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临床医生在做临床科研分析总结数据时,经常会遇到数据处理统计分析的问题,怎么算,这个试验结果是否有统计学意义，能不能用于文章发表；当数据呈现为中位数和均值时，有什么不同含义，统计方法应该怎样选择；问卷调查中，评分资料是否属于等级资料，应该怎样进行统计分析；临床试验设计中是否包含真正的配对；病因或者预测因子的探索时，需要选择什么样的回归方法；当遇到生存类数据时，需要注意哪些问题？SPSS是世界上最早的统计分析软件，也是世界上应用最广泛的专业统计软件。由于SPSS具有容易操作、输出漂亮、功能齐全、价格合理的优点，因此SPSS对于非专业统计工作者来说是很好的选择。T检验，亦称studentt检验（Student'sttest），主要用于样本含量较小（例如n30），总体标准差σ未知的正态分布资料。T检验适合用于随机样本，单个样本所代表的总体呈正态分布，且各样本所代表的总体方差齐，比较的两组数据的分布是否一致。T检验实质上就是样本均值的比较。T检验分为单样本T检验、独立样本T检验、配对样本T检验、单因素ANOVA。一、单样本T检验单样本t检验的目的是利用来自总体的样本数据，推断该总体的均值是否与制定的检验值之间存在显著性差异。它是对总体均值的假设检验。SPSS软件操作流程：1.AnalyzeCompareMeansOne-SampleTTest2.在打开的one-sampleTTestp窗口中，检验变量（TestVariable）选择血红蛋白x,检验值（TestValue）中输入14.02,点击OK。输出结果。二、独立样本T检验独立样本T检验是用于两个独立样本均值的比较。两个样本必须独立且服从正态分布。1.按照AnalyzeCompareMeansIndependent-SampleTTest操作打开Independent-SamplesTTest窗口。2.检验变量中选择PreWeight,检验值为group(01)。点击OK，输出结果。注意：Levene'stest用于确定方差齐性，注意根据该结果判断哪一行数据为最终结论。如果分组在3组或3组以上的均值比较可以应用单因素ANOVA。三、配对T检验配对T检验用于比较成对数据均值差异。比如配对的两组受试对象分别接受两种处理后的比较。1.AnalyzeCompareMeansPaired-SamplesTTest打开Paired-SamplesTTest对话框。2.成对变量（PairedVariables）：干预前x1干预后x2。确定，输出结果。P=0.0070.01，故可以认为健康教育前后该地区儿童血红蛋白（%）有变化，且血红蛋白（%）有所增加。