SPSS統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)課件

1、第1頁，共28頁。第2頁，共28頁。第3頁，共28頁。授課內(nèi)容一 統(tǒng)計(jì)學(xué)基本概念二 SPSS主要窗口與功能三 計(jì)量資料常用統(tǒng)計(jì)分析 （一）計(jì)量資料的參數(shù)檢驗(yàn) （二）計(jì)量資料的非參數(shù)檢驗(yàn)四 計(jì)數(shù)資料常用統(tǒng)計(jì)分析五 等級資料常用統(tǒng)計(jì)分析六 診斷試驗(yàn)評價(jià)指標(biāo)及ROC曲線七 常用統(tǒng)計(jì)圖形第4頁，共28頁。 學(xué)習(xí)重點(diǎn) 針對資料的性質(zhì)及分析目的，選用正確的檢驗(yàn)方法。注意應(yīng)用條件，正確解釋結(jié)論。不必深究其公式推導(dǎo)。 至于各種具體檢驗(yàn)方法，只需嚴(yán)格按規(guī)定步驟進(jìn)行即可。第5頁，共28頁。一、統(tǒng)計(jì)學(xué)基本概念1 總體：研究對象的全體。調(diào)查總體有無限性、巨大型、破 壞性、不必要性等?？傮w的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，如總體均數(shù), 采用

2、希臘字母記為。制定納入、剔除標(biāo)準(zhǔn)。2 樣本：從總體中抽取的代表總體的一部分個(gè)體，用于推斷 總體。樣本中所包含的個(gè)體數(shù)目稱為樣本含量 （樣本例數(shù)，n）。樣本的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，如樣本均數(shù)， 采用拉丁字母X。3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)三原則： 隨機(jī)：不等于隨便。常采用摸球法或統(tǒng)計(jì)表法。 重復(fù)：樣本足夠大，一般以n30作為大樣本。 動(dòng)物實(shí)驗(yàn)?zāi)車?yán)格控制實(shí)驗(yàn)條件，樣本例數(shù) 可少些，臨床試驗(yàn)較難控制試驗(yàn)條件，樣 本例數(shù)需多些。 對照：相互比較的組間具有可比性。第6頁，共28頁。第7頁，共28頁?？傮w均數(shù) 樣本均數(shù)X總體標(biāo)準(zhǔn)差 樣本標(biāo)準(zhǔn)差S總體樣本抽取部分觀察單位 統(tǒng)計(jì)量 參 數(shù) 統(tǒng)計(jì)推斷第8頁，共28頁。一、基本概念計(jì)量資料

3、所觀測到的是數(shù)值。一般均帶有度量衡單 位，可以帶小數(shù)。如身高、 體重、血壓等。 SPSS稱為“定量資料”、“尺度變量”、 “連續(xù)變量”。計(jì)數(shù)資料：將觀察對象按屬性或類別分組，然后清點(diǎn) 各組觀察個(gè)數(shù)所得資料。如性別、民族、職 業(yè)、血型、生與死等。 SPSS稱為“定性資 料”、“名義變量”、“無序分類變量”。等級資料：將觀察對象按等級順序分組，然后清點(diǎn)各 組觀察個(gè)數(shù)所得資料。如治愈、好轉(zhuǎn)、無效 的人數(shù)，檢查結(jié)果 “-、+、+、+”的人 數(shù)等。 SPSS稱為“有序分類變量”。第9頁，共28頁。第10頁，共28頁。第11頁，共28頁。誤差 統(tǒng)計(jì)上所說的誤差泛指測量值與真值之差，樣本指標(biāo)與總體指標(biāo)之差。

