用气轨系统与Spss标定物体的惯性质量

用气轨系统与Spss标定物体的惯性质量
用气轨系统与Spss标定物体的惯性质量

用气轨系统与Spss 标定物体的惯性质量*

丁相云 王新春 马凯 王昆林 司民真

(楚雄师范学院物理与电子科学系,楚雄,675000)

摘要 通过对气轨系统的改进与调试,用气垫导轨测量物体做简谐振动的周期,由实验原理及其不确定度的分析,结合测量数据,应用Spss 软件分析给出周期的平方与其惯性质量的定标曲线,验证了物体在气垫导轨上做简谐振动周期的平方与其惯性质量存在线性关系,进一步验证了物体的惯性质量与其引力质量相等的关系。选择气轨系统的实验方法,引入Spss 软件对实验数据进行分析,可明显减小因仪器或人为因素带来的偶然误差与系统误差,用置信概率为95%的不确定度对实验数据及实验结果进行分析与评定,能得到更加合理的实验结果。 关键词 气垫导轨 Spss 分析 定标 惯性质量

中图分类号 O4-33 文献标识码 A

引言

测量惯性质量的方法很多,有单摆法、复摆法、振动法[1] 、刚体转动实验法[2]

、霍尔传感器法[3]等,而最具有代表性的就是惯性称[4]的测量方法。对于单摆法,由摆长改变,使得所测周期存在较大的误差。在复摆法中,由于存在有两组对应变量,通过差值的方法求解也存在较大的误差。振动法中,由于弛垂度的存在使得振动过程不明显,测准周期较为困难。刚体转动实验法要保证摩擦力矩不变也难做到。在霍尔传感器法中,由于利用钢针与集成霍尔开关感应过程中,存在一定感应距离,使得霍尔传感器对于振动周期的测量存在较大误差。在以上诸多方法中,对于仪器调平以及初始状态的控制都存在相当难度,都不容易有效地降低或减弱重力的影响,导致仪器因素所引起的系统误差较大。综合上述,采用滑行器在气垫导轨上作简谐振动的方法[5]

,能较好的解决对于系统初始状态的控制,通过对气垫导轨静态、动态的调平,使得重力对滑行器与弹簧振子做简谐振动状态的影响显著下降。引入计算机辅助分析(Spss 软件)的方法,可显著减小因仪器或人为因素(人工作图)带来的误差,能得到更为准确的实验结果。

1 实验装置及调试

装置如图1,仪器主要由J2125-2B1.5M 气垫导轨、气源、J0201—DM 挡光计时系统、滑块、砝码、弹簧以及水平仪组成。

气垫导轨的调平是滑块、片状砝码及计弹簧在水平方向上做简谐振动的基础,为减弱或消除重力对振动的干扰,需要对气垫导轨进行静态调平和动态调平。通常先进行静态调平,再进行动态调平,一般调平的顺序不可逆。静态调平是在气垫导轨滑行表面的左、中、右端反复进行,先把滑块放置在导轨表面(禁止滑动),再将水平仪轻放于滑块上面,通过细致调节气垫导轨的底脚螺钉,使气垫导轨逐步进入水平方向静态平衡状态。动态调平应先给气轨通上气源,在吹气的导轨表面放上滑块,给滑块一个初速度,观察滑块通过两个光电门的速度(先从右到左),根据两光电门的速度差判断出气轨的高低,调节脚底螺母,使得滑块过两个光电门的速度在小数点后一位相同,同理,使滑块从右到左运动,继续调平,最终使气垫导轨进入动态平衡状态。若要得到优良的测量数据,还必须尽力保证滑块每一次振动的初始状态(振幅)一致。

2 实验原理 2.1 测量原理

水平气垫导轨上的滑行器(滑块、砝码)两侧可连接倔强系数为K 的两弹簧,构成简单的振动系统,以平衡位置为原点,则可设弹簧的恢复力满足胡克定律[6]

Kx F -= (1) 根据牛顿第二定律

Kx dt

x

d c m m i -=++220)( (2)

在(2)式中, 0m 为滑块质量,i m 为砝码质量,c 为弹簧的有效质量[7]。由(2)式可得

002

2=+++x c m m K

dt

x d i (3) 由(3)式,令2

022??

?

??=++=T c m m K i πω,则

图 1 实验装置

J2125-2B1.5M 弹簧 光电门 挡光片 滑块 J0201-DM

开 关 电源线 气源

)(c m K

m K T i i ++=02

22

44ππ (4)

令(4)式K

k 24π=,)(402

c m K b +=π,则 b km T i i +=2

(5)

由(5)式可知,2i T 与i m 必然存在线性关系。

2.1 对惯性质量测量的不确定度分析

不确定度可分为A 类、B 类进行评定。测量列),,,,,(21n i x x x x ??????平均值的标准偏差[8]为

)

1()(1

2

)(--=

∑=n n x x

u n

i i

x (6)

测量次数一般为6~10次,此时测量结果服

从t 分布[9]

,即

)(x P A u t u = (7)

(7)式中,P t 为与一定置信概率相联系的置信因子,当95.0=p 时,57.2=P t ,(6)式可转化为

)(57.2x A u u = (8)

根据(8)式,周期、质量的A 类分量分别为

)()(57.2T T A u u = (9)

)()(57.2m m A u u = (10)

对于B 类分量[9],若其误差极限为?,则

C

t u K

B ?

