SPSS軟件的操作示范及在醫(yī)學(xué)研究中的應(yīng)用課件

SPSS最新版：PASWStatistics18---統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)實(shí)例演示軟件的操作及應(yīng)用SPSS最新版：PASWStatistics18---統(tǒng)1SPSS簡(jiǎn)介SPSS的全稱是：StatisticalProgramforSocialSciences，即社會(huì)科學(xué)統(tǒng)計(jì)程序；或StatisticalPackagefortheSocialScience（社會(huì)科學(xué)統(tǒng)計(jì)軟件包）。SPSS名為社會(huì)科學(xué)統(tǒng)計(jì)軟件包，這是為了強(qiáng)調(diào)其在社會(huì)科學(xué)應(yīng)用的一面（因?yàn)樯鐣?huì)科學(xué)研究中的許多現(xiàn)象都是隨機(jī)的，要使用統(tǒng)計(jì)學(xué)來(lái)進(jìn)行研究），而實(shí)際上廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)學(xué)、社會(huì)學(xué)、生物學(xué)、教育學(xué)、心理學(xué)、醫(yī)學(xué)以及體育、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、林業(yè)、商業(yè)和金融等多個(gè)領(lǐng)域。SPSS簡(jiǎn)介SPSS的全稱是：StatisticalPro2SPSS簡(jiǎn)介SPSS和SAS、BMDP并稱為國(guó)際上最有影響的三大統(tǒng)計(jì)軟件。在國(guó)際學(xué)術(shù)界有條不成文的規(guī)定，即在國(guó)際學(xué)術(shù)交流中，凡是用SPSS軟件完成的計(jì)算和統(tǒng)計(jì)分析，可以不必說(shuō)明算法，由此可見其影響之大和信譽(yù)之高。

和國(guó)際上幾種統(tǒng)計(jì)分析軟件比較，它的優(yōu)越性更加突出。在眾多用戶對(duì)國(guó)際常用統(tǒng)計(jì)軟件SAS、BMDP、GLIM、GENSTAT、EPILOG、MiniTab的總體印象分的統(tǒng)計(jì)中，其諸項(xiàng)功能均獲得最高分。SPSS簡(jiǎn)介SPSS和SAS、BMDP并稱為國(guó)際上最有影3SPSS簡(jiǎn)介SPSS的基本功能包括數(shù)據(jù)管理、統(tǒng)計(jì)分析、圖表分析、輸出管理等等。SPSS統(tǒng)計(jì)分析過(guò)程包括描述性統(tǒng)計(jì)、均值比較、一般線性模型、相關(guān)分析、回歸分析、對(duì)數(shù)線性模型、聚類分析、數(shù)據(jù)簡(jiǎn)化、生存分析、時(shí)間序列分析、多重響應(yīng)等幾大類，每類中又分好幾個(gè)統(tǒng)計(jì)過(guò)程，比如回歸分析中又分線性回歸分析、曲線估計(jì)、Logistic回歸、Probit回歸、加權(quán)估計(jì)、兩階段最小二乘法、非線性回歸等多個(gè)統(tǒng)計(jì)過(guò)程，而且每個(gè)過(guò)程中又允許用戶選擇不同的方法及參數(shù)。SPSS也有專門的繪圖系統(tǒng)，可以根據(jù)數(shù)據(jù)繪制各種圖形。SPSS簡(jiǎn)介SPSS的基本功能包括數(shù)據(jù)管理、統(tǒng)計(jì)分析、圖表4目錄：T檢驗(yàn)方差分析χ2檢驗(yàn)非參數(shù)檢驗(yàn)一元線性與回歸多元線性回歸目錄：T檢驗(yàn)5（一）t檢驗(yàn)對(duì)于兩組計(jì)量資料的均數(shù)作統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)可用t檢驗(yàn)。它要求該兩組資料都分別服從正態(tài)分布或近似正態(tài)分布，并且要求兩組的方差具有齊同性。T檢驗(yàn)可分為配對(duì)t檢驗(yàn)（Paired-samplesTtest）和兩組獨(dú)立樣本的t檢驗(yàn)（Independent-samplesTtest）。（一）t檢驗(yàn)對(duì)于兩組計(jì)量資料的均數(shù)作統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)可用t檢驗(yàn)。它6配對(duì)t檢驗(yàn)例1：有12名接種卡介苗的兒童，八周后用兩批不同的結(jié)核菌素，一批是標(biāo)準(zhǔn)結(jié)核菌素，一批是新制結(jié)核菌素，分別注射在兒童的前臂，兩種結(jié)核菌素的皮膚浸潤(rùn)反應(yīng)平均直徑（mm）如表1所示，問(wèn)兩種結(jié)核菌素的反應(yīng)性有差別。（一）t檢驗(yàn)配對(duì)t檢驗(yàn)（一）t檢驗(yàn)7表1.12名兒童分別用兩種結(jié)核菌素的皮膚浸潤(rùn)反應(yīng)結(jié)果（mm）編號(hào)標(biāo)準(zhǔn)品新制品編號(hào)標(biāo)準(zhǔn)品新制品112.010.0710.58.5214.510.087.56.5315.512.599.05.5412.013.01015.08.0513.010.01113.06.5612.05.51210.59.5表1.12名兒童分別用兩種結(jié)核菌素的皮膚浸潤(rùn)反應(yīng)結(jié)果（mm8第一步：建立數(shù)據(jù)文件第一步：建立數(shù)據(jù)文件9第二步：正態(tài)性檢驗(yàn)設(shè)置第二步：正態(tài)性檢驗(yàn)設(shè)置10第二步：正態(tài)性檢驗(yàn)設(shè)置第二步：正態(tài)性檢驗(yàn)設(shè)置11第二步：正態(tài)性檢驗(yàn)結(jié)果第二步：正態(tài)性檢驗(yàn)結(jié)果12第三步：作配對(duì)t檢驗(yàn)第三步：作配對(duì)t檢驗(yàn)13第三步：配對(duì)t檢驗(yàn)設(shè)置第三步：配對(duì)t檢驗(yàn)設(shè)置14第三步：配對(duì)t檢驗(yàn)結(jié)果第三步：配對(duì)t檢驗(yàn)結(jié)果15兩組獨(dú)立樣本的t檢驗(yàn)例2：25例糖尿病患者隨機(jī)分成兩組，甲組單純用藥物治療，乙組采用藥物治療合并飲食療法，二個(gè)月后測(cè)空腹血糖（mmol/L），如表2所示，問(wèn)兩種療法治療后患者血糖是否相同？（一）t檢驗(yàn)兩組獨(dú)立樣本的t檢驗(yàn)（一）t檢驗(yàn)16表2.25名糖尿病患者兩種療法治療后二個(gè)月血糖值（mmol/L）編號(hào)甲組血糖值（X2）編號(hào)乙組血糖值（X2）18.415.4210.526.4312.036.4412.047.5513.957.6615.368.1716.7711.6818.0812.0918.7913.41020.71013.51121.11114.81215.21215.61318.7表2.25名糖尿病患者兩種療法治療后二個(gè)月血糖值（mmol17第一步：建立數(shù)據(jù)文件第一步：建立數(shù)據(jù)文件18第二步：正態(tài)性檢驗(yàn)設(shè)置第二步：正態(tài)性檢驗(yàn)設(shè)置19第二步：正態(tài)性檢驗(yàn)設(shè)置第二步：正態(tài)性檢驗(yàn)設(shè)置20第二步：正態(tài)性檢驗(yàn)結(jié)果第二步：正態(tài)性檢驗(yàn)結(jié)果21第三步：兩組獨(dú)立樣本的t檢驗(yàn)設(shè)置第三步：兩組獨(dú)立樣本的t檢驗(yàn)設(shè)置22第三步：兩組獨(dú)立樣本的t檢驗(yàn)設(shè)置第三步：兩組獨(dú)立樣本的t檢驗(yàn)設(shè)置23第三步：兩組獨(dú)立樣本的t檢驗(yàn)結(jié)果第三步：兩組獨(dú)立樣本的t檢驗(yàn)結(jié)果24（二）方差分析對(duì)于獨(dú)立地來(lái)自于正態(tài)分布總體且總體方差相等的k（k≥3）個(gè)樣本均數(shù)的比較，t檢驗(yàn)不再適用。方差分析（analysisofvariance，ANOVA）則是解決上述問(wèn)題的重要分析方法。方差分析還可用于多因素多水平組間效應(yīng)分析、回歸分析等。方差分析由R.A.Fisher(1923)首先提出，故又稱為F檢驗(yàn)。其基本思路是將全部觀測(cè)值的總變異按影響因素分解為相應(yīng)的若干部分變異，在此基礎(chǔ)上，計(jì)算假設(shè)檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量F值，實(shí)現(xiàn)對(duì)總體均數(shù)是否有差別的推斷。（二）方差分析對(duì)于獨(dú)立地來(lái)自于正態(tài)分布總體且總體方差相等的k25（二）方差分析完全隨機(jī)設(shè)計(jì)（completelyrandomdesign）的方差分析，即單因素方差分析（one-wayanalysisofvariance）。方差分析中均數(shù)的兩兩比較。隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)（randomizedblockdesign）的方差分析（配伍組設(shè)計(jì)）。2×2析因設(shè)計(jì)的方差分析：析因設(shè)計(jì)（factorialdesign）將多個(gè)因素的各個(gè)水平進(jìn)行排列組合，在每一種可能的水平組合下進(jìn)行試驗(yàn)，以探討各因素的效應(yīng)以及各因素之間的交互效應(yīng)，而且通過(guò)比較各種組合效應(yīng)，找出最佳組合。（二）方差分析完全隨機(jī)設(shè)計(jì)（completelyrando26（二）方差分析單因素方差分析（one-wayANOVA）

