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武松（松哥統計），安徽中醫藥大學副教授，中國疾病預防控制中心流行病與衛生統計學博士，世界中聯臨床科研統計學會理事，國家高級統計分析師，SPSS高級數據分析師，微信公眾號精鼎統計（data973）創始人。擅長SPSS、SPSS-Modeler、SAS、Stata、Revman等多種統計軟件，國內多家雜志統計專業審稿人員，目前主持課題8項，協作子課題11項，SPSS專著1部，有8部圖書作為副主編，參與過“十一五”“十二五”“國家自然基金”“衛生部專項基金”等百餘項課題數據分析。在國家級刊物以第一作者或通訊作者發表文章40餘篇，其中SCI/Medline收錄5篇，獲得國家發明專利1項，獲得上海市出入境檢驗檢疫局科技興檢三等獎1項；近年致力於數據分析與挖掘技術的研究與推廣，舉辦SPSS數據培訓近百場，培訓風格幽默風趣，化復雜難懂的統計於舉例與比喻之中，是業界最受歡迎的SPSS統計講師之一。主編的《SPSS統計分析大全》一書累計印刷15次，銷量4萬多冊，雄踞多個圖書銷售網站統計軟件類圖書榜首。

第一篇 統計思維

第1章 核心統計概念 002

1.1 總體與樣本（population and sample） 002

1.1.1 總體 002

1.1.2 樣本 002

1.2 參數與統計量（parameter and statistics） 002

1.3 概率與頻率（probability and frequency） 003

1.3.1 概率 003

1.3.2 頻率 004

1.4 誤差（error）004

1.5 同質與變異（homogeneity and variation） 006

1.5.1 同質 006

1.5.2 變異 006

1.6 隨機化原則（random principle） 006

1.7 因素與水平（factor and level） 007

1.7.1 因素 007

1.7.2 水平 007

1.8 變量（variable） 007

1.8.1 計量變量 008

1.8.2 計數變量 008

1.8.3 等級變量 008



1.8.4 變量之間相互轉換 008

第2章 常見統計設計 009

2.1 成組設計 009

2.2 配比設計 009

2.2.1 配對設計 010

2.2.2 配伍組設計 010

2.3 析因設計 010

2.4 重復測量設計 011

2.5 其他設計 012

第3章 統計思想 013

3.1 抽樣的思想 013

3.2 總體推斷思想 013

3.3 反證法思想 014

3.4 小概率思想 014

3.5 誤差控制思想 015

第二篇 SPSS數據庫構建與數據管理

第4章 SPSS簡介與數據庫構建 018

4.1 SPSS簡介 018

4.2 SPSS 24.0安裝 018

4.2.1 確定計算機繫統 019

4.2.2 安裝步驟 019

4.3 SPSS啟動與退出 022

4.4 SPSS 24.0窗口簡介 022

4.4.1 數據編輯窗口 022

4.4.2 變量編輯窗口 023

4.4.3 結果輸出窗口 024



VII

目 錄

4.5 SPSS數據庫構建 024

4.5.1 間接法數據庫構建 025

4.5.2 直接法數據庫構建 027

4.5.3 數據編輯 029

4.6 SPSS分析過程三級窗口 030

4.6.1 一級窗口（數據窗口） 030

4.6.2 二級窗口（功能窗口） 031

4.6.3 三級窗口（參數窗口） 031

第5章 SPSS 24.0數據管理 032

5.1 文件、編輯、查看菜單介紹 032

5.1.1 文件（常用5個） 033

5.1.2 編輯（常用5個） 034

5.1.3 查看 035

5.2 10項常用數據管理功能 036

5.2.1 排序個案（sort cases）（☆） 036

5.2.2 轉置文件（transpose） 037

5.2.3 合並文件（merge files） 039

5.2.4 拆分文件（split files） 043

5.2.5 選擇個案（select cases）（☆）045

5.2.6 加權個案（weight cases）（☆） 049

5.2.7 計算變量（compute） 051

5.2.8 重新編碼（recode） 051

5.2.9 自動重新編碼 053

5.2.10 缺失值替換（replace missing value） 055

第三篇 初級統計說一說（描述性統計）

第6章 統計描述指標 058

6.1 計量變量 058



6.1.1 集中趨勢 059

6.1.2 離散趨勢 060

6.2 等級變量 062

6.3 計數變量 062

6.3.1 率（rate） 063

6.3.2 構成比（constituent ratio） 063

6.3.3 相對比（relative ratio） 063

第7章 統計表 064

7.1 統計表的結構 064

7.2 制表原則 065

7.3 統計表分類 066

7.4 SPSS定制專業統計表 066

7.5 SPSS統計結果展示方式 070

第8章 統計圖 072

8.1 SPSS 24.0繪圖功能簡介 072

8.1.1 圖表構建器簡介 073

