【SPSS】激素水平项目实战案例（文末送福利）

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目录

1.研究背景

2.研究问题

3.分析思路

4.研究过程

4.1单变量分析

4.2关联强度探索

4.3对数转换分析

4.4 激素水平的方差分析

4.5 秩变换分析

4.6Cox回归分析

5.总结

文末福利 

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1.研究背景

        在某个消化内科的科研项目中，研究者认为某种激素水平可能 会对胃癌的发生有一定的作用，因此设计了此项研究，将病人按照临床病理诊断结果分为对照组和试验组（出现病变组）两组，并采集了如下指标：

• 性别：男、女
• 年龄：除记录实际年龄外，还根据临床研究的习惯，按照<45岁、45~59岁、60岁及以上分为青 年、中年、老年三组

此外，对于试验组，还进行了如下实验室检查：

• 萎缩程度：分为轻、中、重度三级
• 胃粘膜细胞肠化程度：分为无、轻度、中度、重度四级

2.研究问题

在控制了其他因素的作用之后，激素水平是否的确在两组间存在差异

3.分析思路

本例是一个比较典型的要求控制其余影响因素下的两组数据比较。 因此从基本思路上应当属于影响因素发现与确认的范畴，绝大多数 情况下，此类问题的分析流程如下：

1.在数据理解的基础上，先进行单个因素对因变量的影响大小分析，对可能需要控制的其他影响因素进行筛选。

2.根据单因素分析的结果，尝试构建多因素模型，从而在控制其余影响因素的同时，得到分组变量是否对因变量有影响的结论。

4.研究过程

4.1单变量分析

 分类变量：做频数分析

操作步骤：

①【分析】-->【描述统计】-->【频率】

② 选择变量，点击确定

③ 结果如下:

连续变量：做描述统计

操作步骤：

①【分析】-->【描述统计】-->【描述】

 ②选择变量，点击确定

③结果如下：

 

 绘制激素水平的直方图

操作步骤：

①【图形】-->【旧对话框】-->【直方图】

 ②选择变量，点击确定

 ③结果如下：

 可以看到激素水平确实是偏态的。大多数值低于4.0， 4.0~10之间到底有没有值。可以查看数据，对数据进行排序。

右键jisu列，选择【降序排序】

 

 可以发现激素数据最大值为10.10，次大数3.2。有一个远远偏离数据的极大值。这个极大值能不能删掉？取决于该数据是否为测量错误，如果发现是测量错误就删掉，如果测量数据所得正确，就不能删除。因为它就代表了整个群体中的一部分情况，本例中不删除。

4.2关联强度探索

         关联强度探索指：对每个自变量和因变量做相关性分析。因变量是激素水平，通过前 面的分析发现激素水平数据不是正态分布的，假如我们做试验组和对照组两个分组变量与激素水平的分析，我们应该选择两样本T检验，但T检验分析中比较的是均值，对于偏态分布数据，均值没有代表性，应该比较中位数，稳妥起见我们选择非参数检验方法进行分析。

操作步骤：

①【分析】-->【非参数检验】-->【独立样本】

 ②选择【在各个组之间比较中位数】

③ 点击字段，选择检验字段、组别

 ④点击设置，选择曼-惠特尼U，点击运行

 ⑤结果如下：

 拒绝了原假设，说明试验组和对照组的激素水平的中位数和分布都不相同。

4.3对数转换分析

         很多时候变量的分布并不是人们期望的正态分布（或者接近正态分布），因此，一些数据分布的变换技术被引入。对数转换是常用的一种变换方式，例如本项目的激素水平数据是偏态分布。不能直接做分析，先将数据做对数转换。

操作步骤：

①【转换】-->【计算变量】

②选择目标变量， 编写数学表达式

可以发现，源数据中多了一个名为“对数激素水平”的变量 

 ③【图形】-->【图表构建器】

④ 拖拽元素

 ⑤结果如下：

 ⑥选择堆积直方图

⑦结果如下：

 

查看年龄与对数转换激素水平变量的相关性

操作步骤：

①【分析】-->【相关】-->【双变量】

②选择变量

③ 结果如下：

 相关性中可以看到sig的值0.997，说明分析中年龄和激素水平没有关系，可以不考虑年龄变量。

4.4 激素水平的方差分析

 操作步骤：

①【分析】-->【一般线性模型】-->【单变量】

 ②选择因变量和固定因子

③结果如下：

 

