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本帖最后由 wangqinchi 于
22:06 编辑
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可能是其他变量在对应3选项时存在大量缺失值，而被删除了。
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试了一下，不是这个原因。不过还是谢谢
wangqinchi 发表于
可能是其他变量在对应3选项时存在大量缺失值，而被删除了。
------------------------------------------- ...把数据发一下看看，如果可以的话。
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常用统计软件介绍
《概率论与数理统计》是一门实践性很强的课程。但是,目前在国内,大多侧重基本方法的介绍,而忽视了统计实验的教学。这样既不利于提高学生创新精神和实践能力,也使得这门课程的教学显得枯燥无味。为此,我们介绍一些常用的统计软件，以使学生对统计软件有初步的认识,为以后应用统计方法解决实际问题奠定初步的基础。
一、统计软件的种类
是目前国际上最为流行的一种大型统计分析系统，被誉为统计分析的标准软件。尽管价格不菲，SAS已被广泛应用于政府行政管理，科研，教育，生产和金融等不同领域，并且发挥着愈来愈重要的作用。目前SAS已在全球100多个国家和地区拥有29000多个客户群，直接用户超过300万人。在我国，国家信息中心，国家统计局，卫生部，中国科学院等都是SAS系统的大用户。尽管现在已经尽量“傻瓜化”，但是仍然需要一定的训练才可以使用。因此,该统计软件主要适合于统计工作者和科研工作者使用。
SPSS作为仅次于SAS的统计软件工具包，在社会科学领域有着广泛的应用。SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生于20世纪60年代末研制。由于SPSS容易操作，输出漂亮，功能齐全，价格合理,所以很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域，世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价与称赞。迄今SPSS软件已有30余年的成长历史。全球约有25万家产品用户，它们分布于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研教育等多个领域和行业，是世界上应用最广泛的专业统计软件。在国际学术界有条不成文的规定，即在国际学术交流中，凡是用SPSS软件完成的计算和统计分析，可以不必说明算法，由此可见其影响之大和信誉之高。因此,对于非统计工作者是很好的选择。
它严格说来并不是统计软件，但作为数据表格软件，必然有一定统计计算功能。而且凡是有Microsoft Office的计算机，基本上都装有Excel。但要注意，有时在装 Office时没有装数据分析的功能，那就必须装了才行。当然，画图功能是都具备的。对于简单分析，Excel还算方便，但随着问题的深入，Excel就不那么“傻瓜”，需要使用函数，甚至根本没有相应的方法了。多数专门一些的统计推断问题还需要其他专门的统计软件来处理。
这是统计学家喜爱的软件。不仅由于其功能齐全，而且由于其强大的编程功能，使得研究人员可以编制自己的程序来实现自己的理论和方法。它也在进行“傻瓜化”,以争取顾客。但仍然以编程方便为顾客所青睐。
这个软件是很方便的功能强大而又齐全的软件，也已经“傻瓜化”，在我国用的不如SPSS与SAS那么普遍。
6.Statistica
也是功能强大而齐全的“傻瓜化”的软件，在我国用的也不如SAS与SPSS那么普遍。
这是一个主要处理回归和时间序列的软件。
二、SAS简介
SAS是美国使用最为广泛的三大著名统计分析软件（SAS，SPSS和SYSTAT）之一，是目前国际上最为流行的一种大型统计分析系统，被誉为统计分析的标准软件。
SAS为“Statistical Analysis
