Transcript fuxi - 上海中医药大学

上海中医药大学预防教研室
（基本统计方法）
宋 花 玲 （ 预防医学教研室）
51322155
[email protected]
1
资料的类型：
上海中医药大学预防教研室
计量资料（连续性变量资料）
计数资料（无序分类变量资料）
等级资料（有序分类变量资料）
常见实验设计类型：
完全随机设计
配对设计、配伍（随机区组）设计
拉丁方设计
交叉设计
析因设计
正交设计
2
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主要内容：
一、SPSS简介：
1.SPSS软件概述
2.基本操作
二、计量资料的分析：
1.统计描述 2.单样本t检验 3.配对t检验 4.两样本t检验
5.单因素方差分析
6.多因素方差分析
（正态性检验 方差齐性检验）
3
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三、计数资料的分析
2检验
四、非参数检验（计量资料、等级资料）
1.配对设计的符号秩检验
2.Wilcoxon秩和检验
3.H检验
4.M检验
五、直线回归与相关分析
六、统计图的绘制（SPSS Excel）
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一、SPSS简介：
1.SPSS软件概述
Statistical Package for Social Science
Statistical Product and Service Solutions
下拉式菜单和对话框操作方式
易于掌握和操作
非统计专业人员最爱
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下拉式菜单：
点击后选择子
菜单
工具条：
快速简便的
执行命令
数据编辑窗口
数据视图：
编辑及显示
数据
变量视图：点击后
编辑及显示变量的
详细情况
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结果输出窗口
标题窗
内容窗
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程序编辑窗口
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SPSS的主要窗口：
数据编辑窗口：建立、编辑和显示数据文件
结果输出窗口：显示、编辑分析结果
程序编辑窗口：
脚本编辑窗口
草稿结果窗口
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2.基本操作：
数据文件的建立、导入、导出
数据文件的整理
数据转换
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数据文件的建立、导入、导出：
建立新文件：
资料输入原则：
每行表示一条记录（一个研究对象的所有信息）
每列表示一个变量（特殊情况：频数加权、重复测量
资料…）
定义变量→变量设置→录入数据→保存
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例1:某医生为了研究一种降血脂新药的临床疗效，按统一纳入
标准选择60名高血脂患者，采用完全随机设计方法将患者等分
为2组2，进行双盲试验。6周后测得低密度脂蛋白作为试验结
果如下。问2个处理组患者的低密度脂蛋白含量总体均数有无
差别?
分组
安慰
剂组
降血
脂新
药组
测量值
3.53
4.59 4.34 2.66 3.59 3.13 2.64 2.56 3.50
3.25
3.30
4.04 3.53 3.56 3.85 4.07 3.52 3.93 4.19
2.96
1.37
3.93 2.33 2.98 4.00 3.55 2.96
4.3 4.16
2.59
2.42
3.36 4.32 2.34 2.68 2.95 1.56 3.11 1.81
1.77
1.98
2.63 2.86 2.93 2.17 2.72 2.65 2.22 2.90
2.97
2.36
2.56 2.52 2.27 2.98 3.72 2.80 3.57 4.02
2.31
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定义变量和变量设置：
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变量名：需要定义
变量类型 变量宽度
（一般默认）
小数位数：需要定义
变量标签：需要定义
值标签：需要定义
缺失值 列宽
对齐方式
测量尺度
（一般默认 ）
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输入数据并保存
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导入各种类型的文件：Excel、dBase、SAS…
File→open→data: (文件类型：选择已存在文件的类型)双击
要打开的文件即可。
注：要导入的文件，其格式也需遵循资料输入的基本原则
例：Excel文件
→SPSS文件
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导出为其他类型的文件：Excel、dBase、SAS…
File→save as: (保存类型：选择需要的文件类型)
→保存
例：SPSS文件
→ Excel文件
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数据文件的整理(data):
观察值排序：sort cases
拆分文件： split files
选择观察单位： select cases
…
变量加权： weight cases
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数据转换(transform):
计算产生变量： compute
重新赋值： recode
观察单位排秩： rank cases
…
随机数生成器： random number generators
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二、计量资料的分析
1.统计描述：
Analyze → descriptive statistics
→ descriptives → variables: 分析变量→ok
例：（分组进行描述－－split file：group）
分组
安慰
剂组
降血
脂新
药组
测量值
3.53
4.59 4.34 2.66 3.59 3.13 2.64 2.56 3.50
3.25
3.30
4.04 3.53 3.56 3.85 4.07 3.52 3.93 4.19
2.96
1.37
3.93 2.33 2.98 4.00 3.55 2.96
4.3 4.16
2.59
2.42
3.36 4.32 2.34 2.68 2.95 1.56 3.11 1.81
1.77
1.98
2.63 2.86 2.93 2.17 2.72 2.65 2.22 2.90
2.97
2.36
2.56 2.52 2.27 2.98 3.72 2.80 3.57 4.02
2.31
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descriptive statistics：
frequencies(频数分布分析)
Descriptives (描述性统计分析)
Explore(探索性分析)
Crosstabs (列联表资料分析)
…
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Analyze → descriptive statistics
→ descriptives → variables: 分析变量→ok
De scri pti ve S tat isti cs a
N
低密度脂蛋白
Valid N (listwise)
a. 组别 = 安慰剂组
30
30
Minimum
1.37
Maximum
4.59
Mean
3.4303
Std.