         从显著性可以看到分组是有统计学意义的；性别是没有统计学意义的；分组和性别的交互作用有统计学意义。这说明男性和女性患者，他们的激素水平在试验组和对照组是不一样的。

4.5 秩变换分析

 秩变换分析介绍

        秩变换分析是一种非参数检验，把不符合正态分布的变量取它的秩次代替原来变量，再计算检验统计量进行分析。

“秩”的概念：

        秩，简单说就是变量值排序的名次。可以将数据按升序排列，每个变量值都会有一个在整个变量值序列中的名次，这个名次就是变量值的秩。变量值有几个，对应的秩便有几个。

 操作步骤：

①【转换】-->【个案排秩】

② 选择变量

 ③点击【确定】，在数据视图中可以看到秩次变量

④【分析】-->【一般线性模型】-->【单变量】

 

 ⑤选择因变量和固定因子

⑥ 点击【确定】,查看分析结果

         在主体间效应检验中可以看到，修正模型显著性小于0.05，说明总体而言模型中有一些影响因素确实存在的，组别显著性小于0.05有统计学意义。年龄分组、组别和年龄分组的交互作用没有 统计学意义，所以，年龄变量可以剔除，不必参加分析。

 

         从主体间效应检验中可以看到，组别有统计学意义；性别没有统计学意义，但是组别和性别的交互作用有统计学意义。

4.6Cox回归分析

 Cox回归介绍

        从分析的因素上看，有单因素分析和多因素分析。生存分析对应的多因素模型则常用Cox回归模型。

        Cox回归又称为比例风险模型，能够同时考虑多个自变量对生存时间分布的影响。探讨到底哪类群体的“死亡”速度更快、到底什么因素影响了“死亡”速度。

        Cox模型是针对生存时间和生存状态来建模，生存时间数据一般都是一个偏长尾的正偏态的分布。而我们的因变量激素水平数据分布正好是偏长尾的正偏态分布。将因变量取值看作“生存时间”。 定所有观测均在该时点出现结局事件，然后对其影响因素做生存数据的建模。 因为Cox模型是针对生存时间和生存状态来建模的，现在将因变 量激素水平变量看作“生存时间”，每个观测均在该点要出现结局事件。因此要创建一个生存状态变量。

操作步骤：

①【转换】-->【计算变量】

②选择目标变量

 ③【分析】-->【生存分析】-->【Cox回归】

④选择时间、状态

 

 ⑤定义分类协变量

 ⑥点击【确定】，在输出窗口查看输出结果

 从分类变量编码可以看到，试验组参照编码为1，对照组参照编码为0。以"最后一个"分类为参照变量。也就是拿试验组和对照组相比；男性和女性进行相比。

 在模型系数检验中显著性小于0.05，说明变量具有统计学意义。

         在方程中的变量可以看到。组别显著性小于0.05是有统计学意义的。性别和年龄显著性大于0.05没有统计学意义。在变量编码中知道组别是试验组和对照组进行相比。系数B值0.82，表明试验组和对照组相比，死亡系数偏高的。Exp(B)等于2.274表明试验组相比对 照组在任何时间点，死亡风险都是对照组的2.274倍。这时候我们就很难对应起来，究竟是说试验组的激素水平高还是对照组高，Cox 模型应用到这个领域很不直观。那Cox模型的价值在哪？它主要可以快速的筛选变量，筛选出哪些变量有统计学意义，哪些变量没有统计学意义。Cox模型主要应用是分析灯泡寿命、轮胎使用寿命。 在经济领域的使用，比如财务收入，税后的收入。

5.总结

         在本项目中，由于统计描述时发现因变量呈现偏态分布，因此分 别采用变量变换、秩变换和Cox模型进行了建模分析。结论一致如下：

• 性别、年龄对激素水平未发现有影响，其中后者无论是原始年龄，还是年龄分组均无统计学意义。
• 试验组和对照组之间的激素水平存在差异。
• 性别虽然对激素水平没有影响，但是发现组别和性别的交互性对激素水平有影响。可以做进一步分析。

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本书读者对象

● 统计分析初学者

● 各经济组织想要提升统计分析能力的人员

● 各领域统计学科的大中专院校学生

● 想要自己进行统计分析的研究人员

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● 其他对统计分析有兴趣的各类人员

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