医学论文用SPSS分析数据如何选择方法,医学数据如何录入到SPS
听说很多小伙伴医学毕业论文卡在了数据分析上,听到SPSS分析就找不着北了,所以导致论文迟迟没有进展。
可医学论文需要数据来论证观点,每当此时,都会从各种途径寻找数据,如果实在找不到的话就会用一个问卷形式来统计数据,但是这样的数据只会让导师嫌low,而且研究的深度不够,不足以支撑我们的论文观点,对于这种问题,SPSS分析可以解决,那很多不知道SPSS分析到底该应用在哪里。
好了!不啰嗦了,上干货,请小伙伴们拴好安全带,我们SPSS分析马上发车了,还没上车的小伙伴,抓紧时间!!!
![](https://img.haomeiwen.com/i26969614/5fda1cd88b5a99f1.png)
首先,如果我们要做SPSS分析,要搞清楚SPSS的定义、功能特点、方法选择等等。
今天小编就从以下几个方面讲讲SPSS分析:
1、SPSS分析的定义及其普及度
2、SPSS分析为什么得到大家的喜爱
3、SPSS分析的主要功能和特点
4、医学统计教程医学数据如何录入到SPSS统计分析软件
5、关于SPSS分析数据方法如何选择
1、SPSS分析的定义及其普及度:
SPSS定义:一款用于统计学分析运算、数据挖掘和预测分析的软件。
普及度:其实关于SPSS的使用普及度没有确切的数据。不过,和SAS,BMDP并称为国际上最有影响的三大统计软件)。SPSS因为其应用范围之广,包括了经济学,数学,统计学,物流管理,生物学,心理学,地理学,医疗卫生,体育,农业,林业,商业等各个领域,入门简单,成功成为普及度相对较高的统计分析软件)
2、SPSS分析的主要功能和特点
统计分析软件,可即时切换多国语言界面,中文界面清晰友好:提供SPSS软件界面操作语言,用户可以自行设置英文或简体中文操作界面。在国内统计应用中,许多用户在学习英语统计专业术语时会遇到困难。因此,希望该软件具有中文版本。SPSS分析可以自己切换软件语言界面,这满足了许多人想要使用中文版本的要求。
全面的统计分析软件:SPSS分析软件非常全面地涵盖了数据分析的整个过程,提供了完整的数据分析过程,例如数据采集,数据管理和准备,数据分析以及结果报告。它特别适合设计调查计划,对数据进行统计分析以及在研究报告中制作相关图表。
快速轻松地准备数据进行分析:SPSS分析软件包含许多使数据准备非常简单的技术。它可以同时打开多个数据集,便于在研究过程中对不同数据库进行比较分析和数据库转换处理。该软件提供了更强大的数据管理功能,以帮助用户通过SPSS分析软件使用其他应用程序和数据库。支持Excel,文本,Dbase,Access,SAS和其他格式的数据文件。通过使用ODBC(OpenDatabaseCapture)的数据接口,您可以通过数据库导出向导直接访问使用结构化查询语言(SQL)作为数据访问标准的数据库管理系统。该功能可以轻松地将数据写入数据库等等。。
使用综合统计技术进行数据分析:除了常规摘要统计信息和排名计算之外,SPSS分析软件还提供了广泛的基本统计分析功能。新添加的广义线性模型(GZLM)和广义估计方程(GEE)可以用于处理各种统计模型问题。使用多个逻辑回归统计分析功能在分类表中获取更多诊断功能。
通过演示图表清楚地表达分析结果:SPSS分析软件提供了一个全新的演示图形系统,可以生成更专业的图片。它包括该软件先前版本中提供的所有图形,并提供了新功能,可以更轻松地自定义图形并生成更高分辨率的图表。SPSS分析软件进一步增强了高度可视化图形构建器的功能。该演示图形系统使您可以更轻松地控制创建和编辑图表的时间,从而大大减少了工作量,并且可以一次创建一个图表或表格,然后使用llustration模板节省时间。同时,PDF格式的输出功能使用户可以更好地与其他人员共享信息。
3、SPSS分析为什么得到大家的喜爱
SPSS分析软件是一个组合式软件包,它集数据录入,整理,分析等功能于一身,是世界上公认的最优秀的统计软件。
操作界面极为友好,输出结果美观漂亮SPSS分析软件是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件。它将几乎所有的功能都以统一,规范的界面展现出来,使用Windowvs的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能,对话框展示出各种功能选择项。如果你掌握一定的Windows操作技能,知道一些统计分析原理,就可以让它臣服于你。
功能全面SPSS提供了从数据获取到数据分析的完整过程。并且,SPSS分析的基本功能包括数据管理,统计分析,图表分析,输出管理等等。SPSS统计分析过理包括描述性统计,均值比较,一般线性模型相关分析,回归分析,对数线性模型,聚类分析,数据简化,生存分析,时间序列分析,多重响应等几大类,每个类型当中都有详编的过程中又允许用户选择不同的方法及参数。SPSS也有专门的绘图系统,可以根据数据绘制各种图形。方便使用。
灵活的配置方案SPSS分析采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据,数据接口较为通用,能方便的从其他数据库(CSV,EXCEL)中读入数据。输出结果也十分美观,存储时则用WORD,EXCEL,HTML格式和文本格式。SPSS分析可以同时打开多个数据集。因此,尽管不是统计学专业人士,也可以使用SPSS分析。