Deviation
.71512
Mean
2.7153
Std.
Deviation
.63816
De scri pti ve S tat isti cs a
N
低密度脂蛋白
Valid N (listwise)
a. 组别 = 新药组
30
30
Minimum
1.56
Maximum
4.32
例数 最小值 最大值 均数 标准差
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2.t检验：样本均数与总体均数的比较
analyze→compare means
→one-sample t test
→test variable:分析变量
→test value:总体均数的值
→ok
例：（低密度脂蛋白的资料）假设正常人的低密度脂
蛋白总体均数为2.9mmol/L，新药组用药后的低密度
脂蛋白是否回复正常。
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On e-Sa mpl e T est
Test Value = 2.9
低密度脂蛋白
t
-1.585
df
29
Sig.
(2-tailed)
.124
Mean
Difference
-.18467
95% Confidence
Interval of the
Difference
Lower
Upper
-.4230
.0536
统计量t值 自由度 P值 差值的均数 差值的95％CI
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3.t检验：配对t检验
analyze→compare means
→paried-samples t test
→paried variables:配对的两个变量
→ok
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例2 为比较两种方法对乳酸饮料中脂肪含量测定结果是
否不同，随机抽取了10份乳酸饮料制品，分别用脂肪酸水解
法和哥特里－罗紫法测定其结果如表3-5第(1)~(3)栏。问两
法测定结果是否不同？
表2 两种方法对乳酸饮料中脂肪含量的测定结果(%)
哥特里－罗紫法
(2)
脂肪酸水解法
(3)
差值d
(4)=(2)(3)
1
0.840
0.580
0.260
2
0.591
0.509
0.082
3
0.674
0.500
0.174
4
0.632
0.316
0.316
5
0.687
0.337
0.350
6
0.978
0.517
0.461
7
0.750
0.454
0.296
8
0.730
0.512
0.218
9
1.200
0.997
0.203
10
0.870
0.506
0.364
编号
(1)
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analyze→compare means
→paried-samples t test
→paried variables:配对的两个变量
→ok
Pa ired Sa mple s T est
Paired Differences
Mean
Pair
1
哥特里－罗紫法
- 脂肪酸水解法
.272400
Std.
Deviation
Std. Error
Mean
.108681
.034368
95% Confidence
Interval of the
Difference
Lower
Upper
.194654
.350146
t
7.926
df
9
Sig.
(2-tailed)
.000
差值的均数、标准差、标准误、可信区间、t值、自由度、P值
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4.t检验：两样本均数的比较
分组
安慰
剂组
降血
脂新
药组
测量值
3.53
4.59 4.34 2.66 3.59 3.13 2.64 2.56 3.50
3.25
3.30
4.04 3.53 3.56 3.85 4.07 3.52 3.93 4.19
2.96
1.37
3.93 2.33 2.98 4.00 3.55 2.96
4.16
2.59
2.42
3.36 4.32 2.34 2.68 2.95 1.56 3.11 1.81
1.77
1.98
2.63 2.86 2.93 2.17 2.72 2.65 2.22 2.90
2.97
2.36
2.56 2.52 2.27 2.98 3.72 2.80 3.57 4.02
2.31
4.3
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4.t检验：两样本均数的比较
analyze→compare means
→independent-samples t test
→test variable:分析变量
→grouping variable:分组变量
→define groups:分组变量的值
（group：1
group：2）
→ok
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方差齐性检验：P＝
0.45说明方差齐
In depe nde nt Samp les Tes t
Levene's Test for
Equality of Variances
F
低密度脂蛋白
Equal variances assumed
Equal variances not
assumed
.579
第一行是方差齐的结果
第二行是方差不齐的结果
Sig.