例3：某研究者擬探討枸杞多糖（LBP）對(duì)酒精性脂肪肝（AFL）大鼠GSH（mg/gprot）的影響，將周齡7周的Wistar大鼠36只隨機(jī)分為甲、乙、丙三組，其中甲組（正常對(duì)照組）12只，其余24只用乙醇灌胃10周造成大鼠慢性AFL模型后，再隨機(jī)分為2組，乙組（LBP治療組）12只，丙組（戒酒組）12只，8周后測(cè)量GSH值，結(jié)果見表3，處理方式不同的大鼠的GSH值是否相同？

（二）方差分析單因素方差分析（one-wayANOVA）27表3.三組大鼠GSH值甲乙丙甲乙丙79.8187.5860.2960.7087.5835.4580.6070.7362.6387.0464.4556.9665.2168.1838.2591.3468.5737.4889.0993.8849.0385.5479.0554.5393.3269.4564.98104.2880.3646.5688.6081.3465.8572.2956.4055.23表3.三組大鼠GSH值甲乙丙甲乙丙79.8187.586028第一步：建立數(shù)據(jù)文件第一步：建立數(shù)據(jù)文件29第二步：正態(tài)性檢驗(yàn)（參考“兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)中的正態(tài)性檢驗(yàn)”）第二步：正態(tài)性檢驗(yàn)（參考“兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)中的正態(tài)性檢驗(yàn)”）30第三步：?jiǎn)我蛩胤讲罘治黾胺讲铨R性檢驗(yàn)設(shè)置第三步：?jiǎn)我蛩胤讲罘治黾胺讲铨R性檢驗(yàn)設(shè)置31第四步：?jiǎn)我蛩胤讲罘治黾胺讲铨R性檢驗(yàn)結(jié)果第四步：?jiǎn)我蛩胤讲罘治黾胺讲铨R性檢驗(yàn)結(jié)果32（二）方差分析方差分析中均數(shù)的兩兩比較用方差分析對(duì)多組均數(shù)作顯著性檢驗(yàn)，如果差異有顯著性意義，只說(shuō)明總體來(lái)說(shuō)各組均數(shù)之間有差異顯著性，并不意味著任意兩兩之間的均數(shù)差異都有顯著性意義。如果需要進(jìn)一步了解哪兩個(gè)均數(shù)之間的差異有顯著性意義，則需要進(jìn)一步地作樣本均數(shù)之間的兩兩比較，常用的統(tǒng)計(jì)方法是StudentNewmanKeulsTest（簡(jiǎn)寫為NK或SNK）和LeastSignificantDifferenceProcedure（簡(jiǎn)寫為L(zhǎng)SD）（二）方差分析方差分析中均數(shù)的兩兩比較33方差分析中均數(shù)的兩兩比較設(shè)置方差分析中均數(shù)的兩兩比較設(shè)置34方差分析中均數(shù)的兩兩比較結(jié)果方差分析中均數(shù)的兩兩比較結(jié)果35（二）方差分析隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)的方差分析

例4：為探討Rgl對(duì)鎘誘導(dǎo)大鼠睪丸損傷的保護(hù)作用，某研究者將同一窩別的3只大鼠隨機(jī)地分到T1、T2、T3三組，進(jìn)行不同處理（T1：對(duì)照組，T2：氯化鎘組，T3：Rgl+氯化鎘組），共觀察了10個(gè)窩別大鼠的睪丸MT含量（μg/g），數(shù)據(jù)如表4所示，試問(wèn)不同處理對(duì)大鼠MT含量有無(wú)影響？（二）方差分析隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)的方差分析36表4.三組大鼠MT含量值（μg/g）窩別T1T2T3140.678.3116.3244.886.0124.6336.772.1149.0449.995.4128.8559.899.2134.1654.595.9133.0738.476.4115.6841.679.9117.0946.886.5128.41044.785.3124.3表4.三組大鼠MT含量值（μg/g）窩別T1T2T31437第一步：建立數(shù)據(jù)文件第一步：建立數(shù)據(jù)文件38第二步：正態(tài)性檢驗(yàn)（參考“兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)中的正態(tài)性檢驗(yàn)”）第二步：正態(tài)性檢驗(yàn)（參考“兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)中的正態(tài)性檢驗(yàn)”）39第三步：雙因素方差分析設(shè)置第三步：雙因素方差分析設(shè)置40第三步：雙因素方差分析設(shè)置：本部分的操作是認(rèn)為group與block是無(wú)交互作用的，只考慮本因素的主效應(yīng)。第三步：雙因素方差分析設(shè)置：本部分的操作是認(rèn)為group與b41第四步：雙因素方差分析結(jié)果：組間的差異、區(qū)組間的差異都有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。第四步：雙因素方差分析結(jié)果：組間的差異、區(qū)組間的差異都有統(tǒng)計(jì)42第五步：雙因素方差分析設(shè)置：保留區(qū)組的條件下，進(jìn)一步作組間的兩兩多重比較。第五步：雙因素方差分析設(shè)置：保留區(qū)組的條件下，進(jìn)一步作組間的43第六步：雙因素方差分析結(jié)果：各組組間的差異都有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。第六步：雙因素方差分析結(jié)果：各組組間的差異都有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。44（二）方差分析2×2析因設(shè)計(jì)的方差分析

例5：某研究中，40只5周齡雌性BALB/c小鼠被隨機(jī)分為4組，接受不同的處理：A1B1、A1B2、A2B1、A2B2，觀測(cè)小鼠BALF中IL-4(pg/ml)水平，觀測(cè)結(jié)果見表5。（二）方差分析2×2析因設(shè)計(jì)的方差分析45表5.小鼠BALF中IL-4值（pg/ml）BB1B2AA137.4335.0432.0237.9439.2139.5833.3036.8336.8839.7733.6332.6230.5838.1936.3243.5027.4139.3036.6046.43A230.5736.2737.7645.1154.1551.6130.6335.9533.9552.4546.7747.6629.6936.0632.4454.9950.6542.7134.6948.60表5.小鼠BALF中IL-4值（pg/ml）BB1B2AA46第一步：建立數(shù)據(jù)文件第一步：建立數(shù)據(jù)文件47第三步：2×2析因設(shè)計(jì)的方差分析設(shè)置第三步：2×2析因設(shè)計(jì)的方差分析設(shè)置48第三步：2×2析因設(shè)計(jì)的方差分析設(shè)置：A和B之間既有交互作用，又考慮A、B因素的主效應(yīng)。第三步：2×2析因設(shè)計(jì)的方差分析設(shè)置：A和B之間既有交互作用49第四步：2×2析因設(shè)計(jì)的方差分析結(jié)果：（1）A1和A2組IL-4值總體均數(shù)不相等；（2）B1和B2組IL-4值總體均數(shù)不相等；（3）A與B間存在交互效應(yīng)。第四步：2×2析因設(shè)計(jì)的方差分析結(jié)果：（1）A1和A2組I50（三）χ2檢驗(yàn)

χ2檢驗(yàn)（chisquaretest）也稱卡方檢驗(yàn)，是英國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)家Pearson提出的一種用途廣泛的假設(shè)檢驗(yàn)方法。該檢驗(yàn)以χ2分布（chisquaredistribution）為理論依據(jù)，可以推斷兩個(gè)（或多個(gè)）總體率以及構(gòu)成比之間有誤差別。（三）χ2檢驗(yàn)χ2檢驗(yàn)（chisquaretest）也51（三）χ2檢驗(yàn)

四格表資料的χ2檢驗(yàn)配對(duì)四格表資料的χ2檢驗(yàn)行×列表資料的χ2檢驗(yàn)（三）χ2檢驗(yàn)四格表資料的χ2檢驗(yàn)52（三）χ2檢驗(yàn)

四格表資料的χ2檢驗(yàn)

例6：為了解某中藥治療原發(fā)性高血壓的療效，將70名高血壓患者隨機(jī)分為兩組。試驗(yàn)組用該藥加輔助治療，對(duì)照組用安慰劑加輔助治療，觀察結(jié)果見表6，問(wèn)該藥治療原發(fā)性高血壓是否有效？（三）χ2檢驗(yàn)四格表資料的χ2檢驗(yàn)53表6.兩種療法治療原發(fā)性高血壓的療效組別有效無(wú)效合計(jì)對(duì)照組202444試驗(yàn)組21526合計(jì)412970表6.兩種療法治療原發(fā)性高血壓的療效組別有效無(wú)效合計(jì)對(duì)照組54第一步：建立數(shù)據(jù)文件第一步：建立數(shù)據(jù)文件55第二步：加權(quán)個(gè)案設(shè)置第二步：加權(quán)個(gè)案設(shè)置56第三步：卡方檢驗(yàn)設(shè)置第三步：卡方檢驗(yàn)設(shè)置57第三步：卡方檢驗(yàn)設(shè)置第三步：卡方檢驗(yàn)設(shè)置58第四步：卡方檢驗(yàn)結(jié)果第四步：卡方檢驗(yàn)結(jié)果59（三）χ2檢驗(yàn)

