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適讀人群 :醫學院校各專業的本科生使用,也可供碩士研究生和其他研究人員參考和使用。 《醫學統計學實習指導及SPSS17.0的應用》可供醫學院校各專業的本科生使用,也可供碩士研究生和其他研究人員參考和使用,作為學習SPSS軟件及進行科學研究的參考?
內容簡介
《醫學統計學實習指導及SPSS17.0的應用》內容全麵,既包含常用的基本統計分析方法和高級統計方法,又增加瞭科學研究過程中常用的流行病學研究方法的介紹,主要包括SPSS分析實例和實習習題兩部分?SPSS分析實例部分主要介紹各種常用統計軟件的操作和結果解釋,實習習題部分涵蓋瞭《醫學統計學》各章節有關基本概念?原理?基本方法的習題,以供學生練習?復習思考使用?
目錄
第一篇 SPSS分析實例
第一章 統計軟件SPSS17.0概述 3
第一節 SPSS17.0簡介 3
第二節 SPSS進行統計分析的基本步驟 4
第三節 SPSS17.0的主要窗口及功能 4
第四節 SPSS17.0的數據管理 6
第二章 定量資料的統計描述 9
第一節 正態分布資料的統計描述 9
第二節 偏態分布資料的統計描述 17
第三節 對數正態分布資料的統計描述 22
第三章 定量資料的統計推斷——t檢驗 27
第一節 樣本均數與總體均數比較的t檢驗 27
第二節 配對設計資料的t檢驗 29
第三節 成組設計兩樣本均數比較的t檢驗 31
第四章 卡方檢驗 34
第一節 獨立樣本資料的卡方檢驗 34
第二節 配對設計資料的卡方檢驗 39
第三節 趨勢卡方檢驗 41
第五章 定量資料的統計推斷——方差分析 44
第一節 完全隨機設計資料的方差分析 44
第二節 隨機區組設計資料的方差分析 49
第三節 析因設計資料的方差分析 54
第四節 交叉設計資料的方差分析 58
第五節 重復測量資料的方差分析 61
第六章 秩和檢驗 68
第一節 Wilcoxon符號秩和檢驗 68
第二節 成組設計兩樣本比較的秩和檢驗 70
第三節 成組設計多樣本比較的秩和檢驗 72
第四節 隨機區組設計的秩和檢驗 75
第七章 雙變量關聯性分析與直綫迴歸分析 78
第一節 直綫相關分析 78
第二節 秩相關分析 81
第三節 分類變量的關聯性分析 83
第四節 直綫迴歸分析 87
第八章 生存分析 90
第一節 未分組資料的生存分析 90
第二節 分組資料的生存分析 94
第三節 生存麯綫的比較 98
第九章 多重綫性迴歸分析 102
第十章 Logistic迴歸分析 108
第十一章 常用統計圖 114
第一節 條圖 114
第二節 圓圖 119
第三節 綫圖 121
第四節 散點圖 124
第十二章 常用流行病學研究資料的統計分析 127
第一節 病例對照研究資料的統計分析 127
第二節 隊列研究資料的統計分析 133
第三節 篩檢?診斷實驗的ROC分析 134
第二篇 實習習題
第一章 緒論 141
第二章 定量資料的統計描述 143
第三章 正態分布及其應用 146
第四章 總體均數的估計 148
第五章 定量資料的統計推斷——t檢驗 150
第六章 分類資料的統計描述 154
第七章 卡方檢驗 158
第八章 定量資料的統計推斷——方差分析 162
第九章 秩和檢驗 165
第十章 雙變量關聯性分析與直綫迴歸分析 169
第十一章 生存分析 172
第十二章 統計圖錶 175
綜閤練習題一 177
綜閤練習題二 184
參考文獻 192
精彩書摘
第一篇 SPSS分析實例
第一章 統計軟件SPSS17.0概述
提要
1. SPSS17.0簡介
2. SPSS進行統計分析的基本步驟
3. SPSS17.0的主要窗口及功能
4. SPSS17.0的數據管理
第一節 SPSS17.0簡介
SPSS為statistical package for the social sciences(社會科學統計軟件包)的首字母縮寫,隨著SPSS産品服務領域的擴大和服務深度的增加,SPSS公司已於2000年正式將英文全稱更改為statistical product and service solutions(統計産品與服務解決方案)?
SPSS是世界上最早的統計分析軟件,由美國斯坦福大學的3位研究生於1968年研究開發成功,同時成立瞭SPSS公司?2009年7月28日,IBM(International Business Machines Corporation)公司宣布收購軟件提供商SPSS公司?至今SPSS已齣版至版本22.0,而且更名為IBM SPSS?本書內容以版本17.0進行介紹?
SPSS的基本功能包括數據管理?統計分析?圖錶分析和輸齣管理等?SPSS具有以下特點?
(1)專業級的統計分析功能?既可進行經典的統計分析,也可進行最新統計方法的分析?
(2)界麵友好,除瞭數據錄入及部分命令程序等少數輸入工作需要鍵盤鍵入外,大多數操作可通過鼠標拖曳?點擊“菜單”?“按鈕”和“對話框”來完成?
