为您找到相关结果约190个

你是不是要搜索 期刊SPSS实战：两个有序分类变量的趋势检验（Mantel-Haenszel卡方检验） SPSS实战：两个有序分类变量的趋势检验（Mantel-Haenszel卡方检验） 点击跳转

<font color="red">SPSS</font><font color="red">实战</font>：<font color="red">两个</font><font color="red">有序</font><font color="red">分类</font><font color="red">变量</font><font color="red">的</font><font color="red">趋势</font><font color="red">检验</font>（<font color="red">Mantel-Haenszel</font><font color="red">卡</font><font color="red">方</font><font color="red">检验</font>）

SPSS实战：两个有序分类变量的趋势检验（Mantel-Haenszel卡方检验）

两个有序分类变量的趋势检验：Mantel-Haenszel卡方检验。这个方法用在什么场合，怎么用SPSS来操作，和Cochran-Armitage趋势检验又有什么区别?一、问题与数据 研究者想探索慢性疼痛症状数量与疼痛等级间的关系，从一家大型医院入院治疗慢性疼痛的病人中随机招募了364例研究对象。慢性疼痛门诊的

医咖会 - 趋势检验 - 2018-11-07

要做相关性分析，该如何选择正确<font color="red">的</font>统计方法？

要做相关性分析，该如何选择正确的统计方法？

确定是要分析不同因素间的相关性？相关性分析主要用于：（1）判断两个或多个变量之间的统计学关联；（2）如果存在关联，进一步分析关联强度和方向。那么，什么样的研究可以进行相关性分析呢？我们在这里列举了几个相关性研究的例子供大家参考：判断拟研究变量的数量确定要进行相关性分析后，对两个变量或多个变量进行相关性分析所采取的统计方法是不同的。那么，怎么判断研究变量的数量呢？我们分别就两个变量的研究和三个及

医咖会 - 相关性分析 - 2019-12-02

<font color="red">SPSS</font>教程：分层<font color="red">卡</font><font color="red">方</font><font color="red">检验</font>（有图解）

SPSS教程：分层卡方检验（有图解）

提到卡方检验，相信很多小伙伴一定会觉得这还不简单，不就是率的比较嘛，只要是看到分类变量，就直接用卡方检验，拿SPSS两三下算出结果，得出P<0.05，然后心里还美美的。分层分析是一种常用的控制混杂因素的方法，它将数据资料根据混杂因素进行分层，然后计算各层内的OR值： 如果层间OR值不一致，则说明分层因素可能存在混杂作用，需要分开报告OR值；如果层间OR值同质，则可以将

医咖会 - SPSS - 2018-11-06

<font color="red">SPSS</font>分析<font color="red">实战</font>：CMH<font color="red">检验</font>（分层<font color="red">卡</font><font color="red">方</font><font color="red">检验</font>）

SPSS分析实战：CMH检验（分层卡方检验）

只涉及两个分类变量的卡方检验有些时候是很局限的，因为混杂因素总是存在，如果不考虑混杂因素，得出的分析结论很可能是谬误的，这就是著名的辛普森悖论。辛普森悖论的故事是这样的：1973年秋季，加州大学伯克利分校研究生院的新生入学。有些人在看到学校两个学院的综合录取表格后，怀疑学校在录取学生时存在性别歧视，因为女生录取率低于男生，如下表所示： 为了平息质疑，校领导根据学院的不同，将综合录取率拆开

MedSci原创 - CMH，SPSS - 2018-11-04

<font color="red">SPSS</font><font color="red">实战</font>：<font color="red">有序</font><font color="red">分类</font><font color="red">变量</font>和二<font color="red">分类</font><font color="red">变量</font><font color="red">的</font><font color="red">趋势</font><font color="red">检验</font>(Cochran-Armitage)

SPSS实战：有序分类变量和二分类变量的趋势检验(Cochran-Armitage)

一、问题与数据 研究者想分析偏头痛药物的剂量与药物眩晕副作用是否存在线性关系。研究者从入院治疗偏头痛的病人中随机选择646名病人。这些病人服用五种剂量的药物并报告是否出现眩晕。五种药物剂量分别是50mg、100mg、150mg、200mg和250mg，为有序分类变量，分别赋值为1-5，变量名为drug_dose。如果病人报告眩晕，则报告“yes”，否则报告“no”，为二分类变量，

医咖会 - 趋势检验，SPSS - 2018-11-07

常用<font color="red">的</font>几种<font color="red">趋势</font><font color="red">检验</font>方法

常用的几种趋势检验方法

趋势检验在临床研究中用得并不太多，但却非常重要。如果能证明各等级间存在线性趋势（如剂量-反应关系或剂量-效应关系），那么该研究的证据等级非常高。最新的GRADE分级将剂量-反应关系放在较高等级。想想也是，两组间存在差异可能是偶然抽样得到的结果，也可能是系统误差导致的。但如果实际上没有等级趋势，抽样样本发现某种趋势的可能性要小很多。随着统计软件功能的强大，很多人习惯通过各种模型回答趋势性问题，比如，

临床流行病学和循证医学 - 趋势检验 - 2018-10-23

<font color="red">卡</font><font color="red">方</font><font color="red">检验</font>及其错误应用——有“率”未必“<font color="red">卡</font><font color="red">方</font>”

卡方检验及其错误应用——有“率”未必“卡方”