四格表資料χ2檢驗(yàn)的校正公式例7：某醫(yī)學(xué)院抽樣調(diào)查大學(xué)四年級(jí)和五年級(jí)學(xué)生近視眼患病情況，四年級(jí)學(xué)生調(diào)查28人的近視率2人，五年級(jí)學(xué)生調(diào)查14人的近視率5人，調(diào)查結(jié)果見表7所示。問(wèn)該大學(xué)四年級(jí)與五年級(jí)學(xué)生的近視眼患病率是否不同？（三）χ2檢驗(yàn)四格表資料χ2檢驗(yàn)的校正公式60表7.四年級(jí)與五年級(jí)學(xué)生的近視眼患病率年級(jí)近視非近視合計(jì)四年級(jí)22628五年級(jí)5914合計(jì)73542表7.四年級(jí)與五年級(jí)學(xué)生的近視眼患病率年級(jí)近視非近視合計(jì)四61第一步：建立數(shù)據(jù)文件第一步：建立數(shù)據(jù)文件62第二步：加權(quán)個(gè)案設(shè)置第二步：加權(quán)個(gè)案設(shè)置63第三步：卡方檢驗(yàn)設(shè)置第三步：卡方檢驗(yàn)設(shè)置64第三步：卡方檢驗(yàn)設(shè)置第三步：卡方檢驗(yàn)設(shè)置65第四步：卡方檢驗(yàn)結(jié)果：當(dāng)總例數(shù)N≥40但有期望值T在1≤T＜5時(shí)（T為理論頻率），應(yīng)該用四格表資料χ2檢驗(yàn)的校正公式。第四步：卡方檢驗(yàn)結(jié)果：當(dāng)總例數(shù)N≥40但有期望值T在1≤T＜66（三）χ2檢驗(yàn)

配對(duì)四格表資料的χ2檢驗(yàn)例8：現(xiàn)有198份痰標(biāo)本，每份標(biāo)本分別用A、B兩種培養(yǎng)基培養(yǎng)結(jié)核菌，結(jié)果見表8。問(wèn)A、B兩種培養(yǎng)基的陽(yáng)性培養(yǎng)率是否不等？（三）χ2檢驗(yàn)配對(duì)四格表資料的χ2檢驗(yàn)67表8.A、B兩種培養(yǎng)基的培養(yǎng)結(jié)果A培養(yǎng)基B培養(yǎng)基合計(jì)+–+48(a)24(b)72–20(c)106(d)126合計(jì)68130198表8.A、B兩種培養(yǎng)基的培養(yǎng)結(jié)果A培養(yǎng)基B培養(yǎng)基合計(jì)+–+68第一步：建立數(shù)據(jù)文件第一步：建立數(shù)據(jù)文件69第二步：加權(quán)個(gè)案設(shè)置第二步：加權(quán)個(gè)案設(shè)置70第三步：配對(duì)四格表資料的卡方檢驗(yàn)設(shè)置第三步：配對(duì)四格表資料的卡方檢驗(yàn)設(shè)置71第四步：卡方檢驗(yàn)結(jié)果：使用配對(duì)檢驗(yàn)的McNemarTest，雙側(cè)確切概率為P=0.652，差異無(wú)顯著性意義。第四步：卡方檢驗(yàn)結(jié)果：使用配對(duì)檢驗(yàn)的McNemarTest72（三）χ2檢驗(yàn)

四格表的確切概率法

例9：將17名腰椎間盤突出癥患者隨機(jī)分成兩組，分別用兩種方法治療，結(jié)果見表9，問(wèn)兩種療法的療效是否不同？（三）χ2檢驗(yàn)四格表的確切概率法73表9.17名腰椎間盤突出癥患者兩種療法的療效表療法治愈未治愈合計(jì)新療法729保守療法268合計(jì)9817表9.17名腰椎間盤突出癥患者兩種療法的療效表療法治愈未治74第一步：建立數(shù)據(jù)文件第一步：建立數(shù)據(jù)文件75第二步：加權(quán)個(gè)案設(shè)置第二步：加權(quán)個(gè)案設(shè)置76第三步：卡方檢驗(yàn)設(shè)置第三步：卡方檢驗(yàn)設(shè)置77第三步：卡方檢驗(yàn)設(shè)置第三步：卡方檢驗(yàn)設(shè)置78第四步：卡方檢驗(yàn)結(jié)果：當(dāng)四格表資料中出現(xiàn)N＜40或T＜1時(shí)（T為理論頻率），需改用四格表資料的Fisher確切概率法（Fisher’sExactTest）。該法是一種直接計(jì)算概率的假設(shè)檢驗(yàn)方法。第四步：卡方檢驗(yàn)結(jié)果：當(dāng)四格表資料中出現(xiàn)N＜40或T＜1時(shí)（79（三）χ2檢驗(yàn)

行×列表資料χ2檢驗(yàn)例10：某醫(yī)院用3種方案治療急性無(wú)黃疸型病毒肝炎254例，觀察結(jié)果見表10，問(wèn)3種療法的有效率是否不同？（三）χ2檢驗(yàn)行×列表資料χ2檢驗(yàn)80表10.不同方案治療急性無(wú)黃疸型病毒肝炎的療效組別有效無(wú)效合計(jì)西藥組5149100中藥組354580中西藥結(jié)合組591574合計(jì)145109254表10.不同方案治療急性無(wú)黃疸型病毒肝炎的療效組別有效無(wú)效81第一步：建立數(shù)據(jù)文件第一步：建立數(shù)據(jù)文件82第二步：加權(quán)個(gè)案設(shè)置第二步：加權(quán)個(gè)案設(shè)置83第三步：卡方檢驗(yàn)設(shè)置第三步：卡方檢驗(yàn)設(shè)置84第三步：卡方檢驗(yàn)設(shè)置第三步：卡方檢驗(yàn)設(shè)置85第四步：卡方檢驗(yàn)結(jié)果：總的來(lái)說(shuō)，西藥、中藥和中西藥療效差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。但不知道究竟哪兩個(gè)組之間差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。因此，還要進(jìn)行兩兩比較，即需要進(jìn)行行×列分割，對(duì)每?jī)山M之間的差異做統(tǒng)計(jì)分析。第四步：卡方檢驗(yàn)結(jié)果：總的來(lái)說(shuō)，西藥、中藥和中西藥療效差異有86補(bǔ)充知識(shí)：多個(gè)樣本率間多重比較重復(fù)多次的假設(shè)檢驗(yàn)，將使第一類錯(cuò)誤α擴(kuò)大，必須重新規(guī)定檢驗(yàn)水準(zhǔn)。多個(gè)樣本率間多重比較有χ2分割法和Bonferroni法，根據(jù)重復(fù)檢驗(yàn)的次數(shù)重新規(guī)定檢驗(yàn)水準(zhǔn)α′,以保證檢驗(yàn)假設(shè)中第一類錯(cuò)誤α的概率不變。根據(jù)分析目的不同，k個(gè)樣本率兩兩比較的次數(shù)不同，重新規(guī)定的檢驗(yàn)水準(zhǔn)的估計(jì)方法亦不同。通常有兩種情況：（1）多個(gè)實(shí)驗(yàn)組間的兩兩比較：，k為參加檢驗(yàn)的組數(shù)。（2）實(shí)驗(yàn)組與同一個(gè)對(duì)照組的比較：，k為參加檢驗(yàn)的組數(shù)。補(bǔ)充知識(shí)：多個(gè)樣本率間多重比較重復(fù)多次的假設(shè)檢驗(yàn)，將使第一類87補(bǔ)充知識(shí)：多個(gè)樣本率間多重比較例10中進(jìn)行3個(gè)實(shí)驗(yàn)組間的兩兩比較，檢驗(yàn)水準(zhǔn)α′用公式：計(jì)算得出：α′=0.0167然后，對(duì)變量“Plan”設(shè)不同的“Missingvalue”，進(jìn)行“行×列分割”計(jì)算。補(bǔ)充知識(shí)：多個(gè)樣本率間多重比較例10中進(jìn)行3個(gè)實(shí)驗(yàn)組間的兩兩88第五步：進(jìn)行西藥、中藥組之間的比較設(shè)置第五步：進(jìn)行西藥、中藥組之間的比較設(shè)置89第五步：卡方檢驗(yàn)設(shè)置第五步：卡方檢驗(yàn)設(shè)置90第五步：卡方檢驗(yàn)設(shè)置第五步：卡方檢驗(yàn)設(shè)置91第五步：卡方檢驗(yàn)結(jié)果：P=0.333>0.0167，差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，即西藥組和中藥組療效無(wú)顯著性差異！第五步：卡方檢驗(yàn)結(jié)果：P=0.333>0.0167，差異92第五步：卡方檢驗(yàn)結(jié)果：P0.0010.0167，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，即中藥組和中西藥組療效差異有顯著性！第五步：卡方檢驗(yàn)結(jié)果：P0.0010.0167，差93第五步：卡方檢驗(yàn)結(jié)果：P0.0010.0167，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，即西藥組和中西藥組療效差異有顯著性！第五步：卡方檢驗(yàn)結(jié)果：P0.0010.0167，差94（四）非參數(shù)檢驗(yàn)

非參數(shù)檢驗(yàn)方法（nonparametrictest）可以不考慮總體的參數(shù)和總體的分布類型，對(duì)總體的分布或分布位置進(jìn)行檢驗(yàn)。有時(shí)也稱為任意分布檢驗(yàn)（distribution-freetest）。非參數(shù)檢驗(yàn)通常適用于下述資料：（1）總體分布為偏態(tài)或分布未知的計(jì)量資料；（2）等級(jí)資料；（3）個(gè)別數(shù)據(jù)偏大或數(shù)據(jù)的某一端無(wú)確定的數(shù)值，如“0.01mg”、“>150mg”等，只有一個(gè)下限或上限，而沒(méi)有具體數(shù)值；（4）各組離散程度相差懸殊，即各總體方差不齊。（四）非參數(shù)檢驗(yàn)非參數(shù)檢驗(yàn)方法（nonparametric95（四）非參數(shù)檢驗(yàn)

