流行病学与统计 医学统计学：根据统计学的原理和方法，研究医学数据收集、表达和分析的一门应用各学科。 医学统计的主要内容： 研究对象：医学数据 统计设计：调查设计和实验设计 统计描述：率、均数 统计推断：对统计指标的差别和关联性进行分析和推断 医学统计资料的类型 统计工作的基本步骤包括： 1. 研究设计 2. 收集资料：来源：经常性资料【医疗卫生工作记录（病历、医学检查记录、出生死亡报表等）健康检查记录】；一时性资料【专题调查或实验研究】。要求：完整、正确和及时；足够数量；代表性和可比性 3. 整理资料：原始数据的检查与核对：常规检查；取值范围检错；逻辑检错 数据的分组设计和归纳汇总。4. 分析资料：统计描述；统计推断（区间估计、假设检验） 统计工作的基本步骤包括： A ．实验和调查 B．统计设计 C．收集资料 D．整理资料 E．分析资料 统计工作中，分析资料指的是： A ．统计设计 B．收集资料 C．整理资料 D．统计描述 E．统计推断 总体：根据研究目的而确定的同质观察单位的全体。有限总体和无限总体。 样本：是从总体中随机抽取有代表性的部分观察单位变量值的集合。 参数：指总体指标。如总体均数μ，总体标准差σ，总体率π。 统计量：指样本指标。如样本均数 ，样本标准差S ，样本率p 。 误差：指实际值与真实值之差。分为随机误差（随机测量误差和抽样误差）、非随机误差（主要是系统误差） 概率是对总体而言。是某随机事件发生的可能性大小的数值，常用符号P 表示。取值范围0~1。 在统计学中，误差的种类有 A ．标准误差 B．计算误差 C ．系统误差√ D ．随机测量误差√ E ．抽样误差√ 统计学上的误差主要有 A. 系统误差 B.标准误差 C.随机测量误差 D.抽样误差 E.计算错误误差 算术均数： 简称均数，用于描述对称分布或近似正态分布的资料。 描述正态分布资料集中趋势的指标是 A. 百分位数 B.中位数 C.算术均数 D.几何均数 描述正态分布资料集中趋势的指标是 A. 中位数 B.几何均数 C.算术平均数 D.标准差 有9名健康成人的空腹胆固醇测定值（mmol/L）为，，，，，，，，。求算术均数。 有7份血清的抗体效价分别为1:2, 1:4, 1:8, 1:16, 1:32, 1:64, 1:128，求平均抗体效价。 n 5. 61+3. 96+3. 67+4. 99+4. 24+5. 06+5. 20+4. 79+5. 93＝ 9 43. 45＝ 9 ＝4. 83(m m ol /L ) X = G ＝lg -1( 血清抗体平均效价为1:16 注意：变量值中不能有0；不能同时出现负数和正数；若全为负数，计算时先把符号去掉计算 中位数(median, M)：可用于任何分布的计量资料 有7名正常人的血压（舒张压）测定值（mmHg ）为：72，75，76，77，81，82，86，87求中位数。 M ＝(77＋81)/2=79 一组从小到大排列的定量变量，位次居中的指标是 A ．算术均数 B.几何均数 C．中位数 D.百分位数 描述离散趋势的指标是 A. 标准差 B.中位数 C. 几何均数 D.算术均数 n lg 2+lg 4+lg 8+lg 16+lg 32+lg 64+lg 128 ＝lg -1() 7 ＝lg -1(1. 204) ＝16 lg X ) 方差（variance ）与标准差（standard deviation）：表示数据的平均离散情况，常用于描述服从正态分布的资料的离散程度。 某地20岁男子160人 某地不同年龄女童身高（cm ）的变异程度 统计表的基本结构与要求：标题、标目、线条、数字4部分组成。表中数字区不插入文字，不列备注项。必须说明者表“*”号等，在表下方说明。 统计表的基本结构为 A ．标题、横标目、纵标目、线条 B．标题、横标目、纵标目、数字 C ．标题、横标目、纵标目、备注 D．标题、标目、线条、数字 统计表的基本构成有 A ．标题 B．横标目 C．纵标目 D ．线条 E．数字 统计表内不列的项是 A. 标目 B. 线条 C.数字 D.备注 制图的基本要求 （1）根据资料的性质和分析目的，选择合适的图形。 （2）基本结构：标题、标目、刻度、图例4部分组成。 标题：一般放在图的下方，左侧加图号 标目：分为横标目和纵标目，分别表示横轴和纵轴数字刻度的意义 刻度： 图例：说明统计图中各种图形锁代表的事物。放在右上角或下方中间 比较两家医院15年床位数的增加速度，可选用的统计图是 A ．构成图 B ．直条图 C ．线图 D ．直方图 某医院拟表示一年中各月病床使用率的变化趋势，应选用的统计图是 A ．普通线图 B ．直条图 C ．散点图 D ．直方图 比较某地2001年和2011年结核、心脏病和肿瘤的死亡率，可选择的统计图是 A. 