对于每一个医学狗来说，科研数据的统计分析是无法逾越的高墙，从课题设计，论文发表，毕业答辩，执医考试到基金课题申请，SCI撰写发表……任何一步都离不开数据的统计分析。
在统计学的江湖，SAS，SPSS，STATA，Minitab，Eviews， R Programming Language……高手林立，不分伯仲，在众多软件中由于SPSS简单的操作界面，菜单式的操作方法，成为初学者不二的选择。
SPSS（Statistical Product and Service Solutions）是一个组合式软件包，它集数据录入、整理、分析功能于一身。2010年被IBM并购SPSS统一更名为IBM SPSS，每年8月更新版本，最新版本是2018年8月更新的SPSS 26.0。
小编作为医学统计的学生，经常会被问到，“我这样分析行吗？你帮我看看这个数据怎么分析？”“你帮我算个t值吧？你帮我算个卡方值吧？”等等，你有这样的困扰吗？今天就让小编帮你解决这些问题，统计方法再也不愁了。本文以SPSS 20.0为例进行讲解
分析方法的选择
分析方法的选择，大概是大家最头疼的问题了。操作不会还可以找度娘，方法不会，估计度娘也拯救不了啦，那就让小编来拯救你吧。（只说关键点，抓住本质才是最重要的）笔者认为，方法选择的思考路径：研究目的—可分析的变量—数据类型—分析方法。研究目的很好理解但也很重要，一个数据可能发出几篇文章，那自然研究目的就有所不同了，相对应的统计方法自然也就不同了，再比如，欲比较均数之间的差异，你选择t检验或方差分析，若比较不同组之间率或构成比的差异，你可以选择卡方检验。
可分析的变量就是说，你在分析之前呢，先看看自己的数据，比如某个变量的缺失值达到50%，那这个变量就可以直接pass过去了，再比如编号ID之类的虽然需要，但也不是我们关心的变量。下面重点就来了，数据类型是初学者最容易忽视和搞不清楚的问题，但是这对于统计方法的选择至关重要，因为每个统计方法基本上都有相应的适用条件，说到这里不得不提一下变量类型。
基本变量类型如下：
计量资料（可以测量的、有单位的，g.身高、体重、年龄等）
计数资料：二分类、多分类（可以数个数的，g.性别：可以数出男多少人、女多少人等）
等级资料（程度呈递进的，g.一些实验室检验结果：可分为-、+、++、+++）
小编亲自总结了常用统计方法对变量的要求，如下表：
SPSS软件的数据管理
数据管理是统计分析前必不可少的步骤，主要包括数据文件的建立、存取、核对和数据整理。现在就先让大家看看SPSS的界面。（常用的都圈起来了哟）
我们常遇到数据大多为Excel文件，只需要依次点击：文件—打开—数据—选择Excel文件—打开，就OK了。（选择Excel文件时注意选择文件类型，如下图，当然如果你打开的是其他的文件类型，选择相应的文件类型就行了。
下面我们简单介绍一下自己录入数据，举个例子吧，你想看看A、B药的治疗效果，已知服用A药患者64人愈合，21人未愈合；服用B药患者51人愈合，33人未愈合，你想看看两个药的疗效有无差异，你知道要用卡方检验，但却不知道如何将数据录入，下面咱就来看看吧。
这样就可以做卡方了吗？No，常搞数据的同学可能已经意识到了，平时Excel导入的数据都是一行数据表示一个患者的记录，而我们录入的数据一行则表示一种药某种结局的人数，此时就需要对数据进行加权，这就是小编要强调的，操作如下：依次点击：数据—加权个案，出现如下对话框，选择加权个案，将f变量添加进去频率变量框中，如下图所示，点击：确定，就好了，就可以做卡方检验了。
常见统计分析方法实例及SPSS操作
1、T检验（适用条件：随机样本，正态分布，方差齐性）
T检验主要包括：单样本t检验、配对t检验、两独立样本的t检验。今天我们就以最为常见的两独立样本的t检验为例。简单地说就是比较两种不同的处理，效果的差异，比如下面的例1，比较两种降糖药的效果。
SPSS的操作如下：
（1）原始数据形式如下图①，x表示血糖下降量，group（1：实验组，2：对照组）。
（2）依次点击：分析、均值比较、独立样本T检验，出现如下窗口，如下图②。
（3）将x选入检验变量，将group选入分组变量，点击：定义组，组1定义为1、组2定义为2（主要取决于group变量里面的值），如下图③。
（4）点击：选项，如下图④，（一般选默认即可，根据自己事情要求而定），点击：继续。（5）点击：确定，结果就出来了。
结果如下：
2、方差分析（适用条件：正态性、独立性、方差齐性）
方差分析主要包括：完全随机设计的方差分析、随机区组设计的方差分析。今天我们就以最为常见的完全随机设计的方差分析为例。（方差分析与T检验最主要的区别就是，group大于2个组别）
SPSS的操作如下：
（1）部分数据如下图①,x表示体重差值,group（1常规剂量组，2中剂量组，3高剂量组）。
（2）依次点击：分析、均值比较、 单因素ANOVA，将x选入因变量列表框，group选入因子框，如下图②。
（3）点击：两两比较，勾选LSD，显著性水平默认0.05，如下图③，点击：继续。
（4）点击：选项，统计量勾选描述性，其他都默认，如下图④，点击：继续。
（5）点击：确定，结果就出来了。
主要结果如下：
3、卡方检验（适用于两个样本率或构成比的检验）
卡方检验一般可分为：四格表卡方检验、R×C的卡方检验、配对设计资料的卡方检验
废话不多说了，直接看例题吧。
SPSS的操作如下：
（1）数据如下图①，group（1实验组，2对照组），result（1有效，2无效），f表示频数。
（2）依次点击：分析、描述统计、 交叉表，将group选入行框，result选入列框,如下图②
（3）点击：统计量，勾选卡方，如下图③，点击：继续。
（4）点击：单元格，勾选观察值、行，其他都默认，如下图④，点击：继续。
（5）其他都默认，点击：确定，结果就出来了。
主要结果如下：
今天就到这里吧，关注“百味科研芝士”，下期再给大家介绍相关和回归（多元线性回归、Logistic回归、cox回归）。
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