SPSS操作步骤汇总.docx

1、SPSS操作步骤汇总SPSS学习第一章 数据文件的建立数据编码Type：Numeric：数值型 string：字符串型Missing：Measure：scale定量变量 nominal定性变量根据已有的变量建立新变量1、 对于数据进行重新编码Transformrecode into different variables选择input variable output variable 定义新变量的名称change开始定义新旧变量continue2、 通过SPSS函数建立新变量Transformcompute variable 从function group中选择公式范围 下面选择具体的公式if

2、中设置要改变continueOK(可以对变量进行各种计算)第二章 清除数据与基本统计分析1、 对不合理的数据检查并清理检查：analysis-description statistic-frequencies选入要检查的数据OK结果：频数统计表看是否有错误missing system清理：1.对系统缺失值的清理Dataselect caseif condition is satisfiediffunction group（missing）-下面选（missing）-continueoutput（delete unselected cases）-OK对num为哪一位的进行修改2.对sex=3的清

3、理（直接就清除了）Dataselect caseif condition is satisfiedifsex调入再输入=3continue- output（delete unselected cases）-OK对num为哪一位的进行修改2. 对相关变量间逻辑性检查和清理Dataselect caseif condition is satisfiedif输入表达式（前后逻辑不相符合的表达式）- continue- output（delete unselected cases）-OK对num为哪一位的进行修改3.统计描述正态分布统计描述1、正态性检验：Analysisnonparametric t

4、estslegacy dialogs1-sample K-Sone-sample Kolomogorov Smirnov test normalok/2、统计描述：Analysisdescriptives-time选入optionsok3、按照男女统计描述：datasplit file compare group sex调入ok Analysis-descriptive statistic descriptivetime 调入options选择OK非正态分布资料统计描述1、 正态性检验nonparametric2、 Analysisdescriptive statisticsfrequenci

5、es 选入- statistics选择OK第三章 T检验1、单样本t检验正态性检验analyzecompare meansone-sample t testtest value选择要对比的数值OK2、配对样本t检验建立数据文档两列（前和后）-正态性检验analysis- compare meanspaired sample t test 调入ok3、 两独立样本t检验（正态性检验的时候采用分开组，其他都要合并在一起）建立数据库第一列（group）第二列（数值）- datasplit file compare group调入groupok-正态性检验OK- datasplit file选择ana

6、lysis allanalyzecompare meansindependent sample t test选入，分组OK结果分方差齐与否第四章 方差分析（前提正态）1、 单因素方差分析（就是平常的三个组比较）建立数据库第一列（group）第二列（数值）- datasplit file compare group调入groupok-正态性检验OK- datasplit file选择analysis all-analyzecompare meansone-way-anova数据调入dependent list分组调入factor-optionsdescriptive基本统计描述homogenei

7、ty of variance做方差齐性分析OK2、 方差分析两两比较analyzecompare meansone-way-anova-数据调入dependent list分组调入factor点post hoc选择SNK LSD3、 随机区组设计方差分析建立数据库第一列（group）第二列（block）第三列（数值）-按照group split开，进行正态性检验OKgeneral liner modelunivairate数值调入dependent variablegroup和block调入fixed factormodelcustombuild terms（main effects）再把gr

8、oup和block调入model下的矩形框-continueOK如果区组间无差别，组间进行两两比较。首先进行方差齐性检验：Option调入homogentity testcontinueok 分析：univariate post hocunivariate调入groupSNK LSDcontinueok4、 多因素分析以time为观察值分析pt、da、sex间的差别General liner modelunivariatetime(dependent variance), pt、da、sex(fix factor)modelmian factors调入continueOK将无关的逐一排除选择出

9、最终有差异的求得R square第五章 卡方检验1、 行x列卡方检验（也就是几组数据差异性比较）输入数据第一列（列123）第二列（行1234）第三列（频数）定义频数变量：Dataweight case调入频数分析：analyzedescriptive statisticscrosstabs第一行调入row第二列调入column-statistics选择chi-squarecontinue cells选项选择rowok 结果中，最后一行英文，理论值小于5的各数和最小理论值如果有统计学意义，可以进行两两比较：在数据设置那里，找到missing valuediscrete missing value