= (11) (11)式中,K t 为一定置信概率下相应分布的置信因子,?为仪器精度,C 为相应分布的置信系数,如果仪器误差服从均匀分布[9],3=C ,当95.0=p 时,96.1=K t ,那么(11)式可转化为

3

96.1?

=B u (12)

根据(12)式,周期、质量的B 类分量分别为

396.1)(T T B u ?

= (13)

3

96.1)(m m B u ?

= (14)

合成不确定度为

2

)(2)

()(T B T A T u u u += (15) 2

)(2)

()(m B m A m u u u += (16) 考虑到实际测量中,质量使用物理天平做单次测量,则0)(=m A u ,那么(16)式可转化为

)()(m B m u u = (17)

3 实验数据及其处理 3.1 测量数据

3.1.1 定标曲线(2

T —i m )所需测量数据 表1 给定弹簧、滑块、片状砝码的惯性质量

c m /g 0m /g 1m /g 2m /g 3m /g 4m /g

5m /g 6m /g 21.372

230.522

0.000

50.370

100.622

150.798

200.956

251.144

表2 测量片状砝码所对应的周期

测量方式:多次测量 测量工具:J0201—DM 型计时器 精度:0.0001s

i /次数

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 110T /s 1.33260 1.33240 1.33210 1.33280 1.33270 1.33330 1.33260 1.33300 1.33380 1.33330 210T /s 1.45970 1.45930 1.45970 1.46040 1.45990 1.45910 1.46040 1.46100 1.45980 1.45940 310T /s 1.58210 1.58280 1.58250 1.58290 1.58230 1.58190 1.58270 1.58170 1.58220 1.58230 410T /s 1.69860 1.69950 1.69880 1.69890 1.69840 1.69980 1.69850 1.69840 1.69980 1.69890 510T /s 1.80550 1.80510 1.80660 1.80540 1.80580 1.80350 1.80570 1.80470 1.80470 1.80530 610T /s

1.90650

1.90620

1.90700

1.90510

1.90480

1.90600

1.90660

1.90580

1.90530

1.90590

3.1.2 验证物体惯性质量与引力质量关系所需测量数据

表3 称量物体j 、k 、w 的质量

测量方式:单次测量 测量工具:物理天平 感量:0.02 g

j m /g

k m /g

w m /g

103.402

190.798

292.200

表4 测量物体j 、k 、w 振动的周期

测量方式:多次测量 测量工具:型计时计数器 精度:0.0001s

i /次数

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

j T 10/s 1.59060

1.59070 1.59020 1.59090 1.59040 1.59130 1.59100 1.59100 1.59020 1.59230

k T 10/s 1.78190 1.78190 1.78080 1.78200 1.78250 1.78150 1.78200 1.78350 1.78310 1.78240 w T 10/s

1.98260

1.98290

1.98230

1.98420

1.98560

1.98380

1.98360

1.98360

1.98400

1.98340

表5 物体j 、k 、w 的周期、质量的标准偏差

)(j T u /s

)(k

T u /s

)(w

T u /s

i T ?/s

i m ?/g

0.00048 0.00056 0.00067

0.00010

0.023

3.2 用Spss 分析软件[10]作2

T —i m 定标曲线

把表1、2数据输入Spss 软件中,应用Spss 软件中的曲线估计功能,以周期的平方(2i T )为因 变量,以质量(i m )为自变量,可得其定标曲线方程为

1866

7657001715.110537196180.007421772+=i m T (18)

所得其定标曲线如图2所示。

由(18)式比较(4)式,可得

10537196180.0074217742

=K

π (19) 由(19)可得

319.5/=K (N/m) (20)

查仪器说明书,可知弹簧的倔强系数为

298.5=K (N/m) (21)

3.3 比较物体引力质量与其惯性质量的关系 在定标曲线(图2)下,结合表4,应用Spss 分析软件分析可得图3。

由(18)可得

1866

7657001715.110537196180.007421772

-=i

i T m (22)

由(22)式可得

1053719618

0.007421772)

(i i T i m u T u =

(23)

由(23)式对照表5及图3,可标定物体(j 、

k 、w )的惯性质量

???????±=±=±=g )0.36 292.24(g )0.27 190.05(0.20)g 103.07(//

/w

k j m m m (24)

由表3、表5可得j 、k 、w 的引力质量

???

??±=±=

±=g )0.023 292.200

(g )0.023 190.798(0.023)g 103.402

(w k j m m m (25)

4 结论

已观测

线 性

已观测 线 性 实验值 图2 i i m T —2

定标曲线 图3 用图2定标物体(j 、k 、w )的惯性质量

① 由表1、2数据,应用Spss 软件分析得(18)式及其图2,并得到2

T —i m 定标曲线图。充分验证了物体在气垫导轨上做简谐振动周期的平方与其惯性质量成线性关系;

② 由表3、4数据,应用Spss 软件通过图2定标曲线,标定出图3及(24)式实验结果,对照(25)式,进一步验证了物体惯性质量与其引力质量相等的关系;

③ 由(24)式实验结果可知,随着物体惯性质量增加,误差增大。这是由于物体惯性质量在增加过程中,影响到滑行器做简谐振动的状态所致。

④ 能够得到较为理想的图2以及(20),图3以及(24)式,除了借助了强有力的计算机辅助(Spss 软件)分析手段外,表明所测量数据(表2、4)的质量较高,说明气垫导轨的调平工作,计时系统的选择较为合理,每次振幅初始状态的一致性较好,使得因仪器或认为因素所致的偶然误差与系统误差已降为较小。

⑤ 对比(20)与(21)式,(24)与(25)式实验结果吻合度较好,尤其查看(24)式中/j m 、/k m 、

/

w

m 的实验结果,由该实验方案所得惯性质量的实验值只在百分位上可疑,而以往的实验方案所得惯性质量的实验值一般为个位可疑。表明选择气轨系统测量周期是合理的,借助SPSS 软件分析实验数据是直观有效的。

参考文献

[1] 王玉清. 几种测惯性质量的方法[J]. 大学物理实验, 2008,21(1),34~37.

