
在SPSS中线图主要用于展示连续变化的数据的变化趋势,既然是趋势,一般都会和连续变量扯上关系,所以线图的横轴不会按类目来独立展示。在线图中,数据是递增还是递减、增减的速率、增减的规律(周期性、螺旋性等)、峰值等特征都可以清晰地反映出来。当有多组相关数据在同一张图中时,也可以用来分析多组数据随时间变化的相互作用和相互影响。垂直线图是线图中的一种,接下来我将在SPSS中演示垂直线图的制作。
熟悉股票的人一定知道高低图,高低图最早是用来看股票的趋势。高低图用一组直线来表示数据的高低变化趋势,在直线的中间也可以添加数据(比如平均值、方差)。高低图能形象地描述数据最大值、最小值、均值等在一段时间内的波动情况。
SPSS是一款用于在Windows系统和Mac系统上,进行数据分析与统计的专业级数学软件,当我们有了数据以后,就可以用它带有的功能进行数据处理,再使用其中的算法模型来分析结果。
在SPSS中简单条形图分为三种,第一种是简单条图,也叫单式条图,主要用于表现单个指标的大小;第二种是复式条图,也叫分组条图,用以表现两个或多个分组因素间的某指标大小关系;第三种是堆积面积图,也叫堆积条图、分段条图,用于表现每个直条中某个因素各水平的构成情况。
说起病例对照研究,相信各位小伙伴们都不陌生。简单来说,就是把患有某种疾病的一组病人作为病例组,不患该疾病但是可进行对比试验的另一组作为对照组,通过两组别进行比较,从而推断出某些因素和疾病之间的关联。
当我们要研究某指标与某结果之间是否存在一定的相关性,就需要进行相关性分析,现如今比较常用的相关性分析有斯皮尔曼相关性分析、皮尔逊相关性分析,两者所适用的范围不同。
在统计学中,总体率的估计包含了点估计和区间估计两种方法,点估计直接使用样本率来估计总体率,没有考虑抽样误差,而区间估计则按照一定的可信度,估计总体率的可能范围,这就是总体率的置信区间。
在上节《在SPSS中安装weighted kappa计算插件》中,我们已经成功地在SPSS软件中安装了加权Kappa插件,本节将带大家继续深入了解这一插件的使用场景和使用方式。
Cox回归模型又称为比例风险回归模型,该模型以生存结局和生存时间作为因变量,进而分析众多因素对生存期的影响,是一个典型的多因素分析方法。
之前我们用Cox回归模型探讨过多个指标对生存期的影响,但是Cox回归模型仅限于数据中具有多个指标,如果我们只有一个指标,那么又该如何进行生存期影响分析呢?