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
【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-06-04在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28