[2] 王玉清, 贾培军. 用刚体转动实验仪测量物体的惯性质量[J]. 延安大学学报. 2005, 24(4), 54~55. [3] 任新成等. 用集成开关型霍尔传感器测量物体的惯性质量[J]. 延安大学学报, 2004, 23(1), 40~41. [4] 杨述武, 赵立竹. 普通物理实验1(力学、热学部分)第四版.[M].高等教育出版社2006, 91~94. [5] 张广平. 李高清. 用气垫导轨测定惯性质量[J]. 甘肃教育学院学报, 2000, 14(3), 30~32

[6] 漆安慎 杜婵英编. 普通物理学教程(力学)第二版[M]. 高等教育出版社, 2004, 284.

[7] 黄兆梁. 弹簧质量对振动的影响[J]. 大学物理, 1998, 17(3), 12~16

[8] 杨述武, 赵立竹. 普通物理实验1(力学、热学部分)第四版.[M]. 高等教育出版社. 2006, 9~13 [9] 刘才明. 大学物理实验中测量不确定度的评定与表示[J]. 大学物理. 1997, 16(8),21~23

[10] 宋志刚等. SPSS 16.0 guide to data analysis. [M]. 人民邮电出版社, 2008, 115~186

项目资助及作者简介:

资助项目:国家特色专业项目资助(编号:12467);

丁相云(1989.3— ),云南丽江市人,大学本科,主要研究方向为普通物理实验;

王新春(1970.10— ), 云南禄丰县人,高级实验师,主要研究方向为电子测量,光电实验; Email:wxch@https://www.360docs.net/doc/609758092.html,

Measure inertial mass with the method of gas-track system and Spss

Ding Xiangyun, Wang Xinchun, Ma Kai, Wang Kunlin ,Si Minzhen

(Department of Physical and Electronics ,Chuxiong Normal University ,Chuxiong 675000,China)

Abstract The paper measures the cycle of simple harmonic motion with the method of gas-track by improving gas-track system. The paper has analyzed the calibration curve between the square of the cycle and its inertial mass according to experiment principle and uncertainty analysis, combined with measurement data. And the paper validates the relationship between the square of the cycle of objects performing simple harmonic motion on the gas-track and inertial mass, which further validates that inertial mass of object is equal to its gravitational mass. The experiment , which introduces gas-track and the statistics software SPSS, can obviously reduce the system error and accidental error resulted from the instruments and humans, And the paper achieves more reasonable results by the analysis and evaluation with confidence probability of 95%.

Key words gas-track, Spss, calibration, inertial mass

Cox回归分析—非常详细的SPSS操作介绍

患者生存状态的影响因素分析 ——生存资料的COX回归分析1、问题与数据 某研究者拟观察某新药的抗肿瘤效果,将70名肺癌患者随机分为两组,分别采用该新药和常规药物进行治疗,观察两组肺癌患者的生存情况,共随访2年。研究以死亡为结局,两种治疗方式为主要研究因素,同时考虑调整年龄和性别的影响,比较两种疗法对肺癌患者生存的影响是否有差异。变量的赋值和部分原始数据见表1和表2。 表1. 某恶性肿瘤的影响因素与赋值 表2. 两组患者的生存情况 group gender age time survival 0 1 0 22 1 0 1 1 10 1 0 1 1 64 1 0 1 1 12 1 0 1 0 17 1 1 0 0 19 1 1 1 1 4 1 1 0 1 1 2 0 1 0 0 5 0 1 1 1 27 0 2、对数据结构的分析 该研究以死亡为结局,治疗方式为主要研究因素,每个研究对象都有生存时

间(随访开始到死亡、失访或随访结束的时间),同时考虑调整年龄和性别的影响。欲了解两种疗法对肺癌患者生存的影响是否有差异,可以用Cox比例风险模型(Cox proportional-hazards model,也称为Cox回归)进行分析。 实际上,Cox回归的结局不一定是死亡,也可以是发病、妊娠、再入院等。其共同特点是,不仅考察结局是否发生,还考察结局发生的时间。 在进行Cox回归分析前,如果样本不多而变量较多,建议先通过单变量分析(KM法绘制生存曲线、Logrank检验等)考察所有自变量与因变量之间的关系,筛掉一些可能无意义的变量,再进行多因素分析,这样可以保证结果更加可靠。即使样本足够大,也不建议把所有的变量放入方程直接分析,一定要先弄清楚各个变量之间的相互关系,确定自变量进入方程的形式,这样才能有效的进行分析。 单因素分析后,应当考虑应该将哪些自变量纳入Cox回归模型。一般情况下,建议纳入的变量有:1)单因素分析差异有统计学意义的变量(此时,最好将P值放宽一些,比如0.1或0.15等,避免漏掉一些重要因素);2)单因素分析时,没有发现差异有统计学意义,但是临床上认为与因变量关系密切的自变量。 3、SPSS分析方法 (1)数据录入SPSS

