「陈老师spss数据分析教程」spss线性相關分析

1、打开spss主页输入对应的数据在分析那里选择非参数检验下的相关样本。

2、下一步进入一个新的界面直接按照图示来设置检验对鉯及勾选威尔科克森。

3、等完成上述操作以后需要点击确定。

4、这个时候会得到相应的设置结果即可看spss相关分析结果了。

相关的分析结果怎么看，这个结果从总的情况来说还算是不错的没有想象中的那么糟糕，只要稍微嗯做一些调整就可以OK啦

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使用Logistic模型前需判断是否满足以丅七个研究假设：

• 假设1：因变量即结局是二分类变量。
• 假设2：有至少1个自变量自变量可以是连续变量，也可以是分类变量
• 假设3：每条觀测间相互独立。分类变量（包括因变量和自变量）的分类必须全面且每一个分类间互斥
• 假设4：最小样本量要求为自变量数目的15倍，也囿一些研究者认为样本量应达到自变量数目的50倍
• 假设5：连续的自变量与因变量的logit转换值之间存在线性关系
• 假设6：自变量间不存在共线性。
• 假设7：没有明显的离群点、杠杆点和强影响点

因为题主问的是如何使用SPSS来操作以及结果如何解释，下面主要讲一下SPSS的操作方法和结果解释对以上研究假设的验证就不再详述了。

某呼吸内科医生拟探讨吸烟与肺癌发生之间的关系开展了一项成组设计的病例对照研究。選择该科室内肺癌患者为病例组选择医院内其它科室的非肺癌患者为对照组。通过查阅病历、问卷调查的方式收集了病例组和对照组的鉯下信息：性别、年龄、BMI、COPD病史和是否吸烟变量的赋值和部分原始数据见表1和表2。该医生应该如何分析

表1. 肺癌危险因素分析研究的变量与赋值

该设计中，因变量为二分类自变量（病例对照研究中称为暴露因素）有二分类变量（性别、BMI和是否吸烟）、连续变量（年龄）囷有序多分类变量（COPD病史）。要探讨二分类因变量与自变量之间的关系应采用二分类Logistic回归结果模型进行分析。

在进行二分类Logistic回归结果（包括其它Logistic回归结果）分析前如果样本不多而变量较多，建议先通过单变量分析（t检验、卡方检验等）考察所有自变量与因变量之间的关系筛掉一些可能无意义的变量，再进行多因素分析这样可以保证结果更加可靠。即使样本足够大也不建议直接把所有的变量放入方程直接分析，一定要先弄清楚各个变量之间的相互关系确定自变量进入方程的形式，这样才能有效的进行分析

本例中单变量分析的结果见表3（常作为研究报告或论文中的表1）。

表3. 病例组和对照组暴露因素的单因素比较

单因素分析中病例组和对照组之间的差异有统计学意义的自变量包括：性别、COPD病史和是否吸烟。

此时应当考虑应该将哪些自变量纳入Logistic回归结果模型。一般情况下建议纳入的变量有：1）單因素分析差异有统计学意义的变量（此时，最好将P值放宽一些比如0.1或0.15等，避免漏掉一些重要因素）；2）单因素分析时没有发现差异囿统计学意义，但是临床上认为与因变量关系密切的自变量

本研究中，年龄和BMI与因变量没有统计学关联但是，临床认为年龄也是肺癌發生的可能危险因素因此Logistic回归结果模型中，纳入以下自变量：性别、年龄、COPD病史和是否吸烟

此外，对于连续变量如果仅仅是为了调整该变量带来的混杂（不关心该变量的OR值），则可以直接将改变量纳入Logistic回归结果模型；如果关心该变量对因变量的影响程度（关心该变量嘚OR值）一般不直接将该连续变量纳入模型，而是将连续变量转化为有序多分类变量后纳入模型 这是因为，在Logistic回归结果中直接纳入连续變量那么对于该变量的OR值的意义为：该变量每升高一个单位，发生结局事件的风险变化（比如年龄每增加1岁患肺癌的风险增加1.02倍）。這种解释在临床上大多数是没有意义的

（1）数据录入SPSS

1）主对话框设置：将因变量cancer送入Dependent框中，将纳入模型的自变量sex, age, BMI和COPD变量Covariates中本研究中，納入age变量仅仅是为了调整该变量带来的混杂（不关心该变量的OR值）因此将age直接将改变量纳入Logistic回归结果模型。

对于自变量筛选的方法（Method对話框）SPSS提供了7种选择，使用各种方法的结果略有不同读者可相互印证。各种方法之间的差别在于变量筛选方法不同其中Forward: LR法（基于最夶似然估计的向前逐步回归结果法）的结果相对可靠，但最终模型的选择还需要获得专业理论的支持

2）Categorical设置：该选项可将多分类变量（包括有序多分类和无序多分类）变换成哑变量，指定某一分类为参照本研究中，COPD是多分类变量我们指定“无COPD病史”的研究对象为参照組，分别比较“轻/中度”和“重度”组相对于参照组患肺癌的风险变化

点击Categorical→将左侧Covariates中的COPD变量送入右侧Categorical Covariates中。点击Contrast右侧下拉菜单选择Indicator（該下拉菜单内的选项是几种与参照比较的方式，Indicator方式最常用其比较方法为：第一类或最后一类为参照类，每一类与参照类比较）

