SPSS20.0实战指南：医学统计与数据分析

"该资源是一份详细讲解SPSS20.0使用的教程，结合《医学统计学与SPSS软件应用》一书中的例题，帮助用户掌握SPSS的基础操作和高级统计分析方法。教程覆盖了从变量编辑、数据管理到各种统计测试，包括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多个方面。" 在本教程中，首先介绍了SPSS的基本界面，包括变量编辑和数据编辑视图，这两个是进行所有分析前的准备工作。变量编辑用于定义变量的属性，如名称、类型和标签；数据编辑视图则是对原始数据进行查看和修改的地方。接着，讲解了结果输出窗口和语法编辑器窗口，前者展示分析结果，后者用于编写和执行SPSS命令。 数据文件管理部分涉及文件的创建、打开和保存，这是保证数据安全和可重复分析的关键步骤。统计报表章节涵盖了在线分析过程、数据摘要、行形式和列形式输出报告，这些都是生成统计报告的基础。 统计描述部分深入到频率分析、描述性分析、探索性分析，以及列联表、比率统计等基本统计概念。t检验章节包括单样本t检验、配对样本t检验和独立样本t检验，这些都是比较两组均值差异的重要工具。方差分析章节则进一步扩展到单因素、随机区组设计和析因设计，用于处理三个或更多组别的均值比较问题。 多元方差分析和协方差分析针对更复杂的变量间关系进行分析。重复测量设计方差分析适用于处理时间序列或重复测量数据。非参数检验如Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验、McNemar检验和Friedman检验，用于处理非正态分布或等级数据。 相关分析部分包括双变量相关、偏相关和距离分析，这些分析方法用于研究两个或多个变量之间的线性和非线性关联。回归分析部分涵盖了直线回归、多重线性回归、曲线拟合和非线性回归，用于预测和模型构建。分类资料的回归分析如逻辑回归、多分类逻辑回归、有序回归和Probit过程，用于处理二分类或多分类响应变量。 最后，教程介绍了生存分析和Cox回归，如LifeTables过程、Kaplan-Meier估计和Cox比例风险模型，这些都是生物医学研究中常用的生存数据分析方法。本教程适合SPSS20.0的新手和有一定基础的用户，通过实例学习，可以有效地提高统计分析能力。