单式条图 B.复式条图 C.普通线图 D.半对数线图 分析某医院1998年住院病人5种疾病构成比可选用的统计图是 A. 单式直条图 B. 复式直条图 C.圆图 D. 线图 分析某医院1998年和2008年住院病人5种疾病构成比可选用的统计图是 A ．单式直条图 B．复式直条图 C．百分比条图 D．统计地图 观察某地十年肺结核患病率的变化趋势，可选择的统计图是 A. 条图 B.圆图 C.线图 D.直方图 比较某地2001年和2011年结核、心脏病和肿瘤的死亡率，可选择的统计图是 A. 单式条图 B.复式条图 C.普通线图 D.半对数线图 假设检验的基本步骤 1. 建立假设检验，确定检验水准 （1）根据统计推断目的提出对总体特征的假设 无效假设，或称为零假设，记作H0，即假设差异是由于抽样误差所致，总体参数相同 备择假设，记作H1，即差别不是由于抽样误差所致，总体参数不同 （2）确定检验水准亦称显著性水准，用α表示 2. 选定检验方法，计算检验统计量（卡方、t 值、F 值） 3. 确定P 值，做出统计推断结论 注意：假设检验是针对总体而言的 假设检验的注意事项 1.. 检验方法的正确选择 定量资料 两个独立样本均数比较：t 检验 多个独立样本均数比较：方差分析 配对设计：配对t 检验 随机区组资料：随机区组设计方差分析 2. 结果的解释：差别有统计学意义与有无实际意义的关系 I 型错误（第一类错误）：指拒绝了实际上是成立的H0。用α表示。 II 型错误（第二类错误）：指不拒绝实际上是不成立的H0。用β表示。 1. 流行病学研究的对象是（ ） A.病人 B.健康人 C.人群 D.亚健康人 E.亚临床的人 下列哪一项是分析流行病学方法（ ） A.横断面研究 B.生态学研究 C.疾病监测 D.病例对照研究 E.社区干预试验 有学者通过调查肺癌病人和非肺癌的人过去的吸烟情况，来研究吸烟和肺癌的关系。这种方法称为： A.现况调查 B.描述性研究 C.筛检试验 D.病例对照研究 E.队列研究 有学者对某人群进行了高血压的调查，获得了该人群高血压的患病率，并对不同年龄组的高血压患病情况进行了分析。这种调查研究属于： A.探讨疾病的病因 B.探讨发病机制 C.描述疾病的分布 D.研究疾病自然史 E.疾病筛检 计算患病率的分子是（ ） A ．观察期间某病的新发病例数 B．观察期间某病的新旧病例数 C ．观察期间之后某病的患病人数 D．观察期间某病的暴露人口数 E ．观察期间所有人口数 某地区在1个月内进行了糖尿病的普查，可计算当地糖尿病的（ ） A ．发病率 B．死亡率 C．患病率 D．二代发病率 E．罹患率 下面哪一个公式用于计算发病率（E ） A ．（受检者中阳性人数/受检人数）×100% B．（受检者中阳性人数/同期暴露人数）×100% C ．（受检者中阳性人数/受检者人数）×100% D．（受检者中阴性人数/受检者人数）×100% E．（某一时期内新病例数/同期暴露人数）×100% 一个地区通过首次高血压普查，可计算当地的（ ） A ．高血压患病率 B．高血压罹患率 C．高血压发病率 D．高血压病死率 E．家庭续发率 某地区1960年度疫情资料统计，狂犬病患者100人全部死亡，此资料可计算 A ．粗死亡率 B．死亡专率C ．标化死亡率 D．病死率 E．此资料不全难以计算 下列叙述中，不属于病例对照研究优点的是（ ） A ．资料收集后可在短时间内得到结果 B．特别适用于罕见病的研究 C ．一次调查可同时研究一种疾病与多个因素的关系 D．可直接获得发病率资料 E ．所需研究对象的数量相对较少 病例对照研究中的调查对象是（ ） A ．病例组是怀疑患有欲研究疾病的病人，对照组是未患该病的人 B ．病例组是具有某种暴露的人，对照组是未有该暴露的人 C ．病例组是确诊患有欲研究疾病的病人，对照组是未患该病的人 D ．病例组和对照组均是具有某种暴露的人 E．病例组是确诊患有欲研究疾病的病人，对照组是怀疑患有该病的 在病例对照研究中，若病例组某危险因素暴露史的比例在统计学上明显高于对照组，则表明( D ) A ．该因素与疾病有统计学关联 B．该因素与疾病有因果关联 C ．该因素是疾病的病因 D．该因素与疾病无关联 E．该病由该因素引起 下列关于病例对照研究特点的说法中，正确的为( C ) A ．暴露与疾病都是现在的情况 B．能够确证因素与疾病的因果关联 C ．由因及果的研究 D．需要随机分组 E．属于观察法 OR 主要应用于( A ) A ．现况研究 B．生态学研究 C．现场试验 D．病例对照研究 E． 队列研究 属于病例对照研究缺点的是( E ) A ．不能分析疾病与多种因素的关联 B．不能估计RR C．样本含量要求很大 D ．容易产生医德问题 E．