Microsoft PowerPoint - SPSS [兼容模式]

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1 SPSS 软件应用 Statistical Product and Service Solutions 公共卫生学院信息数据处理教学实验室

2 SPSS 软件简介 SPSS 是世界上最早的统计分析软件 美国斯坦福大学的三位研究生于 20 世纪 60 年代末开始研制, 于 1975 年在芝加哥 组建了 SPSS 总部 1984 年 SPSS 总部首先 推出了世界上第一个统计分析软件微机 版本 SPSS/PC+,SPSS 现在的最新版本为 13, 大小约为 300M

3 SPSS 最突出的特点就是操作界面极为 友好, 输出结果美观漂亮 使用 Windows 的窗口方式展示各种管理和分析数据方法 的功能, 使用对话框展示出各种功能选择 项, 只要掌握一定的 Windows 操作技能, 粗通统计分析原理, 就可以使用该软件为 特定的科研工作服务

4 SPSS 的界面类似 Excel 电子表格 以窗口方式管理数据 ; 以菜单方式展示各种分析方法 ; 以对话框展示出各种功能选择项 ; 能方便的从其他数据库中读入数据 ; 结果可以直接导出为 WORD 文档 SPSS 是非专业统计人员的首选统计软件

5 第一节数据管理 数据库的概念 数据值被安排在一个矩阵式的表格结构中 每一列表示一个变量 (Variable) i 每一行表示一个观测 (Case)

6 一 新建数据文件 定义变量单击数据表的左下角第二个标签 Variable View ( 或双击列标签 VAR) 进入定义变量的界面 : Name Type Width Decimals 变量名类型宽度小数位数输入数据单击数据表的左下角第一个标签 Data View, 可以开始输入数据 保存数据文件 (*.sav) File Save 打开保存文件对话框

7 二 打开数据文件 File Open Data 文件类型有十余种 : SPSS(*.sav) SPSS 数据文件 (6.0 版 ~) SPSS/PC+(*.sys) SPSS 4.0 版数据文件 或工具栏 SPSS portable(*.por) SPSS 便携格式的数据文件 EXCEL(*.xls) EXCEL 数据文件 Lotus(*.w*) Lotus 数据文件 dbase(*.dbf) dbase 系列数据文件 SAS Long File Name(*.sas7bdat) SAS8.0 以上长文件名数据 SAS v6 for Windows(*.sd2) SAS6.12 版数据文件 Text(*.txt) 纯文本格式的数据文件 Data(*.dat) 纯文本格式的数据文件

8 三 编辑数据文件 数据集的行列转置 Data Transpose 纵向合并数据集 ( 增加观测 ) Data Merge Files Add Cases 横向合并数据集 ( 增加变量 ) Data Merge Files Add Variable

9 数据集分组分析 Data Split File 选择部分观测 Data Select Cases 指定变量为频数 Data Weight Cases 按指定变量排序 Data Sort Case

10 四 从原有变量产生新的变量 ( 一 ) Transform Compute 在 target variable 框中键入新的变量名, 在 numeric expression 框中写出计算公式 如 : 产生新的变量 LX 为原变量 X 的对数值 在 target variable 框中键入新的变量名 LX, 在右下的 function 框中找到 LG10() 函数, 向上选入, 再到左边变量列表中找到原变量 X, 向右选入, 在 numeric expression 框中出现 LG10(X),OK

11 四 从原有变量产生新的变量 ( 二 ) 1 Transform Recode Into Different Variables 2 原变量选入 Input variables->outputvariable t i 框, 在 output variable name 框中键入新的变量,change 3 ( 如果必要的话 ) 打开 if 菜单 : 选 include if case satisfies condition, 在框中选入筛选的条件,continue 4打开 old and new values 菜单 : 在左边一列中设定原变量的取值条件, 在右边 new value 框中键入新变量的取值,add,continue 重复 4 可以设定新变量的其它取值, 重复 3 4 可以设定其它条件下新变量的取值

12 第二节统计描述 一 定量资料统计描述 1. 简单统计描述 Analyze Descriptive Statistics Descriptives 把左边窗口中变量选到右边 Variable 窗口, OK, 可以计算 Mean 均数 Std. Deviations 标准差 Minimum 最小值 Maximum 最大值 点右下角 Options 键可以计算更多统计量 : Variance 方差 Range 全距 S.E.mean 标准误 Kurtosis 峰度系数 Skewness 偏度系数等

13 频数表资料计算 定义两个变量 : 组中值和频数 分别输入两列数据 菜单栏 Data Weight Cases 打开 Weight Cases 对话框 选中 Weight Cases by 把频数频数选入右边 Frequence tables 框中 然后再对变量组中值组中值作统计描述