.450
t-test for Equality of Means
t
4.086
df
58
Sig.
(2-tailed)
.000
Mean
Difference
.71500
Std. Error
Difference
.17499
4.086
57.3
.000
.71500
.17499
95% Confidence
Interval of the
Difference
Lower
Upper
.36472
1.06528
.36462
1.06538
两组t检验的t值、自由度、P值，
差值的均数、标准误、可信区间
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例3 某医生为了研究一种降血脂新药的临床疗效，按统一纳入标准选择
120名高血脂患者，采用完全随机设计方法将患者等分为4组（具体分组方
法见例4-1），进行双盲试验。6周后测得低密度脂蛋白作为试验结果，见
表4-3。问4个处理组患者的低密度脂蛋白含量总体均数有无差别?
表3 4个处理组低密度脂蛋白测量值(mmol/L)
分 组
安慰剂组
测量值
3.53
4.59
4.34
2.66
3.59
3.13
2.64
2.56
3.50
3.25
3.30
4.04
3.53
3.56
3.85
4.07
3.52
3.93
4.19
2.96
1.37
3.93
2.33
2.98
4.00
3.55
2.96
4.3
4.16
2.59
2.42
3.36
4.32
2.34
2.68
2.95
1.56
3.11
1.81
1.77
1.98
2.63
2.22
2.90
2.97
2.36
2.56
2.52
2.27
2.98
3.72
2.80
3.57
4.02
2.31
2.86
2.28
2.39
2.28
2.48
2.28
3.21
2.23
2.32
2.68
2.66
2.32
2.61
3.64
2.58
3.65
2.66
3.68
2.65
3.02
3.48
2.42
2.41
2.66
3.29
2.70
3.04
2.81
1.97
1.68
0.89
1.06
1.08
1.27
1.63
1.89
1.19
2.17
2.28
1.72
1.98
1.74
2.16
3.37
2.97
1.69
0.94
2.11
2.81
2.52
1.31
2.51
1.88
1.41
3.19
1.92
2.47
1.02
2.10
3.71
30
降血脂新药
2.4g组
4.8g组
7.2g组
5.单因素方差分析（完
全随机设计资料）：
2.86
2.93
2.17
2.72
2.65
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5.单因素方差分析（完全随机设计资料）：
analyze→compare means
→one-way anova
→dependent list:分析变量
→factor:分组变量
→post hoc…:选择多重比较的方法
→ok
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AN OVA
低密度脂蛋白
Between Groups
Within Groups
Total
Sum of
Squares
32.156
49.967
82.123
df
3
116
119
Mean Square
10.719
.431
F
24.884
F=24.884
Sig.
.000
P<0.001
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两两比较的结果
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Mu ltip le Comp ari sons
Dependent Variable: 低密度脂蛋白
LSD
(I) 组别
placebo
2.4g
4.8g
7.2g
(J) 组别
2.4g
4.8g
7.2g
placebo
4.8g
7.2g
placebo
2.4g
7.2g
placebo
2.4g
4.8g
Mean
Difference
(I-J)
Std. Error
.71500*
.16946
.73233*
.16946
1.46400*
.16946
-.71500*
.16946
.01733
.16946
.74900*
.16946
-.73233*
.16946
-.01733
.16946
.73167*
.16946
-1.46400*
.16946
-.74900*
.16946
-.73167*
.16946
Sig.
.000
.000
.000
.000
.919
.000
.000
.919
.000
.000
.000
.000
95% Confidence Interval
Lower Bound
Upper Bound
.3794
1.0506
.3967
1.0680
1.1284
1.7996
-1.0506
-.3794
-.3183
.3530
.4134
1.0846
-1.0680
-.3967
-.3530
.3183
.3960
1.0673
-1.7996
-1.1284
-1.0846
-.4134
-1.0673
-.3960
*. The mean difference is significant at the .05 level.