回忆信息时，易出现错误 下列说法中，不属于队列研究特点的是（ B ） A ．由因及果，前瞻性研究 B．属于描述性研究 C．能同时研究一种因素与多种疾病的关系 D ．需要设立对照组 E．因果关联的说服力大于病例对照研究 队列研究中的研究对象为（ C ） A ．在一般人群中选取有、无某暴露因素的两个组 B．在患有某病者中选择有、无某暴露因素的两个组 C ．在未患该病人群中选择有、无某暴露因素的两个组 D．患有某种疾病的人群随机分成的两组 E ．一组患有某种疾病者，一组为未患有该种疾病者 在队列研究中，暴露组的疾病发病率与对照组的疾病发病率的差值称为 ( A ) A ． AR B． RR C．OR D．PAR E． AR% 队列研究属于( B ) A ．相关性研究 B．分析性研究 C．描述性研究 D．理论性研究 E．实验性研究 在队列研究中，估计某因素与某疾病关联强度的指标为( E ) A ．总人群中该病的发病率 B．暴露人群中该病的发病率 C ．人群中危险因素的暴露率 D．OR E． RR 在队列研究中，研究对象的分组原则是按( A ) A ．是否暴露于某因素分组 B．随机分组 C．是否患病分组 D．人为随意分组 E．领导意图分组 属于实验流行病学特征的是（E ） A ．由果及因，回顾性研究 B．属于观察法 C．获得因素与疾病联系强度的指标主要为比值比 D ．不能确证因果关联 E．人为施加干预措施 关于临床试验中的对照组，正确的说法为( B ) A ．是人群中的非患欲研究疾病者 B．是患欲研究疾病者，但在处理上不同于实验组 C ．不具有某种暴露因素的人 D．与患欲研究疾病者同时入院的其它患者 E．所欲研究疾病的轻型患者 多选题： 下列所述中属于抽样调查优点的有（ A C D ） A ．工作量小 B．工作量大 C．省时间和人力、物力 D．工作易做到细致 E ．特别适用于患病率很低的疾病调查 属于队列研究缺点的为（ A C D ） A ．观察时间长，花费大 B．易出现回忆偏倚 C．不宜用于研究发病率很低的疾病 D ．设计的要求高，实施复杂 E．不能计算发病率、死亡率等 属于实验流行病学方法的有（ A/C ） A ．临床试验 B．普查 C．社区试验 D．队列研究 E．个体试验 反映诊断试验可靠性的指标是（ E） A ．灵敏度 B．特异度 C．约登指数 D．阳性似然比 E．符合率 为提高诊断试验的灵敏度, 对几个独立试验可（B ） A ．串联使用 B．并联使用 C．先串联后并联使用 D ．要求每个试验假阳性率低 E．要求每个试验特异度低 某病早期治疗效果好，漏诊后果严重，对此病的试验诊断应（A ） A ．提高灵敏度 B．提高特异度 C．降低诊断的截断值 D．提高阳性预测值 E．提高阴性预测值 诊断试验的真实性是指（A ） A ．被试验的测定值与实际值的符合程度 B．是重复试验获得相同结果的稳定程度 C ．是观察者对测量结果判断的一致程度 D．是试验结果表明有无疾病的概率 E．指病例被试验判为阳性的百分比 流行病学是研究疾病、健康状态和事件在人群中的分布、影响和决定因素，用以预防科控制疾病、促进健康的学科。 流行病学研究的方法： 观察性研究 实验性研究 理论性研究 观察性研究: 描述性研究 (横断面研究（现况调查）比例死亡比研究 生态学研究) 、 分析性研究 （病例对照研究 队列研究（随访研究）） 实验性研究：临床实验、现场试验、社区干预试验和整群随机试验 理论性研究：流行病学方法研究理论流行病学 比例：是表示同意事物局部与总体之间数量上的比值，分子和分母的单位相同，且分子包含于分母之中。（构成比） 某医院住院病人中有15％的胃癌患者，该15％是： A. 患病率 B.发病率 C.构成比 D.相对比 例：某病患者409人，其中男性170人，女性239人，男女性构成比见右侧表所示。具体计算： 表 409名患者性别构成 男性患者数 男性构成比=⨯100% 男女性患者总数170 =⨯100%= 170+239 构成比的特点是各组成部分的构成比之和为100% 例如，某年某地出生婴儿中，男性婴儿有185人，女性婴儿有176人，则： 出生婴儿性别比= 男性婴儿数女性婴儿数 = 185176 = ．比或相对比：是两个相关指标之比，说明两指标间的比例关系。两个指标可以是性质相同，如不同时期发病数之比；也可以性质不同，如医院的门诊人次与病床数之比。常用倍数或百分数表示。 两指标可以是绝对数、相对数或平均数。 相对比= 甲指标 ⨯100%）乙指标 3．率：表示一定时间内，实际发生某现象的例数与可能发生该现象的总例数之比，用以说明某现象发生的频率或强度，常用百分率（%）、千分率（‰）、万分率（1/万） 或十万分率（1/10万）等表示。 率= 说明某现象发生频率或强度的相对数是 某现象实际发生的例数 ⨯k 可能发生该现象的总例数 A. 