10、下的格子中填入3（表示把3取掉了，只是1和2进行比较）-后续操作同上2、 四格表卡方检验输入数据第一列（处理因素）第二列（疗效）第三列（频数）定义频数变量：Dataweight case调入频数分析：analyzedescriptive statisticscrosstabs第一行调入row第二列调入column-statistics选择chi-squarecontinue cells选项选择row、expectedok 结果中，最后一行英文，理论值小于5的各数和最小理论值。确切概论法，continuity correction表示校正卡方的结果Ps:诸如第一个例题中，如果分析性别与感染率的显

11、著性差异，步骤同四个表卡方检验，由于分开写了，不用转换为频数资料而已3、 配对卡方检验输入数据第一列（a）第二列（b）第三列（频数）定义频数变量：Dataweight case调入频数分析方法一：analyzenonparametriclegacy dialogy-2-related sample testeda和b分别选入配对激活下列的选项McNemar分析方法二：analyzedescriptive statisticscrosstabsab填入statistics点击右下McNemarok第六章 秩和检验1、配对秩和检验（定量）输入数据第一列（前）第二列（后）分析：analyzenonp

12、arametriclegacy dialogy-2-related sample testeda和b分别选入配对结果：第一个表格是比较大小的数量，第二个表格是统计分析结果两独立样本比较秩和检验（定量）输入数据第一列（group）第二列（数值）分析：analyzenonparametriclegacy dialogy -2 independent samples输入分析的数据和分组情况OK2、 有序变量两独立样本比较秩和检验（定性）输入数据第一列（group）第二列（有序变量）-第三列（频率）定义频数变量：Dataweight case调入频数分析：analyzenonparametricleg

13、acy dialogy -2 independent samples有序变量调入test variables listgroup调入分组并定义ok 多个独立样本的比较（定量）比如：甲乙丙三个样本进行比较输入数据第一列（group）第二列（数值）nalyzenonparametriclegacy dialogy -K independent samples-数值调入test variable testgroup调入分组矩形框给出分组范围1-3Ok如果差别有统计学意义，那么进行两两比较，方法参考卡方的两两表，用missing来定义第七章 相关与回归第一节 一元线性回归1、例题：有12组发硒值和血硒

14、值的含量表输入数据第一列（发硒）第二列（血硒）分析：正态性检验，相关和回归的前提是正态性正态性检验：Analysisnonparametric testslegacy dialogs1-sample K-Sone-sample Kolomogorov Smirnov test normalok相关分析：correlateBivariateBivariate correlation服从正态分布的选择pearson，不服从的选择spearman回归分析：regressionregressionlinear将y变量调入dependent，x变量调入independent-statisticsline

15、ar regression选择descriptiveOK结果分析：p值0.05差别有统计学意义，可以建立回归方程2、 频数资料的相关与回归建立数据库第一列（x）第二列（y）第三列（f）分析：先将频数通过weight case 进行操作Analyzeregressionlinear选入自变量因变量OKPs:这样的回归模型有常数项，也可以去掉，optionsinclude constant in equation前面的去掉statisticR square changeOK这样去去掉了常数项，但是要强调的是，有无常数项是两个完全不同的数学模型，R square也不能作为直接的比较，选择哪个回归方程

16、最为合适，必须要把他们放在医学的实际环节中去检验才可以。3、 多元相关回归好多个X的回归分析，分析x之间的相关关系Analyzecorrelatebivariate将所数字调入optionsmeans and standard deviationsok结果显示了6个X之间两两的相关系数。第二节 多元线性回归研究一个Y 和多个X 的关系输入数据，x和y回归分析：analyseregressionlinear输入自变量，因变量OK结果：B表示偏回归系数，p0.05有统计学意义，否则排除掉，不纳入回归方程中第三节 多元逐步回归回归分析：analyseregressionlinear输入自变量，因变量