配對(duì)資料的符號(hào)秩和檢驗(yàn)兩樣本比較的秩和檢驗(yàn)多個(gè)樣本比較的秩和檢驗(yàn)（四）非參數(shù)檢驗(yàn)配對(duì)資料的符號(hào)秩和檢驗(yàn)96（四）非參數(shù)檢驗(yàn)配對(duì)資料的符號(hào)秩和檢驗(yàn)例11：臨床某醫(yī)生研究白癜風(fēng)病人的白介素6（IL-6）指標(biāo)在白斑部位與正常部位有無(wú)差異，調(diào)查的資料如表11所示。（四）非參數(shù)檢驗(yàn)配對(duì)資料的符號(hào)秩和檢驗(yàn)97表11.白癜風(fēng)病人的不同部位白介素6（IL-6）指標(biāo)病人號(hào)白斑部位正常部位140.0388.57297.1380.00380.32123.72425.3239.03519.6124.37614.5092.75749.63121.57844.5689.76表11.白癜風(fēng)病人的不同部位白介素6（IL-6）指標(biāo)病人號(hào)98第一步：建立數(shù)據(jù)文件第一步：建立數(shù)據(jù)文件99第二步：非參數(shù)檢驗(yàn)設(shè)置第二步：非參數(shù)檢驗(yàn)設(shè)置100第三步：非參數(shù)檢驗(yàn)設(shè)置：使用“WilcoxonSignedRanksTest”方法第三步：非參數(shù)檢驗(yàn)設(shè)置：使用“WilcoxonSigned101第四步：非參數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果：平均秩次分別為3和4.71，Z為檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，雙側(cè)檢驗(yàn)的概率為P=0.0360.05，即差異有顯著性意義。第四步：非參數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果：平均秩次分別為3和4.71，Z為檢驗(yàn)102（四）非參數(shù)檢驗(yàn)兩獨(dú)立樣本比較的秩和檢驗(yàn)例12：對(duì)無(wú)淋巴細(xì)胞轉(zhuǎn)移與有淋巴細(xì)胞轉(zhuǎn)移的胃癌患者，觀察其生存時(shí)間如表12所示，問(wèn)兩組患者的生存時(shí)間是否不同？（四）非參數(shù)檢驗(yàn)兩獨(dú)立樣本比較的秩和檢驗(yàn)103表12.兩組患者生存時(shí)間（月）無(wú)淋巴細(xì)胞轉(zhuǎn)移有淋巴細(xì)胞轉(zhuǎn)移無(wú)淋巴細(xì)胞轉(zhuǎn)移有淋巴細(xì)胞轉(zhuǎn)移1254624258562927126030291234381236421740462148表12.兩組患者生存時(shí)間（月）無(wú)淋巴細(xì)胞轉(zhuǎn)移有淋巴細(xì)胞轉(zhuǎn)移104第一步：建立數(shù)據(jù)文件第一步：建立數(shù)據(jù)文件105第二步：非參數(shù)檢驗(yàn)設(shè)置第二步：非參數(shù)檢驗(yàn)設(shè)置106第三步：非參數(shù)檢驗(yàn)設(shè)置第三步：非參數(shù)檢驗(yàn)設(shè)置107第四步：非參數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果：雙側(cè)檢驗(yàn)P=0.030，雙側(cè)確切概率P=0.031，兩組患者的生存時(shí)間差異有顯著性。由于無(wú)淋巴細(xì)胞轉(zhuǎn)移組的平均秩次為16.20，大于有淋巴細(xì)胞轉(zhuǎn)移組平均秩次（9.86），故無(wú)淋巴細(xì)胞轉(zhuǎn)移組患者的生存時(shí)間明顯大于有淋巴細(xì)胞轉(zhuǎn)移組。第四步：非參數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果：雙側(cè)檢驗(yàn)P=0.030，雙側(cè)確切概率108（四）非參數(shù)檢驗(yàn)多個(gè)樣本比較的秩和檢驗(yàn)