率 B.构成比 C.相对比 D.百分位数 发病率 发病率= 一定时期内某人群某病新病例数 ⨯k 同期暴露人口数 用途：反映该病的风险。用来描述疾病的分布、探讨发病因素、提出病因假设、评价防治效果 1.描述疾病的发病率指标，计算时分子应为 A ．新发病例数 B．新旧病例数 C．受检者中阳性人数 D．易感接触者中发病人数 2.发病率的分子是 A ．患病人数之和 B．新病人数之和 C．感染人数之和 D．死亡人数之和 1. 描述疾病的患病率指标，计算时分子应为：B A. 新发病例数 B.新旧病例数 C.受检者中阳性人数 D.易感接触者中发病人数 2. 患病率：又称现患率或流行率。 患病率= 特定时间点某人群中某病新旧病例数 ⨯k 同期观察人口数 K=100%，1000‰,10 000/万或100 000/10万 时点患病率：调查时间一般在1个月内 期间患病率：调查时间超过1个月 影响因素：患病率=发病率×病程 用途：患病率通常用来描述病程较长的慢性病发生或流行情况 黄炳率与发病率的区别 1. 死亡率：指某人群在一定期间内（1年）死于所有原因的人数在该人群中所占比例。 K=1000或100 000/10万 死亡率= 某时期内死亡总数 ⨯k 同期平均人口数 2. 病死率：在一定时间内患某病的全部患者中因该病而死亡的比例。多用于病程短的急性病。表明疾病的严重程度。 病死率= 某时期因某病死亡的人数 ⨯100% 同期患某病的人数 3. 生存率：又称存活率。指患某病的人（或接受某种治疗措施的患者）经n 年随访，到随访结束时仍存活的病例数与随访病例的总数之比 n年生存率是评价慢性、病死率高的疾病远期疗效的重要指标。 n 年生存率= 1. 相对危险度（RR ）或率比：指暴露组发病率与非暴露组发病率之比。反映了暴露于疾病的关联强度。RR= Ie/I0 RR=1，暴露与疾病无联系 RR1，暴露与疾病存在正联系（暴露是危险因子） 例：Doll 和Hill 调查了英国35岁以上男性吸烟习惯与肺癌死亡率的关系，不吸烟人群的肺癌死亡率为‰，中度吸烟者（15-24支/日）的肺癌死亡率为‰。RR= 说明吸烟者死于肺癌的危险性是不吸烟者的倍。 2. 比值比（OR ）：又称优势比、交叉乘积比。指病例组中暴露人数与非暴露人数的比值除以对照组中暴露人数与非暴露人数的比值。 发病率（死亡率）很低；研究对象代表性好—— OR≈RR 归因危险度（AR ）或率差（RD ）：是指暴露组发病率与非暴露组发病率之差，反映发病归因于暴露因素的 随访满n 年后仍存活的病例数 ⨯100% 随访满n 年的该病病例数 程度。AR= Ie-I0 =RR×I0-I0 =I0 (RR-1) AR 意义：暴露者中完全由某暴露因素所致的发病率或死亡率。 例：AR=‰‰=‰。表明在每日吸15-24支香烟当中由于吸烟所致的肺癌死亡率为‰ 归因危险度百分比（AR%）：指暴露人群中有暴露因素引起的发病在所有发病中所占的百分比。 AR%= (Ie-I0)/Ie×100% 例：AR%=()/×100%= 表示在每日吸15-24支香烟者中有的肺癌是由吸烟所致。 现况调查：在某一人群中应用普查或抽样调查等方法收集特定时间内有关变量、疾病或健康状况的资料，以描述目前疾病或健康状况的分布及某因素与疾病的关联。 现况调查的种类 （！）普查：指在特定时间内，对特定范围人群的每一个成员所进行的调查，也称全面调查。 （2）抽样调查：是从总体人群中随机抽取有代表性的一部分人（样本）进行调查，以样本结果来估计总体人群的疾病或健康状况的一种调查方法。 抽样方法：非随机和随机抽样 现况调查优缺点 （1）优点：研究结果有较强的推广意义；可形成同期对照；是病因探索中的基础性工作 （2）局限性：难以确定心因后果；不能获得发病率资料；有可能低估患病水平 队列研究的原理是将特定的人群按其是否暴露于某因素或按不同暴露水平分为n 个群组或队列，追踪观察一段时期，比较两组或各组发病率或死亡率的差异，以检验该因素与某疾病有无因果联系及联系强度大小的一种观察性研究方法。 1. 队列研究主要用于： A ．研究发病机理 B．研究职业种类 C ．验证某种暴露因素对发病率或死亡率的影响 D．研究个体基因突变性 队列研究的特点： 时序是前瞻性研究 观察性对比研究 暴露组否分组 研究方向由“因”推“果” 追踪观察的两组间的发病率或死亡率差异，RR=[a/(a+b)/[c/(c+d)] 1. 队列研究的特点有 A. 属于观察法√ B.属于实验法 C.设立对照√ D.研究方向由因推果√ E.研究方向由果追因 队列研究的优缺点： （1）优点： 研究对象在疾病发生前按暴露情况分组且进行随访，所获资料完整可靠，无回忆偏倚可直接计算发病率或死亡率，因而能计算相对危险度和特异危险度等指标，直接估计暴露于疾病的联系强度大小可同时研究一种因素与多个疾病的关系, 有助于了解疾病自然史。