700312,000.恥"64105田7E5例5:為研究三棱莪術(shù)液的抑瘤效果，將20只小白鼠配成10對，然后每對中的2只動物隨機(jī)分到實(shí)驗(yàn)組和對照組中。兩組動物都接種腫瘤，實(shí)驗(yàn)組在接種腫瘤3天后注射30%的三棱莪術(shù)液0.5ML,對照組不加任何處理。測量瘤體直徑（cm）如下表，有兩組瘤體大小是否有差別？對子數(shù)12345678910藥物組3.02.32.41.14.03.72.71.92.61.3對照組3.64.54.24.43.75.67.04.15.04.51、建立數(shù)據(jù)文件，并在分析菜單中選擇比較均值下一級菜單中的配對樣本 T檢驗(yàn)，如下圖所示文件正》編輯也）視圖理）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)操（J）分析儲）苴銷也妙圖形（G）實(shí)用程序CU）窗口吧）幫助W?W?Sjj1,L對子數(shù)藥物組對11003.00220023033.002.404400110| 5 |5004.0066003.70I__7.002.7083.0019099.0D2.60101000130報(bào)告 *描述統(tǒng)針 t表⑴ ,N9HB比較均值何） 卜—股逑牲程型⑥）>廣義線性程型 +臥與值⑼…塾樣本T檢驗(yàn)值）…里立樣本I檢㈱⑴…溫管模型Q9 ?相關(guān)? >回歸國） ?對數(shù)線性模型*神經(jīng)網(wǎng)珞 >住對樣本T檢蛉記）…q良國素ANgyk.rTTx.mm分類(E) *障維 ，kA日mi 餐在彈出的配對樣本T檢驗(yàn)對話框中，將藥物組和對照組兩變量移入右側(cè)成對變量框內(nèi)， 如下圖所示最后單擊確定按鈕，即可得到分析結(jié)果，如下圖所示:圖所示最后單擊確定按鈕，即可得到分析結(jié)果，如下圖所示:t北川省1■木呼號余成升首行t中Sigr；1il)典解標(biāo)準(zhǔn)走廣仃T1打住北…*95%型-'llF眼.用才1■210000132削*1772-3.12435^1,21505■5.ri9cot注：此例中對子數(shù)變量在分析時是不需要的，建立數(shù)據(jù)文件時，可以不考慮它。g/L）結(jié)果如下,例6:測得12名正常人和15名病毒性肝炎患者血清中轉(zhuǎn)鐵蛋白的含量（g/L）結(jié)果如下,問患者和健康人的轉(zhuǎn)鐵蛋白是否有差別。正2.65 2.72 2.85 2.91 2.55 2.76 2.82 2.96 2.64 2.73 2.71 2.61常2.25患2.36 2.15 2.52 2.282.31 2.53 2.19 2.34 2.31 2.41 2.22 2.57 2.61 2.242.25者1、建立數(shù)據(jù)文件，并在分析菜單中選擇比較均值下一級菜單中的獨(dú)立樣本 T檢驗(yàn)，如下圖所示在彈出的獨(dú)立樣本T所示在彈出的獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)對話框中，將轉(zhuǎn)鐵蛋白移入檢驗(yàn)變量框，將分組移入分組變量框,文件正）編輯任）視圖區(qū)）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)撐O分析⑥直學(xué)削酬圖形：3實(shí)用程序電:窗口（出）幫助￡5^特鐵蛋白265檢驗(yàn)孌量CD：夕轉(zhuǎn)鐵蛋白分組1?勢定義組口，…kMkP重置以取;分組芟量［G）：分詛叫z羊本T嚏臉￡5^特鐵蛋白265檢驗(yàn)孌量CD：夕轉(zhuǎn)鐵蛋白分組1?勢定義組口，…kMkP重置以取;分組芟量［G）：分詛叫z羊本T嚏臉變量HSB■變量BootstrapiB,...定義蛆（使用指定值U）國類I取消犁助11和2,單擊繼續(xù),然后單擊定義組按鈕，在彈出的定義組對話框內(nèi)，輸入相應(yīng)的分組數(shù)值回到上一對話框，再單擊確定按鈕，即可得到分析結(jié)果，如下圖所示:■*T檢驗(yàn).數(shù)據(jù)集上E:4PSE簡明操作圖示??曳白華據(jù)曾計(jì)琳N均國為轉(zhuǎn)告齒桿1.002DD1?15?732.352?12301144E4口3位工03740方蓋訪釋的1F-tv&na!：.■■Wig,tdf方程先tF：再值窟值琳如行.厚口74厚尤田等整一方一一相學(xué)4..■：74027.5^625.000.000一理的.39993.05267.05173例7:在評價某藥物耐受性及安全性的I期臨床試驗(yàn)中，將符合納入標(biāo)準(zhǔn)的30名健康自愿者隨機(jī)分成3組，每組10名，各級注射劑量分別為0.5U,1U,2U,觀察48小時部分凝血活酶時間（s）,結(jié)果如下表。問不同劑量組的部分凝血活酶時間有無差別。

