京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
一、问题与数据
为调查A、B、C三种治疗措施对患者谷丙转氨酶(ALT)的影响,某科室将45名患者随机分为三组,每组15人,分别采取A、B、C三种治疗措施。治疗后ALT水平(U/L)如下。试问应用三种治疗措施后,患者的ALT水平是否有差异?
表1. 三组患者治疗后的ALT水平(U/L)
二、对数据结构的分析
整个数据资料涉及3组患者,每组15人,测量指标为血常规报告的ALT水平,因此属于多组设计的定量资料。
要想知道不同治疗措施对ALT水平的影响是否相同,则要比较3组的总体均数之间的差异是否具有统计学意义。若各组观察值满足独立性,服从正态分布或近似正态分布,并且各组之间的方差齐,可选用单因素方差分析。
三、SPSS分析方法
1. 数据录入SPSS(1=A组,2=B组,3=C组)
2. 选择Analyze→General Linear Model→Univariate (假设三组数据服从正态分布)
3. 选项设置
1)主对话框设置:将分析变量(ALT)送入Dependent Variable 框中→将分组变量(Group)送入Fixed Factor(s) 框中。
2) Options设置:点击Options按钮,勾选Descriptive statistics(显示统计描述)和Homogeneity tests(方差齐性检验)→Continue→OK。
四、结果解读
Descriptive Statistics表格给出了三组和总体ALT水平的部分统计信息,包括组别(Group)、均数(Mean)、标准差(Std. Deviation)和例数(N)。
Levene’s Test of Equality of Error Variances表格给出了方差齐性检验的结果。F值=0.791,P(Sig.)=0.460,说明三组数据方差齐,满足方差分析的适用条件。
Tests of Between-Subjects Effects表格给出了方差分析的结果。其中,Corrected Total一行表示总变异,Group一行表示组间变异,Error一行表示组内变异,Type Ⅲ Sum of Squares表示离均差平方和,Mean Square表示均方。方差分析的结果主要看Group一行,F值=68.810,P(Sig.)<0.001。
五、撰写结论
A组患者ALT水平为(13.28 ± 4.39)U/L,B组患者ALT水平为(28.44 ± 3.65)U/L,C组患者ALT水平为(12.15 ± 4.64)U/L。A、B、C三种治疗措施对患者ALT水平的影响差异具有统计学意义(F=68.810,P<0.001)。
六、延伸阅读
1. 单因素方差分析也可以通过Analyze→Compare Means→One-Way ANOVA进行,将ALT送入Dependent List框中,将Group送入Factor框中,其结果与本例的操作是一样的,感兴趣的亲可以自己动手试一下!
2. 单因素方差分析适用于只有一个处理因素的完全随机设计,处理因素可以有2个及以上的处理水平,观察指标为连续变量。适用条件包括:
1)观测指标满足独立性;
2)各组观测指标均来自正态分布总体;
3)各组观测指标方差相等。
在实际中由于方差分析具有稳健性,因此对正态性的条件要求不是很严格,但是对方差齐的要求比较严格。
3. 本例只是得出了3组总体均数之间差异具有统计学意义,并不意味着任意2组之间的均数差异都具有统计学意义。要想进一步了解哪两个组间的ALT水平存在差异,还需要进一步做样本均数之间的多重比较。SPSS统计软件提供了很多种用于两两比较的方法,包括Bonferroni法、S-N-K法、Tukey法等。之所以有这么多种方法,是因为目前还没有一种在任何条件下都适用、而且效果好的方法,这些方法都是从不同角度上控制多重比较时I型错误的发生概率。
来CDA学业务数据分析师,SPSS理论结合实战进行项目数据分析,助你成为从事数据采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据分析人才,点击了解课程详情!
数据分析师一定要了解的大厂入门券,CDA数据分析师认证证书!
CDA(数据分析师认证),与CFA相似,由国际范围内数据科学领域行业专家、学者及知名企业共同制定并修订更新,迅速发展成行业内长期而稳定的全球大数据及数据分析人才标准,具有专业化、科学化、国际化、系统化等特性。
同时,CDA全栈考试布局和认证体系已得到教育部直属中国成人教育协会及大数据专业委员会认可,并由为IBM、华为等提供全球认证服务的Pearson VUE面向全球提供灵活的考试服务。
报名方式
登录CDA认证考试官网注册报名>>点击报名
报名费用
Level Ⅰ:1200 RMB
Level Ⅱ:1700 RMB
Level Ⅲ:2000 RMB
考试地点
Level Ⅰ:中国区30+省市,70+城市,250+考场,考生可就近考场预约考试 >看看我所在的地哪里报名<
Level Ⅱ+Ⅲ:中国区30所城市,北京/上海/天津/重庆/成都/深圳/广州/济南/南京/杭州/苏州/福州/太原/武汉/长沙/西安/贵阳/郑州/南宁/昆明/乌鲁木齐/沈阳/哈尔滨/合肥/石家庄/呼和浩特/南昌/长春/大连/兰州>看看我所在的地哪里报名<
报考条件
业务数据分析师 CDA Level I >了解更多<
▷ 报考条件:无要求。
▷ 考试时间:随报随考。
建模分析师 CDA Level II >了解更多<
▷ 报考条件(满足任一即可):
1、获得CDA Level Ⅰ认证证书;
2、本科及以上学历,需从事数据分析相关工作1年以上;
3、本科以下学历,需从事数据分析相关工作2年以上。
▷ 考试时间:
一年四届 3月、6月、9月、12月的最后一个周六。
▷ 报考条件(满足任一即可):
1、获得CDA Level Ⅰ认证证书;
2、本科及以上学历,需从事数据分析相关工作1年以上;
3、本科以下学历,需从事数据分析相关工作2年以上。
▷ 考试时间:
一年四届 3月、6月、9月、12月的最后一个周六。
数据科学家 CDA Level III >了解更多<
▷ 报考条件(满足任一即可):
1、获得CDA Level Ⅱ认证证书;
2、本科及以上学历,需从事数据分析相关工作3年以上;
3、本科以下学历,需从事数据分析相关工作4年以上。
▷ 考试时间:
一年四届 3月、6月、9月、12月的最后一个周六。
(备注:数据分析相关工作不限行业,可涉及统计,数据分析,数据挖掘,数据库,数据管理,大数据架构等内容。)
——热门课程推荐:
想学习PYTHON数据分析与金融数字化转型精英训练营,您可以点击>>>“人才转型”了解课程详情;
想从事业务型数据分析师,您可以点击>>>“数据分析师”了解课程详情;
想从事大数据分析师,您可以点击>>>“大数据就业”了解课程详情;
想成为人工智能工程师,您可以点击>>>“人工智能就业”了解课程详情;
想了解Python数据分析,您可以点击>>>“Python数据分析师”了解课程详情;
想咨询互联网运营,你可以点击>>>“互联网运营就业班”了解课程详情;
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01在数据驱动决策的时代,企业与从业者每天都会面对海量数据——电商平台的用户行为数据、金融机构的信贷风险数据、快消品牌的营销 ...
2026-04-01在数字化转型的浪潮中,企业数据已从“辅助运营的附属资源”升级为“驱动增长的核心资产”,而一套科学、可落地的企业数据管理方 ...
2026-04-01在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的职场实战与认证考核中,“可解释性建模”是核心需求之一——企业决策中,不仅需要 ...
2026-03-31多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中 ...
2026-03-30机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系与职场实操中,高维数据处理是高频且核心的痛点——随着业务场景的复杂化 ...
2026-03-27在机器学习建模与数据分析实战中,特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代,数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能,而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26