SPSS医学统计方法指南：从数据分析到假设检验

"SPSS数据分析的医学统计方法选择.pdf"主要涵盖了医学研究中使用SPSS进行数据分析时的各种统计方法选择。这份文档详细介绍了不同类型的资料（连续性资料、分类资料、变量之间的关联性分析等）所适用的统计检验，并提供了统计方法选择的依据。 1. 完全随机分组设计的资料分析： - 对于两组独立样本的比较，如果样本量较大或数据服从正态分布，可以使用t检验；当方差不齐时，可采用t'检验或Wilcoxon秩和检验。 - 对于多组资料，如果满足大样本或正态分布且方差齐性的条件，可使用完全随机的方差分析（ANOVA）。如果ANOVA结果显示有统计学意义，还需进行多重比较检验，例如Tukey's HSD或其他适当的后验检验。 2. 配对设计或随机区组设计： - 配对样本比较通常涉及配对t检验或Wilcoxon签署秩检验，用于检测配对数据之间的差异。 - 随机区组设计的多组比较，可使用随机区组设计的方差分析，同样需要考虑方差齐性。 3. 变量之间的关联性分析： - 这部分讨论了两个变量间的关系，包括皮尔逊相关、斯皮尔曼等级相关等，以及针对分类变量的相关性分析，如卡方检验或Fisher精确检验。 4. 资料2中的连续性和分类资料分析： - 对于连续性资料，除了t检验和方差分析外，还有Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验等非参数检验。 - 分类资料通常涉及四格表、2×C表、R×2表或R×C表的分析，可选用卡方检验、Fisher精确检验、McNemar检验等。 5. 回归分析： - 当探究一个或多个自变量与因变量之间的关系时，可使用线性回归、逻辑回归、泊松回归等模型。 6. 统计方法的选择条件： - 分析目的：确定是探索性分析还是验证性分析，以及是否需要估计参数或测试假设。 - 资料类型：根据数据的性质（连续、分类、有序分类等）选择合适的统计方法。 - 设计方法：如完全随机、配对、随机区组等设计类型影响选择哪种统计检验。 - 分布特征及数理统计条件：数据是否服从正态分布、方差是否齐性等。 7. 数据资料的描述： - 数值变量通常用均值、标准差、中位数、四分位距等描述。 - 分类变量用频数、百分比等描述。 8. 数据资料的比较： - 假设检验的基本步骤包括设定零假设、选择检验统计量、计算p值和作出决策。 - 两类错误（第一类错误α和第二类错误β）的概念及其在假设检验中的角色。 - 注意事项，如避免多重比较问题、理解检验的假设前提等。 - 常用的假设检验方法，如t检验、ANOVA、卡方检验、非参数检验等。 9. 变量间的相关分析： - 计量资料的相关分析可以使用皮尔逊相关或斯皮尔曼等级相关。 - 无序分类变量的关联分析通常用卡方检验或Fisher精确检验。 - 有序分类变量的等级相关分析，如Spearman等级相关。 这份资源为医学研究者提供了一套全面的指南，帮助他们根据实验设计和数据特性选择恰当的SPSS统计方法进行数据分析。