SPSS20时间序列分析实战：医学统计学例题解析

"《医学统计学与SPSS软件应用》是一部深入浅出的教程，结合SPSS 20.0的使用，详细介绍了如何在医学领域进行数据处理和统计分析。作者苏敬武通过实例解析，展示了SPSS软件在各个统计分析过程中的应用，包括变量编辑、数据管理、统计报表、描述性统计、t检验、方差分析、非参数检验、相关分析、回归分析以及生存分析等。本材料还特别提供了与不同SPSS版本兼容性的说明，便于用户根据自身版本参考学习。" 在本教程中，时间序列分析虽然未被直接提及，但作为统计学的一个重要分支，它通常用于分析和预测连续时间点上的数据变化趋势，例如医学研究中的疾病发病率、患者康复进度等。在SPSS中，时间序列分析可能涉及到ARIMA模型、季节性调整等方法，这些可以帮助识别数据的周期性、趋势和异常值。 第1章介绍了SPSS的基本操作，包括变量编辑和数据编辑视图，这是所有统计分析的基础。变量编辑涉及定义变量类型、名称和标签，而数据编辑视图则关乎数据输入和预处理。 第2章讨论了数据文件的管理，包括创建、打开和保存文件，这对于数据的组织和存储至关重要。 统计报表的章节（第3章）讲解了在线分析过程、数据摘要、行/列形式输出报告，这些都是数据分析中常见的报告生成工具，能帮助用户直观理解数据特征。 第4章至第14章详细阐述了各种统计方法，如频数分析、描述性统计、探索性分析、t检验、方差分析、非参数检验、相关分析、回归分析以及生存分析等，涵盖了医学研究中常见的统计需求。 例如，第5章的t检验用于比较两个均数差异，包括单样本t检验、配对样本t检验和独立样本t检验，适用于检验样本均值是否显著不同于已知值或两者之间是否存在显著差异。 第6章的方差分析（ANOVA）则用于比较三个或更多组间的均值差异，包括单因素、随机区组设计和析因设计。 第11章的相关分析讲解了双变量、部分相关和距离过程，用于衡量变量之间的线性和非线性关系。 第12章和第13章的回归分析介绍了连续和分类变量的预测模型，如直线回归、多重线性回归、逻辑回归、有序回归和Probit过程，这些在预测建模和因果关系探究中非常有用。 最后，第14章的生存分析与Cox回归则涉及医疗研究中的生存率估计和风险因素分析，适用于肿瘤研究、疾病预后评估等领域。 该教程全面覆盖了医学统计学与SPSS软件应用的多个方面，对于医学研究人员、统计学者以及需要使用SPSS进行数据分析的人员来说，是一份宝贵的参考资料。