7教程统计意义_极少人知道的SPSS数据拆分技巧——「杏花开生物医药统计」

在进行数据统计分析时，当数据的类别较多的时候，经常会遇到要将样本分成几组，进行多种分析。如果手动进行拆分，当数据量很大的时候，就会相当麻烦。

今天，我们演示一个超实用的SPSS数据拆分技巧，让你遇到上述问题时事半功倍！下面就通过实际案例来演示与详解：

我们搜集了142例样本的数据，若我们要分析：男性里面不同高血压组的FEUA的差异，女性里面不同高血压组的FEUA的差异(图1)

遇到这种情况，要手动拆分数据就很麻烦了，让我们用SPSS进行自动拆分

图1

操作步骤：

①点击“分析”--“数据”--“拆分文件...”(图2)，点击“比较组”，将性别选入右侧分组依据栏，(图3)，点击确定。

图2

图3

②然后点击“分析”--“比较平均值”--“独立样本t检验”(图4)，将FA选入因变量，高血压选进分组变量，点击确定。(图5)

图4

图5

③结果分析：

图6

由上表可以看出：差异分析的结果分别按男性分组和女性分组同时计算出来，男性患者的高血压患者的FA显著高于无高血压患者，而女性则差异不显著。

那么，除了这种简单的t检验，按组拆分能否适用于更复杂或者大多数其他分析方法呢，那么下面我们再来举个ROC的例子吧。还是从以上数据中，分析不同性别的患者尿肌酐对痛风的ROC曲线诊断意义

操作步骤：

①点击“分析”--“数据”--“拆分文件...”(上图2)，点击“比较组”，将性别选入右侧分组依据栏，(上图3)，点击确定。

②点击“分析”--“ROC曲线”(图7)

图7

②将痛风选入状态变量，值填写1，将尿肌酐选入检验变量，然后勾选显示栏4个标签后，点击确定(图8)

图8

③结果分析

图9

图10

图11

由上图(图11)可以看出：男性和女性的尿肌酐对痛风的ROC也是分别计算出来的，发现男性的尿肌酐诊断意义显著，女性的则不显著。

由此说明，按组拆分数据是适用于绝大多数的分析方法的，非常实用和方便，以上就是今天所讲解的SPSS统计分析超实用技巧--按组拆分文件。当数据量很大，要按多个分组，比如不止2类，或者3类或者更多类做同一个分析方法时候，这个技巧是不是就大大简化了我们的操作。今后还会持续更新更多SPSS统计分析超实用的技巧，敬请关注！

本期课程就到这里哦，感谢大家耐心观看！每日更新，敬请关注！

【杏花开生物医药统计】微信公众号(xhkdata)

【杏花开生物医药统计】相关文章：

· AMOS结构方程教程，SPSS调节效应分析操作与结果的详细解读

· SPSS混合线性模型在生物医药统计中的应用与操作

· SPSS无序Logistic回归在生物医药统计分析中的应用

· AMOS处理生物医药问卷中的中介效应分析

· AMOS进行问卷分析效度分析之验证因子分析

· SPSS调节回归分析在生物医药统计分析中应用

· SPSS重复测量方差分析在生物医药中的应用

· SPSS进行组间差异比较及其两两比较

· SPSS独立样本T检验与SPSS单因素方差分析

· GraphPad Prism绘制ROC曲线具体操作步骤

· SPSS进行连续型数据的正态分布检验

· SPSS有序Logistic回归的具体操作

· SPSS生存分析在生物医药统计中的应用之COX风险比例回归

· SPSS二元Logistic回归在生物医药统计分析中的应用

· Medcalc软件精准比较多个指标诊断准确率

· SPSS多元线性回归的应用操作及分析

· SPSS和GraphPad如何比较组内和组间差异

· AMOS结构方程进行医学问卷量表分析教程

· SPSS生存分析在生物医药统计中的应用

· GraphPad Prism统计绘图之柱状图、箱式图

· SPSS中对问卷数据进行探索因子分析的详细操作与结果解读

· SPSS问卷数据统计分析之项目分析

· Excel进行线性回归模型分析的操作

· SPSS中常用的参数和非参数检验方法

· ROC曲线在SPSS中的操作及应用

· 一文读懂R语言如何实现逐步回归分析

· R语言中如何绘制散点图和箱线图？

· SPSS中的Variable数据变量类型介绍

· 相关性分析在SPSS中的操作，相关系数含义

· 一文读懂SPSS单因素方差分析及方差分析

· 线性回归决定系数R方的计算方法及具体意义

· 医学和生物统计全过程

· 生物和医学统计中的假设检验

· GraphPad Prism绘制生存曲线详细教程