System”的缩写，意为统计分析系统。它于1966年开始研制，1976年由美国SAS软件研究所实现商品化。1985年推出SAS PC微机版本，1987年推出DOS下的SAS6.03版，之后又推出6.04版。以后的版本均可在WINDOWS下运行，目前最高版本为SAS6.12版。SAS集数据存取，管理，分析和展现于一体，为不同的应用领域提供了卓越的数据处理功能。它独特的“多硬件厂商结构”（MVA）支持多种硬件平台，在大，中，小与微型计算机和多种操作系统（如UNIX，MVS WINDOWS 和DOS等）下都可运行。SAS采用模块式设计，用户可根据需要选择不同的模块组合。它适用于具有不同水平于经验的用户，初学者可以较快掌握其基本操作，熟练者可用于完成各种复杂的数据处理。
目前SAS已在全球100多个国家和地区拥有29000多个客户群，直接用户超过300万人。在我国，国家信息中心，国家统计局，卫生部，中国科学院等都是SAS系统的大用户。SAS以被广泛应用于政府行政管理，科研，教育，生产和金融等不同领域，并且发挥着愈来愈重要的作用。
2.SAS的设计思想
SAS的设计思想是为统计学家和科学工作者提供这样的一个工具，利用它可以完成包括从简单的描述性系统到复杂的多变数分析的各种运算，从而使人们从繁重的计算任务中解脱出来，有更多的时间和精力用于分析和解释计算的结果，而不必为如何获得这些结果花费过多的时间和精力。
3.SAS的功能
SAS是数据管理和分析软件包，能够完成各种统计分析，矩阵运算和绘图等。
SAS的各项功能由功能模块完成。其中BASA模块为必需模块，其它模块可任选。供选择的模块包括统计（STAS），矩阵运算（IML），绘图（GRAPH）和全屏幕操作（FSP）等20余个。
基础模块（BASE），具有以下功能:进行数据存储，调入，追加，拷贝和文件处理；编写报告，打印图表；进行数据排序，分类等操作；完成一些基本统计数计算（如平均数和相关系数）；与一些软件包（DBASE，LOTUS等）及大型机进行数据交换和通讯。BASE模块为SAS系统的核心模块。
统计模块（STAT）提供一些高度可靠，完整的统计分析过程。主要有方差分析（包括一元，多元的单因素及多因素实验设计的方差分析），线性相关和回归分析（包括聚类分析，主成份分析，因子分析，典范相关分析）以及非参数测验等，共计26个过程。每个过程还提供多种不同算法和选项，从而SAS系统成为一个全面，细致，科学的统计分析方法集。STAT模块为SAS系统的核心和精华。
矩阵运算模块（IML）是一种交互式矩阵语言。可直接进行矩阵运算（加法，乘法，求逆，计算特征值和特征向量等），适用于高级统计，工程运算和数学分析。
绘图模块（GRAPH）能在微机的绘图设备上绘制图形。可制作三维图形，地图和幻灯等。
全屏幕操作模块（FSP）为一交互式全屏幕软件。利用他可以建立，修改和浏览SAS数据集中的观察值，定义用户屏幕等。
4.SAS的特点
SAS把数据存取，管理，分析和展现有机地融为一体。主要特点如下：
1)功能强大，统计方法齐，全，新
SAS提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析方法，其分析技术先进，可靠。分析方法的实现通过过程调用完成。许多过程同时提供了多种算法和选项。例如方差分析中的多重比较，提供了包括LSD，DUNCAN，TUKEY测验在内的10余种方法；回归分析提供了9种自变量选择的方法（如STEPWISE，BACKWARD，FORWARD，RSQUARE等）。回归模型中可以选择是否包括截距，还可以事先指定一些包括在模型中的自变量字组（SUBSET）等。对于中间计算结果，可以全部输出，不输出或选择输出，也可存储到文件中供后续分析过程调用。
2)使用简便，操作灵活
SAS以一个通用的数据（DATA）步产生数据集，尔后以不同的过程调用完成各种数据分析。其编程语句简洁，短小，通常只需很小的几句语句即可完成一些复杂的运算，得到满意的结果。结果输出以简明的英文给出提示，统计术语规范易懂，具有初步英语和统计基础即可。使用者只要告诉SAS“做什么”，而不必告诉其“怎么做”。同时SAS的设计，使得任何SAS能够“猜”出的东西用户都不必告诉它（即无需设定），并且能自动修正一些小的错误（例如将DATA语句的DATA拼写成DATE，SAS将假设为DATA继续运行，仅在LOG中给出注释说明）。对运行时的错误它尽可能地给出错误原因及改正方法。因而SAS将统计的科学、严谨、准确及方便使用有机地结合起来，极大地方便了使用者。
3)提供联机帮助功能
使用过程中按下功能键F1，可随时获得帮助信息，得到简明的操作指导
三、SPSS简介
1.关于SPSS软件