例13：研究白血病時(shí)，測(cè)定四組鼠脾DNA含量，結(jié)果如表13所示：試分析各組DNA含量有無(wú)差別？（四）非參數(shù)檢驗(yàn)多個(gè)樣本比較的秩和檢驗(yàn)109表13.各組鼠脾DNA含量（mg）的秩和計(jì)算正常脾患自反性白血病的脾患抑制白血病的脾（甲組）患移植白血病的脾（乙組）12.310.89.39.513.211.610.310.313.712.311.110.515.212.711.710.515.813.511.710.516.913.512.010.917.314.812.311.017.412.411.513.6表13.各組鼠脾DNA含量（mg）的秩和計(jì)算正常脾患自反性110第一步：建立數(shù)據(jù)文件第一步：建立數(shù)據(jù)文件111第二步：非參數(shù)檢驗(yàn)設(shè)置第二步：非參數(shù)檢驗(yàn)設(shè)置112第三步：非參數(shù)檢驗(yàn)設(shè)置第三步：非參數(shù)檢驗(yàn)設(shè)置113第四步：多個(gè)樣本比較的秩和檢驗(yàn)結(jié)果：用“KruskalWallisTest”（實(shí)質(zhì)上用chi-square作近似計(jì)算），P0.001，差異有顯著性意義。第四步：多個(gè)樣本比較的秩和檢驗(yàn)結(jié)果：用“KruskalWa114（五）一元線性相關(guān)與回歸線性相關(guān)：用來(lái)分析直線型相關(guān)關(guān)系的統(tǒng)計(jì)方法稱為線性相關(guān)，它要求兩個(gè)變量都是正態(tài)分布資料。線性關(guān)系可用統(tǒng)計(jì)量相關(guān)系數(shù)來(lái)定量地描述。線性回歸：線性回歸是利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的回歸分析，來(lái)確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法之一，運(yùn)用十分廣泛。分析按照自變量和因變量之間的關(guān)系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析?！驹诮y(tǒng)計(jì)學(xué)中，線性回歸(LinearRegression)是利用稱為線性回歸方程的最小平方函數(shù)對(duì)一個(gè)或多個(gè)自變量和因變量之間關(guān)系進(jìn)行建模的一種回歸分析。】（五）一元線性相關(guān)與回歸線性相關(guān)：用來(lái)分析直線型相關(guān)關(guān)系的統(tǒng)115（五）一元線性相關(guān)與回歸例14：從男青年總體中隨機(jī)抽取11名男青年組成樣本，分別測(cè)量每個(gè)男青年的身高和前臂長(zhǎng)，身高和前臂長(zhǎng)均以cm為單位，測(cè)量結(jié)果如表14所示，試計(jì)算身高與前臂長(zhǎng)之間的相關(guān)系數(shù)。（五）一元線性相關(guān)與回歸例14：從男青年總體中隨機(jī)抽取11名116表14.11名男青年身高與前臂長(zhǎng)的測(cè)量結(jié)果編號(hào)身高（cm）（X）前臂長(zhǎng)（cm）（Y）11704721734231604441554151734761885071784781834691804910165431116644表14.11名男青年身高與前臂長(zhǎng)的測(cè)量結(jié)果編號(hào)身高（cm）117第一步：建立數(shù)據(jù)文件第一步：建立數(shù)據(jù)文件118第二步：用“OneSampleKolmogorov-SmirnovTest”方法，分別對(duì)“height”和“l(fā)ength”作正態(tài)性檢驗(yàn)。第二步：用“OneSampleKolmogorov-Sm119第三步：線性相關(guān)分析設(shè)置第三步：線性相關(guān)分析設(shè)置120第四步：線性相關(guān)分析結(jié)果：相關(guān)系數(shù)r=0.801，雙側(cè)Pearson檢驗(yàn)P=0.0030.01，有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。即身高與前臂長(zhǎng)有關(guān)。第四步：線性相關(guān)分析結(jié)果：相關(guān)系數(shù)r=0.801，雙側(cè)Pea121第五步：線性回歸分析第五步：線性回歸分析122第五步：線性回歸分析第五步：線性回歸分析123第六步：線性回歸分析結(jié)果（1）：有關(guān)模型的參數(shù)，R表示相關(guān)系數(shù)為0.801，RSquare即R平方值，也稱為確定系數(shù)，其公式為：R2=SS回歸/SS總此處R2=0.641表示因變量的變異種有64.1%可由自變量的變化來(lái)解釋，一般來(lái)說(shuō)，R2值越大，回歸方程越有價(jià)值。但是，是否真有意義還有待對(duì)回歸方程作顯著性檢驗(yàn)。第六步：線性回歸分析結(jié)果（1）：有關(guān)模型的參數(shù)，R表示相關(guān)系124第六步：線性回歸分析結(jié)果（2）：用方差分析對(duì)包含常數(shù)項(xiàng)的回歸方程作顯著性檢驗(yàn)，F(xiàn)=16.097，P=0.0030.01，可見經(jīng)F顯著性檢驗(yàn)，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，即此回歸方程有意義（此回歸方程可建立）。第六步：線性回歸分析結(jié)果（2）：用方差分析對(duì)包含常數(shù)項(xiàng)的回歸125第六步：線性回歸分析結(jié)果（3）：回歸方程的系數(shù)，常數(shù)項(xiàng)為45.286，P=0.186，自變量“l(fā)ength”的系數(shù)為2.786，P=0.0030.01，其標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)為0.801，故該回歸方程為：Y(Height)=45.286+2.786×(Length)第六步：線性回歸分析結(jié)果（3）：回歸方程的系數(shù)，常數(shù)項(xiàng)為45126（五）多元線性回歸例15：20名糖尿病人的血糖、胰島素及生長(zhǎng)素的測(cè)定值列于表15中，試建立血糖對(duì)于胰島素及生長(zhǎng)素的二元線性回歸方程。（五）多元線性回歸例15：20名糖尿病人的血糖、胰島素及生長(zhǎng)127表15.糖尿病人的血糖、胰島素及生長(zhǎng)素的測(cè)定值病例號(hào)i血糖(y,mmol/L)胰島素(x1,mu/L)生長(zhǎng)素(x2,ug/L)112.2115.29.51214.5416.711.43312.2711.97.53412.0414.012.1757.8819.82.33611.1016.213.52710.4317.010.07813.3210.318.89919.595.913.14109.0518.79.63116.4425.15.10表15.糖尿病人的血糖、胰島素及生長(zhǎng)素的測(cè)定值病例號(hào)i血糖128第一步：建立數(shù)據(jù)文件第一步：建立數(shù)據(jù)文件129第二步：用“OneSampleKolmogorov-SmirnovTest”方法，分別對(duì)“x1”、“x2”和“Y”作正態(tài)性檢驗(yàn)。第二步：用“OneSampleKolmogorov-Sm130第三步：線性回歸分析設(shè)置第三步：線性回歸分析設(shè)置131第三步：線性回歸分析設(shè)置第三步：線性回歸分析設(shè)置132第四步：線性回歸分析結(jié)果（1）：用方差分析對(duì)包含常數(shù)項(xiàng)的回歸方程作顯著性檢驗(yàn)，F(xiàn)=16.310，P=0.0020.01，可見經(jīng)F檢驗(yàn)，回歸方程（含有常量的）有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，即此回歸方程可建立。第四步：線性回歸分析結(jié)果（1）：用方差分析對(duì)包含常數(shù)項(xiàng)的回歸133第四步：線性回歸分析結(jié)果（2）：自變量胰島素、生長(zhǎng)素所對(duì)應(yīng)的P值分別為0.003和0.817，可見自變量生長(zhǎng)素?zé)o統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。因此，我們把生長(zhǎng)素去掉，做只有胰島素的回歸方程。第四步：線性回歸分析結(jié)果（2）：自變量胰島素、生長(zhǎng)素所對(duì)應(yīng)的134第五步：線性回歸分析結(jié)果（1）：用方差分析對(duì)包含常數(shù)項(xiàng)的回歸方程作顯著性檢驗(yàn)，F(xiàn)=36.372，P0.001，可見經(jīng)F檢驗(yàn)，回歸方程（含有常量的）有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，即此回歸方程可建立。第五步：線性回歸分析結(jié)果（1）：用方差分析對(duì)包含常數(shù)項(xiàng)的回歸135第五步：線性回歸分析結(jié)果（2）：自變量胰島素對(duì)應(yīng)的P0.001，可見自變量胰島素有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義?？傻没貧w方程為：Y(血糖)=21.359–0.621X1(胰島素)第五步：線性回歸分析結(jié)果（2）：自變量胰島素對(duì)應(yīng)的P0136第五步：線性回歸分析結(jié)果（3）：RSquare稱為確定系數(shù)。此處R2=0.802，表示因變量的變異中有80.2%可由自變量的變化來(lái)解釋。一般來(lái)說(shuō)，R2值越大，回歸方程越有價(jià)值。第五步：線性回歸分析結(jié)果（3）：RSquare稱為確定系數(shù)137THEEND謝謝！THEEND謝謝！138SPSS最新版：PASWStatistics18---統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)實(shí)例演示軟件的操作及應(yīng)用SPSS最新版：PASWStatistics18---統(tǒng)139SPSS簡(jiǎn)介SPSS的全稱是：StatisticalProgramforSocialSciences，即社會(huì)科學(xué)統(tǒng)計(jì)程序；或StatisticalPackagefortheSocialScience（社會(huì)科學(xué)統(tǒng)計(jì)軟件包）。SPSS名為社會(huì)科學(xué)統(tǒng)計(jì)軟件包，這是為了強(qiáng)調(diào)其在社會(huì)科學(xué)應(yīng)用的一面（因?yàn)樯鐣?huì)科學(xué)研究中的許多現(xiàn)象都是隨機(jī)的，要使用統(tǒng)計(jì)學(xué)來(lái)進(jìn)行研究），而實(shí)際上廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)學(xué)、社會(huì)學(xué)、生物學(xué)、教育學(xué)、心理學(xué)、醫(yī)學(xué)以及體育、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、林業(yè)、商業(yè)和金融等多個(gè)領(lǐng)域。SPSS簡(jiǎn)介SPSS的全稱是：StatisticalPro140SPSS簡(jiǎn)介SPSS和SAS、BMDP并稱為國(guó)際上最有影響的三大統(tǒng)計(jì)軟件。在國(guó)際學(xué)術(shù)界有條不成文的規(guī)定，即在國(guó)際學(xué)術(shù)交流中，凡是用SPSS軟件完成的計(jì)算和統(tǒng)計(jì)分析，可以不必說(shuō)明算法，由此可見其影響之大和信譽(yù)之高。

和國(guó)際上幾種統(tǒng)計(jì)分析軟件比較，它的優(yōu)越性更加突出。在眾多用戶對(duì)國(guó)際常用統(tǒng)計(jì)軟件SAS、BMDP、GLIM、GENSTAT、EPILOG、MiniTab的總體印象分的統(tǒng)計(jì)中，其諸項(xiàng)功能均獲得最高分。SPSS簡(jiǎn)介SPSS和SAS、BMDP并稱為國(guó)際上最有影141SPSS簡(jiǎn)介SPSS的基本功能包括數(shù)據(jù)管理、統(tǒng)計(jì)分析、圖表分析、輸出管理等等。SPSS統(tǒng)計(jì)分析過(guò)程包括描述性統(tǒng)計(jì)、均值比較、一般線性模型、相關(guān)分析、回歸分析、對(duì)數(shù)線性模型、聚類分析、數(shù)據(jù)簡(jiǎn)化、生存分析、時(shí)間序列分析、多重響應(yīng)等幾大類，每類中又分好幾個(gè)統(tǒng)計(jì)過(guò)程，比如回歸分析中又分線性回歸分析、曲線估計(jì)、Logistic回歸、Probit回歸、加權(quán)估計(jì)、兩階段最小二乘法、非線性回歸等多個(gè)統(tǒng)計(jì)過(guò)程，而且每個(gè)過(guò)程中又允許用戶選擇不同的方法及參數(shù)。SPSS也有專門的繪圖系統(tǒng)，可以根據(jù)數(shù)據(jù)繪制各種圖形。SPSS簡(jiǎn)介SPSS的基本功能包括數(shù)據(jù)管理、統(tǒng)計(jì)分析、圖表142目錄：T檢驗(yàn)方差分析χ2檢驗(yàn)非參數(shù)檢驗(yàn)一元線性與回歸多元線性回歸目錄：T檢驗(yàn)143（一）t檢驗(yàn)對(duì)于兩組計(jì)量資料的均數(shù)作統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)可用t檢驗(yàn)。它要求該兩組資料都分別服從正態(tài)分布或近似正態(tài)分布，并且要求兩組的方差具有齊同性。T檢驗(yàn)可分為配對(duì)t檢驗(yàn)（Paired-samplesTtest）和兩組獨(dú)立樣本的t檢驗(yàn)（Independent-samplesTtest）。（一）t檢驗(yàn)對(duì)于兩組計(jì)量資料的均數(shù)作統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)可用t檢驗(yàn)。它144配對(duì)t檢驗(yàn)例1：有12名接種卡介苗的兒童，八周后用兩批不同的結(jié)核菌素，一批是標(biāo)準(zhǔn)結(jié)核菌素，一批是新制結(jié)核菌素，分別注射在兒童的前臂，兩種結(jié)核菌素的皮膚浸潤(rùn)反應(yīng)平均直徑（mm）如表1所示，問(wèn)兩種結(jié)核菌素的反應(yīng)性有差別。（一）t檢驗(yàn)配對(duì)t檢驗(yàn)（一）t檢驗(yàn)145表1.12名兒童分別用兩種結(jié)核菌素的皮膚浸潤(rùn)反應(yīng)結(jié)果（mm）編號(hào)標(biāo)準(zhǔn)品新制品編號(hào)標(biāo)準(zhǔn)品新制品112.010.0710.58.5214.510.087.56.5315.512.599.05.5412.013.01015.08.0513.010.01113.06.5612.05.51210.59.5表1.12名兒童分別用兩種結(jié)核菌素的皮膚浸潤(rùn)反應(yīng)結(jié)果（mm146第一步：建立數(shù)據(jù)文件第一步：建立數(shù)據(jù)文件147第二步：正態(tài)性檢驗(yàn)設(shè)置第二步：正態(tài)性檢驗(yàn)設(shè)置148第二步：正態(tài)性檢驗(yàn)設(shè)置第二步：正態(tài)性檢驗(yàn)設(shè)置149第二步：正態(tài)性檢驗(yàn)結(jié)果第二步：正態(tài)性檢驗(yàn)結(jié)果150第三步：作配對(duì)t檢驗(yàn)第三步：作配對(duì)t檢驗(yàn)151第三步：配對(duì)t檢驗(yàn)設(shè)置第三步：配對(duì)t檢驗(yàn)設(shè)置152第三步：配對(duì)t檢驗(yàn)結(jié)果第三步：配對(duì)t檢驗(yàn)結(jié)果153兩組獨(dú)立樣本的t檢驗(yàn)例2：25例糖尿病患者隨機(jī)分成兩組，甲組單純用藥物治療，乙組采用藥物治療合并飲食療法，二個(gè)月后測(cè)空腹血糖（mmol/L），如表2所示，問(wèn)兩種療法治療后患者血糖是否相同？（一）t檢驗(yàn)兩組獨(dú)立樣本的t檢驗(yàn)（一）t檢驗(yàn)154表2.25名糖尿病患者兩種療法治療后二個(gè)月血糖值（mmol/L）編號(hào)甲組血糖值（X2）編號(hào)乙組血糖值（X2）18.415.4210.526.4312.036.4412.047.5513.957.6615.368.1716.7711.6818.0812.0918.7913.41020.71013.51121.11114.81215.21215.61318.7表2.25名糖尿病患者兩種療法治療后二個(gè)月血糖值（mmol155第一步：建立數(shù)據(jù)文件第一步：建立數(shù)據(jù)文件156第二步：正態(tài)性檢驗(yàn)設(shè)置第二步：正態(tài)性檢驗(yàn)設(shè)置157第二步：正態(tài)性檢驗(yàn)設(shè)置第二步：正態(tài)性檢驗(yàn)設(shè)置158第二步：正態(tài)性檢驗(yàn)結(jié)果第二步：正態(tài)性檢驗(yàn)結(jié)果159第三步：兩組獨(dú)立樣本的t檢驗(yàn)設(shè)置第三步：兩組獨(dú)立樣本的t檢驗(yàn)設(shè)置160第三步：兩組獨(dú)立樣本的t檢驗(yàn)設(shè)置第三步：兩組獨(dú)立樣本的t檢驗(yàn)設(shè)置161第三步：兩組獨(dú)立樣本的t檢驗(yàn)結(jié)果第三步：兩組獨(dú)立樣本的t檢驗(yàn)結(jié)果162（二）方差分析對(duì)于獨(dú)立地來(lái)自于正態(tài)分布總體且總體方差相等的k（k≥3）個(gè)樣本均數(shù)的比較，t檢驗(yàn)不再適用。方差分析（analysisofvariance，ANOVA）則是解決上述問(wèn)題的重要分析方法。方差分析還可用于多因素多水平組間效應(yīng)分析、回歸分析等。方差分析由R.A.Fisher(1923)首先提出，故又稱為F檢驗(yàn)。其基本思路是將全部觀測(cè)值的總變異按影響因素分解為相應(yīng)的若干部分變異，在此基礎(chǔ)上，計(jì)算假設(shè)檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量F值，實(shí)現(xiàn)對(duì)總體均數(shù)是否有差別的推斷。（二）方差分析對(duì)于獨(dú)立地來(lái)自于正態(tài)分布總體且總體方差相等的k163（二）方差分析完全隨機(jī)設(shè)計(jì)（completelyrandomdesign）的方差分析，即單因素方差分析（one-wayanalysisofvariance）。方差分析中均數(shù)的兩兩比較。隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)（randomizedblockdesign）的方差分析（配伍組設(shè)計(jì)）。2×2析因設(shè)計(jì)的方差分析：析因設(shè)計(jì)（factorialdesign）將多個(gè)因素的各個(gè)水平進(jìn)行排列組合，在每一種可能的水平組合下進(jìn)行試驗(yàn)，以探討各因素的效應(yīng)以及各因素之間的交互效應(yīng)，而且通過(guò)比較各種組合效應(yīng)，找出最佳組合。（二）方差分析完全隨機(jī)設(shè)計(jì)（completelyrando164（二）方差分析單因素方差分析（one-wayANOVA）

