我们在实际工作中为了准确的分析问题,经常会收集多个变量,这些变量之前存在相互影响,导致分析的因素混杂,影响分析结果,为了获得准确的实验效应,我们需要控制其中一些影响因变量的变量,这些变量称为就协变量,带有协变量的方差分析称为协方差分析. 协方差分析的基本思想为:在进行方差分析之前,先用直线回归找出各组因变量与协变量之间的数量关系,求得假定协变量相等时的因变量值,然后以这个修正后的因变量值做方差分析,这样就有可以做到控制协变量对因变量产生的影响. 协方差分析有如下假定1.协变量与因变量是线性关系2

SPSS操作:轻松实现1:1倾向性评分匹配(PSM) 谈起临床研究,如何设立一个靠谱的对照,有时候成为整个研究成败的关键.对照设立的一个非常重要的原则就是可比性,简单说就是对照组除了研究因素外,其他的因素应该尽可能和试验组保持一致,这里就不得不提随机对照试验.众所周知,随机对照试验中研究对象是否接受干预是随机的,这就保证了组间其他混杂因素均衡可比. 但是有些时候并不能实现随机化,比如说观察性研究.这时候倾向性评分匹配(propensity score matching, PSM)可以有效降低混杂

SPSS超详细操作:分层回归(hierarchical multiple regression) 1.问题与数据 最大携氧能力(maximal aerobic capacity, VO2max)是评价人体健康的关键指标,但因测量方法复杂,不易实现.某研究者拟通过一些方便.易得的指标建立受试者最大携氧能力的预测模型. 目前,该研究者已知受试者的年龄和性别与最大携氧能力有关,但这种关联强度并不足以进行回归模型的预测.因此,该研究者拟逐个增加体重(第3个变量)和心率(第4个变量)两个变量,并判断是否可

编辑 SPSS(Statistical Product and Service Solutions),“统计产品与服务解决方案”软件.最初软件全称为“社会科学统计软件包” (SolutionsStatistical Package for the Social Sciences),但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加,SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方 案”,这标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整.SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析

SPSS详细教程:OR值的计算 一.问题与数据 研究者想要探索人群中不同性别者喜欢竞技类或娱乐性体育活动是否有差异.研究者从学习运动医学的学生中随机招募50名学生,记录性别并询问他们喜欢竞技类还是娱乐性活动,通过计算比值比来探索这一差异. 性别变量为gender,男性赋值为1,女性赋值为2:喜欢竞技类运动的变量为comp,是赋值为1,否(即喜欢休闲类运动)赋值为2.部分数据如下图显示,左图为原始数据,右图为按性别和喜欢竞技类运动与否统计的汇总数据. 二.对问题的分析 为计算比值比,需要满足以下两

https://www.zhihu.com/topic/19582125/top-answershttps://wenku.baidu.com/search?word=spss&ie=utf-8&lm=0&od=0 SPSS 18.0由17个功能模组组成: Base System 基础程式 Advanced Models 高等统计模组(GEE/GLM/存活分析) Regression Models 进阶回归模组 Custom Tables 多变量表格 Forecasting 时间序

SPSS是一款数据统计与数据分析工具,操作简单属于数据分析的入门工具. 想要灵活使用SPSS,需要掌握两个方面内容:数据分析相关知识.SPSS操作 1 数据分析 在使用数据分析工具之前,首先要了解数据分析的思路,有的人刚拿到数据就迫不及待的把数据一股脑丢进SPSS里,然后才发现自己什么都不会,不知道要做什么,更不知道怎么做.因此核心是拥有数据分析的思维. 在学习数据分析的过程中,建议大家按照以下四个模块进行学习:一是数据分析思维的培养.二是数据间的几类关系情况.三是数据分析方法的选择.四是数据研