SPSS基本操作傻瓜教程

目录 一、SPSS界面介绍 (2) 1、如何打开文件 (2) 2、如何在SPSS中打开excel表 (3) 3、数据视图界面 (3) 4、变量视图界面 (4) 二、如何用SPSS进行频数分析 (11) 三、如何用SPSS进行多变量分析 (15) 四、如何对多选题进行数据分析 (18) 1、对多选题进行变量集定义 (18) 2、对多选题进行频数分析 (21) 3、对多选题进行多变量交互分析 (24) 五、如何就SPSS得出的表在excel中作图 (27)

一、SPSS界面介绍 提前说明:第一,我这里用的是SPSS 20.0 中文汉化版。第二,我教的是傻瓜操作,并不涉及理论讲解,具体的为什么和用什么理论公式来解释请认真去听《社会统计学》的课程。第三,因为是根据我自己的操作和理解来写的,所以可能有些地方显的不那么科学,仍然要说请大家认真去听《社会统计学》的课程,那个才是权威的。 1、如何打开文件 这个东西打开之后界面是这样的: 我们打开一个文件:

要提的一点就是,SPSS保存的数据拓展名是.sav: 2、如何在SPSS中打开excel表 在上图的下拉箭头里找到excel这个选项: 然后你就能找到你要打开的excel表了。 3、数据视图界面 我现在打开了一个数据库。 可以看到左下角这个地方有两个框,两个是可以互相切换的,跟excel切换表一样,跟excel切换表一样: 现在的页面是数据视图,也就是说这一页都是原始数据,这里的一行就是一张问卷,一列就是一个问题,白框里的1234代表的是选项。这个表当时录数据的时候为了方便看,是把ABCD都转换成了1234,所以显示的是1234,当然直接录ABCD也可以,根据具体情况看怎么录,只要能看懂。 多选题的录入全部都是细化到每个选项,比如第四题,选项A选了就是“是”,没选就是

SPSS教程中文完整版

SPSS统计与分析 统计要与大量的数据打交道,涉及繁杂的计算和图表绘制。现代的数据分析工作如果离开统计软件几乎是无法正常开展。在准确理解和掌握了各种统计方法原理之后,再来掌握几种统计分析软件的实际操作,是十分必要的。 常见的统计软件有 SAS,SPSS,MINITAB,EXCEL 等。这些统计软件的功能和作用大同小异,各自有所侧重。其中的 SAS 和 SPSS 是目前在大型企业、各类院校以及科研机构中较为流行的两种统计软件。特别是 SPSS,其界面友好、功能强大、易学、易用,包含了几乎全部尖端的统计分析方法,具备完善的数据定义、操作管理和开放的数据接口以及灵活而美观的统计图表制作。SPSS 在各类院校以及科研机构中更为流行。 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,意为统计产品与服务解决方案)。自 20 世纪 60 年代 SPSS 诞生以来,为适应各种操作系统平台的要求经历了多次版本更新,各种版本的 SPSS for Windows 大同小异,在本试验课程中我们选择 PASW Statistics 作为统计分析应用试验活动的工具。 1. SPSS 的运行模式 SPSS 主要有三种运行模式: (1)批处理模式 这种模式把已编写好的程序(语句程序)存为一个文件,提交给[开始]菜单上[SPSS for Windows]→[Production Mode Facility]程序运行。 (2)完全窗口菜单运行模式 这种模式通过选择窗口菜单和对话框完成各种操作。用户无须学会编程,简单易用。 (3)程序运行模式

这种模式是在语句(Syntax)窗口中直接运行编写好的程序或者在脚本(script)窗口中运行脚本程序的一种运行方式。这种模式要求掌握 SPSS 的语句或脚本语言。本试验指导手册为初学者提供入门试验教程,采用“完全窗口菜单运行模式”。 2. SPSS 的启动 (1)在 windows[开始]→[程序]→[PASW],在它的次级菜单中单击“SPSS for Windows”即可启动 SPSS 软件,进入 SPSS for Windows 对话框,如图,图所示。 图 SPSS 启动

spss之生存分析2张文彤

第十四章活着--Survival菜单详解(下) (医学统计之星:董伟) 上次更新日期: 13.1 Life Tables过程 13.1.1 界面说明 13.1.2 结果解释 13.2 Kaplan-Meier过程 13.2.1 界面说明 13.2.2 结果解释 13.3 Cox Regression过程 13.3.1 界面说明 13.3.2 结果解释 13.4 Cox w/Time-Dep Cov过程 13.4.1 界面说明 13.4.2 结果解释 §13.3 Cox Regression过程 上面给大家介绍的是两种生存分析方法,但它们只能研究一至两个因素对生存时间的影响,当对生存时间的影响因素有多个时,它们就无能为力了,下面我给大家介绍Cox Regression过程,这是一种专门用于生存时间的多变量分析的统计方法。 Cox Regression过程主要用于: 1、用以描述多个变量对生存时间的影响。此时可控制一个或几个因素,考察其他因素对生存时间的影响,及各因素之间的交互作用。 例13.3 40名肺癌患者的生存资料(详见胡克震主编的《医学随访统计方法》 生存时间状态生活能力评分年龄诊断到研究时间鳞癌小细胞癌腺癌疗法癌症类别4111706451001 1.00 1261606391001 1.00 11817065111001 1.00 0,1,0为小细胞癌;0,0,1为腺癌。表中的最后一个变量是我加上去的癌症类别,1为鳞癌;2为小细胞癌;3为腺癌;4为其它癌。实践表明结果与用亚变量计算一样。 13.3.1 界面说明