例3：某研究者擬探討枸杞多糖（LBP）對(duì)酒精性脂肪肝（AFL）大鼠GSH（mg/gprot）的影響，將周齡7周的Wistar大鼠36只隨機(jī)分為甲、乙、丙三組，其中甲組（正常對(duì)照組）12只，其余24只用乙醇灌胃10周造成大鼠慢性AFL模型后，再隨機(jī)分為2組，乙組（LBP治療組）12只，丙組（戒酒組）12只，8周后測(cè)量GSH值，結(jié)果見表3，處理方式不同的大鼠的GSH值是否相同？

（二）方差分析單因素方差分析（one-wayANOVA）165表3.三組大鼠GSH值甲乙丙甲乙丙79.8187.5860.2960.7087.5835.4580.6070.7362.6387.0464.4556.9665.2168.1838.2591.3468.5737.4889.0993.8849.0385.5479.0554.5393.3269.4564.98104.2880.3646.5688.6081.3465.8572.2956.4055.23表3.三組大鼠GSH值甲乙丙甲乙丙79.8187.5860166第一步：建立數(shù)據(jù)文件第一步：建立數(shù)據(jù)文件167第二步：正態(tài)性檢驗(yàn)（參考“兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)中的正態(tài)性檢驗(yàn)”）第二步：正態(tài)性檢驗(yàn)（參考“兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)中的正態(tài)性檢驗(yàn)”）168第三步：?jiǎn)我蛩胤讲罘治黾胺讲铨R性檢驗(yàn)設(shè)置第三步：?jiǎn)我蛩胤讲罘治黾胺讲铨R性檢驗(yàn)設(shè)置169第四步：?jiǎn)我蛩胤讲罘治黾胺讲铨R性檢驗(yàn)結(jié)果第四步：?jiǎn)我蛩胤讲罘治黾胺讲铨R性檢驗(yàn)結(jié)果170（二）方差分析方差分析中均數(shù)的兩兩比較用方差分析對(duì)多組均數(shù)作顯著性檢驗(yàn)，如果差異有顯著性意義，只說(shuō)明總體來(lái)說(shuō)各組均數(shù)之間有差異顯著性，并不意味著任意兩兩之間的均數(shù)差異都有顯著性意義。如果需要進(jìn)一步了解哪兩個(gè)均數(shù)之間的差異有顯著性意義，則需要進(jìn)一步地作樣本均數(shù)之間的兩兩比較，常用的統(tǒng)計(jì)方法是StudentNewmanKeulsTest（簡(jiǎn)寫為NK或SNK）和LeastSignificantDifferenceProcedure（簡(jiǎn)寫為L(zhǎng)SD）（二）方差分析方差分析中均數(shù)的兩兩比較171方差分析中均數(shù)的兩兩比較設(shè)置方差分析中均數(shù)的兩兩比較設(shè)置172方差分析中均數(shù)的兩兩比較結(jié)果方差分析中均數(shù)的兩兩比較結(jié)果173（二）方差分析隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)的方差分析

例4：為探討Rgl對(duì)鎘誘導(dǎo)大鼠睪丸損傷的保護(hù)作用，某研究者將同一窩別的3只大鼠隨機(jī)地分到T1、T2、T3三組，進(jìn)行不同處理（T1：對(duì)照組，T2：氯化鎘組，T3：Rgl+氯化鎘組），共觀察了10個(gè)窩別大鼠的睪丸MT含量（μg/g），數(shù)據(jù)如表4所示，試問(wèn)不同處理對(duì)大鼠MT含量有無(wú)影響？（二）方差分析隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)的方差分析174表4.三組大鼠MT含量值（μg/g）窩別T1T2T3140.678.3116.3244.886.0124.6336.772.1149.0449.995.4128.8559.899.2134.1654.595.9133.0738.476.4115.6841.679.9117.0946.886.5128.41044.785.3124.3表4.三組大鼠MT含量值（μg/g）窩別T1T2T314175第一步：建立數(shù)據(jù)文件第一步：建立數(shù)據(jù)文件176第二步：正態(tài)性檢驗(yàn)（參考“兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)中的正態(tài)性檢驗(yàn)”）第二步：正態(tài)性檢驗(yàn)（參考“兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)中的正態(tài)性檢驗(yàn)”）177第三步：雙因素方差分析設(shè)置第三步：雙因素方差分析設(shè)置178第三步：雙因素方差分析設(shè)置：本部分的操作是認(rèn)為group與block是無(wú)交互作用的，只考慮本因素的主效應(yīng)。第三步：雙因素方差分析設(shè)置：本部分的操作是認(rèn)為group與b179第四步：雙因素方差分析結(jié)果：組間的差異、區(qū)組間的差異都有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。第四步：雙因素方差分析結(jié)果：組間的差異、區(qū)組間的差異都有統(tǒng)計(jì)180第五步：雙因素方差分析設(shè)置：保留區(qū)組的條件下，進(jìn)一步作組間的兩兩多重比較。第五步：雙因素方差分析設(shè)置：保留區(qū)組的條件下，進(jìn)一步作組間的181第六步：雙因素方差分析結(jié)果：各組組間的差異都有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。第六步：雙因素方差分析結(jié)果：各組組間的差異都有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。182（二）方差分析2×2析因設(shè)計(jì)的方差分析