暴露因素与疾病的时间先后顺序清晰，因此论证因果关系的 能力强。暴露因素的作用可分等级，便于计算剂量-效应关系。样本量大，结果较稳定。在有完整资料记录的条件下，可做回顾性历史队列研究。 （2）局限性： 观察时间长，费人力、费钱，不能在较短时间内得到结果；准备工作繁重，设计的科学性要求高，实施难度大。暴露人年计算工作量较为繁重。不适于研究发病率很低的疾病。由于随访时间长，所以容易产生失访偏倚 多选 1. 队列研究的用途有（ ） A. 用于验证某种暴露因素对发病率的影响 B.用于传染病发病机理研究 C.用于检验职业人群 D. 用于人群干预研究 E.描述疾病的自然发展过程 病例对照研究: 选择患有所研究疾病的患者作为病例组，同时选择未患该病的人作为对照组，调查两组人群发病前对某个（些）因素的暴露状况，比较两组暴露率和暴露水平的差异，以研究该疾病与这个（些）因素的关系。 病例研究的优点 1. 在疾病发生后进行，研究开始时已有一批可供选择的病例 2. 研究对象按发病与否分成病例组与对照组 3. 研究因素的暴露状况是通过回顾获得的 4. 由果及因的推理顺序 5. 比较两组暴露率或暴露水平，分析暴露于疾病的联系。OR=ad/bc 1. 病例对照研究的因果顺序是：c A ．由因追果 B．由因追因 C．由果追因 D．由果追果 2. 病例对照研究在时间上属于： b A. 现况性研究 B.回顾性研究 C.前瞻性研究 D.回顾加前瞻性研究 实例 目的：A 型性格与冠状动脉病变的关系 研究对象： 病例组：经冠状动脉造影确诊的冠心病患者 对照组： 医院对照（内对照）：冠状动脉造影正常+ECG平板运动试验阴性的其他科室住院者 人群对照（外对照）：中型企业健康普查人群完全随机抽样（ ECG平板运动试验阴性） 信息采集： 信息采集： A 型性格：全国冠心病与A 型行为类型协作组1985年制定的《A 型性格问卷》，按确诊冠心病前两年的情况 其他危险因素：一般人口学特征，既往高血压、高血脂等心血管疾病史及家族史，烟酒及膳食习惯等。 冠状动脉病变指数：按造影所示病变部位及支数、狭窄程度及范围，结合美国心脏病协会规定的节段法进行评判。 研究对象例数：实际分析339人 病例组139人 医院对照83人 人群对照117人 主要结果： 病例组与医院和人群对照组之间在年龄、性别、居住地及工作年限、职业构成等方面经检验，均无显著性差异，说明各组间可比性较好 A 型性格发生冠心病的危险性： 男性：OR 值（95%CI：） 女性： OR值（95%CI：） 性格评分等级与冠状动脉病变的关系：呈明显剂量-效应关系 控制和调整了各因素的混杂后，A 型性格与冠状动脉病变的发生依然密切相关 表6-2 性格类型与冠状动脉疾病程度间关系的对比分析 实验性研究：又称干预研究，基本性质是研究者在一定程度上掌握着实验的条件，主动给予研究对象某种干预措施。 主要类型：临床试验、现场试验、社区试验、类实验 实验研究的特点： 1. 前瞻性研究：干预在前，效应在后 2.随机分组： 3. 设立对照组：来自同一总体 4.有干预措施：容易产生伦理学问题 临床试验是按实验法，运用随机分配的原则将试验对象分为试验组和对照组，给实验组某种治疗措施，不给对照组该措施或给予安慰剂（placebo ），经过一段时间后评价两种措施产生的效应，从而评价临床治疗、 预防措施的效果和进行病因研究。 诊断指标： 客观指标：仪器测定指标 主观指标：患者主诉 半客观指标：诊断者的主观感知（肿物的硬度、大小） 诊断标准：生物统计学方法、临床判断法、ROC 曲线法 真实性：有效性、效度或准确性。是指待评价试验所获得的测量值与实际情况（金标准测量值）符合程度。 灵敏度（真阳性率） 特异度（真阴性率） 误诊率（假阳性率） 漏诊率（假阴性率） 似然比 正确诊断指数 练习题 提高诊断试验灵敏度的办法是（ ） A. 串联试验 B.并联试验 C.先串联后并联 D.先并联后串联 筛检试验：通过快速的检验、检查或其他措施，将可能有病但表面上健康的人，同那些可能无病的人区分开。 筛检的主要用途： 早发现临床前期的可疑患者（二级预防） 发现高危个体（一级预防） 流行病学监测 了解疾病的自然史 小王是北京海淀区万寿路社区卫生服务中心的一名健康管理师，需要针对本社区老年常见慢性病患者进行健康管理，计划两年之内增加高血压、糖尿病等的检出率、建档率和随访干预覆盖率，五年之内减少因高血压、糖尿病发病和死亡等指标，那么他应该从什么地方开始动手呢？ 该小区人群一般人口学特征（如年龄、职业、婚姻状况、性别等）情况如何分布？ 该小区人群常见慢性病（高血压、糖尿病、周围血管疾病、冠心病等）患病率如何？ 影响这些慢性病患者的危险因素有哪些？如何进行干预？ 社区中高血压、糖尿病患者的远期心血管病（主要是冠心病和脑卒中）发病和死亡风险如何，怎样预测？在进行12个月的干预后，如何评价效果？