0.5U36.834.434.335.733.231.134.329.835.431.21U40.035.536.739.340.136.833.438.338.439.82U32.937.930.531.134.737.640.238.132.435.6ANOVA,如下圖1ANOVA,如下圖所示在彈出的單因素方差分析對話框中，將時間移入因變量框，將劑量移入因子框，如圖所示若需要做兩兩比較，再單擊上圖中的兩兩比較按鈕， 彈出兩兩比較方法選擇對話框， 如下圖所示鉤選LSD和SNK法，然后單擊繼續(xù)按鈕，回到上一級對話框，再單擊確定按鈕，即可得到分析結(jié)果，如下所示方差分析結(jié)果：電因素方廷分析時同平方和加均方-F顯著隹錐間91,2252456126.524,005組內(nèi)196.757276.591總豹279,9822gLSD兩兩比較結(jié)果多里比較因度量:時間m司，，（J）制建均值差。準(zhǔn);工顯箸性95%/信區(qū)間下限上限LSD1.00L00-4.21000T1,18246001-5.6362-173383.00-1.4BOOO1.18246.221-39062.34022.00kDO421000,1.102J60011.7939663623.00273000T1.18246,029,30395.15323.001.001,480001.16245,221-.94623如門2.00■273000,1.19^46,029-51562-.3033‘門仇二沌書上性d0.05SNK兩兩比較結(jié)果時間劑YNalpha=0.05峋于！12Student-Newman-Keulsa1.003002.00「著曲1010W33.620035.1000,2213163001.000幫顯示同黃干集中的鼠均使，輸將使用調(diào)和均值樣本A小=1000。例8將18名原發(fā)性血小板減少癥患者按年齡相近的原則配為 6個單位組（區(qū)組），每個單位組的3名患者隨機(jī)分配到A、B、C三個治療組中，治療后的血小板升高值見下表，問3種治療方法的療效有無差別。不同人用鹿茸草后血小板的升高值 （109/L）年齡組AB C

13.86.38.024.66.311.937.610.214.148.69.214.756.48.113.066.26.913.41、建立數(shù)據(jù)文件，并在分析菜單中選擇一般線性模型中下一級菜單中的單因素，如下圖所示在彈出的單因素方差分析對話框中， 將血小板移入因變量框，將治療組和年齡組移入固定因子框，如圖所示

文世）親峰回禪圖⑦勘甌旦；轉(zhuǎn)源匚1分*上包雨出即出生用超停MHUtAj:曲文世）親峰回禪圖⑦勘甌旦；轉(zhuǎn)源匚1分*上包雨出即出生用超停MHUtAj:曲三■皓國r中a單擊模型按鈕，在彈出的對話框中將治療組和年齡組從左側(cè)移入右側(cè)， 單擊中間類型設(shè)置的下拉箭頭，選擇主效應(yīng)，如下圖所示最后單擊繼續(xù)，回到上一級對話框后再單擊兩兩比較按鈕， 在彈出的兩兩比較對話框中選擇需要進(jìn)行兩兩比較的變量，本例擬對治療組做兩兩比較，就將治療組變量從左側(cè)移入右側(cè),

