选择正确的统计方法与spss应用[2011].ppt

选择正确的统计方法与SPSS的应用 资料类型 数据类型的相互转换 ? 如年龄（岁），为何类资料？ ? 转换为“未成年、成人”，是何类资料？ ? 再转换为“婴幼儿、青年、中年、老年”则又是何类资料？ ? 如治疗效果分类“无效、好转、显效、痊愈”为何类资料？ ??分别给予编码0,1,2,3后又为何类资料？ 正态分布与偏态分布 同性别、年龄儿童的身高； 同性别健康成人的红细胞、血红蛋白量、脉搏数等。 血清转氨酶（mmol/L） 血清肌红蛋白(ug/mL) 尿汞值、尿铅值（ug/L）测量结果 住院天数（天） 统计设计 独立随机样本与配对、配伍样本 完全随机设计 与随机区组设计 重复测量 。。。。 统计方法的选择 统计方法回顾： 单因素分析 t 检验 方差分析 卡方检验 秩和检验（非参数） 直线回归与相关 统计方法的选择 检验目的 设计类型 资料类型 检验目的 差别检验：t检验、方差分析、卡方检验、秩和检验、… 一致性：Kappa检验、无差别检验 相关：线性相关、等级相关 回归：线性回归、Logistic回归、COX回归... 降维：分子分析、主成分分析… 。。。。。。 设计：成组设计 资料：双向无序 R ? C 资料 研究目的是考察两种测定方法的测定结果间是否有一致性 应当采用一致性检验（Kappa检验） 常用统计软件简介 SAS SPSS Statistica S-PLUS Stata …. 重复测量方差分析 例： 测定三种疗法治疗前、治疗后1个月、3个月、6个月的某评价指标，要选取最优治疗方案，该采取什么分析方法？ 配对卡方 秩和检验 Nonparametric Tests 因子分析 因子分析最早由心理学家发展起来，目的是借助提取出来的公因子来代表不同的性格特征和行为取向，从而解释人类的行为和能力。 降维的方式是试图用少数几个潜在的、不可观测的随机变量来描述原始变量间的协方差关系。 KMO统计量 0.585 ，检验变量间偏相关性 球形假设：P0.05，适合作因子分析。 主成分列表 主要看特征根，有3个主成分特征根大于1，解释了总变异的72.032％ 因子载荷矩阵 如：欲比较两种监测方法有无差别。 166人经过两种方法进行检测，其结果如下，两种方法均为“+”有32人，均为“++”54人…… 问两种检测方法有无差别。 合计 + + + + + + 33 0 1 32 + 方法1 合计 + + + + + 166 57 76 52 45 7 67 12 54 47 0 15 方法2 成组卡方 配对卡方 一致性检验 卡方检验结果 配对卡方P值 成组卡方P值 成组卡方P值小于0.001，可认为两种方法监测结果有关系，即方法1较高的方法2也较高。 配对卡方P值0.002，可认为两种方法监测结果不同，观察原始数据，可发现方法1的监测结果比方法2高。 描述性统计：均数、标准差 总体比较结果 不同时间的两两比较 不同治疗方案的两两比较 卡方检验（ Crosstabs 过程） 如 某医生用国产呋喃硝胺治疗十二指肠溃疡，以甲氰咪呱作为对照组，问两种疗法有无差别。 合 计 未愈合 愈合 64 20 44 甲氰咪胍 28 8 126 98 合计 62 54 呋喃硝胺 卡方值 P值 如有格子数值5，用确确概率 两两比较 两两比较方法选择： 两两比较采用S-N-K 多组与对照组比较采用LSD 描述统计 方差齐性检验 方差分析结果 分组因素与区组因素对应的F值和P值 两两比较结果（LSD法） 两两比较的P值 两两比较结果（S-N-K 法） 此例中：只有工前与工中有差别； 处于同一列表示两者无差别；处于不同列表示两者有差别 方差齐性检验的F值 t 检验的t值 t 检验的P值 方差齐性检验的P值（应0.05，方差齐） 两组的均数 两组的标准差 1.2 配对 t 检验 Analysis Compare Means Paired-Sample T Test 配对设计：成对资料，常见有自身配对、同源配对、随机配对 例2： 治疗前后自身配对，欲比较某一治疗方案有无效果，即比较某一指标在治疗前后有无差别。 21.3 16.9 3 .. .. . .. .. . .. .. . 15.9 13.2 2 16.2 14.1 1 治疗后 治疗前 试验号 分析 比较均值 配对样本 T 检验 T值 P值 2. 方差分析 条件: 独立、正态、方差齐 应变量（Y）：连续 自变量（X）：多分类 方差分解 随机设计： 配伍设计： 总变异=组内变异+组间变异 （分组因素） 总变异=组内变异+组间变异+区组