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SPSS数据整理及t检验资料

研究生SPSS上机实习
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SPSS之统计描述
Frequencies、Descriptives、
Means和Case Summaries程序
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• Frequencies、Descriptives、Means和 Case Summaries这4个命令都可以计算均 数、标准差、标准误等主要指标。 • 如果只计算上述3个主要指标,选用 Descriptives命令较为方便; • 如果需计算中位数、百分位数和绘制频数分 布图,应选用Frequencies命令; • 如果需分组计算均数、中位数、几何均数、 标准差、标准误等指标,应选用Means命令 (必须有分组变量); • 如果计算几何均数,选用Case Summaries 命令较为方便。
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(二)选择观察单位(Select Cases)
• 练习:将已建数据文件中“男性”及 “年龄”在 65 岁以下的观察单位选择出 来。观察到什么?
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• 方法:从菜单选择Data Select Cases, 打开Select对话框,选择if condition is satisfied,单击 if 按钮,在条件栏中输入 sex = 1 & age < 65 ,单击Continue按钮, 单击OK按钮。
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2.5 25 50 75 97.5
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身高值
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Frequency
Std. Dev = 5.80 Mean = 110.1 0 96.0 100.0 98.0 104.0 108.0 112.0 116.0 120.0 124.0 102.0 106.0 110.0 114.0 118.0 122.0 N = 120.00
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结果解释
Descriptive Statistics N 身 高值 Valid N (listwise) 120 120 Minimum 95.30 Maximum 124.00 Mean 110.1100 Std. Deviation 5.8032
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• 从菜单选择TransformCompute,打开 Compute Variable对话框;在Target Variable栏 输入 day,在Function Group 栏中选择Data Extraction,在Functions and special variables 中选择Xdata.Tady,再点箭头使之进入Numeric Expression 栏,从左边变量栏内选择(data_outdata_in),进入Numeric Expression 栏,运行结 果产生新变量day。
• 从 菜 单 选 择 AnalyzeDescriptive Statistics Frequencies,打开Frequencies对话框,将变量身 高选入Variables栏。 • 单击Statistics按钮,打开Statistics对话框,选择:
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• 条件符号的含义 &: and; | : or ; ~= : not。 数字和符号可从对话框中直接选择。如果从 键盘选入,应处于英文输入状态,以减少出 错的可能。
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单击右键“&”,含义“And”
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练习:将数据文件a.sav和b.sav合并为 c.sav。
a
c
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b
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• 打开数据文件a.sav,作为工作文件 (Working Data File )。 • 从菜单选择:DataMerge files Add Cases。选定数据文件b.sav为外部文件, 单击“打开” ,单击“OK” ,将合并后 的新工作文件(New Working Data File) 另存为数据文件c.sav。
身高值
图3.3 某地5岁女孩的身高频数分布图
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二、Descriptive
• 计算身高的最小值、最大值、均数和标准差。 • 从菜单选择AnalyzeDescriptive Statistics Descriptives,打开Descriptives对话框,将变量 身高选入Variables栏; • 单击Options按钮,打开Options对话框(打钩的是 默认项目) • 单击Continue按钮返回,单击OK按钮。
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一 、Frequencies
例:P7根据120名5岁女孩身高资料 (1)计算均数、标准差、标准误 (2)计算中位数、四分位数、P2.5 和P97.5 和P95 (3)绘制频数分布图 (4)计算参考值范围
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• 单 击 “ 打 开 ” ; 单 击 Match cases on key variables in sorted files(在已排序 的数据文件中匹配关键变量值相等的观察 单位 ) ,激活它下面的三个选项,本例选 择Both files provide cases,将“病人 编 号 ” 选 入 Key Variables 栏 ; 单 击 “ OK” ,将合并后的新工作文件另存为 数据文件e.sav。
(二)对变量值重新划分 (Recode)
• 练习 将图2-9数据文件中的体重指数bmi 变量值重新编码:0:<24;1:≥24; 并赋值给新变量“肥胖”。
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• 从菜单选择Transform RecodeInto Different Variables,打开Recode into Different Variables 对话框,将“bmi”选 入Numeric Variable栏,在Output Variable栏输入新变量肥胖 ,单击 Change 按钮,单击Old and New Values 按钮。
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(二)增加变量(Add Variables)
• 从外部数据文件中增加变量(variable) 到当前数据文件中,称为横向合并。横向 合并不仅要求两个需要合并的数据文件必 须有一个共同的变量,如病人编号(变量 名和数据类型都相同),称为关键变量, 还要求两个文件中关键变量的部分变量值 是相等的,如病人编号是相同的。
• 最小值和最大值分别为95.3和124.0厘米, 均数和标准差分别为110.11和5.803厘米。
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三、频数表资料与Weight(加权)
• 例:某种传染病的潜伏期(天)如下。求平 均潜伏期M和潜伏期的第95百分位数P95
表 3.4 某种传染病的潜伏期(天)
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• 练习2:根据已建数据文件中的“身高”和 “体重”,计算体重指数,然后赋值给新 变量“ bmi” 。体重指数的计算公式如下 (注意公式中身高的单位为m): 体重指数(BMI)=体重(kg) / 身高(m)2
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四、数据文件的合并
(一)增加观察单位(Add Cases) (二)增加变量(Add Variables)
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(一)增加观察单位(Add Cases)
• 从外部数据文件中增加案例(cases)到当 前数据文件中,称为纵向合并。纵向合并 要求两个需要合并的数据文件必须有一个 共同的变量,如病人编号、住院天数(变 量名和数据类型都相同),称为关键变量。
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研究 用赋值方法生成新变量(Compute) • 对变量值重新划分(Recode)
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(一)用赋值方法生成新变量 (Compute)
• 练习1 根据已建数据库中的入院日期 date_in和出院日期 date_out,计算住院天 数,并生成新变量住院天数day
SPSS数据文件的整理、转换、 合并及t检验
三峡大学医学院 邓 青
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一、数据文件的整理
(一)排序(Sort Cases) • 练习:将例1.1中的数据按“性别”和 “年龄”从小到大排序,观察到什么?
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• 方法:从菜单选择Data Sort Cases,打开Sort Cases对话框,将变量“性别”和“年龄”分别选 入Sort by 栏,默认升序排列(Ascending),单击 OK按钮。
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