图9 Cox回归主对话框 【Time】框、【Status】框前文已经介绍过了,这里我就不再废话唠叨的了。Block 1 of 1右边的Next钮被激活。这个按钮用于确定不同自变量进入回归方程的方法,详见Method框的内容。用同一种方法进入回归方程的自变量在同一个Covariates框内。 【Covariates】框 选入自/协变量,即选入你认为可能对生存时间有影响的变量。 【Method】框 选择自变量进入Cox回归方程的方法,SPSS提供下面几种方法:?Enter: Covariates框内的全部变量均进入回归模型。 ?Forward: Conditional: 基于条件参数估计的向前法。 ?Forward: LR: 基于偏最大似然估计的向前法。 ?Forward: Wald: 基于Wald统计量的向前法。 ?Backward: Conditional: 基于条件参数估计的后退法。 ?Backward: LR: 基于偏最大似然估计的后退法。 ?Backward: Wald: 基于Wald统计量的后退法。 【Strata】框 定义分层因素,将生存时间按分层因素分别进行Cox回归。 【Categorical】选项 用于告诉系统,Covariates框内的变量中哪些是分类变量或字符型变量。系统默认字符型变量为分类变量,数字型变量为连续型变量。 选入自变量后,categorical钮被激活。按categorical钮,进入确定分类变量的对话框。见图10。

SPSS生存分析报告过程

SPSS Survival(生存分析)菜单 SPSS Survival菜单包括Life Tables过程、Kaplan-Meier过程、Cox Regression过程、Cox w/Time-Dep Cov过程。这里只介绍Life Tables 过程和Kaplan-Meier过程。 Life Tables过程 Life Tables过程用于: 1、估计某生存时间的生存率。 2、绘制各种曲线如生存函数、风险函数曲线等。 3、对某一研究因素不同水平的生存时间分布进行比较,控制另一因素后对研究因素不同水平的生存时间分布进行比较,包括从总体上比较和不同水平之间进行两两比较。 一、建立数据文件 定义两个列变量: 时间变量:取名“time”,label标上“survival time(week)”。 生存状态变量:取名“status”,并赋值:0=“删失”,1=“死亡”。 二、操作过程 从菜单选择 1、Analyze==>Survival ==>Life Tables 2、Time框:选入time 3、Display Time Intervals框:在by前面的框内填入生存时间上限,本例填入20(此区间必须包括生存时间的最大值);在by后面的框内填入生存时间的组距,本例填入5,以保证结果列出“15-”的组段。

4、Status框:选入status;击define events钮,在single value框右边的空格中输入1 5、单击Option按钮,弹出对话框: Life Table(s) 输出寿命表,系统默认 Plots: 选Survival(累积生存函数曲线) 击Continue 6、单击OK钮 附:界面说明 图1 寿命表主对话框 【Time】框 选入生存时间变量。 【Display Time Intervals】框

SPSS简明教程(绝对受用)

第一章SPSS概览--数据分析实例详解 1.1 数据的输入和保存 1.1.1 SPSS的界面 1.1.2 定义变量 1.1.3 输入数据 1.1.4 保存数据 1.2 数据的预分析 1.2.1 数据的简单描述 1.2.2 绘制直方图 1.3 按题目要求进行统计分析 1.4 保存和导出分析结果 1.4.1 保存文件 1.4.2 导出分析结果 希望了解SPSS 10.0版具体情况的朋友请参见本网站的SPSS 10.0版抢鲜报道。 例1.1 某克山病区测得11例克山病患者与13名健康人的血磷值(mmol/L)如下, 问该地急性克山病患者与健康人的血磷值是否不同(卫统第三版例4.8)? 患者: 0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11 健康人: 0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20 1.34 1.35 1.48 1.56 1.87 解题流程如下:

1.将数据输入SPSS,并存盘以防断电。 2.进行必要的预分析(分布图、均数标准差的描述等),以确定应采 用的检验方法。 3.按题目要求进行统计分析。 4.保存和导出分析结果。 下面就按这几步依次讲解。 §1.1 数据的输入和保存 1.1.1 SPSS的界面 当打开SPSS后,展现在我们面前的界面如下: 请将鼠标在上图中的各处停留,很快就会弹出相应部位的名称。 请注意窗口顶部显示为“SPSS for Windows Data Editor”,表明现在所看到的是SPSS的数据管理窗口。这是一个典型的Windows软件界面,有菜单栏、

SPSS简明教程实例及方法(相当有用)

第一章 SPSS概览--数据分析实例详解 1.1 数据的输入和保存 1.1.1 SPSS的界面 1.1.2 定义变量 1.1.3 输入数据 1.1.4 保存数据 1.2 数据的预分析 1.2.1 数据的简单描述 1.2.2 绘制直方图 1.3 按题目要求进行统计分析 1.4 保存和导出分析结果 1.4.1 保存文件 1.4.2 导出分析结果 希望了解SPSS 10.0版具体情况的朋友请参见本网站的SPSS 10.0版抢鲜报道。 例1.1 某克山病区测得11例克山病患者与13名健康人的血磷值(mmol/L)如下, 问该地急性克山病患者与健康人的血磷值是否不同(卫统第三版例4.8)? 患者: 0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11 健康人: 0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20 1.34 1.35 1.48 1.56 1.87 解题流程如下: 1. 将数据输入SPSS,并存盘以防断电。 2. 进行必要的预分析(分布图、均数标准差的描述等),以确定应采用的 检验方法。 3. 按题目要求进行统计分析。 4. 保存和导出分析结果。 下面就按这几步依次讲解。 §1.1 数据的输入和保存 1.1.1 SPSS的界面 当打开SPSS后,展现在我们面前的界面如下:

请将鼠标在上图中的各处停留,很快就会弹出相应部位的名称。 请注意窗口顶部显示为“SPSS for Windows Data Editor”,表明现在所看到的是SPSS的数据管理窗口。这是一个典型的Windows软件界面,有菜单栏、工具栏。特别的,工具栏下方的是数据栏,数据栏下方则是数据管理窗口的主界面。该界面和EXCEL极为相似,由若干行和列组成,每行对应了一条记录,每列则对应了一个变量。由于现在我们没有输入任何数据,所以行、列的标号都是灰色的。请注意第一行第一列的单元格边框为深色,表明该数据单元格为当前单元格。 有的SPSS系统打开时会出现一个导航对话框,请单击右下方的Cancer按钮,即可进入上面的主界面。 1.1.2 定义变量 该资料是定量资料,设计为成组设计,因此我们需要建立两个变量,一个变量代表血磷值,习惯上取名为X,另一个变量代表观察对象是健康人还是克山病人,习惯上取名为GROUP。 对数据的统计分析格式不太熟悉的朋友请先学习统计软件第一课。 选择菜单Data==>Define Variable。系统弹出定义变量对话框如下: 该变量定义对话框在SPSS 10.0版中已被取消,这里的操作只适合9.0~7.0版的用户。

生存分析的cox回归模型案例——spss

生存分析的cox回归模型案例——spss

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一、生存分析基本概念 1、事件(Event) 指研究中规定的生存研究的终点,在研究开始之前就已经制定好。根据研究性质的不同,事件可以是患者的死亡、疾病的复发、仪器的故障,也可以是下岗工人的再就业等等。 2、生存时间(Survivaltime) 指从某一起点到事件发生所经过的时间。生存是一个广义的概念,不仅仅指医学中的存活,也可以是机器出故障前的正常运行时间,或者下岗工人再就业前的待业时间等等。有的时候甚至不是通用意义上的时间,比如汽车在出故障前的行驶里程,也可以作为生存时间来考虑。 3、删失(Sensoring) 指由于所关心的事件没有被观测到或者无法观测到,以至于生存时间无法记录的情况。常由两种情况导致:(1)失访;(2)在研究终止时,所关心的事件还未发生。 4、生存函数(Survival distributionfunction) 又叫累积生存率,表达式为S(t)=P(T>t),其中T为生存时间,该函数的意义是生存时间大于时间点t的概率。t=0时S(t)=1,随着t的增加S(t)递减(严格的说是不增),1-S(t)为累积分布函数,表示生存时间T不超过t的概率。? 二、生存分析的方法 1、生存分析的主要目的是估计生存函数,常用的方法有Kaplan-Meier法和寿命表法。对于分组数据,在不考虑其他混杂因素的情况下,可以用这两种方法对生存函数进行组间比较。 2、如果考虑其他影响生存时间分布的因素,可以使用Cox回归模型(也叫比例风险模型),利用数学模型拟合生存分布与影响因子之间的关系,评价影响因子对生存函数分布的影响程度。这里的前体是影响因素的作用不随时间改变,如果不满足这个条件,则应使用含有时间依存协变量的Cox回归模型。 下面用一个例子来说明SPSS中Cox回归模型的操作方法。 例题 要研究胰腺癌术中放疗对患者生存时间的影响,收集了下面所示的数据:

生存分析的co回归模型案例spss完整版

生存分析的c o回归模 型案例s p s s HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】

一、生存分析基本概念 1、事件(Event) 指研究中规定的生存研究的终点,在研究开始之前就已经制定好。根据研究性质的不同,事件可以是患者的死亡、疾病的复发、仪器的故障,也可以是下岗工人的再就业等等。 2、生存时间(Survival time) 指从某一起点到事件发生所经过的时间。生存是一个广义的概念,不仅仅指医学中的存活,也可以是机器出故障前的正常运行时间,或者下岗工人再就业前的待业时间等等。有的时候甚至不是通用意义上的时间,比如汽车在出故障前的行驶里程,也可以作为生存时间来考虑。 3、删失(Sensoring) 指由于所关心的事件没有被观测到或者无法观测到,以至于生存时间无法记录的情况。常由两种情况导致:(1)失访;(2)在研究终止时,所关心的事件还未发生。 4、生存函数(Survival distribution function) 又叫累积生存率,表达式为S(t)=P(T>t),其中T为生存时间,该函数的意义是生存时间大于时间点t的概率。t=0时S(t)=1,随着t的增加S(t)递减(严格的说是不增),1-S(t)为累积分布函数,表示生存时间T不超过t的概率。 二、生存分析的方法 1、生存分析的主要目的是估计生存函数,常用的方法有Kaplan-Meier法和寿命表法。对于分组数据,在不考虑其他混杂因素的情况下,可以用这两种方法对生存函数进行组间比较。 2、如果考虑其他影响生存时间分布的因素,可以使用Cox回归模型(也叫比例风险模型),利用数学模型拟合生存分布与影响因子之间的关系,评价影响因子对生存函数分布的影响程度。这里的前体是影响因素的作用不随时间改变,如果不满足这个条件,则应使用含有时间依存协变量的Cox回归模型。 下面用一个例子来说明SPSS中Cox回归模型的操作方法。 例题 要研究胰腺癌术中放疗对患者生存时间的影响,收集了下面所示的数据: 操作步骤: SPSS变量视图 菜单选择: 点击进入Cox主对话框,如下,将time选入“时间”框,将代表删失的censor变量选入“状态”框,其余分析变量选入“协变量”框。其余默认就行。 点击“状态”框下方的“定义事件”,将事件发生的标志设为值0,即0代表事件发生。 在主对话框中点击“分类”按钮,进入如下的对话框,将所有分类变量选入右边框中。 在主对话框中点击“绘图”按钮,进入如下的对话框,选择绘图的类型,这里只选择“生存函数”。由于我们关心的主要变量是trt(是否放疗),所以将trt选入“单线”框中,绘制生存曲线。 在主对话框中点击“选项”按钮,进入如下的对话框,设置如下,输出RR的95%置信区间。回到主界面,点击“确定”输出结果。 结果输出