并選擇做兩兩比較的方法，本例選擇 SNK法，如下圖所示最后單擊繼續(xù)按鈕，回到上一級對話框后，單擊確定按鈕，就可得到分析結(jié)果，如下所示本體何敕應(yīng)的陵騎因變量二血d弱源川型平力和出均方FSig校正儂179.135a725,59131Ml,000截印14O9.BO5114093051734.077.口00治行田129.00326450279.338,000年他笈6DJ32510,02612.333.□01懾差9.13010,913總計(jì)1597X701S枝上的這計(jì)187J6517aRW-&57f:用邙R方二，926)*在此之后“檢驗(yàn)治療組同類子集血”煙Stud9nt-N*iwrrran-keuJsa,b泊升帽N「?郎1231.OD2.0Q3.00Sig6066.20CD1.0CO7.8333I.ODO1251671ODO己刷WTW『年片的創(chuàng)戶值基于現(xiàn)演］到的噓?識差項(xiàng)月均值方噩閱=813：a，使用調(diào)和均值樣本大小=6900bAlpha=0.05例9下表是甲乙兩所高校35歲以上知識分子的高血壓調(diào)查情況， 從各年齡別高血壓的患病率來看，甲校均低于乙校，而總的患病率卻是甲校高于乙校， 請解釋造成這一現(xiàn)象的原因并進(jìn)行調(diào)整。（本例的標(biāo)準(zhǔn)化率計(jì)算用EXCEL處理較為方便，留作課堂講解）甲乙兩校35歲以上知識分子的高血壓患病率甲校 乙校年齡 檢查人數(shù)病人數(shù)患病率（％） 檢查人數(shù) 病人數(shù)患病率（％）

35-236166.78478336.945-375277.2379287.3755-384389.92352410.2165-804025914.681572415.29合計(jì)139714010.0212491098.73例10杲醫(yī)生用兩種療法治療肺癌，出院后隨訪24個月，甲療法治療46例，乙療法治療58例，結(jié)果如下表，兩種療法治療肺癌的兩年生存率是否相同。甲乙兩種療法治療肺癌的 2年生存率比較合計(jì) 57 47 104合計(jì) 57 47 10454.81療法 生存 死亡 合計(jì)生存率（％）甲 22 24 4647.83乙 35 23 5860.341、建立數(shù)據(jù)文件，并將頻數(shù)變量進(jìn)行加權(quán)個案處理，如下圖所示文件正｝腐輻目視期可數(shù)癥⑥）轉(zhuǎn)換工分析⑻直油的圜助雙縈用程序詼口也）玷的1f9b，Si5：1f9b，Si5：羯療法1口況姆ni1110。10。22.10G20。CO32UC1.0U3t.CC42QG2DO21CO5_1_1—.J1夕生跖情兄力破個案C謂如對個勃網(wǎng)15妲.in枚小案即）r-藜率支量01vibir信募彳當(dāng)前依態(tài)不加和個軍粘貼配J1豆豈圓二附消幫肋2、在分析菜單下選擇描述統(tǒng)計(jì)下的交叉表，如下圖所示3、彈出的交叉表對話框中，將療法變量移入行框內(nèi)，將生死情況變量移入列框內(nèi)，如下圖所示然后，在上圖中，單擊統(tǒng)計(jì)量按鈕，在彈出對話框中鉤選卡方復(fù)選框，如下圖所示然后單擊繼續(xù)按鈕，回到上一級對話框后再單擊確定按鈕，就得到分析結(jié)果，如下圖所示，交叉表［數(shù)據(jù)集1:累例她理擱嚶案例用收的缺失合計(jì)r.自先比N百分比N百分比療法.生死情祝104won00.0%1041000，療法*生斯恤況交反制表、*ijci㈠E.網(wǎng)100200療法1.002224462001352359合計(jì)5747W4療方植驗(yàn)I-dr漸迸舸泉（雙勤）稗喇Sig.（科剜）精用1Srg.(*即Pearson卡"方1623s1,203連續(xù)校正b1.1571一20？帆艇匕1.6251,202Fisher的精硒柳地,237,141線柞和域性用彳1.5061,205日效案例中的M1043.0宜無俗（口可嘯）的固定訐1&少于5，母小朗堂計(jì)裁為20.79h僅對2K2奏計(jì)息例11某縣衛(wèi)生防疫站觀察3種藥物驅(qū)鉤蟲的療效，在服藥后7天得糞檢鉤蟲卵陰轉(zhuǎn)率（％）如下表，問3藥療效是否相同。藥物例數(shù)陰轉(zhuǎn)例數(shù)陰轉(zhuǎn)率（％）復(fù)方敵百蟲片372875.7純敵百蟲片381847.4滅蟲片341029.4