编辑能力强SPSS特别设计了语法生成窗口,只需在菜单中选好各个选项,然后按”粘贴”按钮就可以自能节省时间。所以,即使是SPSS动生成标准的SPSSSynlax(程序)。生成的Syntax可以反复使用,能节省时间。所以,即使是SPSS分析软件初学者,一下子就会用SPSS。
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4、医学统计教程医学数据如何录入到SPSS统计软件
我们在进行医学统计时,第一步就是要将数据录入或导入到SPSS中。当采集的数据资料来源于纸档记录或变量和样本量比较少的情况下,可直接采用在SPSS中录入的方式,当数据变量和样本量都较多或已在excle等中有存储,则可以采用直接导入到SPSS中的方式。
打开SPSS分析软件,切换至“变量视图”界面,在“名称”栏输入“性别”,点开“类型”属性栏,勾选“数值”,“宽度”默认设置为“8”,这里“性别”用整数给予相应赋值。“小数位设置为“0”,点击“确定”。
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“标签”属性栏输入“性别”,“值”属性栏分别赋值“1男2女”,点击“确定”
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“缺失”“列”“对齐”“角色”栏可采用默认设置,“测量”栏选择“名义”
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其它的变量设置也是按照这样设置好就可以啦
5、关于SPSS分析数据方法如何选择
SPSS数据分析方法如何选择(重点掌握)
数据类型
数学里面分了两类数据,离散和连续数据。例如:男人和女人,这种就是离散数据。身高体重,这种就是连续数据离散数据可以理解为分类,类别,数个数;
而连续数据理解为算平均值,度量,例如:平均身高,平均年龄但不能说成是平均性别。
离散和连续数据是数学上的称呼。如果我们是做数据分析,通常又换成另外一种称呼,定类和定量数据。定类就是离散数据,定量就是连续数据。
这张表涵盖了几种数据类型详细说明,建议保存、收藏反复查看:
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X和Y
除了数据类型外,数学上老是有一些符号,比如X,Y,z.........还有好多拉丁符号a看着都头疼,而且更糟糕的是发音还那么奇怪。这些都是数学用词,如果是数据分析,只需要知道X和Y就可以。为什么这么简单呢?数据分析通常是用于业务场景,让所有人都会所有人都能懂的。而数学符号是专业性名词,一小部分学习数学专业的人群才懂。
而X,Y基本所有人都懂,平面二维式思维,如果加上Y就变成空间三维思维。这种会变得复杂难懂,而数据分析出来结果是让人理解让人懂的,越简单易懂越有意义越有用的结论越受欢迎。因此从数据分析角度来看,只需要懂X,Y这两个符号就OK。别小看X,Y这两个符号,加上上述的数据类型,它们可以产生非常多的组合,也称作分析方法。
有了X,Y,我们可以研究X和Y之间的关系情况,比如X对于Y的影响关系,X对于Y的差异关系等。
x和y的组合方法
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当不需要区分不区分X和Y时,比如我只研究性别1个数据,或者只研究身高,体重情况如何等。并不需要研究关联关系,所以并不涉及X和Y的关联关系。
这种都可统称为数据基本描述统计,当然数据类型不样时,方法不同。比如性别为定类数据,这时用频数分析,身高体重是定量数据,这时用描述分析。数据的基本描述统计是最基础的数据分析方法。
接下来将x和y之间的关联关系时,会使用到的数据研究方法,如下表格:
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从上表可以看到,通常会涉及到差异关系,相关关系和影响关系共三类。比如不同性别的兴趣爱好是否有差异,性别为定类数据兴趣爱好也是定类数据,此时就应该使用交叉卡方分析方法。比如研究性别人群体重是否有差异,性别为定类数据,体重为定量数据,此时就需要使用T检验;除此之外,如果想研究不同专业(理科、工科、文科)的体重差异时,此时应该使用方差分析。当X是定类数据,Y是定量数据,研究X对于Y的差异时,可以使用T检验和方差分析。
那区分在哪里呢?如果X的类别个数(比如男和女)只有2个时,通常使用T检验;如果X的类别个数超过2个(比如理科、工科和文科)时,只能使用方差分析。差异关系就只能有3种,接下来继续相关关系。
相关关系是研究X和Y的关系情况,比如身高和体重之间有没有关系;X和Y均是定量数据;此时应该使用相关关系,再具体一点应该叫Pearson相关关系(相关关系的数学公式是Pearson这人发明的)。
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这些只是医学毕业论文学课程的其中一小部分内容,本课程还包括“资料的收集”、“选题方向的确定”、“spss数据分析”、“论文写作成稿”“答辩思路技巧”。可免费领取课程,留言滴滴小编。
今天关于SPSS分析就讲到这里啦,如果你也有医学论文想用SPSS分析,但是苦于不知道如何SPSS分析、如何使用SPSS,或者是论文分析效果不佳需要提升SPSS技能的话,欢迎留下你的问题,我们会有老师积极回复。
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