SPSS统计解析入门-滋贺医科大学.ppt

統計学 喜多　義邦 滋賀医科大学 社会医学講座公衆衛生学部門 ファイルの編集ファイルの更新 （１）保存したファイルのオープン 　　　ファイル→（目的のファイルを選ぶ）→開く （２）変数やケースの追加 　　　変数を追加する。 　　　データ→変数の定義 　　※既存の変数の間に新しい変数を挿入する場合は 　　　データ→変数の挿入 　　 変数定義について　１ （１）変数名定義の約束 　　１）半角8文字以内（全角なら4文字） 　　２）最初の文字に数字は使えない 　　３）ALL,NE,EQ,TO,LE,LT,BY,OR,GT, AND,NOT,GE,WITHは使えない。 （２）変数の型について 　　　　数値型、文字型、日付型 　　　　　　　　　　データ→変数の定義→型 変数定義について　２ （３）変数ラベルと変数値ラベル 　　変数や変数が持つ個々の値にラベルをつける　　ことができる。 　　変数ラベルは最大120文字まで使うことが可能　　である。 　　　　　データ→変数の定義→ラベル 　　※　変数にラベルをつける場合 　　※　変数の値にラベルをつける場合 変数定義について　３ （４）欠損値 　　データファイルを作成するとき、一部不明なデータが存在した場合（たとえば、ある設問に回答が記載されていなかったときなど）、該当する変数に不明であるという特別な意味を持たせた数字を当てはめることができる。 　　　　　データ→変数名→欠損値 データの変換 他の入力ソフトで作成したデータ（模擬データ：エクセル形式）をSPSSに導入する。 １）ファイル（F）をプルダウンして、?開く?を選択し、「データ」を選択して目的のファイルが存在するディレクトリーを選ぶ。 ２）ファイルの種類からエクセル形式を選択することによって、目的のデータファイルが表示される。これを選んで「開く」をクリックする。 ３）「Excelデータソースを開く」の「データの最初から～」にチェックマークがついていることを確認した後「OK」をクリックする。 模擬データを用いて解析する内容 １）記述統計量の算出 ２）２群の平均値および比率の差の検定 ３）区間推定（信頼区間の計算） ４）観測値を変動させる原因を調べる（分散分析） ５）現象の関連性を調べる（重回帰分析、ロジスティック回帰分析、Cox比例ハザードモデル） 基本統計の操作 （１）年齢、身長、体重の基本統計量を計算する。 　　　　　　統計→要約→記述統計 （２）離散量（性別、飲酒習慣、喫煙習慣など） 統計→要約→度数分布表またはクロス集計 中心的傾向を示す指標（代表値） １）平均値 　　算術平均と加重平均 ２）中央値 　　データを小さい順に並べたときに、真ん中に位置する値である。（50％タイル値） 模擬データを用いて計算する！！ 散らばりを示す指標１ １）分散、標準偏差 　　　散らばりの程度を示す最も基本と　　 　　　なる指標 　不偏分散＝∑(値i－平均値)２/（ｎ－1） 　 　標本標準偏差＝(不偏分散)1/2 模擬データを用いて計算する！！ 散らばりを示す指標２ ２）変動係数 　　　標本変動係数（CV）＝標準偏差/平均値 　　平均が大きくなると変動も大きくなる。 　　平均値が大きく異なる２つの集団を比較するとき、標準偏差を用いることができないことがある。この様な場合変動係数を用いて散らばり具合を比較する。 　　これは、単位の異なる指標を比較する場合にも用いられる。 模擬データを用いて計算する！！ 関連性を表す指標の計算 １）Pearsonの相関係数 　　身長や体重など連続して変化するようなデータ間の関連性を調べる。 ２）Spearmanの順位相関係数 　　大中小や良可不可など離散数であるが数値間に序列が存在するようなデータ間の関連性を評価する。 模擬データを用いて計算する！！ 仮説検定（平均値） １）対応の無い２群の差の検定 　　　ｔ検定を用いる。 　　ｓｐｓｓでは、「分析」、「平均値の比較」、「独立したサンプルのｔ検定」で行う。 　【結果表の見方】 　　等分散性の検定で有意のときは「等分散を仮定しない」結果を採用する。 　　等分散性の検定で有意でないときは「等分散を仮定する」結果を採用する。 ２）対応のある２群の差の検定 　　　ｔ検定を用いる。 　　ｓｐｓｓでは「分析」、「平均値の比較」、「対応のあるサンプルのｔ検定」で行う。 　【結果表の見方】 　　検定量は１つである。 　　上記のいずれも、ｔ値に対する分布確率（ｐ）が０．０５（両側検定）より小さければ仮説（平均値は等しい）を棄却することができる。 模擬データを用いて計算する。！！ 仮説検定（比率） 独立性の検定（χ２検定） 　ある標本がその特性に