spss病例对照案例——spss独立样本t检验、方差分析、卡方检验、spss相关性分析等

spss软件病例对照案例——文章采用spss独立样本t检验、方差分析、卡方检验、Pearson线性相关性分析、Spearman等级相关性分析方法

（病例对照数据在文章末尾处）

统计方法说明：数据分析选用的是SPSS21.0数据分析软件对本文的数据进行分析处理，计量资料如WBC、血小板等采用均值加减标注差表示，其差异分析选用T检验（两组间比较）与方差分析（大于等于三组），计数资料如性别等的差异分析选用卡方检验。指标之间的相关性分析采用Pearson线性相关性分析，指标与疾病等级（轻中重）之间的相关性选用Spearman等级相关性分析。选择的显著性水平为0.05，即P<0.05则认为存在显著差异。

一、健康组与患病组的差异比较

	状况	N	均值±标准差	T	P
白细胞	健康	50	6.29±1.47	-9.334	0.000
	患病	200	9.21±3.32
血小板	健康	50	161.38±24.49	-8.822	0.000
	患病	200	209.85±60.32
中性粒	健康	50	61.12±5.33	-10.154	0.000
	患病	200	72.5±11.73
淋巴	健康	50	32.34±4.61	11.664	0.000
	患病	200	20.72±10.64
NLR比值	健康	50	1.95±0.44	-9.502	0.000
	患病	200	5.11±4.63
PLR	健康	50	84.19±21.29	-10.005	0.000
	患病	200	142.12±69.95
年龄	健康	50	47±12.08	-8.967	0.000
	患病	200	64.01±11.68

从上表的分析可以清晰看出，在0.05的显著性水平下，患病组与健康组在白细胞、血小板、中性粒、淋巴、NLR比值、PLR、年龄这几个指标上全部存在显著差异，P值全部小于0.05，为了进一步分析健康组与患病组之间具体存在什么样的差异，还需要分析下图：

从上图可以进一步清晰看出，患病组的白细胞、血小板、中性粒、淋巴、NLR比值、PLR、年龄全部显著高于健康组。

   此外，还需要比较患病组与健康组在性别上的差异，由于性别是计数资料，需要选择卡方检验，结果如下：

		状况		患病率	file:///C:/Users/陈亮/AppData/Local/Temp/ksohtml/wpsDDB8.tmp.png	P
		健康	患病
性别	男	27	142	84.2%	5.278	0.022
	女	23	58	71.6%

从上表的分析可以知道，在0.05的显著性水平下，患病组与健康组在性别上也存在显著差异，男性的患病率为84%，女性的患病率为71.6%，由此可以知道，男性的患病率显著高于女性。

二、患病组中患病等级的差异比较...成为会员可查看全部，【点击成为会员】

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