比较的组别
P值
33
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6. 随机区组设计资料：
例4 某研究者采用随机区组设计进行实验，比较三种抗癌药
物对小白鼠肉瘤抑瘤效果，先将15只染有肉瘤小白鼠按体重
大小配成5个区组，每个区组内3只小白鼠随机接受三种抗癌
药物,以肉瘤的重量为指标，试验结果见下表。问三种不同的
药物的抑瘤效果有无差别？
表 不同药物作用后小白鼠肉瘤重量（g）
区组
A药
1
0.82
0.65
0.51
1.98
2
0.73
0.54
0.23
1.50
3
0.43
0.34
0.28
1.05
4
0.41
0.21
0.31
0.93
5
0.68
0.43
0.24
1.35
B药
C药
34
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6.多因素方差分析（随机区组设计资料）：
analyze→general linear model
→univariate
→dependent variable: 分析变量
→fixed factor:分组变量
→random factor:区组变量
→model → custorm:分组变量、区组变量
→continue → ok
（拉丁方设计、两阶段交叉设计资料的分析方法基本
相同）
35
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处理因素效应
Te sts of Betw een -Sub jec ts E ffe cts
Dependent Variable: 肉瘤重量
Type III Sum
Source
of Squares
Intercept Hypothesis
3.092
Error
.228
treat
Hypothesis
.228
Error
.076
group
Hypothesis
.228
Error
.076
a. MS(group)
b.
df
1
4
2
8
4
8
Mean Square
3.092
.057a
.114
.010b
.057
.010b
F
54.156
Sig.
.002
11.937
.004
5.978
.016
MS(Error)
区组因素效应
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两两比较的结果
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Mu ltip le Comp ari sons
Dependent Variable: 肉瘤重量
LSD
(I) 处理因素
A药
B药
C药
(J) 处理因素
B药
C药
A药
C药
A药
B药
Mean
Difference
(I-J)
Std. Error
.1800*
.06181
.3000*
.06181
-.1800*
.06181
.1200
.06181
-.3000*
.06181
-.1200
.06181
Sig.
.020
.001
.020
.088
.001
.088
95% Confidence Interval
Lower Bound
Upper Bound
.0375
.3225
.1575
.4425
-.3225
-.0375
-.0225
.2625
-.4425
-.1575
-.2625
.0225
Based on observed means.
*. The mean difference is significant at the .05 level.
比较的组别
P值
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正态性检验：
Analyze → nonparametric tests
→ 1-sample K-S →test variable:分析变量
→ ok
（ “Paste”按钮的使用）
38
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三、计数资料的分析
2检验
（Fisher确切概率法）
39
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计数资料的分析 －－ 2检验
例5：某医院欲比较异梨醇口服液（试验组）和氢氯
噻嗪+地塞米松（对照组）降低颅内压的疗效。将200
例颅内压增高症患者随机分为两组，结果见表7-1。
问两组降低颅内压的总体有效率有无差别？
表 两组降低颅内压有效率的比较
组别
有效
无效
合计
有效率（%）
试验组
99
5
104
95.20
对照组
75
21
96
78.13
合计
174
26
200
87.00
40
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例：数据输入的格式：
组别:分组变量 1－试验组 2－对照组
疗效: 1－有效 0－无效
F：表示频数
1
2
3
4
组别
1
1
2
2
疗效
1
0
1
0
f
99
5
75
21
41
四格表资料的2检验:
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Data →weight cases
表明f变
→ weight cases by:
量是频
frequency variable：f
数变量
→ok
analyze →descriptive statistics
→crosstabs … :
row: 组别
（行变量）
column:疗效 （列变量）
statistics →选择chi-square →continue
42
→ ok
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Ch i-Sq uar e T ests
Value
12.857 b
11.392
13.588
df
Asymp. Sig.
(2-sided)
.000
.001
.000
Exact Sig.
(2-sided)
Exact Sig.
(1-sided)
Pearson Chi-Square
1
Continuity Correctiona
1
Likelihood Ratio
1
Fisher's Exact Test
.001
.000
Linear-by-Linear
12.793
1
.000
Association
N of Valid Cases
200
a. Computed only for a 2x2 table
b. 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is
12.48.
Pearsonχ2
P值
连续性校正χ2
似然比χ2
Fisher确切概率
线性χ2
43
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行×列表资料的2检验: （同四个表）
例 某医师研究物理疗法、药物治疗和外用膏药三种疗法
治疗周围性面神经麻痹的疗效，资料见表7-8。问三种疗法
的有效率有无差别？
表
三种疗法有效率的比较
有效
无效
合计
有效率（%）
物理疗法组
199
7
206
96.60
药物治疗组
164
18
182
90.11
外用膏药组
118
26
144
81.94
481
51
532
90.41
疗法
合计
44
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χ2值、自由度、P值
Ch i-Sq uar e T ests
Value
21.038 a
21.559
df
Asymp. Sig.