结核病管理系统年报分析如下：1、数据统计分析：对结核病管理系统年度数据进行统计分析，包括结核病患者的数量、年龄、性别、职业等方面的数据统计分析，以及结核病的发病率、死亡率等方面的数据统计分析，从中可以看出结核病的流行趋势和变化情况。2、疾病防治工作评估：对结核病管理系统年度的疾病防治工作进行评估，包括结核病的预防、监测、诊断、治疗等方面的工作情况，分析工作存在的问题和改进的方向。3、技术支持和服务评估：对结核病管理系统年度的技术支持和服务情况进行评估，包括系统的稳定性、用户满意度等方面的评估，为系统的进一步完善和优化提供参考。4、风险评估和预警：对结核病管理系统年度的风险进行评估和预警，及时发现和处理各种风险，保障疾病防控工作的顺利进行。
论文数据方法有多选题研究、聚类分析和权重研究三种。
1、多选题研究：多选题分析可分为四种类型包括：多选题、单选-多选、多选-单选、多选-多选。
2、聚类分析：聚类分析以多个研究标题作为基准，对样本对象进行分类。如果是按样本聚类，则使用SPSSAU的进阶方法模块中的“聚类”功能，系统会自动识别出应该使用K-means聚类算法还是K-prototype聚类算法。
3、权重研究：权重研究是用于分析各因素或指标在综合体系中的重要程度，最终构建出权重体系。权重研究有多种方法包括：因子分析、熵值法、AHP层次分析法、TOPSIS、模糊综合评价、灰色关联等。
拓展资料：
一、回归分析
在实际问题中，经常会遇到需要同时考虑几个变量的情况，比如人的身高与体重，血压与年龄的关系，他们之间的关系错综复杂无法精确研究，以致于他们的关系无法用函数形式表达出来。为研究这类变量的关系，就需要通过大量实验观测获得数据，用统计方法去寻找他们之间的关系，这种关系反映了变量间的统计规律。而统计方法之一就是回归分析。
最简单的就是一元线性回归，只考虑一个因变量y和一个自变量x之间的关系。例如，我们想研究人的身高与体重的关系，需要搜集大量不同人的身高和体重数据，然后建立一个一元线性模型。接下来，需要对未知的参数进行估计，这里可以采用最小二乘法。最后，要对回归方程进行显著性检验，来验证y是否随着x线性变化。这里，我们通常采用t检验。
二、方差分析
在实际工作中，影响一件事的因素有很多，人们希望通过实验来观察各种因素对实验结果的影响。方差分析是研究一种或多种因素的变化对实验结果的观测值是否有显著影响，从而找出较优的实验条件或生产条件的一种数理统计方法。
人们在实验中所观察到的数量指标称为观测值，影响观测值的条件称为因素，因素的不同状态称为水平，一个因素可能有多种水平。
在一项实验中，可以得到一系列不同的观测值，有的是处理方式不同或条件不同引起的，称为因素效应。有的是误差引起的，称做实验误差。方差分析的主要工作是将测量数据的总变异按照变异原因的不同分解为因素效应和试验误差，并对其作出数量分析，比较各种原因在总变异中所占的重要程度，作为统计推断的依据。
例如，我们有四种不同配方下生产的元件，想判断他们的使用寿命有无显著差异。在这里，配方是影响元件使用寿命的因素，四种不同的配方成为四种水平。可以利用方差分析来判断。
三、判别分析
判别分析是用来进行分类的统计方法。我来举一个判别分析的例子，想要对一个人是否有心脏病进行判断，可以取一批没有心脏病的病人，测其一些指标的数据，然后再取一批有心脏病的病人，测量其同样指标的数据，利用这些数据建立一个判别函数，并求出相应的临界值。
这时候，对于需要判别的病人，还是测量相同指标的数据，将其带入判别函数，求得判别得分和临界值，即可判别此人是否属于有心脏病的群体。
四、聚类分析
聚类分析同样是用于分类的统计方法，它可以用来对样品进行分类，也可以用来对变量进行分类。我们常用的是系统聚类法。首先，将n个样品看成n类，然后将距离最近的两类合并成一个新类，我们得到n-1类，再找出最接近的两类加以合并变成n-2类，如此下去，最后所有的样品均在一类，将上述过程画成一张图。在图中可以看出分成几类时候每类各有什么样品。
比如，对中国31个省份的经济发展情况进行分类，可以通过收集各地区的经济指标，例如GDP，人均收入，物价水平等等，并进行聚类分析，就能够得到不同类别数量下是如何分类的。
五、主成分分析
主成分分析是对数据做降维处理的统计分析方法，它能够从数据中提取某些公共部分，然后对这些公共部分进行分析和处理。
在用统计分析方法研究多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。