SPSS是“社会科学统计软件包”（Statistical Package for the Social Science）的简称，是一种集成化的计算机数据处理应用软件,是世界上公认的三大数据分析软件之一（SAS、SPSS和SYSTAT）。1968年，美国斯坦福大学H.Nie等三位大学生开发了最早的SPSS统计软件，并于1975年在芝加哥成立了SPSS公司，已有30余年的成长历史，全球约有25万家产品用户，广泛分布于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研、教育等多个领域和行业。伴随SPSS服务领域的扩大和深度的增加，SPSS公司已决定将其全称更改为Statistical Product and Service solutions（统计产品与服务解决方案）。目前，世界上最著名的数据分析软件是SAS和SPSS。SAS由于是为专业统计分析人员设计的，具有功能强大，灵活多样的特点，为专业人士所喜爱。而SPSS是为广大的非专业人士设计，它操作简便，好学易懂，简单实用，因而很受非专业人士的青睐。此外，比起SAS软件来，SPSS主要针对着社会科学研究领域开发，因而更适合应用于教育科学研究，是国外教育科研人员必备的科研工具。1988年，中国高教学会首次推广了这种软件，从此成为国内教育科研人员最常用的工具。
2.SPSS软件的特点
1)集数据录入、资料编辑、数据管理、统计分析、报表制作、图形绘制为一体。从理论上说，只要计算机硬盘和内存足够大，SPSS可以处理任意大小的数据文件，无论文件中包含多少个变量，也不论数据中包含多少个案例。
2)统计功能囊括了《统计学》中所有的项目，包括常规的集中量数和差异量数、相关分析、回归分析、方差分析、卡方检验、t检验和非参数检验；也包括近期发展的多元统计技术，如多元回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析和因子分析等方法，并能在屏幕(或打印机)上显示(打印)如正态分布图、直方图、散点图等各种统计图表。从某种意义上讲，SPSS软件还可以帮助数学功底不够的使用者学习运用现代统计技术。使用者仅需要关心某个问题应该采用何种统计方法，并初步掌握对计算结果的解释，而不需要了解其具体运算过程，可能在使用手册的帮助下定量分析数据。
3)自从1995年SPSS公司与微软公司合作开发SPSS界面后，SPSS界面变得越来越友好，操作也越来越简单。熟悉微软公司产品的用户学起SPSS操作很容易上手。SPSS for Windows界面完全是菜单式，一般稍有统计基础的人经过三天培训即可用SPSS做简单的数据分析，包括绘制图表、简单回归、相关分析等等，关键在于如何进行结果分析及解释，这一方面需要学习一些数理统计的基本知识，另一方面也要多进行实践，在实践中了解各种统计结果的实际意义。
3.SPSS的版本与应用环境
从SPSS/PC+ V2.0～V4.0为DOS版；从SPSS/PC V6.0～V14.0为Windows版。运行SPSS的Windows10.0版（单机版），要求P2以上的PC机和1G以上硬盘（32M内存、68M硬盘储存空间和32M以上预留空间）；中文Win95/98/2000平台。国内SPSS正版（WINDOWS英文单机版）价格约12000元（RMB/2001年）；网络版约为单机版的10倍以上。台湾有SPSS的中文版，中国大陆尚无。
4.SPSS软件的安装与汉化
SPSS安装与其他WIN软件类似，在“安装向导”提示下完成。目前尚无汉化版。为了帮助学习，我们为大家提供了一个14.0版的“汉化补丁”（PSPSS10a.EXE），但仅能汉化菜单，尚不能汉化输出结果。
5.SPSS的主要窗口及其功能
SPSS系统提供两种操作运行方式，分别为窗口菜单方式和程序方式，我们主要介绍以窗口和对话框为主的窗口菜单运行方式。此种方式下用户在数据编辑窗口准备好数据后，利用窗口相应菜单项中的各功能进行管理和统计分析工作。此时用户通过点选某菜单项选择一种统计分析过程，系统用对话框接受用户设定的参数和选择项后即执行该过程，并将结果在输出窗口中显示出来。这种运行方式简便、直观，这也正是SPSS大受欢迎的原因。
既然是窗口操作方式，首先就要介绍SPSS系统的窗口。SPSS的窗口都具有典型的Windows风格和功能，具备各种窗口控件，主要有三类：数据编辑窗口（Data Editor）、结果输出窗口（Viewer）和语法窗口（Syntax Editor），下面分别介绍各自的功能及特点。
5.1数据编辑窗口---SPSS Data