4、主要有以下二種：（1）系統(tǒng)誤差：在數(shù)據(jù)搜集和測量過程中由于儀器不準(zhǔn) 確、標(biāo)準(zhǔn)不規(guī)范等原因，造成觀察結(jié)果 呈傾向性的偏大或偏小，這種誤差稱為 系統(tǒng)誤差。 （2）隨機(jī)誤差：由于一些非人為的偶然因素使得結(jié)果或 大或小，是不確定、不可預(yù)知的。隨機(jī) 誤差隨測量次數(shù)增加而減小。第12頁，共28頁。 A圖 B圖 A 由于槍支準(zhǔn)星未校好，彈著點(diǎn)規(guī)律地偏向一方：系 統(tǒng)誤差。 B 由于尚不能控制的許多因素（彈頭重量、形狀、風(fēng)力、肌肉抖動(dòng)、緊張等）造成的彈著點(diǎn)差異：隨機(jī) 誤差。第13頁，共28頁。一、基本概念7 均數(shù)（X）：即算術(shù)平均數(shù)。描述數(shù)據(jù)集中趨勢的主要指標(biāo)。8 標(biāo)準(zhǔn)差（S）：各觀察值距離其平均值遠(yuǎn)近的平均水

5、平，描述數(shù)據(jù) 離散趨勢的主要指標(biāo)。S=(X-X)2/(n-1)9 標(biāo)準(zhǔn)誤（SX）：由于每次隨機(jī)抽樣的樣本僅包含總體中的一小部 分個(gè)體，而個(gè)體之間又存在差異，從而造成樣本指標(biāo)與總體指標(biāo) 之間存在誤差。故由樣本計(jì)算出的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)與總體的指標(biāo)的大小 不一致。由于總體的指標(biāo)通常是不知道的，故用直接比較樣本統(tǒng) 計(jì)指標(biāo)與總體統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的接近程度來比較抽樣誤差的大小是行不 通的。通常用“標(biāo)準(zhǔn)誤”表達(dá)。 首先計(jì)算各樣本的均數(shù)，將樣本的均數(shù)看成是新的觀察值， 樣本均數(shù)的頻數(shù)分布也符合正態(tài)分布。 樣本均數(shù)的均數(shù)反映這些樣本的平均水平或集中趨勢，而這 些樣本均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差則反映這些樣本的變異程度或離散趨勢，各 樣本均數(shù)的

6、標(biāo)準(zhǔn)差就稱“標(biāo)準(zhǔn)誤”。第14頁，共28頁。 各樣本均數(shù)的均數(shù) 各樣本均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差=標(biāo)準(zhǔn)誤總體樣本1樣本2樣本3第15頁，共28頁。一、基本概念標(biāo)準(zhǔn)誤的計(jì)算 單純隨機(jī)抽樣時(shí)，可按 X= /n 為總體標(biāo)準(zhǔn)差 n 為樣本例數(shù) 由于總體標(biāo)準(zhǔn)差是無法知道的，故可用一個(gè)樣 本的標(biāo)準(zhǔn)差S代替，于是標(biāo)準(zhǔn)誤SX： SX= S / n 該樣本例數(shù)越大，總體標(biāo)準(zhǔn)誤越小 第16頁，共28頁。一、基本概念10 正態(tài)分布 符合正態(tài)曲線的頻數(shù)分布，即中間高、兩側(cè)完全對稱并逐漸 下降、永遠(yuǎn)不與橫軸相交的鐘型曲線。例如：以各直方條面積大 小代表各組段的頻數(shù)多少，當(dāng)觀察人數(shù)逐漸增多，組距不斷縮小 時(shí)其頂端連線趨向于正態(tài)分布, 橫

7、軸表示身高，縱軸表示頻數(shù)。 根據(jù)“中心極限”定理，對于“計(jì)量資料”而言，當(dāng)樣本資料足 夠大（例如N30）時(shí)，無論總體屬于何種類型分布，隨機(jī)抽樣的 樣本均數(shù)分布都服從正態(tài)分布。 只有符合正態(tài)分布時(shí)，才能用XS表示資料的特征。 正態(tài)分布估測方法： X 2S時(shí)，一般均可用XS法。 X 2S時(shí)，仍可用XS法。 X 2S 時(shí)，改用其他描述方法，如中位數(shù)。第17頁，共28頁。一、基本概念第18頁，共28頁。第19頁，共28頁。Xf(X)m第20頁，共28頁。 臨床上常用的參考值是指包括絕大多數(shù)正常人的人體形態(tài)、機(jī)能和代謝產(chǎn)物等各種生理及生化指標(biāo)，過去稱正常值。 步驟： 1. 從“正常人”總體中抽樣。 2.