8.1.2 圖形畫板模板選擇程序 077

8.2 條形圖（Bar）079

8.2.1 統計圖的結構 081

8.2.2 統計圖的繪圖原則 081

8.2.3 統計圖形的選擇 081

8.2.4 模塊解讀 082

8.2.5 統計圖編輯 086

8.3 3-D條形圖（3-D Bar） 088

8.4 線圖（Line） 089

8.5 面積圖（Area）091

8.5.1 簡單面積圖 091

8.5.2 堆積面積圖 092

8.6 餅圖（Pie） 093



8.7 高低圖（High-Low Charts） 094

8.8 箱圖（Boxplot） 096

8.9 誤差條圖（Error bar） 097

8.10 人口金字塔圖（population Pyramid） 099

8.11 散點圖（Scatter） 100

8.11.1 簡單分布散點圖 101

8.11.2 矩陣分布散點圖 101

8.11.3 簡單點圖 102

8.11.4 重疊分布散點圖 103

8.11.5 3-D分布散點圖 103

8.12 直方圖（Histogram） 104

第四篇 中級統計比一比（差異性分析）

第9章 t檢驗 108

9.1 基本思想與類型 108

9.2 單樣本t檢驗 109

9.2.1 設計思想 109

9.2.2 案例實戰 109

9.2.3 案例解析 109

9.2.4 實戰步驟 110

9.2.5 結果解讀 110

9.2.6 拓展理解 111

9.3 兩獨立樣本t檢驗 111

9.3.1 設計思想 111

9.3.2 案例實戰 112

9.3.3 案例解析 112

9.3.4 實戰步驟 112

9.3.5 結果解讀 113

9.3.6 拓展理解 114



9.4 配對樣本t檢驗 114

9.4.1 設計思想 114

9.4.2 案例實戰 115

9.4.3 案例解析 115

9.4.4 實戰步驟 116

9.4.5 結果解讀 116

9.4.6 拓展理解 117

9.5 t檢驗小結 118

**0章 方差分析 119

10.1 單因素設計方差分析 119

10.2 隨機區組設計方差分析 124

10.3 析因設計方差分析 129

10.4 重復測量設計方差分析 135

10.5 協方差分析 159

10.6 交叉設計方差分析 163

10.7 拉丁方設計方差分析 165

10.8 嵌套設計方差分析 168

10.8.1 兩因素嵌套 169

10.8.2 三因素嵌套 172

10.9 正交設計方差分析 177

10.10 裂區設計方差分析 181

**1章 卡方檢驗 185

11.1 成組四格表卡方 186

11.2 成組R×C表 189

11.3 成組R×C表效應指標比較 191

11.4 R×C表確切概率法 192

11.5 線性趨勢卡方 193

11.6 配對設計方表 194



11.7 分層卡方 196

11.8 卡方分割 199

**2章 等級資料比較 201

12.1 R×C表（單向有序） 201

12.1.1 列有序 201

12.1.2 行有序 201

12.2 R×C表（雙向有序） 202

12.2.1 屬性相同 202

12.2.2 屬性不同 203

**3章 非參數檢驗 205

13.1 非參數卡方 205

13.2 二項檢驗 207

13.3 遊程檢驗 208

13.4 單樣本K-S檢驗 209

13.5 2獨立樣本檢驗 210

13.6 K獨立樣本檢驗 212

13.7 2個相關樣本檢驗 214

13.8 K個相關樣本檢驗 216

13.9 非參數檢驗和參數檢驗 218

13.9.1 非參數檢驗的優點 219

13.9.2 非參數檢驗的缺點 219

13.9.3 兩種檢驗的選擇與效度 219

**4章 多元方差分析 220

14.1 單組資料 220

14.2 兩組比較 222

14.3 多組比較 223

14.4 輪廓分析 226



第五篇 **找關繫（統計模型）

**5章 關聯與相關分析 232

15.1 相關與關聯簡介 232

15.1.1 基本概念 232

15.1.2 關聯與相關的類型 233

15.2 Pearson相關及偏相關 236

15.2.1 Pearson相關 236

15.2.2 偏相關分析 239

15.3 Spearman相關及偏相關 243

15.3.1 Spearman相關 243

15.3.2 Spearman偏相關 244

15.4 典型相關 246

15.5 拓展：相關的校正 249

**6章 線性回歸 251

16.1 簡單線性回歸 251

16.1.1 線性回歸條件 251

16.1.2 線性回歸建模策略 252

16.2 多重線性回歸 257

**7章 Logistic回歸 262

17.1 二項Logistic回歸 262

17.2 有序Logistic回歸 267

17.3 多項Logistic回歸 269

17.4 條件Logistic回歸 272

**8章 生存分析 277

18.1 生存分析概述 277

18.1.1 基本概念 277

18.1.2 生存分析方法 278



18.2 壽命表法 278

18.3 Kaplan-Meier法 282