系统启动后自动打开的窗口就是数据编辑窗口，是SPSS系统的主窗口，主要用于准备、整理数据以及调用统计分析过程等。系统只能同时打开一个数据文件；当打开新的数据文件时，系统自动关闭前一个数据文件；一旦关闭数据窗口则SPSS系统也就相应退出。
于是回归模型为：
回归模型的检验：
1.回归系数的显著性检验（t-检验）
检验统计量为,其中
2.回归方程显著性检验（F-检验）
假设为线性关系不显著，检验统计量为:
★研究问题：合成纤维的强度与其拉伸倍数有关，测得试验数据如表4-1所示。求合成纤维强度与拉伸倍数之间是否存在显著性线性相关关系。
表4-1强度与拉伸倍数的试验数据
强度（kg/mm)
★实验步骤：
『步骤1』在菜单中选择Regression==&liner，系统弹出线性回归对话框如下：
该表格输出的是被引入或从回归方程中被踢除的各变量。该部分结果说明对编号为1的模型进行线性回归分析时所采用的方法是全部引入法：Enter
输出结果文件中的第二个表格。
Model Summary
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
a Predictors: (Constant),
该表格输出的是常用统计量。
从这部分结果看出相关系数,判定系数，调整的判定系数,回归估计的标准误差。说明样本回归方程的代表性强。
(3)输出结果文件中的第三个表格
Sum of Squares
Mean Square
a Predictors: (Constant),
b Dependent Variable:
第三个表格是方差分析表。
从这部分结果看出：统计量；伴随概率。说明自变量与因变量之间的确有线性回归关系。此外，Sum of Squares 一栏中分别代表回归平方和（58.894）、残差平方和（1.696）以及总平方和（60.590），Df为自由度。
输出的结果文件中第四个表格如下：
efficients(a)
Std. Error
a& Dependent Variable:
第四个表格是回归系数分析。其中，Unstandardized Coefficients 为非标准化系数，Standardized
Coefficients为标准化系数，I为回归系数检验统计量，Sig为伴随概率值。
结论：从表格中可以看出估计值及其检验结果，常数项，回归系数，回归系数统计量，相伴概率值。说明回归系数与0有显著差别，该回归方程有意义：
★练习题：
合金钢的强度与钢材中碳的含量有密切关系，为了冶炼出符合要求强度的钢，常常通过控制钢水中的碳含量来达到目的，因此需要了解与之间的关系，下面是10组不同的碳含量（％）对应的强度（kg/m）数据。关注今日：12 | 主题：184375
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即送15丁当
【求助】等级资料 SPSS 求助
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问题已解决悬赏丁当:2
想要比较不同肿瘤分期患者一中检测的阳性率，预期是在不同肿瘤分期中，这个检测的阳性率有差异，并且分期越高（越晚期），该检测的阳性率越高，原始数据如下图：（表中数值为例数）这种资料算是R X 2列表资料吧，行变量（肿瘤分期）是有序的，列变量是阳性或阴性，不知这种二分类算有序还是无序？应该用SPSS中的什么统计方法呢?卡方还是那种非参数检验呢？是否也是能有一个总的P值和两两比较的P值呢？下图是我在SPSS中做的数据录入，求教是否正确，以及该如何实现这一统计分析？希望能有详细步骤，非常感谢！
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CNH卡方也就是分层卡方或者成组的Wilcoxon秩和检验都可以
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这个分组变量是有序的（分期），分析变量是二分类，应采用卡方检验呢，然后做个卡方分割。数据输入正确，运行时记得加权。
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这个分组变量是有序的（分期），分析变量是二分类，应采用卡方检验呢，然后做个卡方分割。数据输入正确，运行时记得加权。 好像咱医学统计学书上说有序资料不能用卡方检验的吧？原因是在R X C表格里如果调换分组顺序，卡方值不变，所以这样对于有序资料来说不合理什么的，所以是不是应该如楼上所说的用秩和检验比较合理呢？困惑求解~~