8、 統(tǒng)一測定方法以控制系統(tǒng)誤差。 3. 根據(jù)專業(yè)知識(shí)決定單側(cè)還是雙側(cè)取值。 單側(cè)下限-過低異常 單側(cè)上限-過高異常 雙側(cè)-過高、過低均異常 單側(cè)下限異常正常單側(cè)上限異常正常異常正常雙側(cè)下限雙側(cè)上限異常第21頁，共28頁。一、基本概念 11 計(jì)量資料常用統(tǒng)計(jì)分析方法 計(jì)量資料是否符合正態(tài)分布參數(shù)檢驗(yàn)（如t檢驗(yàn)）非參數(shù)檢驗(yàn)（如Mann-Whitney）DescriptionYesNo第22頁，共28頁。計(jì)量資料參數(shù)檢驗(yàn)方法(1) 描述性分析： 均數(shù) （X） 標(biāo)準(zhǔn)差 （S） 置信區(qū)間 （CL）：一般取95%CL。 (2) 均數(shù)比較： 樣本均數(shù)與已知總體均數(shù)比較：單個(gè)總體均數(shù)的 t檢驗(yàn) 兩個(gè)獨(dú)立樣本均數(shù)

9、比較：獨(dú)立樣本 t檢驗(yàn)（包括方差齊性檢驗(yàn)） 兩個(gè)與多個(gè)配對樣本均數(shù)比較：配對樣本 t檢驗(yàn) 兩個(gè)以上樣本的均數(shù)比較：單向方差分析 兩個(gè)以上樣本的均數(shù)間兩兩比較：Q檢驗(yàn)（事后檢驗(yàn)，Post-Hoc) 隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)的兩個(gè)以上樣本的均數(shù)比較：雙向方差分析 (3) 符合正態(tài)分布的兩個(gè)連續(xù)變量之間的關(guān)系： 簡單線性相關(guān)與回歸分析 曲線回歸 第23頁，共28頁。計(jì)量資料非參數(shù)檢驗(yàn)方法 （1）兩個(gè)獨(dú)立樣本檢驗(yàn) （2）多個(gè)獨(dú)立樣本檢驗(yàn) （3）兩個(gè)相關(guān)樣本檢驗(yàn) （4）多個(gè)相關(guān)樣本檢驗(yàn)第24頁，共28頁。一、基本概念12 計(jì)數(shù)資料常用統(tǒng)計(jì)分析方法(1) 描述性分析： 率，相對比，構(gòu)成比(2) 比較分析： 樣本率與已

10、知總體率的比較：二項(xiàng)分布檢驗(yàn) 一個(gè)樣本內(nèi)各計(jì)量值之間的比較：非參數(shù)檢驗(yàn)中的卡方檢驗(yàn) 兩個(gè)樣本率的比較：四聯(lián)表卡方檢驗(yàn) 多個(gè)樣本率或構(gòu)成比的比較：RC無序列聯(lián)表的卡方檢驗(yàn)第25頁，共28頁。一、基本概念13 等級資料常用統(tǒng)計(jì)分析方法(1) 描述性分析： 相對比，構(gòu)成比(2) 比較分析： 兩個(gè)獨(dú)立樣本單向有序RC表資料：非參數(shù)檢驗(yàn)中的 2 independent samplesMann-Whimey U檢驗(yàn)。 多個(gè)獨(dú)立樣本單向有序RC表資料：非參數(shù)檢驗(yàn)中的 K independent samplesKruskal-Wallis H檢驗(yàn)。 雙向有序RC表資料： Spearman等級檢驗(yàn) Jonckheere-Ter