主成分分析是对于原先提出的所有变量，将重复的变量（关系紧密的变量）删去多余，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。
最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的，故称F1为第一主成分。
如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现在F2中，用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0，则称F2为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四，……，第P个主成分。
六、因子分析
因子分析是主成分分析的推广和发展，它也是多元统计分析中降维的一种方法。因子分析将多个变量综合为少数几个因子，以再现原始变量与因子之间的相关关系。
在主成分分析中，每个原始变量在主成分中都占有一定的分量，这些分量（载荷）之间的大小分布没有清晰的分界线，这就造成无法明确表述哪个主成分代表哪些原始变量，也就是说提取出来的主成分无法清晰的解释其代表的含义。
因子分析解决主成分分析解释障碍的方法是通过因子轴旋转。因子轴旋转可以使原始变量在公因子（主成分）上的载荷重新分布，从而使原始变量在公因子上的载荷两级分化，这样公因子（主成分）就能够用哪些载荷大的原始变量来解释。以上过程就解决了主成分分析的现实含义解释障碍。
例如，为了了解学生的学习能力，观测了许多学生数学，语文，英语，物理，化学，生物，政治，历史，地理九个科目的成绩。为了解决这个问题，可以建立一个因子模型，用几个互不相关的公共因子来代表原始变量。我们还可以根据公共因子在原始变量上的载荷，给公共因子命名。
例如，一个公共因子在英语，政治，历史变量上的载荷较大，由于这些课程需要记忆的内容很多，我们可以将它命名为记忆因子。以此类推，我们可以得到几个能评价学生学习能力的因子，假设有记忆因子，数学推导因子，计算能力因子等。
接下来，可以计算每个学生的各个公共因子得分，并且根据每个公共因子的方差贡献率，计算出因子总得分。通过因子分析，能够对学生各方面的学习能力有一个直观的认识。
七、典型相关分析
典型相关分析同样是用于数据降维处理，它用来研究两组变量之间的关系。它分别对两组变量提取主成分。从同一组内部提取的主成分之间互不相关。用从两组之间分别提取的主成分的相关性来描述两组变量整体的线性相关关系。
一般常用的统计检验方法有：t 检验、卡方检验、方差分析和相关回归分析。统计检验方法的选择主要依据数据的类型(计量、计数) 、组数的多少(两组、多组) 、样本量的大小以及对比的方式(相互比较、配对比较) ,此外计量数据还要考虑分布形态和方差齐性等问题。
论文数据方法有多选题研究、聚类分析和权重研究三种。
1、多选题研究：多选题分析可分为四种类型包括：多选题、单选-多选、多选-单选、多选-多选。
2、聚类分析：聚类分析以多个研究标题作为基准，对样本对象进行分类。如果是按样本聚类，则使用SPSSAU的进阶方法模块中的“聚类”功能，系统会自动识别出应该使用K-means聚类算法还是K-prototype聚类算法。
3、权重研究：权重研究是用于分析各因素或指标在综合体系中的重要程度，最终构建出权重体系。权重研究有多种方法包括：因子分析、熵值法、AHP层次分析法、TOPSIS、模糊综合评价、灰色关联等。
拓展资料：
一、回归分析
在实际问题中，经常会遇到需要同时考虑几个变量的情况，比如人的身高与体重，血压与年龄的关系，他们之间的关系错综复杂无法精确研究，以致于他们的关系无法用函数形式表达出来。为研究这类变量的关系，就需要通过大量实验观测获得数据，用统计方法去寻找他们之间的关系，这种关系反映了变量间的统计规律。而统计方法之一就是回归分析。
最简单的就是一元线性回归，只考虑一个因变量y和一个自变量x之间的关系。例如，我们想研究人的身高与体重的关系，需要搜集大量不同人的身高和体重数据，然后建立一个一元线性模型。接下来，需要对未知的参数进行估计，这里可以采用最小二乘法。最后，要对回归方程进行显著性检验，来验证y是否随着x线性变化。这里，我们通常采用t检验。
二、方差分析
在实际工作中，影响一件事的因素有很多，人们希望通过实验来观察各种因素对实验结果的影响。方差分析是研究一种或多种因素的变化对实验结果的观测值是否有显著影响，从而找出较优的实验条件或生产条件的一种数理统计方法。
人们在实验中所观察到的数量指标称为观测值，影响观测值的条件称为因素，因素的不同状态称为水平，一个因素可能有多种水平。
