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1、SPSS软件在医学科研中的应用（SPSS13.0）何平平北大医学部流行病与卫生统计学系Tel：82801619SPSS的基本数据管理功能SPSS Basic Data Management参考文献：SPSS Programming and Data Management, 2nd Edition: A Guide for SPSS and SAS Users. SPSS Inc. 2005.一、数据获取 二、变量属性 三、记录排序 四、文件拆分 五、筛选记录 六、数据文件的合并纵向合并 七、数据文件的合并横向合并 八、通过计算产生新变量 九、重新赋值 十、排秩 十一、重排格式 十二、日期计算
2、十三、随机抽样一、数据获取Getting Data into SPSS读取SPSS数据文件：*.sav , 常用的其他外部 数据文件： *.xls , *.dbf , *.txt , *.dat, *.w*, *.sas7bdat, *.mdb 注意：医学领域常用数据库EpiData软件，先 将数据文件*.rec转换为*.sps文件，然后在 SPSS的语法窗口运行，生成*.sav 文件。数据获取途径二、变量属性 Variable Properties1.Name：变量名。允许用中文，但习惯上采用英 文变量名。2.Type：变量类型，常用数值型（Numeric）、字 符型（String）、日期型
3、（Date）。3.Width：变量宽度，默认为8。4.Decimals：小数位数，默认为2。5.Label：变量编码，又称为变量标签，用于注释变 量名的含义。6.Values：变量值编码，又称为变量值标签，用于注释 变量值的含义。例如：变量sex，变量标签为“性别”； 变量值为1与2，变量值编码：1为“男性”，2为“女性”。7.Missing：缺失值。默认为系统缺失值，用“.”表示。8.Columns：列宽，默认为8。9.Align：对齐方式。数值型变量默认右对齐（Right） ，字符型变量默认左对齐（Left） 。10.Measure：测度，包括三类：数值变量（Scale）， 名义变量或无序
4、分类变量（Nominal），有序分类变量 或等级变量（Ordinal）。数据清单变量清单数据文件ex.sav（数据窗口数据清单界面）数据文件ex.sav（数据窗口变量清单界面）注意：一行对应一个“记录（Case）”；一列对应一个“变量（ Variable）”。此数据窗口不是一个很好的数据录入界面。 删除ex .sav文件中id为57的case，将文件另 存为ex_1.sav为以后使用方便，将ex .sav另存为如下数据库（ Save As.） 删除ex .sav文件中id为14的case，将文件另 存为ex_2.sav 删除ex .sav文件中变量sbp1dbp2，删除id 6的记录，将文件另
5、存为ex3.sav 只保留ex .sav文件中变量id、sbp1dbp2，删 除id7的记录，将文件另存为ex4.sav三、记录排序Sort Cases ex .sav文件中, 按照“height（身高）”的大小排序。升序 降序四、文件拆分 Split File 比较组分组变量根据分组 变量排序ex .sav文件中, 按照“sex（性别）”拆分文件分性别对“height（身高）”进行统计描述描述性统计不同性别的“height（身高）”统计描述所有记录的“height（身高）”统计描述注意：SPSS的输出结果文件为*.spo五、筛选记录 Select Cases如果条件满足过滤删除selectu
6、nselect筛选条件：有高血压家族史（genic 0）如果选用 Deleted，则一 定要将筛选后的 文件另存一个文 件名filter_$变量，0表示未选中该记录，1 表示选中该记录不符合条件的记录， 被用斜线筛除有高血压家族史的患者身高的统计描述所有患者身高的统计描述六、数据文件的合并纵向合并：增加 记录Merge Files.Add Cases打开数据文件ex_1.sav作为“工作数据文件”打开ex_2.sav作为“外部数据文件”*代表工作数据文件，代表外部数据文件。将连接后的文件另存一个文件名：ex_12.sav七、数据文件的合并横向合并：增加变量 Merge Files.Add Va
