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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
Tran sform — recode into differe nt variables —选择 in put variable output variable - 定义新变量的
名称一 change —开始定义新旧变量 一 continue
2 、 通过 SPSS 函数建立新变量
Transform — compute variable -从 function group 中选择公式范围 下面选择具体的公式 — if 中
设置要改变一 continue — OK （ 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
Data — select case — if condition is satisfied — if — function group (missing ) --下面选 ( missing )
--continue — output (delete unselected cases ) --OK —对 num 为哪一位的进行修改
2. 对 sex=3 的清理 ( 直接就清除了 )
Data — select case — if condition is satisfied — if— sex 调入再输入 =3— continue-- 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
Data — select case — if condition is satisfied — if —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
3 .统计描述
正态分布统计描述
1、 正态性检验： Analysis —nonparametric tests —legacy dialogs - 1-sample K-S - one-sample
Kolomogorov Smirnov test -normal —ok/
2、 统计描述： Analysis - descriptives--time 选入一 options - ok
3、 按照男女统计 苗述： data —split file -compare group -sex 调入——ok
Analysis-descriptive statistic -descriptive —time 调入一options 选择一OK
非正态分布资料统计描述
1、正态性检验 non parametric
2、 Analysis —descriptive statistics —frequencies 选入--statistics 选择—OK
第三章T检验
1、单样本t检验
正态性检验 ——analyze—compare means —one-sample t test —— test value 选择要对比的数值 ——OK
2、配对样本t检验
建立数据文档 一两歹U （前和后）--正态性检验 一 analysis- compare means —paired sample t test -调入
一 ok
3、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 ）
建立数据库一第一列（group ）第二列（数值）--data—split file -compare group 一调入 group —ok-正态
性检验一 OK-- data —split file 一选择 analysis all —analyze —compare means —independent sample t
test 一选入，分组一 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——歹！J （group）第二歹U （数值）-data —split file -compare group ——调入 group — ok- means —one-way-anova —数据调入 dependent list 一分组调入 factor
正态性检验一 OK--
data —split file 一选择
an alysis all--a nalyze —compare
options —descriptive 基
本统计描述一 homogeneity of varianee 做方差齐性分析一 OK
2、方差分析两两比较
analyze — compare means — one-way-anova--- 数据调入 dependent list 一分组调入 factor一点 post hoc 一选择 SNK LSD
3、随机区组设计方差分析
建立数据库一第一列(group)第二列(block)第三列(数值)--按照group split开，进行正
态性检验一OK—general liner model - univairate —数值调入 dependent variable - group 禾口 block 调入 fixed factor —model —custom —build terms (main effects ) 再把 group 禾口 block 调入 model 下的矩形框---continue -OK
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 一调入 一 homogentity test - continue —ok
分析：uni variate - post hoc —uni variate -调入 group —SNK LSD-c ontinue -ok
4、多因素分析
以time为观察值分析pt、da、sex间的差别
Gen eral liner model - uni variate —time (depe ndent varia nee) , pt、 da、 sex (fix
第五章
卡方检验
factor) —model —mian factors 一调入 一 continue — OK-将无关的逐一排除 一选择出最终有差异 的 一求得 R square
1、行x列卡方检验（也就是几组数据差异性比较）
输入数据一第一列（列123）—第二列（行1234）—第三列（频数）
定义频数变量： Data —weight case 一调入频数
分析：analyze — descriptive statistics -crosstabs —第一行调入 row -第二歹!J调入 column-statistics
一选择 chi-square —continue -cells 选项一选择 row —ok
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 value —discrete missing value 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
输入数据一第一列（处理因素） 一第二列（疗效） 一第三列（频数）
定义频数变量： Data —weight case 一调入频数
分析：analyze — descriptive statistics —crosstabs —第一行调入 row -第二歹!J调入 column-statistics 一选择 chi-square —continue -cells 选项一选择 row、expected -ok
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
输入数据一第一列（a）—第二列（b）—第三列（频数）
定义频数变量： Data —weight case 一调入频数
分析方法一： an alyze —non parametric —legacy dialogy--2-related sample tested —a 禾口 b 分另 U
选
入配对一激活下列的选项McNemar
分析方 法二：analyze —descriptive statistics —crosstabs — ab 填入—statistics 一点 击右下 McNema r- ok
第六章秩和检验
1、配对秩和检验（定量）
输入数据一第一列（前）一第二列（后）
分析：analyze —nonparametric - legacy dialogy--2-related sample tested —a 禾口 b 分另 U 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）
输入数据一第一列（group ）—第二列（数值）
分析：analyze —nonparametric —legacy dialogy --2 independent samples ——输入分析的数据和分
组情况一 OK
2、有序变量两独立样本比较秩和检验（定性）
输入数据一第一列（group ）—第二列（有序变量）--第三列（频率）
定义频数变量： Data -weight case 一调入频数
分析：analyze —nonparametric - legacy dialogy --2 independent samples 一有序变量调入 test
variables list -group调入分组并定义一ok多个独立样本的比较（定量）
16
比如：甲乙丙三个样本进行比较
输入数据一第一列（group ）—第二列（数值）
nalyze- nonparametric —legacy dialogy --K independent samples- 数 值调入 test variable test —group
调入分组矩形框给出分组范围 1-3 —Ok
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组发硒值和血硒值的含量表
输入数据一第一列（发硒） 一第二列（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： An alysis —non parametric tests —legacy dialogs - 1-sample K-S - on e-sample