18.4 Cox回歸 285

18.5 時間依賴Cox回歸 288

**9章 聚類與判別分析 290

19.1 繫統聚類 290

19.1.1 簡介 290

19.1.2 基本思想 290

19.1.3 案例實戰 290

19.1.4 案例解析 291

19.1.5 實戰步驟 291

19.1.6 結果解讀 292

19.1.7 拓展理解 294

19.2 快速聚類 295

19.2.1 簡介 295

19.2.2 基本思想 295

19.2.3 案例實戰 295

19.2.4 案例解析 295

19.2.5 案例實戰 296

19.2.6 結果解讀 297

19.2.7 拓展理解 299

19.3 兩步聚類 299

19.3.1 簡介 299

19.3.2 基本思想 299

19.3.3 案例實戰 300

19.3.4 案例解析 300

19.3.5 案例實戰 300

19.3.6 結果解讀 300

19.3.7 拓展理解 302

19.4 Fisher判別與Bayes判別303



19.4.1 簡介 303

19.4.2 基本思想 303

19.4.3 案例實戰 303

19.4.4 案例解析 303

19.4.5 案例實戰 303

19.4.6 主要結果解讀 304

19.4.7 知識小結 306

第20章 主成分與因子分析 308

20.1 主成分分析 308

20.1.1 主成分思想 308

20.1.2 主成分分析 310

20.1.3 主成分回歸 315

20.1.4 主成分評價 318

20.2 因子分析 321

20.2.1 因子分析思想 321

20.2.2 因子分析實戰 321

第六篇 專項統計 325

第21章 信度與效度分析 326

21.1 信度分析 326

21.1.1 信度分類 326

21.1.2 信度優化方法 328

21.2 效度分析 331

21.2.1 效度分類 331

20.2.2 效度分析實戰 332

第22章 ROC曲線 337

22.1 診斷試驗與ROC概述 337



22.2 連續性計量資料ROC 340

22.2.1 問題（1）ROC實戰 340

22.2.2 問題（2）ROC實戰 342

22.2.3 問題（3）多指標聯合診斷 348

第23章 中介效應與調節效應 350

23.1 中介效應與調節效應簡介 350

23.2 中介效應SPSS實現 352

23.2.1 案例實戰 352

23.2.2 案例解讀 352

23.2.3 實戰步驟 352

23.2.4 結果解讀 353

23.3 調節效應SPSS實現（X與M均為分類變量） 354

23.3.1 案例實戰 355

23.3.2 案例實戰 355

23.3.3 結果解讀 355

23.4 調節效應SPSS實現（M為分類變量，X為連續變量） 356

23.4.1 案例實戰 356

23.4.2 案例實戰 356

23.4.3 結果解讀 356

23.5 調節效應SPSS實現（M為連續變量，X為分類或者連續變量） 357

23.5.1 案例實戰 357

23.5.2 案例實戰 357

23.5.3 結果解讀 358

23.6 Process插件安裝 359

23.7 Process分析中介效應 361

23.7.1 實戰步驟 361

23.7.2 結果解讀 362

23.8 Process分析調節效應 363

23.8.1 實戰步驟 363

23.8.2 結果解讀 364



第24章 傾向性評分 366

24.1 PSM匹配 366

24.1.1 簡介 366

24.1.2 基本思想 366

24.1.3 案例實戰 367

24.1.4 實戰步驟 367

24.2 PS分層 373

24.2.1 簡介 373

24.2.2 案例實戰 373

24.3 PS回歸 375

24.3.1 簡介 375

24.3.2 案例實戰 376

24.4 PS加權 376

24.4.1 簡介 376

24.4.2 案例實戰 377

第25章 多重響應分析 378

25.1 多重響應變量定義與數據錄入 378

25.1.1 多重二分法 378

25.1.2 多重分類法 379

25.2 定義多重響應變量集 380

25.3 不定項多選題頻率描述分析 382

25.4 不定項多選題頻率差異卡方檢驗 383

25.5 不定項多選題交叉表分析 384

25.6 不定項多選題交叉表卡方檢驗 386

第26章 一致性分析 389

26.1 定性資料一致性評價 389

26.1.1 配對四格表（有金標準） 389

26.1.2 配對四格表（無金標準） 390

26.1.3 等級資料R×C表一致性評價 391



26.2 計量資料一致性評價 392

26.2.1 配對t檢驗 392

26.2.2 Pearson相關繫數 392

26.2.3 組內相關繫數（Intra-class correlation coefficients，ICC） 392

26.2.4 Bland-Altman法 394

26.2.5 *小二乘回歸 395

26.2.6 Deming回歸 396

26.2.7 Passing-Bablok回歸估計 398

後記 400

參考文獻 402