1、建立數(shù)據(jù)文件，并將頻數(shù)變量進(jìn)行加權(quán)個案處理，如下圖所示2、在分析菜單下選擇描述統(tǒng)計(jì)下的交叉表，彈出交叉表對話框如下圖所示將藥物變量移入行框，陰轉(zhuǎn)情況移入列框，單擊統(tǒng)計(jì)量按鈕，彈出統(tǒng)計(jì)量對話下圖所示

埼 交叉表:統(tǒng)計(jì)量丁汴方國) 根美性?1■■■■■■■■raMmraaiiiinain埼 交叉表:統(tǒng)計(jì)量丁汴方國) 根美性?1■■■■■■■■raMmraaiiiinainiimiiii■■■llll■l■■■■■■■■ll■n■■■l■■,■l名義口麻樂敷&)I|Phi CramerI-□Lambda(L)?一接國同標(biāo)定 nEtaiE)有序'GamrnatG)\'2Somersd(S)□Kendzll的也u也⑻□K&ndairstau-c(C)E：Kappa(K；□J>W(I)「McNemar(M)Cochran'sandMantel-Haen-szel筑計(jì)量(A)鉤選卡方選項(xiàng)卡，單擊繼續(xù)按鈕，回到上一級對話框，再單擊確定按鈕，結(jié)果分析結(jié)果如蕭揚(yáng)’隔轉(zhuǎn)情況交乂制農(nóng)件計(jì)1.002.0Q巧為1CD269372.CQ1820333.C01024345653109卡方梭躺?值漸進(jìn)有&網(wǎng)觸PearsonkJ.；1555632.00016201■1*.000線性和縫性犯臺15,1501.000：,「M109a.0單元格（0.。%）的期望計(jì)數(shù)少千$二局小期理訐數(shù)勺16.53

例12下表是用兩種方法檢查已確診的乳腺患者 120名的檢查結(jié)果，問兩種檢驗(yàn)方法有無差別？兩種方法檢查結(jié)果比較甲法乙法十一合計(jì)十421860一303060合計(jì)72 481201、建立數(shù)據(jù)文件，并將頻數(shù)變量進(jìn)行加權(quán)個案處理，如下圖所示2、在分析菜單下選擇描述統(tǒng)計(jì)下的交叉表，彈出交叉表對話框如下圖所示將乙法移入行框，甲法移入列框，單擊統(tǒng)計(jì)量，彈出統(tǒng)計(jì)量對話框如下所示鉤選McNemar復(fù)選項(xiàng)，然后單擊繼續(xù)按鈕，回到上一級對話框后，再單擊確定，即可得到分析結(jié)果如下區(qū)送"甲法交乂制表汁數(shù)甲法合計(jì)1,00100乙法100421860309060臺計(jì)7248120口方檢撿MtNemarf”效案樹中的“120H1a工一用的二項(xiàng)式分布例13測得10名20歲男青年身高與前臂長的數(shù)據(jù)見下表：身高（cm） 170 173 160 155 173 188 178 183 180 165前臂長（cm） 45 42 44 41 47 50 47 46 49 43（1）計(jì)算相關(guān)系數(shù)并對 p=0進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)；（2）繪散點(diǎn)圖。1、先計(jì)算相關(guān)系數(shù)并作假設(shè)檢驗(yàn)：建立數(shù)據(jù)文件，并在分析菜單下的相關(guān)菜單中選擇雙變量，如下圖所示2、在彈出的雙變量相關(guān)對話框中，將身高和前臂長兩變量從左側(cè)移入右側(cè)，如下圖所示

