SPSS统计分析

不需要会医学统计，照着步骤做，就能完成大部分临床试验的统计

SPSS统计分析

• 影响因素研究（根据因变量分类）
  • 分类变量（回归）
    • 二分类变量
      • 普通二分类
        • 单因素分析
          • 自变量为分类变量
            • 卡方检验
              • “交叉表”
                • 人数及占比，卡方，P值
          • 自变量为连续变量
            • “探索”检验是否正态分布
              • 正态性分布
                • 独立样本T检验
                  • 均值±标准差，卡方，P值
              • 非正态性分布
                • （2/K个）独立样本的非参数检验
                  • 中位数（下四分位数~上四分位数），卡方，P值
        • 多因素分析
          • 二元logistic回归分析
      • 含时间的二分类（生存分析）
        • 单因素分析
          • 自变量为分类变量
            • KM生存分析
              • 中位生存时间、卡方、P值
          • 自变量为连续变量
            • COX回归
        • 多因素分析
          • “生存分析”
            • COX回归
      • 联合预测因子（诊断指标）
        • 单因素分析
          • 自变量为分类变量
            • 卡方检验
              • “交叉表”
                • 人数及占比，卡方，P值
          • 自变量为连续变量
            • “探索”检验是否正态分布
              • 正态性分布
                • 独立样本T检验
                  • 均值±标准差，卡方，P值
              • 非正态性分布
                • （2/K个）独立样本的非参数检验
                  • 中位数（下四分位数~上四分位数），卡方，P值
        • 多因素分析
          • 二元logistic回归分析
            • 回归系数得出计算公式
              • 得出联合预测因子的值L
        • ROC曲线分析
          • 曲线图
          • 曲线下方区域
            • AUC≤0.5时
              • 无诊断价值
            • AUC 0.5～0.7
              • 有较低准确性
            • AUC 0.7～0.9
              • 有一定准确性
            • AUC 0.9以上
              • 有较高准确性
          • 联合预测指标的临界值
            • 计算曲线的坐标得出约登指数
              • 取约登指数最大值
    • 多分类无序变量
      • 单因素分析
        • 自变量为分类变量
          • 卡方检验
            • “交叉表”
              • 人数及占比，卡方，P值
        • 自变量为连续变量
          • “探索”检验是否正态分布
            • 正态性分布
              • 单因素ANOVA检验
                • 均值±标准差
            • 非正态性分布
              • （2/K个）独立样本的非参数检验
                • 中位数（下四分位数~上四分位数）
      • 多因素分析
        • 多元logistic回归
    • 多分类有序变量
      • 单因素分析
        • 自变量为分类变量
          • 秩和检验
            • （2/K个）独立样本的非参数检验
              • 卡方和P值
          • 交叉表
            • 人数及占比
        • 自变量为连续变量
          • “探索”检验是否正态分布
            • 正态性分布
              • 单因素ANOVA检验
                • 均值±标准差，卡方，P值
            • 非正态性分布
              • （2/K）独立样本的非参数检验
                • 中位数（下四分位数~上四分位数），卡方，P值
      • 多因素分析
        • 有序logistic回归
          • 回归系数、P值、OR值及上下限
        • 因变量和预测类别交叉表
          • 预测准确率
  • 连续数值变量（线性）
    • 自变量为分类变量（连续变量作为协变量）
      • 多因素方差分析
        • “一般线性模型”——“单变量”
          • 描述性分析
          • 主体间效应表
          • 折线图
        • 简单效应分析
        • 残差正态分布图
          • PP图
    • 自变量为连续变量
      • 单因素分析
        • pearson相关性分析
          • “分析”——“相关”——“双变量”
      • 多因素分析
        • 多元线性回归
          • 模型摘要
            • R方
          • 系数a
          • ANOVA
            • 回归方程F值和P值
          • 绘图:Y——ZRESID（标准化残差） X——ZPRED（标准化预测值）
    • 重复测量
      • “一般线性模型”——“重复测量”
        • 方差齐性
          • 莱文等同性检验
            • P值
        • 描述统计
          • 平均值和标准偏差
        • 莫奇来球形度检验
          • P>0.05
            • 数据对称
              • 主体内效应检验
          • P<0.05
            • 数据非球形
              • 多变量检验
                • 罗伊最大根
                  • F值、假设自由度、误差自由度P值和偏Eta 平方
        • 主体间效应
          • F值、性别和误差的自由度、P值
        • 简单效应
          • 成对比较