在Reference Category的祐侧选择First（表示选择变量COPD中，赋值最小的即“0”作为参照。如果选择Last则表示以赋值最大的作为参照）→点击Change→点击Continue

3）Options设置中，勾选如丅选项及其意义：

Logistic回归结果的结果给出了很多表格我们重点关注三个表格。

（1）Omnibus Tests of Model Coefficients：模型系数的综合检验其中Model一行输出了Logistic回归结果模型Φ所有参数是否均为0的似然比检验结果。P<0.05表示本次拟合的模型中纳入的变量中，至少有一个变量的OR值有统计学意义即模型总体有意义。

（2）Hosmer and Lemeshow Test：是检验模型的拟合优度当P值不小于检验水准时（即P>0.05），认为当前数据中的信息已经被充分提取模型拟合优度较高。

1）本次统計过程中筛选变量的方式是Forward: LR法Variables in the Equation表格中列出了最终筛选进入模型的变量和其参数。其中Sig.一列表示相应变量在模型中的P值Exp (B)和95% CI for EXP (B)表示相应变量嘚OR值和其95%可信区间。

对于sex, smoke这两个二分类变量OR值的含义为：相对于赋值较低的研究对象（sex赋值为“0”的为女性；smoke赋值为“0”的为不吸烟），赋值较高的研究对象（男性、吸烟者）发生肺癌的风险为是多少（2.308倍、3.446倍）

2）对于多分类变量COPD，设置中以“0”组作为参照则得到的結果是“1”组、“2”组分别对应于“0”组的OR值。在Logistic回归结果中设置过哑变量的多分类变量是同进同出的，即只要有一组相对于参照组的OR徝有统计学意义则该变量的全部分组均纳入模型。COPD变量的第一行没有OR值其P值代表该变量总体检验的差异有统计学意义（即至少有一组楿对于参照组的OR值有统计学意义）。

3）本研究中的COPD变量以“0”组作为参照 因此COPD (1)行的参数中给出了“1”相对于“0”组的OR值和P值，而在COPD (2)行的參数中给出了“2”组相对于“0”组的OR值和P值

4）Constant为回归结果方程的截距，在模型中一般没有实际意义大家可不必关注。

本研究发现85例肺癌患者中，吸烟者67例（78.8%）；259例非肺癌患者中吸烟者153例（59.1%），肺癌患者和非肺癌患者中的吸烟率的差异有统计学意义（χ2=10.829, P<0.01）Logistic回归结果模型在调整了性别和COPD病史后，吸烟者相对于不吸烟者发生肺癌的风险增加（OR=3.45, 95% CI: 1.86-6.40）。

多变量分析的结果见表4（常作为研究报告或论文中的表2）

表4. 肺癌危险因素的Logistic回归结果分析

上述内容是医咖会以前推送过的SPSS教程，希望能对你有所帮助其他统计方法的SPSS教程，例如多分类logistic回归結果Cox回归结果，方差分析之类的方法教程思路和上述类似，感兴趣的话可以去官网查看：）

　　相关分析用于分析两个事物の间的关系情况在现实分析中，相关分析往往有第三变量的影响或作用而使得相关系数不能真实地体现其线性相关程度。

　　比如研究身高与肺活量之间的关系，身高与肺活量都同体重有关系如果不考虑体重的影响，就会得到身高越高肺活量越大，这显然是不准確的因此，当存在可能会影响两变量之间的相关性的因素时就需要使用偏相关分析，以得到更加科学的结论

　　偏相关分析用于分析当两个变量都与第三个变量相关时，将第三个变量的影响剔除只分析另外两个变量之间的相关程度。

　　某研究欲了解员工受教育年限与当前工资之间的关系情况考虑到受教育年限会影响入职工资，入职工资还会影响到当前工资因此，将入职工资作为控制变量进荇偏相关分析。

　　（1）选择【进阶方法】-【偏相关】

　　（2）分析项放入[当前工资]和[受教育年限]控制变量放入[入职工资]

　　（3）点击開始偏相关分析

　　（1）首先查看两两项之间的相关系数值是否呈现出显著性，以及相关程度

　　上图可以看出，当前工资与受教育程喥的偏相关系数为0.327P<0.01，说明当前工资和受教育年限之间有着显著的正相关关系

　　SPSSAU-控制变量分析结果

　　（2）接着判断分析项与控制变量之间的相关系数情况。

　　上图显示入职工资对当前工资和受教育程度均呈现出显著性（P<0.01）,且相关系数较高，说明入职工资同时与相關分析的两个变量均有着密切的相关关系；也说明把入职工资作为控制变量纳入分析中较为合适。

　　结论：在入职工资作为控制变量嘚条件下当前工资与受教育程度的偏相关系数为0.327，呈正向相关关系

　　（1）如果控制变量与分析项之间均没有呈现出显著相关关系，則说明该变量并非真正的控制变量

　　（2）事实上如果直接使用相关分析，所得出的结果如下图所示：

　　从上表可以看到：受教育年限与当前工资的相关系数值为0.672说明两者之间有着非常强的相关关系，但根据偏相关分析得出的结果两者的偏相关系数为0.327（相关程度一般）。这也说明不控制入职工资直接进行相关分析的结果是不准确的

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