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医学统计模型有哪些 医学统计模型SPSS运用

发布时间:2024-12-02 13: 58: 00

品牌型号:联想拯救者R9000P 2021

系统:Windows 11

软件版本:IBM SPSS Statistics 27

对于医学生和职业医生来说,医学统计模型想必不是一个陌生的概念。医学统计模型既可以辅助医生了解病情对症治疗,还可以将不同患者的病例数据进行收集并分析,进而得到这一类病情的治疗法。医学统计模型在实际应用中还可以用于全方位分析病患的具体情况,以数据量化的方式便于医生诊断,接下来给大家介绍医学统计模型有哪些,医学统计模型SPSS运用的具体内容。

一、医学统计模型有哪些

这里先给大家介绍常见的医学统计模型有哪些。需要注意的是,我们这里的医学模型分析主要为常见病例,具体的病情结果不可轻易套用作为临床诊断的依据。

1、线性分析模型

线性分析模型作为统计学中一个常见的概念,在医学领域也是广泛应用,主要用于分析数据样本中因变量和自变量之间的关系。在医学统计当中,线性分析模型可以用于分析血压变化与年龄之间的关系。

2、COX回归分析

COX回归分析是生存分析中的一种,主要用于分析多种不同的因素对于生存周期的影响。在医学统计中可以类比为分析医疗费用、治疗周期、感染途径等对患者存活周期的影响。

3、Logistic回归模型

Logistic回归模型在医学统计中主要用来校正二分类的统计数据,例如用于判断患者是否患有某种疾病或者在医学治疗的过程中是否发生了某种事件。

二、医学统计模型SPSS运用

介绍完了医学统计模型有哪些的相关内容,下面继续介绍医学统计模型在SPSS中的运用。我们这里以COX回归分析为例,向大家展示医学统计模型在SPSS中的应用。

1、打开SPSS进入到数据分析主页面,在主页面中将需要分析的数据内容添加到SPSS中,这里我们选用了一组血压与年龄的变化数据来佐证进行数据分析。

将需要分析的数据添加到SPSS中
图一:将需要分析的数据添加到SPSS中

2、将数据添加到SPSS之后,在软件上方的菜单栏中点击【分析】,接着点击进入【生存分析】选项并进入【COX回归】界面。

点击进入COX回归界面
图二:点击进入COX回归界面

3、进入到COX数据分析界面后,将数据列表中象征生存时间以及生存状态的变量添加到【时间】和【变量】数据变量中。添加完成后点击【定义事件】对已经发生的事件进行定义。如果在数据组中有协变量,还需要将协变量中的数据添加到对应的数据列中。

设置变量定义事件
图三:设置变量定义事件

4、定义完成后点击【继续】,接着在右侧的【图】选项中点击勾选【生存信息】并对协变量进行设置。如果在数据列中没有协变量,直接点击【继续】就可以返回到设置的主页面。

勾选生存分析图像
图四:勾选生存分析图像

5、在【选项】界面中设置模型统计为95%的置信区间,同时勾选相应的数据模型信息,勾选后点击【继续】,在COX回归分析界面中点击【确定】就可以得到数据分析的结果。

选择模型统计的置信区间
图五:选择模型统计的置信区间

6、得到了数据分析的结果后,可以依照数据的结果来推断医学统计中患者的生存时间以及生存状态。

以上就是关于医学统计模型有哪些,医学统计模型SPSS运用的具体内容,我们在了解了如何使用SPSS进行医学统计以及数据分析后,大家可以根据自己的实际需求,选用合适的医学统计方式进行数据分析。

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标签:统计分析软件描述性统计

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