医学统计学原理及SPSS应用

医学统计学原理及SPSS应用,医学统计学原理,一、几个概念1、总体（population）：根据研究目的所划定的具有某种共同性质的全部个体值的集合。2、样本（sample）：根据随机的原则，从总体中抽取比较少的个体所组成的小的集合3、误差（error）：观察值与真实值之差,4、抽样误差（samplingerror）：有抽样带来的误差。特点：不可避免，但有规律5、变异（variation）：在同一总体内各个体间所表现出的参差不齐性6、概率（probability）：对随机现象发生可能性大小的度量。其取值范围为01，习惯上将P0.05或P100），并对r进行假设检验，有统计学意义时r的绝对值大于0.7，则表示两个变量高度相关r的绝对值大于0.4，小于等于0.7时，则表示两个变量之间中度相关r的绝对值大于0.2，小于等于0.4时，则两个变量低度相关。复件第四脑室形态对判断小脑出血手术指征的价值.doc,相关分析SPSS应用实例,例5：某医师测得13例8岁男孩体重(kg)和心脏横径(cm)的数据如下表所示，试作相关分析。编号体重x心脏横径yx2y2xy125.59.2650.2584.64234.60219.57.8380.2560.84152.10324.09.4576.0088.36225.60420.58.6420.2573.96176.30525.09.0625.0081.00225.00622.08.8484.0077.44193.60721.59.0462.2581.00193.50823.59.4552.2588.36220.90926.59.7702.2594.09257.051023.58.8552.2577.44206.801122.08.5484.0072.25187.001220.08.2400.0067.24164.001328.09.9784.0098.01277.20合计301.5116.37072.801044.262713.70,相关分析操作方法：A、数据录入。,B、分析Analyze相关Correlate二元相关分析Bivariate主对话框。,C、把体重和心脏横径送入检验变量框选择相关系数复选框选择显著性水平(双侧)。,D、按“选项”按钮次级对话框点击描述性统计量复选框按“继续”按钮返回主对话框。,Correlations,1.000,.893,*,.,.000,13,13,.893,*,1.000,.000,.,13,13,PearsonCorrelation,Sig.(2-tailed),N,PearsonCorrelation,Sig.(2-tailed),N,心脏横径,体重,心脏横径,体重,Correlationissignificantatthe0.01level(2-tailed).,*.,E、在主对话框中按“确定”按钮产生结果（见下表）。,逻辑（logistic）回归,在医学研究中经常会遇到是与否的二类评定死亡与否（生、死二类评定）与患者的生理状况和疾病严重程度等因素有关对某种疾病的易感性的概率（患病与不患病二类评定）与个体性别、年龄、免疫水平等因素有关这种变量称二项分类变量（0，1）,Logistic回归就是分析那些自变量与这种二项分类变量（因变量）有关SPSS也能进行多项分类变量的Logistic回归