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SPSS:Kaplan-Meier生存分析过程及结果解读

SPSS:Kaplan-Meier生存分析过程及结果解读。生存分析事件(Event)指研究中规定的生存研究的终点,在研究开始之前就已经制定好。根据研究性质的不同,事件可以是患者的死亡、疾病的复发、仪器的故障,也可以是下岗工人的再就业等等。...

SPSS:ROC曲线分析过程及结果解读

SPSS:ROC曲线分析过程及结果解读。受试者工作特征曲线(receiver operator characteristic curve, ROC曲线),最初用于评价雷达性能,又称为接收者操作特性曲线。ROC曲线是以真阳性率(灵敏度)为纵坐标,假阳性率(1-特异度)为横坐标绘制的曲线。其自变量(检验项目)一般为连续性变量,因变量(金标准)一般为二分类变量。...

SPSS:两独立样本的非参数检验_Mann-Whitney U检验

SPSS:两独立样本的非参数检验(Mann-Whitney U检验)。Mann-Whitney U 检验是用得最广泛的两独立样本秩和检验方法。简单的说,该检验是与独立样本t检验相对应的方法,当正态分布、方差齐性等不能达到t检验的要求时,可以使用该检验。其假设基础是:若两个样本有差异,则他们的中心位置将不同。...

SPSS:医学统计中的OR值与RR值

SPSS:生物医学统计中的OR值与RR值是什么?在临床研究中,常常有OR、RR值,表示某因素对病情的影响程度。Odds:称为比值、比数,是指某事件发生的可能性(概率)与不发生的可能性(概率)之比。OR:比值比。RR:相对危险度(relative risk)的本质为率比(rate ratio)或危险比(risk ratio),即暴露组与非暴露组发病率之比,或发病的概率之比。...

SPSS:二项Logistic回归分析过程及结果解读

SPSS:二项Logistic回归分析过程及结果解读。Logistic回归主要用于因变量为分类变量(如疾病的缓解、不缓解,评比中的好、中、差等)的回归分析,自变量可以为分类变量,也可以为连续变量。他可以从多个自变量中选出对因变量有影响的自变量,并可以给出预测公式用于预测。因变量为二分类的称为二项logistic回归,因变量为多分类的称为多元logistic回归。...

SPSS:协方差分析过程及解读

SPSS:协方差分析过程及解读:协方差分析是回归分析与方差分析的结合。在作两组和多组均数之间的比较前,用直线回归的方法找出各组因变量Y与协变量X之间的数量关系,求得在假定X相等时的修正均数,然后用方差分析比较修正均数之间的差别。...

SPSS:多因素方差分析详解

SPSS:多因素方差分析详解。这是一个典型的方差分析表,只不过是两因素的而已,首先是所用方差分析模型的检验,F值为00.517,P小于0.05,因此所用的模型有统计学意义,可以用它来判断模型中系数有无统计学意义;第二行是截距,它在我们的分析中没有实际意义,忽略即可;第三行是变量是区组,P<0.001,可见有统计学意义,不过我们关心的也不是他;第四行是我们真正要分析的营养素,非常遗憾,它的P值为0.084,还没有统计学意义。尽管不太愿意,我们的结论也只能是:尚不能认为三种营养素喂养的小白鼠体重增量有差别。...

SPSS:生存分析的Cox回归模型(比例风险模型)

SPSS:生存分析的Cox回归模型(比例风险模型)。生存时间(Survival time)指从某一起点到事件发生所经过的时间。生存是一个广义的概念,不仅仅指医学中的存活,也可以是机器出故障前的正常运行时间,或者下岗工人再就业前的待业时间等等。有的时候甚至不是通用意义上的时间,比如汽车在出故障前的行驶里程,也可以作为生存时间来考虑。...

SPSS相关性分析(Pearson,Spearman和卡方检验)

SPSS相关性分析: 一、相关分析方法的选择及指标体系(一)两个连续变量的相关分析, 1、Pearson 相关系数:最常用的相关系数,又称积差相关系数,取值-1 到 1,绝对值越大,说明相关性越强。该系数的计算和检验为参数方法,适用条件如下:(1)两变量呈直线相关关系,如果是曲线相关可能不准确。(2)极端值会对结果造成较大的影响(3)两变量符合双变量联合正态分布。2、Spearman 秩相关系数:对原始变量的分布不做要求,适用范围较 Pearson 相关系数广,即使是等级资料,也可适用。但其属于非参数方法...