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爱默笙 CNH卡方也就是分层卡方或者成组的Wilcoxon秩和检验都可以 谢谢，我也想过用秩和做，可是SPSS操作起来具体怎么做呢？我安装的是SPSS 21.0，可以指导一下吗，谢谢！
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walt307 爱默笙 ?CNH卡方也就是分层卡方或者成组的Wilcoxon秩和检验都可以? 谢谢，我也想过用秩和做，可是SPSS操作起来具体怎么做呢？我安装的是SPSS 21.0，可以指导一下吗，谢谢！你的分组变量是等级资料，观察变量任然是无序变量，所以依然可以用R*C卡方，目的是研究不同分组间的构成情况。我也用秩和检验做了，结果接近，各组间无统计学差异，但是卡方分割显示1组和3组，2组和3组间有差异，1组2组无统计学差异，从临床角度来说还是可以解释的。手边不方便马上拍图给你
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你看下呢，仅供参考
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爱默笙 你看下呢，仅供参考非常感谢，上图中的秩和检验是Wilcoxon还是叫别的检验啊？还有就是是否您用卡方算也是一样的总p值没有差异，而1、3和2、3有差异呢？
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卡方的图表直接拍给你啦，这个好像用卡方分割还有点意思
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第二个是卡方检验的结果
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爱默笙 第二个是卡方检验的结果 非常感谢，还有两个问题：1.卡方检验的图表下方那些，p值是看前一列还是后一列啊？2.以前学统计时候，好像如果有ABC三组数据两两比较，只要其中有一组有差异，总p值也应是有差异的啊？不是吗？
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K-W检验后面一列是P值三组比较的时候P值接近0.05，估计是因为不够，所以没有出现较明显的＜0.05。
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爱默笙 K-W检验后面一列是P值三组比较的时候P值接近0.05，估计是因为不够，所以没有出现较明显的＜0.05。 恩，明白了最后还有一个问题，对于I、II、III期肿瘤，另一个检测指标结果是：若干 个/ml血（这算是计量资料吧？）此前我没注意到分期有序的事儿，就用SPSS独立样本资料的方差分析做了，目的是比较不同分期这个检测结果之间有无差异（我希望的是有差异的，而且分期越晚最好计数结果越多），不知道这样的有序分期用独立样本方差分析对不对，还是应该用什么别的统计方法? 分期
检测结果（/ml）1
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如果满足方差分析的条件是可以，如果不满足应该可以用Kruskal-Wallis H检验，若有统计学意义，可以进一步用Nemenyi检验做两两比较，只是好像要用手工操作的。
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爱默笙 K-W检验后面一列是P值三组比较的时候P值接近0.05，估计是因为不够，所以没有出现较明显的＜0.05。这里右边那列的p值有没有意义是跟0.05比较还是要跟0.05/3=0.016比较呢?
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噢sorry我忽视了，应该是和分割后的 alpha值比较，你的数据恐怕还要再完善
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求教再完善指的是？
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