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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？