方差分析(单因素方差分析.多因素方差分析.协方差分析) 基本概念:进行两组以上均数的比较,检验两个或两个以上样本均数差别的显著性(T检验主要是检验两个样本均数差别的显著性)                  基本思想:通过分析不同变量的变异对总变异的贡献大小,确定控制变量对研究结果影响力的大小                  前提条件:不同水平下各总体均值服从方差相同的正态分布 1.单因素方差分析:测试某一控制变量的不同水平是否给观察变量造成了显著差异和变动   计算:F检验2.多因素方差分析

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share  项目合作QQ:231469242 乳腺癌细胞数据,下面脚本解释了一个主成分就解释了0.98以上癌细胞方差,这和随机森林效果类似,spss和python

非参数检验(卡方(Chi-square)检验.二项分布(Binomial)检验.单样本K-S(Kolmogorov-Smirnov)检验.单样本变量值随机性检验(Runs Test).两独立样本非参数检验.多独立样本非参数检验.两配对样本非参数检验.多配对样本非参数检验) 参数检验:T检验.F检验等常用来估计或检验总体参数,统称为参数检验非参数检验:这种不是针对总体参数,而是针对总体的某些一般性假设(如总体分布)的统计分析方法称非参数检验 1.总体分布的卡方(Chi-square)检验(Q统计量

生存分析 定义:一些医学事件所经历的时间:从开始观察到事件发生的时间,不是短期内可以明确判断的.针对这类生存资料的分析方法叫生存分析.生存分析的基本概念1.终点事件终点事件outcome event:失效事件 failure event,指研究者所关心的特定事 件,如死亡.复发.出牙2.起始事件标志研究对象生存过程开始的特征事件称为起始事件,与终点事件相对应,如确诊.手术.开始采取措施,开始观察3.生存时间生存时间survival time(失效时间failure time):终点事件与被观察对

因子分析 有可能用较少的综合指标分析存在于各变量中的各类信息,而各综合指标之间彼此是不相关的,代表各类信息的综合指标称为因子.定义:因子分析就是用少数几个因子来描述许多指标或因素之间的联系,以较少几个因子反映原资料的 大部分信息的统计学方法.因子分析有下面4个基本步骤:(1)确定待分析的原有若干变量是否适合于因子分析 最简单的方法就是计算变量之间的相关系数矩阵.如果相关系数矩阵在进行 统计检验中,大部分相关系数都小于0.3,并且未通过统计检验,那么这些变量就 不适合于进行因子分析.(2)构造因子

判别分析 判别分析是一种有效的对个案进行分类分析的方法.和聚类分析不同的是,判别分析时组别的特征已知. 定义:判别分析先根据已知类别的事物的性质,利用某种技术建立函数式,然后对未知类别的新事物进 行判断以将之归入已知的类别中. 可以利用判别分析来对聚类分析结果的准确性进行检验.聚类分析分成几类后,即可以作为判别分析的类别输入,进行判断.判别分析的模型按照判别的不同准则可以分为典型判别分析.贝叶斯判别分析.非参数判别分析等不同模型. SPSS操作             

聚类分析(层次聚类分析(Q型聚类和R型聚类).快速聚类分析) 聚类分析的实质:是建立一种分类方法,它能够将一批样本数据按照他们在性质上的亲密程度在没有先验知识的情况下自动进行分类.这里所说的类就是一个具有相似性的个体的集合,不同类之间具有明显的区别. 聚类分析的特点:聚类分析是一种探索性的分析,在分类的过程中,人们不必事先给出一个分类的标准,聚类分析能够从样本数据出发,自动进行分类. 1.层次聚类分析 定义:层次聚类分析是根据观察值或变量之间的亲疏程度,将最相似的对象结合在 一起,以逐次聚合的方

回归分析(一元线性回归分析.多元线性回归分析.非线性回归分析.曲线估计.时间序列的曲线估计.含虚拟自变量的回归分析以及逻辑回归分析) 回归分析中,一般首先绘制自变量和因变量间的散点图,然后通过数据在散点图中的分布特点选择所要进行回归分析的类型,是使用线性回归分析还是某种非线性的回归分析. 回归分析与相关分析对比: 在回归分析中,变量y称为因变量,处于被解释的特殊地位::而在相关分析中,变量y与变量x处于平等的地位.在回归分析中,因变量y是随机变量,自变量x可以是随机变量,也可以 是非随机的确定变