SPSS生存分析过程

SPSS Survival(生存分析)菜单 SPSS Survival 菜单包括Life Tables 过程、Kaplan-Meier 过程、Cox Regression 过程、Cox w/Time-Dep Cov 过程。这里只介绍Life Tables 过程和Kaplan-Meier 过程。 Life Tables 过程 Life Tables 过程用于: 1、估计某生存时间的生存率。 2、绘制各种曲线如生存函数、风险函数曲线等。 3、对某一研究因素不同水平的生存时间分布进行比较,控制另一因素后对研究因素不同水平的生存时间分布进行比较,包括从总体上比较和不同水平之间进行两两比较。 一、建立数据文件 定义两个列变量:时间变量:取名“ time”,label 标上“ survival time(week) 。” 生存状态变量:取名“ status”并赋值:0= “删失” ,1= “死亡”。二、操作过程从菜单选择 1 、Analyze==>Survival ==>Life Tables 2、Time 框:选入time 3、Display Time Intervals 框:在by 前面的框内填入生存时间上限,本例 填入20(此区间必须包括生存时间的最大值) ;在by 后面的框内填入生存时间的组距,本例填入5,以保证结果列出“1 5- ”的组段。

4、 StatUS 框:选入 StatUs ;击 define events 钮,在 SingIe value 框右边的空 格中输入1 5、 单击OPtiOn 按钮,弹出对话框: Life TabIe(S)输出寿命表,系统默认 Plots:选SUrViVaI (累积生存函数曲线) 击 COntinUe 6、单击OK 钮 附:界面说明 J Lire Tabled ____ I Tim?: 口加 Status : ^d(∪ Factor: Ey FaCtor: JPti OlkE .一 图1 寿命表主对话框 【Time 】框 选入生存时间变量 【DiSPIay Time InterVaIS 】框 欲输出生存时间范围及组距。 DiSPlay Time Interval≡ 0 20

SPSS生存分析过程

SPSSSurvival(生存分析)菜单SPSS Survival菜单包括LifeTables过程、Kaplan-Meier过程、Cox Regression过程、Cox w/Time-Dep Cov过程。这里只介绍Life Tables过程与Kaplan-Meier过程。 LifeTables过程 LifeTables过程用于: 1、估计某生存时间得生存率。 2、绘制各种曲线如生存函数、风险函数曲线等。 3、对某一研究因素不同水平得生存时间分布进行比较,控制另一因素后对研究因素不同水平得生存时间分布进行比较,包括从总体上比较与不同水平之间进行两两比较。 一、建立数据文件 定义两个列变量: 时间变量:取名“time”,label标上“survivaltime(week)”。 生存状态变量:取名“status”,并赋值:0=“删失”,1=“死亡”。 二、操作过程 从菜单选择 1、Analyze==>Survival==>LifeTables 2、Time框:选入time 3、Display Time Intervals框:在by前面得框内填入生存时间上限,本例填入20(此区间必须包括生存时间得最大值);在by后面得框内填

入生存时间得组距,本例填入5,以保证结果列出“15-”得组段。 4、Status框:选入status;击define events钮,在single value框右边得空格中输入1 5、单击Option按钮,弹出对话框: ●Life Table(s)输出寿命表,系统默认 ● Plots:选Survival(累积生存函数曲线) 击Continue 6、单击OK钮 附:界面说明 图1 寿命表主对话框 【Time】框 选入生存时间变量。

SPSS统计软件的使用方法(精)

SPSS统计软件的使用方法 一、单因素方差分析法(One-way ANOVA 操作步骤: [1]点击电脑桌面上的SPSS图标,打开SPSS界面; [2]在界面底部位,点击变量窗(Variable View→在指标名称栏(Name第一栏中填上 “组别”→在第一栏的分数栏(Decimals中选择小数点数为0; [3]在指标名称栏(Name第二栏中填上“指标”或具体指标名称→在第二栏的分数栏 (Decimals中选择小数点数为2或具体的小数点位数; [4]在界面底部位,点击数据窗(Data View→在组别纵栏分别输入1、1、1、1、2、2、 2、2、 3、3、3、3、