確認(rèn)Pearson相關(guān)系數(shù)項(xiàng)鉤選（默認(rèn)），最后單擊確定按鈕，即可得到分析結(jié)果如下所示*相關(guān)性［數(shù)據(jù)集工E:T3F部筒明攆作圖示1例13.sav相處性舟商前需長1823^"顯看性（雙?）D03N1010前曾長 前son月關(guān)性.823"1顯著性（雙副）003N101。在01本耶上顯期相關(guān)3、作散點(diǎn)圖：在圖形菜單下選擇舊對話框，散點(diǎn)/點(diǎn)狀，如下圖所示

母牛上）臉目觀圖也蓼據(jù)⑨轉(zhuǎn)拱①分所四直況叱）圖電電）紫冏棋殍型）蜜_空地劫網(wǎng)時*推也） * l..-d*明班陽]自同 前朝長 租 知E KK nion^Bri1 170 46 血科剁mi-2 173 42 制襯圖53 160 44 [ 圓面根覷?一AJ 155 41 ?許圖憶），A._lm " 仃觸匿出…序” 110 可前卸團(tuán)7 170 47 —,p鈕產(chǎn)窣熊固口L|好丘木化臼?--E 183 45g | 180 后 罔人口對閽I卜.10i 1S5 43 啕觸或值就圖上一|_11 - - [U直方國QJG在彈出的對話框中選擇簡單分布，然后單擊定義按鈕，如下圖所示在彈出的對話框中將身高和前臂長移入對應(yīng)的位置，如下圖所示最后單擊確定按鈕，即可得到散點(diǎn)圖，如下圖所示*圖表:翱泥庫二E:\0P心簡膽馨性防：例L3-例14用某種藥物治療高脂癥，治療前后血清膽固醇（mmol/L）變化的測定結(jié)果如下，若在臨床上想用治療前的血清膽固醇（即 X值）去預(yù)測治療后的血清膽固醇（即Y值），在統(tǒng)計(jì)學(xué)上是否有意義？患后編P12345678910治療前X6.806.507.347.156.106.357.156.156.006.45治療后Y5.445.405.035.045.974.686.085.716.955.011、此題意是要是要求建立回歸方程，并判斷該回歸方程是否成立。首先建立數(shù)據(jù)文件,并在分析菜單下的相關(guān)菜單中選擇雙變量，如下圖所示

文件正）纏輯但）視圖?數(shù)據(jù)◎轉(zhuǎn)掾①分析0）直銷典）圖形迨）實(shí)用程序窗口蜜）幫助宅?韻園r-尼告 ?描述統(tǒng)計(jì) 卜益｛T）均值網(wǎng)） ?T殳撥性模型*廣義裁性禊型 *混合模型理） >能? 卜HHS97.二fI治療前X 治療后Yt 變顯 變量］_1 6.fi0 5.44265。 540347.34 5.03715 5045￡26.10 5.97635 4667.15 6.D6615 5.716.00 69S國空照） *對敵線性模型迫）卜神控網(wǎng)絡(luò) 卜淵口 *障維 ，uSeS3-jn% h-□自劫線性建模｛⑷…b一7S9UI曲線估計(jì)（即圖部分果小平方…10645 501四二元Logistij2、在彈出的線性回歸對話框中，將治療前 X作為自變量，治療后Y作為因變量，如下圖所示最后單擊確定按鈕，就得到分析結(jié)果，如下所示

*回歸［覺據(jù)集。：E!\如梵簡明操作圖示\例14.S4V輸入/移火的變￡產(chǎn)2中輸入的變量得去駒孌量方法1沿廳前X。?輸入3.因變量:治療后Y上已輸入所有請求的交總模給匯總R慮他R萬攤位唐計(jì)的諛差1,413",170,067-64827a.到隨孌量:（常*T溶行前X=Alieva3半