(2-sided)
.000
.000
Pearson Chi-Square
2
Likelihood Ratio
2
Linear-by-Linear
20.903
1
.000
Association
N of Valid Cases
532
a. 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The
minimum expected count is 13.80.
没有理论数小于5
45
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配对四格表资料：
例6
某实验室分别用乳胶凝集法和免疫荧光法对58名可疑
系统红斑狼疮患者血清中抗核抗体进行测定，结果见表7-3。
问两种方法的检测结果有无差别？
表 两种方法的检测结果
乳胶凝集法
免疫荧光法
合计
＋
－
＋
11
12
23
－
2
33
35
合计
13
45
58
46
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配对四格表资料的2检验:
Data →weight cases
→ weight cases by:
frequency variable：f
→ok
analyze →descriptive statistics
→crosstabs … :
row: 药物
column:疗效
statistics →选择McNemar →continue
→ ok
47
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Ch i-Sq uar e Te sts
Value
Exact Sig.
(2-sided)
.013a
McNemar Test
N of Valid Cases
58
a. Binomial distribution used.
P值
48
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四、非参数检验
配对设计的符号秩检验：
Analyze → nonparametric tests
→2 related samples
→test pair list:原法-新法
test type: wilcoxon
→ok
49
49
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例： 对12份血清分别用原方法（检测时间20分钟）和新方法（检测时间10分钟）
测谷-丙转氨酶，结果见下表的第（2）、（3）栏。问两法所得结果有无差别？
表 12份血清用原法和新法测血清谷-丙转氨酶（nmol· S-1/L）的比较
原 法
编 号
(1)
(2)
新 法
（4）=（3）－
（2）
(3)
正 秩
负 秩
(5)
(6)
1
60
76
16
8
2
142
152
10
5
3
195
243
48
4
80
82
2
5
242
240
6
220
220
0
7
190
205
15
7
8
25
38
13
6
9
198
243
45
9
10
38
44
6
4
11
236
190
12
合 计
95
100
5
3
─
─
─
54.5
11
1.5
－2
1.5
－46
10
50
11.5
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Z值、P值
Te st Stat ist ics b
新法 - 原法
-1.913 a
.056
Z
Asymp. Sig. (2-tailed)
a. Based on negative ranks.
b. Wilcoxon Signed Ranks Test
51
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完全随机设计的两样本比较的秩和检验：
Analyze → nonparametric tests
→2 independent-samples
→test variable list:分析变量
→grouping variable:分组变量
→define groups:分组变量的值
test type: Mann-Whitney U
→ok
52
52
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例
39名吸烟工人和40名不吸烟工人的碳氧血红蛋白
HbCO(%)含量见下表。问吸烟工人的HbCO(%)含量是否高于不
吸烟工人的HbCO(%)含量？
表 吸烟工人和不吸烟工人的HbCO(%)含量比较
吸烟工人
不吸烟工人
(1)
(2)
(3)
很低
1
2
低
8
23
中
16
11
偏高
10
4
高
4
0
含量
53
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Te st S tat isti csa
含量
423.000
1243.000
-3.702
.000
Mann-Whitney U
Wilcoxon W
Z
Asymp. Sig. (2-tailed)
a. Grouping Variable: group
Z值、P值
54
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成组设计多样本比较的秩和检验：
Analyze → nonparametric tests
→k independent-samples
→test variable list:分析变量
→grouping variable:分组变量
→define groups:分组变量的值
test type: Kruskal Wallis H
→ok
55
55
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例 四种疾病患者痰液内嗜酸性粒细胞的检查结果见下表。
问四种疾病患者痰液内的嗜酸性粒细胞有无差别？
表 四种疾病患者痰液内的嗜酸性粒细胞比较
白细胞
⑴
支气管
肺水肿
扩张
肺癌
病毒性呼
吸道感染
合计
秩范围
平均
秩
⑵
⑶
⑷
⑸
⑹
⑺
⑻
-
0
3
5
3
11
1～11
6
+
2
5
7
5
19
12～30
21
++
9
5
3
3
20
31～50
40.5
+++
6
2
2
0
10
51～60
55.5
56
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Te st S tat isti csa , b
白细胞
15.506
3
.001
Chi-Square
df
Asymp. Sig.
