總復習第一章SPSS入門1.2SPSS操作入門1.3SPSS的窗口、菜單和結果輸出1.5SPSS的幫助系統第二章數據錄入與數據獲取2.2數據格式概述（角色除外）2.3數據的直接輸入（2.3.3除外）2.4外部數據的獲取（只要求2.4.1）2.5數據的保存第三章變量級別的數據管理3.1變量賦值3.2已有變量值的分組合并3.3連續性變量的離散化（只要求3.3.1）3.5轉換菜單中的其他功能（變量的編秩）第四章變量級別的數據管理4.1幾個常用過程（4.1.5分類匯總除外）4.5與數據準備有關的功能（只要求4.5.3標識重復個案）協方差分析為了更加準確地研究控制變量不同水平對結果的影響，應該盡量排除其他因素對分析結果的影響，為此就用到協方差分析。協方差分析是將很難控制的因素作為協變量，在排除協變量影響的條件下，分析控制變量對觀測變量的影響，從而更加準確地對控制因素進行分析和評價。例子（協方差分析）已知一個班三組學生的入學成績和分別接受了三種不同教學方法后的數學成績，如下表所示，試研究這三組學生在接受了不同的教學方法后數學成績是否有顯著性差異。協方差分析步驟第一步：分析

入學成績肯定會對最后成績有所影響，這里著重分析不同教學方法的影響，應將入學成績（數學基礎）的影響剔除，考慮用協方差分析。第二步：建立數據文件第三步：檢驗協方差分析的前提條件協方差分析步驟協方差分析步驟協方差分析步驟協方差分析步驟協方差分析步驟協方差分析的前提條件是：（1）各組方差一致（2）協變量與控制變量沒有交互作用協方差分析步驟執行協方差分析，此時模型對話框設定的模型中不要有控制變量和協變量的乘積項。協方差分析結果析因設計析因設計是將兩個或多個實驗因素的各水平進行全面的實驗，分析各實驗因素的單獨效應、主效應和因素間的交互作用。單獨效應：是指其他因素水平固定時，同一因素不同水平的效應之差。主效應：是指某一因素單獨效應的平均值。析因設計交互作用：是指兩個或多個因素間的效應互不獨立的情況。當一個因素的水平間的效應隨其他因素的水平不同而變化時，因素之間就存在交互作用，兩個因素間的交互作用稱為一級交互作用，三個因素間的交互作用稱為二級交互作用，以此類推。例子（析因設計）將20只家兔隨機等分4組，每組5只，進行神經損傷后的縫合試驗。處理由兩個因素組合而成，A因素為縫合方法，有兩水平，一水平為外膜縫合，記作

，另一水平為束膜縫合，記作

；B因素為縫合后的時間，有兩水平，一水平為縫合后1月，記作

，另一水平為縫合后2月，記作

。試驗結果為家兔神經縫合后的軸突通過率(%)（注：測量指標，視為計量資料），見表11-1。欲比較不同縫合方法及縫合后時間對軸突通過率的影響，試做析因方差分析。（醫學統計學第三版，例11.1）析因設計分析步驟第一步：分析數據特征，是2因素2水平的析因設計。第二步：建立數據文件第三步：用單變量進行統計分析第四步：對結果進行合理解釋析因設計分析步驟析因設計分析步驟析因設計結果重復測量設計方差分析定義：是同一受試對象的同一觀察指標在不同時間點上進行多次測量所得的資料，常用來分析觀察指標在不同時間點上的變化。重復測量設計方差分析重復測量設計資料和隨機區組設計資料的區別：（1）重復測量資料中同一受試對象的數據具有相關性，隨機區組的數據不具有這一特點。（2）從實驗設計上看，重復測量資料中的處理因素在受試對象（看成區組）間為隨機分配，但受試對象內的各時間點往往是固定的，不能隨機分配。隨機區組設計資料中每個區組內的受試對象彼此獨立，處理只在區組內隨機分配，同一區組內的受試對象接受的處理各不相同。重復測量設計方差分析離均差平方和與自由度的分解SS總=SS受試對象間+SS受試對象內=（SS處理+SS個體間誤差）+（SS時間+SS處理與時間+SS個體內誤差）ν總=ν受試對象間+ν受試對象內=（ν處理+ν個體間誤差）+（ν時間+ν處理與時間+ν個體內誤差）例子（重復測量設計方差分析）例12-3將手術要求基本相同的15名患者隨機分3組，在手術過程中分別采用A，B，C三種麻醉誘導方法，在