17、method中输入stepwiseOK结果：将所有有意义的分布引入，都有相关系数和回归方程第八章 Logistic 回归研究因变量（二值变量）与自变量（二值或等级或计量资料）的关系例如：例子中因变量为infect，自变量为一堆（9个），笔者认为，由于自变量较多，logistic回归可分为两步，先用单因素分析对自变量进行筛选，然后对经单因素分析有统计学意义的自变量再做多因素logistic回归。1、将数据分类 计数资料 等级资料 计量资料1、 单因素分析对于计数资料采用卡方检验的方法：Descriptive statisticcrosstabsinfect调入到rows,计数资料调入column

18、sstatisticchi-squareok 结果显示：每项计数资料是否有统计学意义，经有统计学意义的资料记下来Ps:外加一个分层资料合并步骤：transform recoderecode into different variablesold to new,就跟数据合并一样，分组合并一样对于等级资料采用秩和检验的方法：analyzenonparametriclegacy dialogy -2 independent samples输入分析的数据和分组情况（按照Y 变量分为0-1两组）OK对于计量资料采用显著性检验的方法：Analyzecompare meansindependent samp

19、le t test 调入计量资料并分组（0/1）-OK结果看p值是否有统计学意义2、 logistic回归通过单因素分析，找出了有统计学意义的观察项，然后进行logistic回归。分析：Analyzeregressionbinary logistic调入因变量调入自变量（covariates）-method(默认enter)options激活hosmer- lemeshow goodness of fit、CI for exp(B)、at last step ok (也可以根据需要在其中选择)查看结果，p小于0.05，变量差别具有统计学意义，可以纳入回归方程。结果解释注意事项：logistic

20、回归是非线性回归，自变量作用的大小视为exp（B）值，此处输血次数的回归系数为正表示输血次数多则感染的可能性大，手术部位（结肠和直肠），结肠发生感染的可能性大于直肠部位。第十一章 诊断试验评价和roc曲线分析1、 诊断试验建立数据库第一列（金标准）第二列（待评价方法）第三列（f）现将频数通过weight case定义为频数变量分析：analyzedescriptive statisticcrosstabs现实中表格左边的调入row，表格上面的调入column-cells中选择计算row、column、total的百分比OK结果分为四行：四小行分表表示，观察值，行百分比，列百分比，总百分比新方法

21、金标准阳性阴性阳性行百分数阳性预测值列百分数灵敏度误诊率阴性行百分数阴性预测值列百分数漏诊率特异度2、 诊断试验一致性检验Kappa值Kappa0.2 差，后每增加0.2分别为一般、中等、好、很好分析：其他过程同上，在cells之后，点击statistic选择右下KappaOK结果：value即为Kappa值，要注意Kappa值也要注意对卡帕检验的p值和样本量3、 roc曲线分析即为：受试者操作特征曲线，通过曲线下面积反应诊断试验的诊断价值。曲线下面积等于0.5表示完全无诊断价值，后每增加0.2表示低中高。例子中将医生诊断水平与病例诊断水平做比较建立文档定义频数变量analyze-ROC cu

22、rve待评价的调入test variable标准选入state variable 并在下面的对话框中选择1表示恶性-在displaywith diagonal reference line and standard error and confidence intervalok 例子2是血清钠对普通感冒和rmsf发热是否有诊断作用建立文档定量资料analyze- ROC curve待评价的调入test variable分组选入state variable 并在下面的对话框中选择1 -在display全选options中修改默认选项为 smaller test result indicate m

23、ore positive test（因为血清钠越低越表示阳性，而系统默认越高越为阳性）-OK结果分析：看曲线下面积第十二章 生存分析1、基本概念：事件：研究规定的生存时间的重点删失：失访或截尾生存时间：从某一起点开始到所关心时间发生经历的时间中位生存时间：半数生存期，表示恰好有50%的而个体存活的时间生存曲线：以观察时间为横轴，以生存率为纵轴，将各个时间点所对应的生存率连接在一起的曲线。生存曲线是一条下降的曲线，表示随着时间的推移，生存率逐渐降低。平缓的生存曲线表示高生存率或较长的生存期，陡峭的生存曲线表示低生存率或较短生存期。2、寿命表法定期随访的大样本资料建立数据-第一列（time）第二列