4、4、4、4、 5、5、5、5、 6、6、6、6、 7、7、7、7、 8、8、8、 8等数→然后将各组各重复数分别输入到指标纵栏中。 [5]在视窗上部,选择分析(analyze按纽→下拉表中选择“比较平均数Compare mean”→可看到“测定平均值means”、“单样本T检验One sample t test”、“独立样品T 检验Independent-samples T test”、“配对样品T检验Pared-sample T tes t”、“单因 子方差分析One-way ANOVA”→选择ANOA→左窗中的组别放入因子栏(Factor→指标放入应变量栏(Dependent list→右框contrasts→点多项式polynomial→继续continue→点统计模式Post Hoc→上栏选Duncan,下栏点Tamhane`s T→继续continue →点击选项Option→全选→继续continue→点OK。 [6]出现结果窗,按数值描述表(Descritives中的平均值Mean和标准误SE,填入表,如表1所示。

生存分析的cox回归模型案例spss

一、生存分析基本概念 1、事件(Event) 指研究中规定的生存研究的终点,在研究开始之前就已经制定好。根据研究性质的不同,事件可以是患者的死亡、疾病的复发、仪器的故障,也可以是下岗工人的再就业等等。 2、生存时间(Survival time) 指从某一起点到事件发生所经过的时间。生存是一个广义的概念,不仅仅指医学中的存活,也可以是机器出故障前的正常运行时间,或者下岗工人再就业前的待业时间等等。有的时候甚至不是通用意义上的时间,比如汽车在出故障前的行驶里程,也可以作为生存时间来考虑。 3、删失(Sensoring) 指由于所关心的事件没有被观测到或者无法观测到,以至于生存时间无法记录的情况。常由两种情况导致:(1)失访;(2)在研究终止时,所关心的事件还未发生。 4、生存函数(Survival distribution function) 又叫累积生存率,表达式为S(t)=P(T>t),其中T为生存时间,该函数的意义是生存时间大于时间点t的概率。t=0时S(t)=1,随着t的增加S(t)递减(严格的说是不增),1-S(t)为累积分布函数,表示生存时间T不超过t的概率。 二、生存分析的方法 1、生存分析的主要目的是估计生存函数,常用的方法有Kaplan-Meier法和寿命表法。对于分组数据,在不考虑其他混杂因素的情况下,可以用这两种方法对生存函数进行组间比较。 2、如果考虑其他影响生存时间分布的因素,可以使用Cox回归模型(也叫比例风险模型),利用数学模型拟合生存分布与影响因子之间的关系,评价影响因子对生存函数分布的影响程度。这里的前体是影响因素的作用不随时间改变,如果不满足这个条件,则应使用含有时间依存协变量的Cox回归模型。 下面用一个例子来说明SPSS中Cox回归模型的操作方法。 例题 要研究胰腺癌术中放疗对患者生存时间的影响,收集了下面所示的数据:

医学统计学SPSS生存分析实例

将生存时间按从小到大顺序排列如下: 表1 BCG治疗组生存情况 *死亡=1;删失=0

23.0 26.9 1 1 2 1 *死亡=1;删失=0 按上述二表将数据输入SPSS软件,其中数据编号为i,列(1)即时间为t,列(3)即生存结局为status,表1为group1,表2为group2。 选择Analyze中的Survival里的Kaplan-Meier分析,将Time,Status,Factor依次选定,option 和Compare Factor依次设定完成后,得到输出结果,结果分析如下: Survival Table中: 1为BCG治疗组患者生存率(Estimate)及其标准误(Std. Error)的计算结果。2为药物与BCG结合治疗组患者生存率(Estimate)及其标准误(Std. Error)的计算结果。 Overall Comparisons Chi-Square df Sig.

Test of equality of survival distributions for the different levels of group. 两组生存率的log-rank 检验 H 0:两种疗法患者生存率相同 H 1:两种疗法患者的生存率不同 α=0.05 采用SPSS 软件对两组生存率进行检验,得到上面Overall Comparisons 表,其中第一行为LogRank 检验结果。即X 2=0.057,P=0.811。按α =0.05水准,不拒绝H 0,还不能认为用BCG 疗法和用药物与BCG 结合疗法治疗黑色素瘤患者的生存率有差别。 生存曲线如上图所示,其中生存时间为横轴,生存率为纵轴。

医学统计学SPSS生存分析实例

医学统计学S P S S生存分 析实例 The Standardization Office was revised on the afternoon of December 13, 2020

将生存时间按从小到大顺序排列如下: 表1 BCG治疗组生存情况 按上述二表将数据输入SPSS软件,其中数据编号为i,列(1)即时间为t,列(3)即生存结局为status,表1为group1,表2为group2。 选择Analyze中的Survival里的Kaplan-Meier分析,将Time,Status,Factor 依次选定,option和Compare Factor依次设定完成后,得到输出结果,结果分析如下: Survival Table中: 1为BCG治疗组患者生存率(Estimate)及其标准误(Std. Error)的计算结果。

2为药物与BCG结合治疗组患者生存率(Estimate)及其标准误(Std. Error)的计算结果。 Overall Comparisons Test of equality of survival distributions for the different levels of group. 两组生存率的log-rank检验 H :两种疗法患者生存率相同 :两种疗法患者的生存率不同 H 1 α= 采用SPSS软件对两组生存率进行检验,得到上面Overall Comparisons表,其中第 ,还不能认为用BCG疗一行为LogRank检验结果。即X2=,P=。按α=水准,不拒绝H 法和用药物与BCG结合疗法治疗黑色素瘤患者的生存率有差别。 生存曲线如上图所示,其中生存时间为横轴,生存率为纵轴。

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