7、riables打开ex3.sav作为“工作数据文件”打开ex4.sav作为“外部数据文件”（1）两个文件均提供记录（Both files provide cases）关键变量对于排序的文件，按照关键变量 进行匹配*代表工作数据文 件，代表外部 数据文件。警告：如果数据未按照关键变量 的升序进行排序，那么不能按照 关键变量匹配连接后的数据文件，另存为ex_34a.sav（2）按照关键变量，将外部数据文件匹配到工作 数据文件中（External file is keyed table）。连接后的数据文件，另存为ex_34b.sav（3）按照关键变量，将工作数据文件匹配到外部 数据文件中（Worki
8、ng file is keyed table）。连接后的数据文件，另存为ex_34c.sav八、通过计算产生新变量 compute产生一个新变量：bmi体重/（身高）*2）九、重新赋值Recode Into different variables旧及新的变量值根据bmi对7个记录进行分组，bmi: 正常：18.0 23.9；超重：24.027.9；肥胖：28.0。定义新的变量名：bmi _ gr问题：当bmi23.91时，bmi_gr的取何值？根据上述recode方法， bmi_gr为缺失值！解决办法：RECODEbmi(18.0 thru 24.0=1) (24.0 thru 28.0=2)
9、 (28.0 thru Highest=3) INTO bmi_gr . EXECUTE .十、排秩 rank cases对sbp1（治疗前SBP）进行排秩排秩后产生新变量rsbp1，其中对于相等的变量 值（称为结点ties）取平均秩次。本例中第2、3 位的平均秩次为2.5。十一、重排格式Restructure1.将变量转换为记录 Restructure selected variables into cases 将变量转换为同一组记录 标识 转置后的新变量需要转置的变量需要固定的变量创建一个索引变量索引变量 的变量名按照自然数列对索引变量取值未选取的变量从 新数据库中删除开始重排重排后的数据
10、文件data1.sav。 2.将记录转换为变量 Restructure selected cases into variables记录标识索引变量按照“记录标识”变量排序按照原变量值 顺序，排列新 变量组开始重排重排后的数据文件data2.sav。 十二、日期计算Date/Time 用日期与时间进行计算两个日期之间的计算Date1与Date2 之差以“天”为单位结果变量：day，单位 为“天”变量标签十三、随机抽样Random Sampling 步骤1 随机数种子（Random Number Seed）的设定以数据文件 data.sav为 例指定种子（此处以随机抽样的 日期为种子）步骤2 随机
11、筛选记录（Select Cases Randomly）随机抽取样本 单击Sample按钮从前10个记录中随机抽取2个记录从前10个记录中随 机抽取2个记录随机抽样的结果：抽取了no为3、4的两个记录。注意：1.随机抽样主要用于现场调查中，从总体中用简 单随机的方法随机抽取一个样本。2.随机抽样的过程中，需要设定种子，以保证随 机抽样结果是可重现的。（一般来说，如果不设 定种子，那么第二次抽样很可能与第一次抽样的 结果不同。）小贴士：SPSS通过菜单，可以实现大部分的数据管理及 统计分析功能，软件操作简单、易学。在学习 SPSS时，要养成一个好习惯:用语法文件（ *.sps）保存每一步操作（只需
12、要在每个对话框 中点击Paste，就可以将操作粘贴到语法窗口， 即Syntax窗口）。这样做，至少有两个益处：1. 避免重复地操作；2.很清楚地记录了统计分析的 过程。如果您偷懒，从不保存语法文件1.您花了一整天的时间进行了复杂的数据整 理及统计分析几天后，老板告诉您： 数据库需要删除一个记录，您要重新做统 计！天啊！为了这一个记录，难道还要 再花费一整天重头开始么？！如果您偷懒，从不保存语法文件2.您花了一整天的时间进行了复杂的数据整 理及统计分析。很幸运，数据很准确，方 法很合适，似乎没有什么遗憾了。N年 后，有人拿着您的统计结果，很崇拜地请 教：当初您是怎么算出这个结果的？天啊！我怎么可能记得N年前的事 情？！如果您养成了这个好习惯:用语法文件（*.sps） 保存每一步操作哈哈！只需要几秒钟我就能将统计 结果重现！a piece of cake ！