例5：某研究中，40只5周齡雌性BALB/c小鼠被隨機(jī)分為4組，接受不同的處理：A1B1、A1B2、A2B1、A2B2，觀測(cè)小鼠BALF中IL-4(pg/ml)水平，觀測(cè)結(jié)果見表5。（二）方差分析2×2析因設(shè)計(jì)的方差分析183表5.小鼠BALF中IL-4值（pg/ml）BB1B2AA137.4335.0432.0237.9439.2139.5833.3036.8336.8839.7733.6332.6230.5838.1936.3243.5027.4139.3036.6046.43A230.5736.2737.7645.1154.1551.6130.6335.9533.9552.4546.7747.6629.6936.0632.4454.9950.6542.7134.6948.60表5.小鼠BALF中IL-4值（pg/ml）BB1B2AA184第一步：建立數(shù)據(jù)文件第一步：建立數(shù)據(jù)文件185第三步：2×2析因設(shè)計(jì)的方差分析設(shè)置第三步：2×2析因設(shè)計(jì)的方差分析設(shè)置186第三步：2×2析因設(shè)計(jì)的方差分析設(shè)置：A和B之間既有交互作用，又考慮A、B因素的主效應(yīng)。第三步：2×2析因設(shè)計(jì)的方差分析設(shè)置：A和B之間既有交互作用187第四步：2×2析因設(shè)計(jì)的方差分析結(jié)果：（1）A1和A2組IL-4值總體均數(shù)不相等；（2）B1和B2組IL-4值總體均數(shù)不相等；（3）A與B間存在交互效應(yīng)。第四步：2×2析因設(shè)計(jì)的方差分析結(jié)果：（1）A1和A2組I188（三）χ2檢驗(yàn)

χ2檢驗(yàn)（chisquaretest）也稱卡方檢驗(yàn)，是英國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)家Pearson提出的一種用途廣泛的假設(shè)檢驗(yàn)方法。該檢驗(yàn)以χ2分布（chisquaredistribution）為理論依據(jù)，可以推斷兩個(gè)（或多個(gè)）總體率以及構(gòu)成比之間有誤差別。（三）χ2檢驗(yàn)χ2檢驗(yàn)（chisquaretest）也189（三）χ2檢驗(yàn)

四格表資料的χ2檢驗(yàn)配對(duì)四格表資料的χ2檢驗(yàn)行×列表資料的χ2檢驗(yàn)（三）χ2檢驗(yàn)四格表資料的χ2檢驗(yàn)190（三）χ2檢驗(yàn)

四格表資料的χ2檢驗(yàn)

例6：為了解某中藥治療原發(fā)性高血壓的療效，將70名高血壓患者隨機(jī)分為兩組。試驗(yàn)組用該藥加輔助治療，對(duì)照組用安慰劑加輔助治療，觀察結(jié)果見表6，問(wèn)該藥治療原發(fā)性高血壓是否有效？（三）χ2檢驗(yàn)四格表資料的χ2檢驗(yàn)191表6.兩種療法治療原發(fā)性高血壓的療效組別有效無(wú)效合計(jì)對(duì)照組202444試驗(yàn)組21526合計(jì)412970表6.兩種療法治療原發(fā)性高血壓的療效組別有效無(wú)效合計(jì)對(duì)照組192第一步：建立數(shù)據(jù)文件第一步：建立數(shù)據(jù)文件193第二步：加權(quán)個(gè)案設(shè)置第二步：加權(quán)個(gè)案設(shè)置194第三步：卡方檢驗(yàn)設(shè)置第三步：卡方檢驗(yàn)設(shè)置195第三步：卡方檢驗(yàn)設(shè)置第三步：卡方檢驗(yàn)設(shè)置196第四步：卡方檢驗(yàn)結(jié)果第四步：卡方檢驗(yàn)結(jié)果197（三）χ2檢驗(yàn)

四格表資料χ2檢驗(yàn)的校正公式例7：某醫(yī)學(xué)院抽樣調(diào)查大學(xué)四年級(jí)和五年級(jí)學(xué)生近視眼患病情況，四年級(jí)學(xué)生調(diào)查28人的近視率2人，五年級(jí)學(xué)生調(diào)查14人的近視率5人，調(diào)查結(jié)果見表7所示。問(wèn)該大學(xué)四年級(jí)與五年級(jí)學(xué)生的近視眼患病率是否不同？（三）χ2檢驗(yàn)四格表資料χ2檢驗(yàn)的校正公式198表7.四年級(jí)與五年級(jí)學(xué)生的近視眼患病率年級(jí)近視非近視合計(jì)四年級(jí)22628五年級(jí)5914合計(jì)73542表7.四年級(jí)與五年級(jí)學(xué)生的近視眼患病率年級(jí)近視非近視合計(jì)四199第一步：建立數(shù)據(jù)文件第一步：建立數(shù)據(jù)文件200第二步：加權(quán)個(gè)案設(shè)置第二步：加權(quán)個(gè)案設(shè)置201第三步：卡方檢驗(yàn)設(shè)置第三步：卡方檢驗(yàn)設(shè)置202第三步：卡方檢驗(yàn)設(shè)置第三步：卡方檢驗(yàn)設(shè)置203第四步：卡方檢驗(yàn)結(jié)果：當(dāng)總例數(shù)N≥40但有期望值T在1≤T＜5時(shí)（T為理論頻率），應(yīng)該用四格表資料χ2檢驗(yàn)的校正公式。第四步：卡方檢驗(yàn)結(jié)果：當(dāng)總例數(shù)N≥40但有期望值T在1≤T＜204（三）χ2檢驗(yàn)

配對(duì)四格表資料的χ2檢驗(yàn)例8：現(xiàn)有198份痰標(biāo)本，每份標(biāo)本分別用A、B兩種培養(yǎng)基培養(yǎng)結(jié)核菌，結(jié)果見表8。問(wèn)A、B兩種培養(yǎng)基的陽(yáng)性培養(yǎng)率是否不等？（三）χ2檢驗(yàn)配對(duì)四格表資料的χ2檢驗(yàn)205表8.A、B兩種培養(yǎng)基的培養(yǎng)結(jié)果A培養(yǎng)基B培養(yǎng)基合計(jì)+–+48(a)24(b)72–20(c)106(d)126合計(jì)68130198表8.A、B兩種培養(yǎng)基的培養(yǎng)結(jié)果A培養(yǎng)基B培養(yǎng)基合計(jì)+–+206第一步：建立數(shù)據(jù)文件第一步：建立數(shù)據(jù)文件207第二步：加權(quán)個(gè)案設(shè)置第二步：加權(quán)個(gè)案設(shè)置208第三步：配對(duì)四格表資料的卡方檢驗(yàn)設(shè)置第三步：配對(duì)四格表資料的卡方檢驗(yàn)設(shè)置209第四步：卡方檢驗(yàn)結(jié)果：使用配對(duì)檢驗(yàn)的McNemarTest，雙側(cè)確切概率為P=0.652，差異無(wú)顯著性意義。第四步：卡方檢驗(yàn)結(jié)果：使用配對(duì)檢驗(yàn)的McNemarTest210（三）χ2檢驗(yàn)

四格表的確切概率法

例9：將17名腰椎間盤突出癥患者隨機(jī)分成兩組，分別用兩種方法治療，結(jié)果見表9，問(wèn)兩種療法的療效是否不同？（三）χ2檢驗(yàn)四格表的確切概率法211表9.17名腰椎間盤突出癥患者兩種療法的療效表療法治愈未治愈合計(jì)新療法729保守療法268合計(jì)9817表9.17名腰椎間盤突出癥患者兩種療法的療效表療法治愈未治212第一步：建立數(shù)據(jù)文件第一步：建立數(shù)據(jù)文件213第二步：加權(quán)個(gè)案設(shè)置第二步：加權(quán)個(gè)案設(shè)置214第三步：卡方檢驗(yàn)設(shè)置第三步：卡方檢驗(yàn)設(shè)置215第三步：卡方檢驗(yàn)設(shè)置第三步：卡方檢驗(yàn)設(shè)置216第四步：卡方檢驗(yàn)結(jié)果：當(dāng)四格表資料中出現(xiàn)N＜40或T＜1時(shí)（T為理論頻率），需改用四格表資料的Fisher確切概率法（Fisher’sExactTest）。該法是一種直接計(jì)算概率的假設(shè)檢驗(yàn)方法。第四步：卡方檢驗(yàn)結(jié)果：當(dāng)四格表資料中出現(xiàn)N＜40或T＜1時(shí)（217（三）χ2檢驗(yàn)

