SPSS20中的4G LTE/LTE-Advanced生存分析比例风险实例

在《医学统计学与SPSS软件应用》这本书中，第十四章涉及的是关于4G LTE/LTE-Advanced在移动宽带中的考察比例风险分析。这一部分的例题14-4要求读者利用SPSS软件进行生存函数分析，具体步骤包括： 1. 打开数据文件“例14-3.sav”，这是书中提供的一个用于实践的随访记录数据集。 2. 在SPSS中，选择《分析》菜单下的《生存函数》选项，然后选择《Cox依时协变量》功能。Cox回归是一种常用的无截尾事件发生率模型，它允许处理生存时间数据，同时考虑潜在的影响因素。 3. 用户需要根据题目要求选择需要检验的变量，这些变量可能包括影响移动宽带使用效果或用户流失的关键因素，如网络质量、用户满意度等。通过建立一个包含这些变量的依时函数表达式，可以研究它们对用户服务使用时间的影响。 4. 实施Cox回归后，SPSS会生成相关的生存函数、风险比、 Hazard ratio (HR)等统计结果，以及可能的协变量效应和p值，用于评估各个变量在预测生存时间上的显著性。 5. 本章内容旨在教授如何使用SPSS进行生存分析的基本操作，适用于SPSS20简体中文版的用户，但需注意，由于不同SPSS版本可能会有所差异，所以材料中的步骤可能针对SPSS20进行了调整。如果遇到版本问题导致的过程分组不一致，编者会负责解决。 6. 通过这个例子，学习者不仅可以掌握生存分析的实际应用，还能了解到医学统计学中的生存分析理论，如生存表、Kaplan-Meier法（非参数估计生存函数）和Cox比例风险模型，这些都是评估和理解移动通信服务性能的重要工具。 7. 整个第十四章涵盖了从生存分析基础到高级技术的全面内容，适合于那些希望深入了解如何使用SPSS进行复杂医疗研究的统计人员和研究人员。 这一章节的内容是对4G LTE/LTE-Advanced背景下移动宽带服务用户行为的统计分析方法和工具的深入探讨，通过实际操作案例，帮助读者掌握SPSS在此类研究中的应用技巧。