14 2. 详细统计描述 ( 包括详细频数表 ) Analyze Descriptive Statistics Frequencies 把左边窗口中的变量选到右边 Variable 窗口, OK 点 Statistics 选统计量 : 集中趋势 :Mean 均数 Median 中位数 ; 分位数 :Quartiles 四分位数等 ; 离散趋势 :Std Dev 标准差 Variance 方差 S.E.mean 标准误 Range 全距等 点 Charts 可以选作 :Bar charts 条图 Pie charts 圆图 Histograms 直方图 Display frequency tables 作详细频数表

15 3. 探索性分析 Analyze Descriptive Statistics Explore 把左边窗口中变量选到右边 Dependent List 窗口 分组变量选到右边 Factor List 窗口, 点 Statistics 选统计量 ; 点 Plots 可以选作 Boxplots 箱式图 Stem-andleaf 茎叶图或 Histograms 直方图及正态性检验 ; 点 Options 可以选择缺失值的处理方法

16 4. 分组描述 Analyze Compare Means Means 把左边窗口中变量选到右边 Dependent List 窗口 分组变量选到右边 Independent List 窗口, 点 Next 还可以分层再分组分析 点 Options 选更多的统计量, 增加了 geometric mean 几何均数 harmonic mean 调和均数等

17 二 分类资料统计描述 1. 一维频数表 Analyze Descriptive Statistics OK Frequencies 把左边窗口中的变量选到右边 Variable 窗口, 点开 Statistics 不选任何统计量 点 Charts 可以选作 Bar Charts 条图或 Pie Charts 圆图

18 2. 二维及多维表分析 Analyze Descriptive Statistics Crosstabs 变量分别选入 Row 行 Column 列以及 Layer 层 点 Statistics 可选 χ 2 值 Correlations(Pearson 相关系数和 Spearman 等级相关系数 ) Contingency coefficient i 列联系数 Kappa 值 Cochran s and Mantel-Haenszel χ 2 RiskOR 值 McNemanr 检验 点 Cell 定义列联表单元格中是否输出理论数 行百分数 列百分数以及合计百分数等 点 Exact 计算确切概率 点 Display clustered bar charts 作重叠条图 点 Suppress table 禁止在结果中输出列联表

19 第三节定量资料假设检验 一 样本均数与总体均数比较 样本的数据输在一列中 Analyze Compare Means One-Samples T Test 把左边窗口中变量选到右边 Test Variable 窗口, 在 Test Value 窗口输入总体均数,OK 点 Options 可以选择缺失值的处理方法

20 二 配对设计的差值均数与总体均数 0 比较 配对的数据分别输在两列中 Analyze Compare Means Paired-Samples T Test 把左边窗口中两个变量同时选到右边 Paired Variable 窗口,OK 点 Options 可以选择缺失值的处理方法

21 三 完全随机设计两样本均数比较 分析的变量和分组变量各输在一列中 Analyze Compare Means Independent- Samples T Test 把左边窗口中分析变量选到右边 Test Variable 窗 口, 分组变量选到右边 Grouping Variable 窗口, 点 Define Groups 定义分组变量的两个取值,OK 进行 t 检验的同时会自动作方差齐性检验 点 Options 可以选择缺失值的处理方法

22 四 完全随机设计多个样本均数间比较 分析的变量和分组变量各输在一列中 Analyze Compare Means One-Way ANOVA 把左边窗口中分析变量 ( 可选多个 ) 选到右边 Dependent List 窗口, 分组变量 ( 只能 1 个 ) 选到右边 Factor 窗口, 点 Post Hoc 选择均数间多重比较的方法 点 Options 可以选择作方差齐性检验等

23 五 两因素 三因素多个样本均数间比较 分析的变量和分组变量各输在一列中 Analyze General Linear Model Univariate i 把分析变量选到右边 Dependent List 窗口, 分组变 量选到 Fixed Factors 窗口, 点开 Model 对话框选 Custom ( 自定义变量 ), 在 Build Term 下拉框中选 Main effects( 主效应 ), 把左边窗口中两个分组变 量选入右边 Model 窗口,OK 点 Post Hoc 选择均数间多重比较的方法 点 Options 可以选择作描述统计量等

24 六 析因实验设计方差分析 分析的变量和分组变量各输在一列中 Analyze General Linear Model Univariate 把分析变量选到右边 Dependent List 窗口, 分组变量选到 Fixed Factors 窗口, OK 可打开 Model 对话框选 Custom ( 自定义变量 ), 在 Build Term 下拉框中选 Interaction( 交互效应 ), 选左 边窗口中部分 Factor 变量到右边 Model 窗口 plots 可以作交互作用图 如 : 将 A 因素选入 Horizontal Axis,B 因素选入 Separate lines,add