（誘導前）T0、T1、T2、T3，T4五個時相測量患者的收縮壓，數據記錄見表12-17。試進行方差分析。(醫學統計學第三版，例12.3)重復測量設計方差分析步驟第一步：分析數據特征，是3種不同的手術方法在5個不同時相患者的收縮壓，是2因素5水平的重復測量設計。第二步：建立數據文件第三步：用重復度量進行統計分析第四步：對結果進行合理解釋重復測量設計方差分析步驟重復測量設計方差分析步驟重復測量設計方差分析步驟結果結果結果重復測量設計方差分析（補充說明）因交互作用項有統計學意義，故需作精細比較。（1）同一手術方法（處理），不同時間點某分析指標有無差異及不同時間點的兩兩比較。（2）同一時間點，不同手術方式（處理組）某分析指標有無差異及不同手術方式的兩兩比較。具體操作演示。重復測量設計方差分析（補充說明）(3)重復測量數據不同時間點的兩兩比較A:所有時間點的測量值與第1個時間點（或最后一個時間點）的測量值比較。B:前一個時間點與后一個時間點測量值比較（最后一個時間點除外）生存分析生存分析中基本概念：生存時間(survivaltime)是任何兩個有聯系事件之間的時間間隔,常用符號t表示。失效事件(failureevent)一般是指反映治療效果特征的事件,又稱死亡事件或終點事件。起始事件(initialevent)是反映生存時間起始特征的事件,如疾病的確診、治療開始、接觸毒物等,設計時也需要明確規定。生存分析生存時間資料的類型一般分為完全數據和截尾數據(不完全數據)。完全數據是指在整個隨訪研究期間能夠觀察到終點事件,即能夠觀察到從起點到終點的生存時間。截尾數據(censoreddata)指在隨訪過程中,由于某種原因未能觀察到病人的明確結局(終點事件)或稱刪失、終檢。生存分析截尾的主要原因有三種:①失訪:指失去聯系,如信訪無回信,上門采訪不見人,電話采訪不答理,外出或搬遷沒留地址等;②退出:是指退出研究,如意外死亡、死于其他疾病、臨時改變治療方案等而中途退出研究;③終止:指研究時限已到而終止觀察,臨床試驗和動物實驗都常見此情況。Kaplan-Meier法生存率估計及生存曲線繪制例18.3某大學附屬醫院腫瘤科在胃癌的生存研究中,收集到22例淋巴結遠端轉移胃癌病例的臨床隨訪資料。生存時間定義為胃癌手術日期到病人死亡日期的時間跨度,得到的生存時間(個月),見表18.3第(1)欄,其中有“+”者是截尾數據,表示病人仍生存或失訪(數據集:例18-03)。試計算各時點(t)的其生存率與標準誤。（衛生統計學教材P305）Kaplan-Meier法分析步驟第一步：分析數據特征，是含有刪失值數據的臨床隨訪資料。第二步：建立數據文件第三步：用Kaplan-Meier法進行統計分析第四步：對結果進行合理解釋Kaplan-Meier法分析步驟Kaplan-Meier法分析步驟Kaplan-Meier法分析步驟

Kaplan-Meier法的結果

Kaplan-Meier法的結果生存曲線的比較（

log-rank檢驗）例18.4結合例18.3,該腫瘤科醫生又調查了18名無遠端淋巴結轉移胃癌患者的隨訪資料,帶有“+”者為截尾對象,見表18.7(數據集:例1804,)。試比較遠端淋巴結是否轉移胃癌病例其生存曲線是否有差異?

（衛生統計學