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SPSS:线性回归、logistic回归、Cox比例风险模型三大回归的基本应用条件

SPSS:线性回归、logistic回归、Cox比例风险模型三大回归的基本应用条件。线性回归,一般应用于回归分析的Y,也就是结局变量(反应变量)是定量数据;logistic回归则可以是二分类、无序多分类和有序多分类;Cox比例风险模型结局变量两个,分别是生存时间(定量)与预后结局(二分类)。自变量方面,三种方法有相似又不同的要求。线性回归:总体上是LINE的要求,也就是线性、正态性、方差齐性、独立性。...

SPSS:回归模型连续型自变量的处理方式

SPSS:回归模型连续型自变量的处理方式。一个回归分析模型美不美,关键点之一是我们如何对待连续型自变量。连续型自变量,首先要要明确,与研究结局Y是否具有线性关系。关于线性关系,无论是线性回归、logistic回归和Cox回归,都要明确自变量与结局存在着大致的线性关系。有些时候线性条件成立、有些时候线性条件不成立。现在我根据实际情况,介绍处理连续型自变量的若干种方法。...

SPSS:详解临床预测模型的区分度和校准度

SPSS:详解临床预测模型的区分度和校准度。基于风险预测模型的预后研究一直以来都是研究者关注的热点,各种各样的预测模型质量参差不齐,常常让人眼花缭乱,那么如何去评价一个模型的好坏,或者说当你构建出一个疾病风险预测模型后,它到底靠不靠谱,值不值得去推广和使用呢?这是一个我们需要去好好考量的问题。...

图解SPSS数据分析(二):正态性检验和其他统计分析过程

图解SPSS数据分析(二):正态性检验和其他统计分析过程。本文介绍利用SPSS软件进行数据正态性检验以及其他一些统计分析方法的详细过程。正态性、方差齐性是T检验和方差分析的基本的条件,那该如何去检呢,看过文章图解SPSS数据分析(一)的小伙们可能已经注意到,T检验和方差分析的结果中,已经有方差齐性检验的结果。在一般的统计分析中,想要P<0.05,说明差异有统计学意义;但是在正态性检验和方差齐性检验中,想要的是P>0.05说明方差齐或服从正态分布。...

图解SPSS数据分析(一):基本界面操作和常用统计分析

图解SPSS数据分析(一):基本界面操作和常用统计分析。对科研工作者来说,科研数据的统计分析是常常碰到的问题,从课题设计、SCI论文写作发表、研究生学位论文答辩到国自然基金课题申请等任何一步都离不开数据分析。目前相关的统计分析软件很多,如SAS,SPSS,STATA,Minitab,Eviews, R 语言等,相比这些软件,SPSS的操作界面简单,菜单式的操作方法,成为初学者不二的选择。因此SPSS是科研工作者必备的科研利器。...

利用SPSS软件K-M曲线计算随访时间

利用SPSS软件K-M曲线计算随访时间。计算中位或平均随访时间的方法——Reverse Kaplan-Meier法。这是考虑了出现了结局事件的研究对象权重后计算的随访时间。由于Reverse Kaplan-Meier法考虑了那些出现了结局事件研究对象对我们计算随访时间的影响,因此我们会认为Reverse Kaplan-Meier法得到的随访时间更准确。而且我们也发现,Reverse Kaplan-Meier法实施起来很简单,与一般的K-M生存分析法唯一不同的是我们需要改变结局编码即可。...

SPSS:正确使用重复测量资料的方差分析

SPSS:正确使用重复测量资料的方差分析。方差分析的目的在于检验多个样本均数间的差异是否有统计学意义。那么方差分析,您真的用对了么?为了进行细致比较,研究者有时会对同一受试者的某一指标进行多次测量,以反映该指标的真实意义。那么在这种情况下,当多次测量的数据来自于同一个体,这些数据之间很可能存在相关性,这时候,不能认为每一个数值均来自独立样本,故不能采用常规的单变量/多变量方差分析。...

SPSS:非参数检验的两两比较

SPSS:非参数检验的两两比较。两组之间均值比较,t检验妥妥的。可是,突然发现,样本来自的总体不服从正态分布,t检验不能用了,必须使用非参数检验来比较两个总体之间的差异。诸如此类,当参数检验的条件不满足时,非参数检验就在SPSS里。以多个独立样本检验为例,分析—非参数检验—旧对话框—K个独立样本出现如下对话框,选择检验变量和分组变量,确定即可。...

SPSS:利用Bootstrap法轻松计算可信区间

SPSS:应用Bootstrap法计算可信区间。临床研究的论文中越来越多的统计描述会涉及可信区间的展示。今时今日,仅仅告诉审稿人两组的分布和假设检验的p值是不够的。这对我们的统计分析提出了新的要求,也就是除了基本的描述外,还需要报告可信区间。可是在临床研究者们熟悉统计分析软件SPSS中常常并不直接提供可信区间的估计结果。如果希望在论文中标注可信区间只能通过公式来进行计算。下面介绍应用Bootstrap法在SPSS中轻松计算得到可信区间。...

SPSS中实现正态性转换的小工具

SPSS中实现正态性转换的小工具。当研究中的数据不符合正态分布时,我们常常会借助中位数、四分位数等指标描述数据,并采用非参数检验的方法进行统计分析。但个别时候,我们希望采用一些简单的回归模型进行探索,而多数我们熟悉的模型都对数据分布的正态性有或多或少的要求,那么如何才能让不那么正态的数据分布变得正态起来呢?数据的正态性转换是个复杂的技术活,我们通常会描述数据的实际分布,根据数据的分布特点寻找接近的函数尝试进行正态性转换。...