24、（结局state 1/0）第三列（f）分析：定义频数analyzesurvivallife tables time调入time （display time interval中从0到几每隔几）-结局输入status（single value输入1表示死亡，因为看上述文字：value indicating event has occurred表示目标事件发生的值，所以输入死亡所表示的数字）-options选择life tables 和 survival plotOK3、Kaplan-Meier 法小样本量有两个分组，两种不同方法生存分析并比较生存率建立数据-第一列（time）第二列（结局state

25、 0死亡/1失访/2存活）第三列（组别）分析：analyzesurvival- Kaplan-Meiertime调入time，group调入factor，结果调入status（定义结果选择0，表示死亡）-options选择survival table、mean and median survival -compare factor中选择log-rank法ok 结果给出两组的平均生存时间和中位生存时间，标准误和可信区间，overall comparisons表示对两者的生存率进行比较。Ps：在寿命表中也可以对生存率进行比较，options选项中compare level of first fac

26、tor中选择overall第十四章 量表信度效度分析1、 量表信度分类：外在信度表示量表在不同时间测定时测量结果一致程度，重测信度、分半信度 内在信度表示量表各项目之间的一致性程度，cronbachs a 信度Analyzescalereliability analysis总体选入或根据不同的因子分别选入2、 量表效度量表能够测量出研究中所欲测量特性的程度。效度越高表示该测量的结果与测验行为的真实度越符合，越能够达到测验的目的。内容效度：专家法评价，对量表的题目，内容，范围是否符合调查目的进行分析评价标准效度：必须要有比较标准，指的是测量值与标准值之前的接近程度结构效度：根据实际测量的数据，考

27、察所用的量表是否能反映事先假设的理论结构。KMO法。具体操作，先不用掌握了，不会考的。第十五章 统计图形第一节 条形图Bar chart先要看懂几个翻译，非常重要！Simple 简单条形图Clustered 分组条形图Stacked 分段条形图（堆积图）Data in chart are：Summaries for group of cases 按照观察量分组汇总Summaries for separate variables 按单独变量汇总Value of individual cases 按某观察量的数值做条形图1. 简单条形图（绘制各种手术方式的人数）选Simple 简单条形图- Sum

28、maries for group of cases按照观察量分组汇总bars represent（图形代表什么？）选择n of case，表示直条的长短观察量分组的数值category axis中选定要绘制的观察量。可以点击title进行标题命名，双击图形可以对其作出设置（绘制手术中失血量和输血量的均值）两个变量则选用：Summaries for separate variable按单独变量汇总，将两个变量选入bars represent，其他同上，也可以双击设置图形。（绘制每个病例的输血次数）每个变量单独绘制则选用：Value of individual cases按某观察量的数值做条形图。

29、Bars represent输入变量OK2. 分组条形图（就是有两个两个紧挨着一起，一对一对比较的图）（绘制不同手术方式下，感染者与非感染组的，平均手术时间）读题后，理所应当的想到，图形横坐标是不同的手术方式，一对别是感染与否，bars represent手术时间！Clustered- Summaries for group of cases按照观察量分组汇总- bars represent（图形代表什么？）选择other ，调入time category axis就是横轴的变量手术方式define cluster by定义分组通过感染与否OKPs：可以通过option添加误差线display

30、 error bars有，置信区间，标准误，标准差，笔者选择了置信区间。3. 分段条形图（堆积图），百分条图 竖起来的一段一段的，跟圆图表达一起意思的图，但是可以直观的对两组进行比较。（不同手术下，输血次数，分为04次，每次有不同的次数）Stacked- Summaries for group of cases按照观察量分组汇总-category axis就是横轴的变量手术方式- define cluster by定义分组通过手术次数OKPs：可以通过options定义scale to 100% 转换为百分条图第二节 饼图Graphlegacy dialogspie pie chart summaries for group of casespt 调入define slice byOK双击可以编辑第三节 线图简单线图/复合线图Graphlegacy dialogsline line chart summaries for group of