相关分析(二元定距变量的相关分析.二元定序变量的相关分析.偏相关分析和距离相关分析) 定义:衡量事物之间,或称变量之间线性关系相关程度的强弱并用适当的统计指标表示出来,这个过程就是相关分析 变量之间的关系归纳起来可以分为两种类型,即函数关系和统计关系.相关分析的方法较多,比较直接和常用的一 种是绘制散点图.图形虽然能够直观展现变量之间的相关关系,但不很精确.为了能够更加准确地描述变量之间的线性相关程度,可以通过计算相关系数来进行相关分析 总体相关系数,记为 ρ:样本相关系数,记为 r.统计学中,

在实际工作中,往往需要对取得的数据资料进行整理,使其满足特定的分析需求,下面介绍SPSS在资料整理方面的一些功能. 1.加权个案加权个案是指给不同的个案赋予不同的权重,以改变该个案在分析中的重要性.为什么要这么做呢?比如某些原始的数据资料每一行代表一个个案,在实际分析时,通常会整理成列联表或频数表,即增加一个频数变量,对重复取值的个案进行计数,这样整理之后数据内容会简化很多,但如果直接使用的话还不行,因为每种取值的个数不同,导致权重不同,因此需要加权处理.SPSS的加权个案在数据菜单的加权个案过

1.数据--排序个案(按行排序),排序变量是按列排序2.现有一文件两列,销售地区(字符串或者数字)和业绩,想按地区划分文件,可以排序个案(按销售地区),也可以选择“数据--拆分文件”(注意还是在一个文件里).3.spss数据文件的合并有两种:纵向合并(合并个案)和横向合并(合并变量).4.数据的转置操作:某样本包含学号和数学成绩,现按成绩转置,以学号为名称变量(需要各不相同),则得到一行,第一行是数学成绩字符串,其他是具体成绩.5.数据的加权操作:数据--加权变量,还不知道适用范围呢.6.求学生

SPSS详细操作:样本均数间的多重比较 下面我们用例子来探讨:方差分析得出各组总体均数间的差异有统计学意义之后,如何进行样本均数间的多重比较. 一.问题与数据 为调查A.B.C三种治疗措施对患者谷丙转氨酶(ALT)的影响,某科室将45名患者随机分为三组,每组15人,分别采取A.B.C三种治疗措施,治疗后ALT水平(U/L)如下.试问应用三种治疗措施后,患者的ALT水平是否有差异?如果有差异,又是哪两个组间的ALT水平存在差异? 表1. 三组患者治疗后的ALT水平(U/L) 二.对数据结构的分析

SPSS正交设计的操作 设要做二因素的正交设计,A因素有三个水平,B因素有两个水平.则选择Data-->Orthogonal Design-->generate,弹出的就是正交设计窗口: Factor name框:输入A:单击ADD钮:单击Define value钮:分别在Value列的头三行输入1.2和3,单击continue钮,这样就定义好了变量A. 按类似的方法定义好变量B的2个水平.单击OK,系统就输出一个新定义的数据集,前两个变量就是要分析的A和B,各个水平已经按正交设计的要求排列好

SPSS详细操作:生存资料的Cox回归分析 一.问题与数据 某研究者拟观察某新药的抗肿瘤效果,将70名肺癌患者随机分为两组,分别采用该新药和常规药物进行治疗,观察两组肺癌患者的生存情况,共随访2年.研究以死亡为结局,两种治疗方式为主要研究因素,同时考虑调整年龄和性别的影响,比较两种疗法对肺癌患者生存的影响是否有差异.变量的赋值和部分原始数据见表1和表2. 表1.  肺癌患者生存的影响因素与赋值 表2. 两组患者的生存情况 二.对数据结构的分析 该研究以死亡为结局,治疗方式为主要研究因素,每个研究