(3)數據的輸入和管理方便,除本身具有類似於Excel電子錶格的數據輸入和管理界麵外,還可以很方便地與DBASE?FoxPro?Excel?MS Acess97?Lotus等數據庫交換數據?
(4)全部分析的操作過程具有追溯性,所有操作過程都可以在係統日誌中完整地反映齣來,便於核查分析過程,使分析過程具有重復性?客觀性?
(5)輸齣結果精美,除可以保存為專門的SPV格式外,也可以轉換為文本文件和HTML格式文件,並可以通過剪切?粘貼等方式將輸齣的錶格復製到Word文檔上進行編輯?
(6)SPSS還提供瞭良好的聯機幫助係統,方便用戶對軟件的掌握?
第二節 SPSS進行統計分析的基本步驟
利用SPSS進行統計分析,一般按以下步驟進行?
(1)將數據錄入SPSS Data Editor窗口?
(2)分析前準備,如數據核查?篩選?數據轉換?編碼?賦權重等工作,這些可在Data菜單及Transform菜單下完成?
(3)選擇分析方法和分析過程,在Analyze或Graphs菜單下完成?
(4)運行分析過程,在Viewer窗口中瀏覽分析結果?
第三節 SPSS17.0的主要窗口及功能
SPSS主要有三大窗口,分彆是數據編輯窗口(Data Editor)?程序編輯窗口(Syntax Editor)?結果窗口(Viewer)?
一?編輯窗口
啓動SPSS以後,程序將自動打開數據編輯窗口,在窗口標題欄上有SPSS Statistics Data Editor的標示,該窗口有兩個子窗口,分彆為Data View子窗口和Variable View子窗口,見圖1-1-1?圖1-1-1為Data View子窗口,在該窗口內可以錄入變量的值?點擊Variable View可切換到Variable View子窗口,該窗口主要用於定義變量(名稱和類型等)?另外,在Data Editor窗口最下邊的狀態欄顯示的“SPSS Statistics Processor is ready”,提示SPSS處理器可用,否則為不可用?
圖1-1-1 數據編輯窗口(Data Editor)
(一)數據編輯窗口
該窗口類似Excel錶格,由行和列構成,可以用來輸入?修改?查看和保存數據?
行:錶示觀察個體(Case),每一行代錶一個觀察對象?
列:錶示變量(Variable),每一列代錶一個變量(被觀測對象的一個特性或屬性)?
數據格:在數據單元格內錄入的數據,錶示某個觀察對象在某個變量下的取值?
SPSS的數據文件可以直接通過SPSS的數據編輯窗口建立,也可以調入其他數據庫建立好的數據,SPSS的數據文件以*.sav的格式保存?
(二)變量編輯窗口
該窗口可以創建?顯示?修改變量屬性等,見圖1-1-2?
圖1-1-2 變量編輯窗口(Variable View)
變量屬性包括:Name(變量名)?Type(類型)?Width(整數位數)?Decimals(小數點位數)?Label(變量名標簽)?Values(變量值標簽)?Missing(缺失值)?Columns(每列顯示寬度)?Align(對齊)和Measure(變量測度)?
二?程序編輯窗口
該窗口是編輯?調試和運行SPSS程序的窗口,SPSS中大多數的統計分析可以利用菜單來完成,但也有少數的統計分析需藉助編寫程序來實現?通過選擇File→New→Syntax菜單可以新建SPSS程序,編輯好的程序可以點擊菜單欄上的Run按鈕執行分析,見圖1-1-3?用戶
圖1-1-3 程序編輯窗口(Syntax Editor)
也可以在SPSS分析過程中選好各個選項後,按對話框上的Paste按鈕就可以自動生成標準的SPSS程序?編輯好的程序在SPSS中以*.sps格式保存,以便以後調用?
三?結果窗口
該窗口可顯示SPSS分析的結果信息和運行錯誤信息,並可以在該窗口中對分析結果進行編輯,見圖1-1-4?該窗口內的信息可以*.spv格式保存,也可采用File→Export轉換為其他類型的文檔(Word?Excel?PowerPoint?HTML等)?
圖1-1-4 結果窗口(Viewer)
第四節 SPSS17.0的數據管理
一?數據庫文件的建立
建立數據庫是進行統計分析的第一步,打開SPSS後係統自動進入數據編輯窗口(Data Editor),即可進行數據庫的建立,也可通過File→New→Data建立數據庫,還可通過File→Open Database調入其他類型的數據庫數據?
(一)變量的定義
(1)Name(變量名):SPSS的變量名最好用英文字母錶示,係統不區分大小寫,但不能使用SPSS的函數符號作變量名,如all?and?ge?ne?le?to等?
(2)Type(變量類型):用以定義數據的類型?SPSS的變量類型從Numeric(數值型)到String(字符型)共有8種,當進行數據統計分析時,通常定義成Numeric,便於分析?
(3)Width(整數位數):定義每一列數據內顯示的整數位數?
(4)Decimals(小數位數):定義變量的小數位數?
(5)Label(變量名標簽):對變量做齣解釋或標注?
(6)Values(變量值標簽):用來解釋變量取值的含義,主要用於定性變量及等級變量?
前言/序言
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