25 七 重复测量资料方差分析 分组变量各输一列, 每个重复测量值各输一列 Analyze General Linear Model Repeated Measures 以两因素重复测量资料为例 : 在 Within Subject Factor Name 窗口输入重复因素变 量名, 在 Number of levels 窗口输入重复水平数, Add Define 把左边窗口中表示重复测量值的 几列变量选入右边 Within-Subjects Variables 窗口, 分组变量选入 Between-Subjects Factor 窗口,OK

26 八 协方差分析协变量 分析变量 分组变量各输成一列 1 先检验是否满足协方差分析的条件 : 1. 各组分析变量均来自方差齐的正态分布总体 正态性检验 : Analyze Descriptive Statistics ti ti Explore 方差齐性检验 : Analyze Compare Means One-Way ANOVA 2. 各样本的协变量与分析变量间有直线关系 分组作线性回归分析 Analyze Regression Liner

27 2 各回归系数间比较 : Analyze General Linear Model Univariate 把分析变量选到右边 Dependent List 窗口, 分组变 量选到 Fixed Factors 窗口, 协变量选到 Covariate 窗口, 点开 Model 对话框选 Custom, 在 Build Term 下拉框中选 Interaction, 把左边窗口中分组 变量和协变量分别选入右边 Model 窗口, 再同时 选中分组变量和协变量, 选入右边 Model 窗口, Sum of Squares 框中选 Type I,Continue, OK 若交互作用无统计学意义, 可继续分析

28 3 修正均数间比较 : Analyze General Linear Model Univariate 把分析变量选到右边 Dependent List 窗口, 分组变 量选到 Fixed Factors 窗口, 协变量选到 Covariate 窗口, 点开 Model 对话框选 Custom, 在 Build Term 下拉框中选 Main effacts, 把左边窗口中分 组变量和协变量分别选入右边 Model 窗口,Sum of Squares 框中选 Type Ⅲ,Continue, OK 点开 Options 对话框, 分组变量选到 Display means for 框中, 选中 Compare mean effects,continue, OK

29 第四节非参数检验 一 配对设计的符号秩和检验 用于配对两样本比较时数据分别输在两列中 ; 用于样本与总体中位数比较时样本输一列, 总体均数要反复输成同样行数的一列 Analyze Nonparametric test 2-Related- Samples Tests 把左边窗口中两个变量同时选到右边 Test Pair(s) List 窗口,OK 点 Options 可以选择进行统计描述

30 二 完全随机设计两样本比较 分析的变量和分组变量各输在一列中, 频数表型的资料按行 列表格式输入 Analyze Nonparametic test 2 Independent- Samples 把分析变量选入 Test variable list 框, 分组变量 选入 grouping variables 框, 点 Define groups 定义 分组变量的两个取值,continue,OK 点 Options 可以选择进行统计描述

31 三 完全随机设计多个样本比较 分析的变量和分组变量各输在一列中, 频数表型的资料按行 列表格式输入 Analyze Nonparametic test K Independent- Samples 把分析变量选入 Test variable list 框, 分组变量 选入 grouping variables 框, 点 Define groups 定 义分组变量的取值范围,continue,OK 点 Options 可以选择进行统计描述

32 四 配伍组设计多个样本比较 数据输入时每个处理组作为 1 个变量输一列 Analyze Nonparametic test K-Related- Samples Tests 把左边窗口中几个变量 ( 处理组 ) 同时选到右 边 Test Variables 窗口中,OK 点 Statistics 可以选择进行统计描述

33 一 相关分析 第五节相关回归分析 每个变量各输在一列中 Analyze Correlate Bivariate 把左边窗口中的变量 ( 至少选 2 个变量 ) 选到右边 Variables 窗口,OK Correlation Coefficients 下复选框有三个 : Pearson 计算积距相关系数 Kendall s tau-b 计算 Kendall s 等级相关系数 Spearman 计算秩相关系数 点 Options 可以选择计算更多统计量和对缺失值的处理方法

34 作散点图 Graghs Scatter/dot Simple Scatter Define 把自变量选入 X Axis,, 因变量选入 Y Axis,OK 作回归线 + 可信区间图 Graghs Interactive Scatterplot 选 Assign Variables 标签 : 把自变量选入 X Axis, 因变量选入 Y Axis 选 Fit 标签 :Method 下拉框中选 Regression, 在 Prediction Lines 中选中 Mean 作总体均数可信区间 选中 individual 作个体 Y 容许区间 OK ^y