a. Kruskal Wallis Test
b. Grouping Variable: 疾病
Kruskal Wallis H检验：χ2值、自由度、 P值
57
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配伍组设计的秩和检验：（资料输入格式特殊）
Analyze →nonparametric tests
→k related samples
→test variables:变量1、变量2、变量3…
test type: Friedman
→ok
58
58
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例
8名受试对象在相同实验条件下分别接受4种不同频率声
音的刺激，他们的反应率（%）资料见下表。问4种频率声音
刺激的反应率是否有差别？
表8-12 8名受试对象对4种不同频率声音刺激的反应率（%）比较
频率A
频率B
频率C
频率D
受试号
反应
率
秩
反应
率
秩
反应率
秩
反应率
秩
1
8.4
1
9.6
2
9.8
3
11.7
4
2
11.6
1
12.7
4
11.8
2
12.0
3
3
9.4
2
9.1
1
10.4
4
9.8
3
4
9.8
2
8.7
1
9.9
3
12.0
4
5
8.3
2
8.0
1
8.6
3.5
8.6
3.5
6
8.6
1
9.8
3
9.6
2
10.6
4
7
8.9
1
9.0
2
10.6
3
11.4
4
8
7.8
1
8.2
2
8.5
3
10.8
4
59
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Te st S tat isti csa
N
8
Chi-Square
15.152
df
3
Asymp. Sig.
.002
a. Friedman Test
Friedman M检验：χ2值、自由度、 P值
60
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五、直线回归与相关分析
例
某地方病研究所调查了8名正常儿童的尿肌酐含量
（mmol/24h）见下表，请估计尿肌酐含量对其年龄的回
归方程。
表
8名正常儿童的年龄（岁）与尿肌酐含量（mmol/24h）
编号
1
2
3
4
5
6
7
8
年龄
13
11
9
6
8
10
12
7
3.01
3.09
2.48
2.56
3.36
3.18
2.65
尿肌酐含量 3.54
61
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直线回归分析：
analyze→regression
→linear regression :
dependant:y
independant:x
→ok
62
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AN OVA b
Model
1
Regression
Residual
Total
Sum of
Squares
.813
.233
1.046
df
1
6
7
Mean Square
.813
.039
a. Predictors: (Constant), 年龄
b. Dependent Variable: 尿肌酐含量
F
20.968
Sig.
.004a
回归方程的假设检验：
F值 P值
Co effi cie nts a
Model
1
(Constant)
年龄
Unstandardized
Coefficients
B
Std. Error
1.662
.297
.139
.030
Standardized
Coefficients
Beta
.882
t
5.595
4.579
Sig.
.001
.004
a. Dependent Variable: 尿肌酐含量
因为只有一个自变量，所以回归方
程的假设检验和回归系数的假设检
验等价，F=t2
回归系数的假设检验：
t值 P值
63
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直线相关分析：
analyze→correlate
→bivariate correlations:
variable: x
y
correlation coefficients: pearson
→ok
64
上海中医药大学预防教研室
Co rrel ati ons
年龄
年龄
尿肌酐含量
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
尿肌酐含量
1
.882**
.004
8
8
.882**
1
.004
8
8
**. Correlation is significant at the 0.01 level
(2-tailed).
相关系数和P值
65
六、常见统计图的绘制
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1.直条图、误差条图
2.圆图
3.线图、半对数线图
4.直方图、茎叶图、箱式图
5.散点图
66
Graphs下拉菜单：
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图库
交互式图
传统图
统计地图
条图
3维条图
线图
面积图
饼图
高地图
箱式图
误差图
人口金字塔图
散点图
直方图
67
1.直条图、误差条图
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Graphs →legacy dialogs →bar →define
→other statistic: variable:p
→ category: d
→ ok
68
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条图：
单式条图
复式条图
分段条图
数据类型：
各分组的描述指标
描述多个反应变量
个体观察值描点
69
条图：
上海中医药大学预防教研室
条所代表的统计量：
例数 百分数
累积例数 累积百分数
其他统计量
70
条图:
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图10-1 某年某地主要死因的死亡率（1/10万）
71
2.圆图
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72
3.线图、半对数线图
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例：
73
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74