Kolomogorov Smirnov test -normal —ok
相关分析:correlate -Bivariate -Bivariate correlatio n 一服从正态分布的选择 pears on ,不
服从的选择 spearman
回归分析:regression —regression —linear 一将 y 变量调入 dependent , x 变量调入
independent-statistics - linear regression 一选择 descriptive -OK
结果分析：p值v 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
建立数据库一第一列（x）—第二列（y）—第三列（f）
分析：
先将频数通过weight case进行操作
An alyze — regressi on —li near 一选入自变量因变量 一OK
Ps这样的回归模型有常数项， 也可以去掉，options — include constant in equation 前面的”去
掉 一 statistic —R square cha nge —OK
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
Analyze — correlate - bivariate 一将所数字调入 一 options —means and standard deviations -ok
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：an alyse — regressio n —li near 一 输入自变量，因变量 一 OK
结果：B表示偏回归系数，pv 0.05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：analyse —regression —linear 一输入自变量，因变量 一 method 中输入 stepwise -OK
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 statistic —crosstabs - infect 调入至U rows,计数资 料调入
colu mns —statistic — chi-square -ok
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 卜加一个分层资料合并步骤： tran sform — recode —recode in to differe nt variables —old 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：
an alyze - non parametric - legacy dialogy --2 in depe ndent samples 一输入分析的数据和分组情
况（按照Y变量分为0-1两组）一 OK
对于计量资料采用显著性检验的方法：
Analyze — compare means —independent sample t test 碉入计量资料 一并分组（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： Analyze—regression —binary logistic 一调入因变量 一调入自变量 （covariates） --method （默
认 enter） — options 一激活 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
建立数据库一第一列（金标准） 一第二列（待评价方法） 一第三列（f）
row,表格上面的调
现将频数通过weight case定义为频数变量
分析：analyze —descriptive statistic —crosstabs——现实中表格左边的调入
入 column-cells 中选择计算 row、column、total 的百分比 一 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
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
P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 一 Kappa值
Kappa w 0.2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 一选择右下Kappa —OK
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
建立文档一定义频数变量一 analyze-ROC curve 一待评价的调入test variable 一标准选入state variable 并
在下面的对话框中选择 1 表示恶性--在 display —with diagonal referenee line and sta ndard error and con
fide nee in terval - ok
例子2是血清钠对普通感冒和rmsf发热是否有诊断作用
建立文档一定量资料 一 analyze-- ROC curve 一待评价的调入 test variable 一分组选入state
variable并在下面的对话框中选择 1 --在display全选一 options中修改默认选项为 smaller
test result indicate more 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
建立数据一—第一列（time）—第二列（结局state 1/0 ）—第三列（f）
分析： 定义频数 一 analyze-survival —life tables -ime 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 一选择life tables和survival
plot - OK
3、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-—一第一列（time）—第二列（结局state 0死亡/1失访12存活）一第三列（组别）
分析：analyze —survival-- Kaplan-Meier - time 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 法一 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 factor 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， cron bach ' a信度
An alyze —scale—reliability an alysis 一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
Summaries for separate variables
Value of in dividual cases
1.简单条形图
一 category axis 中选
按照观察量分组汇总
按单独变量汇总
按某观察量的数值 做条形图
（绘制各种手术方式的人数）
选 Simple 简单条形图--Summaries for group of cases 按照观察量分组汇总一 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
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 in dividual cases 按某观察量的数值做条形图。 Bars
represent输入变量一 0K
2.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 ？匚总--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 一 de万ne cluster by定 义分组通过感染与 否一 OK
Ps ：可以通过option添加误差线 一 display error bars有，置信区间，标准误，标准差，笔者 选择了置信 区间。
3.
图表达一起意思的图
分段条形图（堆积图），百分条图 竖起来的一段一段的，跟圆
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 0~4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 一 0K
Ps :可以通过options定义scale to 100% 转换为百分条图
第二节饼图
Graph —legacy dialogs —pie -pie chart -summaries for group of cases ——pt 调入 define slice by-OK
双击可以编辑
第三节线图
简单线图/复合线图
Graph —legacy dialogs —line -ine chart -summaries for group of cases ——横轴调入 category axis
中，将对直线的定义调入 define lines by的对话框一 OK
点线图
上述改为drop-line就可以。
第四节直方图
Graph —legacy dialogs —histogram 一要绘制的变量选入 variable , 选择 display normal row 表示 绘制正态曲线
第五节散点图
Graph —legacy dialogs — scatter/dot
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