有不少临床工作者，提“率”必“卡方”，似乎卡方检验是分析“率”指标的万能工具，也有的人只要看到分类资料，一律用卡方检验。事实上，不同的研究目的、资料类型所采用的方法是各不相同的。卡方只是其中之一，但绝不是全部。换句话说，卡方检验可以比较两组或多组的分类资料，但分类资料的比较不一定非要用卡方检验。本文主要针对目前论文撰写中常见的一些卡方检验的错误应用进行分析，并给出正确的分析思路。一定要区分“分

小白学统计 - 卡方检验 - 2019-06-13

<font color="red">有序</font>多<font color="red">分类</font>Logistic回归<font color="red">SPSS</font><font color="red">实战</font>操作教程

有序多分类Logistic回归SPSS实战操作教程

1、问题与数据 在某胃癌筛查项目中，研究者想了解首诊胃癌分期（Stage）与患者的经济水平的关系，以确定胃癌筛查的重点人群。为了避免性别因素对结论的混杂影响，研究者将性别（Sex）也纳入分析（本例仅为举例说明如何进行软件操作，实际研究中需控制的混杂因素可以更多）。研究者将所有筛查人群的结果如表1，变量赋值如表2。变量赋值情况 2、对数据结构的分析

MedSci原创 - SPSS，回归 - 2017-05-12

单样本分析，统计方法如何选？

单样本分析，统计方法如何选？

单样本分析主要用于：（1）对变量进行描述；（2）对比样本与已知分布的差异。单样本分析中仅包含一个变量的一组数据。举例来说，研究者拟分析50-60岁男性的血压情况。其中，血压是该研究中唯一的变量，50-60岁男性是唯一的分组，没有其他数据，这时就适合使用单样本分析。当然，单样本分析也常作为其他统计分析的基础出现在多数报告中，帮助研究者了解各变量的基本情况。单样本分析的示例如下

医咖会 - 单样本分析 - 2020-01-02

<font color="red">SPSS</font> 10.0高级教程七：描述性统计分析详解

SPSS 10.0高级教程七：描述性统计分析详解

描述性统计分析是统计分析的第一步，做好这第一步是下面进行正确统计推断的先决条件。SPSS的许多模块均可完成描述性分析，但专门为该目的而设计的几个模块则集中在Descriptive Statistics菜单中，最常用的是列在最前面的四个过程：Frequencies过程的特色是产生频数表；Descriptives过程则进行一般性的统计描述；Explore过程用于对数据概况不清时的探索性分析；Cross

生物谷 - SPSS，教程，统计 - 2012-04-12

多中心临床试验中中心校正的统计学实现（SPSS）

多中心临床试验可以在较短的时间内招募到足够多的病例数,同时,来自多中心的病例比来自单中心的病例更具有代表性,可以使所得结论的应用面更广泛。但由于各中心的试验条件不完全相同,所得结论也不尽相同。因此, 在评价疗效时, 必须考虑中心间效应的差别。当中心间差距较大时,如果直接合并各中心资料,可能会对总的结论有一定影响。这里涉及到两个问题,其一是评价中心效应是否存在,其二是如何扣除中心效应的影响对疗效进行

MedSci原创 - 中心校正，SPSS - 2013-11-19

临床研究常用统计方法的选择与误用

复旦大学临床流行病学/循证医学中心 复旦大学附属中山医院 施鹏 　随着国内外医学期刊越来越重视统计方法的正确应用，国内临床医生早已认识到医学统计学在临床研究中的重要作用。然而，部分临床医生对统计方法的选择还存在一定的困难，时常会出现误用统计方法的情况。本文对常用统计分析方法进行梳理，指出常见的错误，以帮助临床医生做出正确的选择。 　　统计分析的一个目的就是通过样本信息推论总体特征，分析单个或多

MedSci原创 - 统计，临床研究 - 2011-12-10

SUDAAN统计分析软件：在调查研究中复杂抽样中的应用

SUDAAN(Survey Data Analysis)统计软件是专门针对流行病学调查中复杂抽样的数据进行数据分析的统计学软件包，它可以对调查数据通过加权的方式进行统计学校正，从而提高了分析结果的精确度该软件是美国北卡三角研究所(Research Triangle Institute in Cary，NC)于上世纪70年代研制开发的一种统计分析软件。该软件经过不断发展和改进，目前版本为SUD

MedSci原创 - 软件，统计，SUDAAN，调查，抽样 - 2014-05-05

SPSS进行相关分析（Pearson、Spearman、卡方检验）

一、相关分析方法的选择及指标体系 （一）两个连续变量的相关分析 1、Pearson相关系数 最常用的相关系数，又称积差相关系数，取值-1到1，绝对值越大，说明相关性越强。该系数的计算和检验为参数方法，适用条件如下： （1）两变量呈直线相关关系，如果是曲线相关可能不准确。 （2）极端值会对结果造成较大的影响 （3）两变量符合双变量联合正态分布。

MedSci原创 - SPSS，相关，卡方 - 2014-05-06

用SPSS进行列联表分析（Crosstabs）实例

列联表分析（Crosstabs） 列联表是指两个或多个分类变量各水平的频数分布表，又称频数交叉表。SPSS的Crosstabs过程，为二维或高维列联表分析提供了22种检验和相关性度量方法。其中卡方检验是分析列联表资料常用的假设检验方法。例子：山东烟台地区病虫测报站预测一代玉米螟卵高峰期。

SPSS，卡方，列联表 - 2010-12-18

为您找到相关结果约190个

共190条页码: 1/13页15条/页