行×列表資料χ2檢驗(yàn)例10：某醫(yī)院用3種方案治療急性無(wú)黃疸型病毒肝炎254例，觀察結(jié)果見表10，問(wèn)3種療法的有效率是否不同？（三）χ2檢驗(yàn)行×列表資料χ2檢驗(yàn)218表10.不同方案治療急性無(wú)黃疸型病毒肝炎的療效組別有效無(wú)效合計(jì)西藥組5149100中藥組354580中西藥結(jié)合組591574合計(jì)145109254表10.不同方案治療急性無(wú)黃疸型病毒肝炎的療效組別有效無(wú)效219第一步：建立數(shù)據(jù)文件第一步：建立數(shù)據(jù)文件220第二步：加權(quán)個(gè)案設(shè)置第二步：加權(quán)個(gè)案設(shè)置221第三步：卡方檢驗(yàn)設(shè)置第三步：卡方檢驗(yàn)設(shè)置222第三步：卡方檢驗(yàn)設(shè)置第三步：卡方檢驗(yàn)設(shè)置223第四步：卡方檢驗(yàn)結(jié)果：總的來(lái)說(shuō)，西藥、中藥和中西藥療效差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。但不知道究竟哪兩個(gè)組之間差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。因此，還要進(jìn)行兩兩比較，即需要進(jìn)行行×列分割，對(duì)每?jī)山M之間的差異做統(tǒng)計(jì)分析。第四步：卡方檢驗(yàn)結(jié)果：總的來(lái)說(shuō)，西藥、中藥和中西藥療效差異有224補(bǔ)充知識(shí)：多個(gè)樣本率間多重比較重復(fù)多次的假設(shè)檢驗(yàn)，將使第一類錯(cuò)誤α擴(kuò)大，必須重新規(guī)定檢驗(yàn)水準(zhǔn)。多個(gè)樣本率間多重比較有χ2分割法和Bonferroni法，根據(jù)重復(fù)檢驗(yàn)的次數(shù)重新規(guī)定檢驗(yàn)水準(zhǔn)α′,以保證檢驗(yàn)假設(shè)中第一類錯(cuò)誤α的概率不變。根據(jù)分析目的不同，k個(gè)樣本率兩兩比較的次數(shù)不同，重新規(guī)定的檢驗(yàn)水準(zhǔn)的估計(jì)方法亦不同。通常有兩種情況：（1）多個(gè)實(shí)驗(yàn)組間的兩兩比較：，k為參加檢驗(yàn)的組數(shù)。（2）實(shí)驗(yàn)組與同一個(gè)對(duì)照組的比較：，k為參加檢驗(yàn)的組數(shù)。補(bǔ)充知識(shí)：多個(gè)樣本率間多重比較重復(fù)多次的假設(shè)檢驗(yàn)，將使第一類225補(bǔ)充知識(shí)：多個(gè)樣本率間多重比較例10中進(jìn)行3個(gè)實(shí)驗(yàn)組間的兩兩比較，檢驗(yàn)水準(zhǔn)α′用公式：計(jì)算得出：α′=0.0167然后，對(duì)變量“Plan”設(shè)不同的“Missingvalue”，進(jìn)行“行×列分割”計(jì)算。補(bǔ)充知識(shí)：多個(gè)樣本率間多重比較例10中進(jìn)行3個(gè)實(shí)驗(yàn)組間的兩兩226第五步：進(jìn)行西藥、中藥組之間的比較設(shè)置第五步：進(jìn)行西藥、中藥組之間的比較設(shè)置227第五步：卡方檢驗(yàn)設(shè)置第五步：卡方檢驗(yàn)設(shè)置228第五步：卡方檢驗(yàn)設(shè)置第五步：卡方檢驗(yàn)設(shè)置229第五步：卡方檢驗(yàn)結(jié)果：P=0.333>0.0167，差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，即西藥組和中藥組療效無(wú)顯著性差異！第五步：卡方檢驗(yàn)結(jié)果：P=0.333>0.0167，差異230第五步：卡方檢驗(yàn)結(jié)果：P0.0010.0167，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，即中藥組和中西藥組療效差異有顯著性！第五步：卡方檢驗(yàn)結(jié)果：P0.0010.0167，差231第五步：卡方檢驗(yàn)結(jié)果：P0.0010.0167，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，即西藥組和中西藥組療效差異有顯著性！第五步：卡方檢驗(yàn)結(jié)果：P0.0010.0167，差232（四）非參數(shù)檢驗(yàn)

非參數(shù)檢驗(yàn)方法（nonparametrictest）可以不考慮總體的參數(shù)和總體的分布類型，對(duì)總體的分布或分布位置進(jìn)行檢驗(yàn)。有時(shí)也稱為任意分布檢驗(yàn)（distribution-freetest）。非參數(shù)檢驗(yàn)通常適用于下述資料：（1）總體分布為偏態(tài)或分布未知的計(jì)量資料；（2）等級(jí)資料；（3）個(gè)別數(shù)據(jù)偏大或數(shù)據(jù)的某一端無(wú)確定的數(shù)值，如“0.01mg”、“>150mg”等，只有一個(gè)下限或上限，而沒(méi)有具體數(shù)值；（4）各組離散程度相差懸殊，即各總體方差不齊。（四）非參數(shù)檢驗(yàn)非參數(shù)檢驗(yàn)方法（nonparametric233（四）非參數(shù)檢驗(yàn)

配對(duì)資料的符號(hào)秩和檢驗(yàn)兩樣本比較的秩和檢驗(yàn)多個(gè)樣本比較的秩和檢驗(yàn)（四）非參數(shù)檢驗(yàn)配對(duì)資料的符號(hào)秩和檢驗(yàn)234（四）非參數(shù)檢驗(yàn)配對(duì)資料的符號(hào)秩和檢驗(yàn)例11：臨床某醫(yī)生研究白癜風(fēng)病人的白介素6（IL-6）指標(biāo)在白斑部位與正常部位有無(wú)差異，調(diào)查的資料如表11所示。（四）非參數(shù)檢驗(yàn)配對(duì)資料的符號(hào)秩和檢驗(yàn)235表11.白癜風(fēng)病人的不同部位白介素6（IL-6）指標(biāo)病人號(hào)白斑部位正常部位140.0388.57297.1380.00380.32123.72425.3239.03519.6124.37614.5092.75749.63121.57844.5689.76表11.白癜風(fēng)病人的不同部位白介素6（IL-6）指標(biāo)病人號(hào)236第一步：建立數(shù)據(jù)文件第一步：建立數(shù)據(jù)文件237第二步：非參數(shù)檢驗(yàn)設(shè)置第二步：非參數(shù)檢驗(yàn)設(shè)置238第三步：非參數(shù)檢驗(yàn)設(shè)置：使用“WilcoxonSignedRanksTest”方法第三步：非參數(shù)檢驗(yàn)設(shè)置：使用“WilcoxonSigned239第四步：非參數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果：平均秩次分別為3和4.71，Z為檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，雙側(cè)檢驗(yàn)的概率為P=0.0360.05，即差異有顯著性意義。第四步：非參數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果：平均秩次分別為3和4.71，Z為檢驗(yàn)240（四）非參數(shù)檢驗(yàn)兩獨(dú)立樣本比較的秩和檢驗(yàn)例12：對(duì)無(wú)淋巴細(xì)胞轉(zhuǎn)移與有淋巴細(xì)胞轉(zhuǎn)移的胃癌患者，觀察其生存時(shí)間如表12所示，問(wèn)兩組患者的生存時(shí)間是否不同？（四）非參數(shù)檢驗(yàn)兩獨(dú)立樣本比較的秩和檢驗(yàn)241表12.兩組患者生存時(shí)間（月）無(wú)淋巴細(xì)胞轉(zhuǎn)移有淋巴細(xì)胞轉(zhuǎn)移無(wú)淋巴細(xì)胞轉(zhuǎn)移有淋巴細(xì)胞轉(zhuǎn)移1254624258562927126030291234381236421740462148表12.兩組患者生存時(shí)間（月）無(wú)淋巴細(xì)胞轉(zhuǎn)移有淋巴細(xì)胞轉(zhuǎn)移242第一步：建立數(shù)據(jù)文件第一步：建立數(shù)據(jù)文件243第二步：非參數(shù)檢驗(yàn)設(shè)置第二步：非參數(shù)檢驗(yàn)設(shè)置244第三步：非參數(shù)檢驗(yàn)設(shè)置第三步：非參數(shù)檢驗(yàn)設(shè)置245第四步：非參數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果：雙側(cè)檢驗(yàn)P=0.030，雙側(cè)確切概率P=0.031，兩組患者的生存時(shí)間差異有顯著性。由于無(wú)淋巴細(xì)胞轉(zhuǎn)移組的平均秩次為16.20，大于有淋巴細(xì)胞轉(zhuǎn)移組平均秩次（9.86），故無(wú)淋巴細(xì)胞轉(zhuǎn)移組患者的生存時(shí)間明顯大于有淋巴細(xì)胞轉(zhuǎn)移組。第四步：非參數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果：雙側(cè)檢驗(yàn)P=0.030，雙側(cè)確切概率246（四）非參數(shù)檢驗(yàn)多個(gè)樣本比較的秩和檢驗(yàn)

例13：研究白血病時(shí)，測(cè)定四組鼠脾DNA含量，結(jié)果如表13所示：試分析各組DNA含量有無(wú)差別？（四）非參數(shù)檢驗(yàn)多個(gè)樣本比較的秩和檢驗(yàn)247表13.各組鼠脾DNA含量（mg）的秩和計(jì)算正常脾患自反性白血病的脾患抑制白血病的脾（甲組）患移植白血病的脾（乙組）12.310.89.39.513.211.610.310.313.712.311.110.515.212.711.710.515.813.511.710.516.913.512.010.917.314.812.311.017.412.411.513.6表13.各組鼠脾DNA含量（mg）的秩和計(jì)算正常脾患自反性248第一步：建立數(shù)據(jù)文件第一步：建立數(shù)據(jù)文件249第二步：非參數(shù)檢驗(yàn)設(shè)置第二步：非參數(shù)檢驗(yàn)設(shè)置250第三步：非參數(shù)檢驗(yàn)設(shè)置第三步：非參數(shù)檢驗(yàn)設(shè)置251第四步：多個(gè)樣本比較的秩和檢驗(yàn)結(jié)果：用“KruskalWallisTest”（實(shí)質(zhì)上用chi-square作近似計(jì)算），P0.001，差異有顯著性意義。第四步：多個(gè)樣本比較的秩和檢驗(yàn)結(jié)果：用“KruskalWa252（五）一元線性相關(guān)與回歸線性相關(guān)