35 二 回归分析 每个自变量和应变量各输一列 Analyze Regression Liner 应变量选入 Dependent 框中, 自变量选入 Id Independent d 框中,OK 点 Statistics 可以选择计算更多统计量 选中 Confidence Intervals 计算回归系数可信区间 选中 Descriptives 作统计描述 点 Save 可以在原数据表中增加内容 在 Predicted Values 下面选 Unstandardized, 在 Prediction Intervals 下面选中 Mean 作总体均数可信区间 选中 individual 作个体 Y 容许区间 y^y

36 作多元回归分析时 : 用 Method 下拉框选择筛选变量的方法 : Enter( ( 强行进入法 ) Stepwise( ( 逐步法 ) Backward( 向后法 ) Forward( 向前法 ) Remove( 强制剔除法 ) 点 Options 可以改变筛选变量的 α 水准 点 Statistics 选中 Collinearity Diagnostics 可 以作自变量的共线性诊断 点 Plot 可以绘制回归分析诊断或预测图

37 三 曲线拟合 Analyze Regression Curve estimation 因变量选入 Dependant 框, 自变量选入 Independant 框, 在 Models 下面可以选择曲线类型 : Linear: 直线方程 Y= b 0 +b 1 X Quadratic: 二次方程 Y = b 0 +b 1 X+b 2 X 2 ; Cubic: 三次方程 Y = b 0 +b 1 X+b 2 X 2 +b 3 X 3 ; Compound: 复合曲线模型 Y = b 0 b 1 X; Growth: 等比级数曲线模型 LnY = b 0 +b 1 X; Logarithmic: 对数曲线模型 Y = b 0 +b 1 lnx; S: S 形曲线模型 LnY =b 0 +b 1 /X; Exponential: 指数曲线模型 Y = b 0 e b1x ; Inverse: 倒数曲线模型 Y = b 0 +b 1 /X; Power: 乘幂曲线模型 Y = b 0 X b1 ; Logistic: Logistic 曲线模型 Y=1/(1/u+(b0*b1 x ))

38 四 Logistic 回归 1. 成组设计 ( 非条件 Logistic 回归 ) 每个自变量和应变量各输一列 Analyze Regression Binary Logistic 因变量 ( 二分类 ) 选入 Dependant 框, 自变量选入 Covariates 框,a*b 用于选入交互作用项 Categorical 指定多分类变量用哑变量方式 Options 可以对模型作精确定义 : Classification plots 选择模型预测情况的描述 Correlations of estimates 模型诊断工具 Iteration history 可以看到迭代的具体情况

39 2. 1:M 配对设计 ( 条件 Logistic 回归 ) 增加一列虚拟时间变量 : 病例 =1 对照 =2 Analyze Survival Cox regression 虚拟时间变量选入 Time 框, 因变量选入 Status 框, 点 Define Event 定义病例的取值, 自变量选入 Covariates 框, 配对编号选入 strata 框中 method 框中可以选择逐步筛选变量的方法 Categorical 项可为无序分类变量设置哑变量 Options 项可以选择输出 OR 的 95% 可信区间, 以及定义选入 剔除变量的 α 水准等

40 第六节生存分析 一 寿命表和生存曲线 生存时间 生存状态 ( 截尾值 ) 分组变量各输一列 Analyze Survival Life Tables 生存时间变量选入 Time 框, 生存时间范围及组距 输入 Display Time Intervals, 生存状态变量选入 Status 框, 点 Define Event 定义终结事件的取值 ( 非 截尾值 ), 分组变量选入 Factor 框中, 分层变量选 入 By Factor Options 选择作各种生存曲线

41 二 生存率比较 (Kaplan-Meier( p 法 ) 生存时间 生存状态 ( 截尾值 ) 分组变量各输一列 Analyze Survival Kaplan-Meier 生存时间变量选入 Time 框, 生存状态变量选入 Status 框, 点 Define Event 定义终结事件的取值 ( 非截尾值 ), 分组变量选入 Factor 框中, 分层变量选入 Strata 点 Compare Factor 选择生存率比较的方法 可在 Test Statistics 中选 Log rank 点 Options 选择计算统计量 作生存率曲线

42 3. COX 回归分析 每个自变量 生存时间 生存状态生存状态 ( 截尾值 ) 各输一列 Analyze Survival Cox regression 生存时间变量选入 Time 框, 生存状态变量选入 Status 框, 点 Define Event 定义终结事件的取值 ( 非截尾值 ), 自变量选入 Covariates 框,method 框中可以选择逐步筛选变量的方法 Categorical 项可为无序分类变量设置哑变量, Plot 项可以选作生存函数曲线等图, Options 项可以选择输出 OR 的 95% 可信区间, 以及定义选入 剔除变量的 α 水准等

43 分析结果导出 File Export 文件类型中选 Word/RTF File(*.doc) 可以导出成 Word 文档