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收藏!如何使用SPSS软件中正态分布检验功能

2015-4-16 作者:MedSci   来源:MedSci原创 我要评论8
Tags: 统计学  正态分布检验  
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正态分布概念由德国数学家Moivre于1733年首次提出,德国数学家Gauss率先将其应用于天文学研究,所以又称高斯分布。正态分布在数学、物理及工程学等领域非常重要,在统计学中也是影响深远。统计学中的t分布、F分布等都是在正态分布的基础上推导出来的,u检验也是以正态分布为基础。本文结合临床实际应用详细讲述SPSS软件中如何使用正态分布检验功能。

以下截取部分视频资料,供大家阅读,点击链接下载#MedSci资讯#APP,查看视频http://www.medsci.cn/m/ipad.asp

正态分布与非正态分布区别:

•正态与非态分布资料对假设检验要求不同。正态分布资料一般用参数检验(如T检验等),而非正态分布资料则要用非参数检验;

•正态资料一般采用平均数±标准差表示;非正态资料建议采用中位数(四分位数间距IQR)表示,必要时提供range。

如何检验是正态分布还是非正态分布呢?

1.在SPSS软件工具栏中按图示依次点击Analyze » Descriptive » Explore开始检验正态分布。



2. 点击Explore跳出一个对话框,选择要分析的变量,选入因变量框内,然后点选Plots(图表),设置输出直方图,选择输出正态性检验图表,注意Display要选择Both。

3. 输出结果Tests of Normality, P>0.05代表正态分布。



在SAS中Kolmogorov-Smirnov一般适用于样本量大于2000,Shapiro-Wilk(W 检验)用于2000以内的样本。在SPSS中比较复杂,一般样本量50以内用Shapiro-Wilk,对于无权重或整数权重,在加权样本大小位于3 和 5000 之间时也可以采用。 

临床实际中正态分布资料并不多见,尤其是小样本研究;有些资料天然是偏态的:如血压,糖化血红蛋白水平。因为,这些资料在正常值范围内一般都认为“正常”,高一点与低一点并不太关心;但超过正常值,则会关心变化值。因此,这些资料分布即便是“正态”,但它们的临床意义也未必“正态”!

临床实际中对于关键指标,建议进行正态和非正态同时呈现。重要指标,务必检验正态还是非正态分布,选择正确的统计学方法;而非关键指标,建议以临床意义优先的处理原则,其实是方便。例如,患者体重并不呈正态分布,但是在本研究中,体重不是关键因素,也可以用平均数±标准差表示。

 



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155********(暂无匿称)

不错的文章值得一读.

(来自:梅斯医学APP)

2017-10-12 23:03:15 回复

冰沸点点

(来自:梅斯医学APP)

2015-12-31 17:36:00 回复

冰沸点点

温故而知新

(来自:梅斯医学APP)

2015-12-31 17:35:00 回复

1886780****(暂无匿称)

学了!

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2015-10-24 14:16:00 回复

1886780****(暂无匿称)

写的太棒了

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2015-10-24 14:16:00 回复

yoga2008

初步了解了

2015-9-9 16:35:00 回复

hbwang006

已经学习了

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2015-6-8 12:55:00 回复

sophomore

学习了,多谢分享

2015-4-17 0:05:00 回复

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