在一项实验中，可以得到一系列不同的观测值，有的是处理方式不同或条件不同引起的，称为因素效应。有的是误差引起的，称做实验误差。方差分析的主要工作是将测量数据的总变异按照变异原因的不同分解为因素效应和试验误差，并对其作出数量分析，比较各种原因在总变异中所占的重要程度，作为统计推断的依据。
例如，我们有四种不同配方下生产的元件，想判断他们的使用寿命有无显著差异。在这里，配方是影响元件使用寿命的因素，四种不同的配方成为四种水平。可以利用方差分析来判断。
三、判别分析
判别分析是用来进行分类的统计方法。我来举一个判别分析的例子，想要对一个人是否有心脏病进行判断，可以取一批没有心脏病的病人，测其一些指标的数据，然后再取一批有心脏病的病人，测量其同样指标的数据，利用这些数据建立一个判别函数，并求出相应的临界值。
这时候，对于需要判别的病人，还是测量相同指标的数据，将其带入判别函数，求得判别得分和临界值，即可判别此人是否属于有心脏病的群体。
四、聚类分析
聚类分析同样是用于分类的统计方法，它可以用来对样品进行分类，也可以用来对变量进行分类。我们常用的是系统聚类法。首先，将n个样品看成n类，然后将距离最近的两类合并成一个新类，我们得到n-1类，再找出最接近的两类加以合并变成n-2类，如此下去，最后所有的样品均在一类，将上述过程画成一张图。在图中可以看出分成几类时候每类各有什么样品。
比如，对中国31个省份的经济发展情况进行分类，可以通过收集各地区的经济指标，例如GDP，人均收入，物价水平等等，并进行聚类分析，就能够得到不同类别数量下是如何分类的。
五、主成分分析
主成分分析是对数据做降维处理的统计分析方法，它能够从数据中提取某些公共部分，然后对这些公共部分进行分析和处理。
在用统计分析方法研究多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。
主成分分析是对于原先提出的所有变量，将重复的变量（关系紧密的变量）删去多余，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。
最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的，故称F1为第一主成分。
如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现在F2中，用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0，则称F2为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四，……，第P个主成分。
六、因子分析
因子分析是主成分分析的推广和发展，它也是多元统计分析中降维的一种方法。因子分析将多个变量综合为少数几个因子，以再现原始变量与因子之间的相关关系。
在主成分分析中，每个原始变量在主成分中都占有一定的分量，这些分量（载荷）之间的大小分布没有清晰的分界线，这就造成无法明确表述哪个主成分代表哪些原始变量，也就是说提取出来的主成分无法清晰的解释其代表的含义。
因子分析解决主成分分析解释障碍的方法是通过因子轴旋转。因子轴旋转可以使原始变量在公因子（主成分）上的载荷重新分布，从而使原始变量在公因子上的载荷两级分化，这样公因子（主成分）就能够用哪些载荷大的原始变量来解释。以上过程就解决了主成分分析的现实含义解释障碍。
例如，为了了解学生的学习能力，观测了许多学生数学，语文，英语，物理，化学，生物，政治，历史，地理九个科目的成绩。为了解决这个问题，可以建立一个因子模型，用几个互不相关的公共因子来代表原始变量。我们还可以根据公共因子在原始变量上的载荷，给公共因子命名。
例如，一个公共因子在英语，政治，历史变量上的载荷较大，由于这些课程需要记忆的内容很多，我们可以将它命名为记忆因子。以此类推，我们可以得到几个能评价学生学习能力的因子，假设有记忆因子，数学推导因子，计算能力因子等。
接下来，可以计算每个学生的各个公共因子得分，并且根据每个公共因子的方差贡献率，计算出因子总得分。通过因子分析，能够对学生各方面的学习能力有一个直观的认识。
七、典型相关分析
典型相关分析同样是用于数据降维处理，它用来研究两组变量之间的关系。它分别对两组变量提取主成分。从同一组内部提取的主成分之间互不相关。用从两组之间分别提取的主成分的相关性来描述两组变量整体的线性相关关系。
写论文常用的数据分析方法如下：
一、描述统计
描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。
二、相关分析
相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。例如，人的身高和体重之间；空气中的相对湿度与降雨量之间的相关关系都是相关分析研究的问题。
1、单相关：是指两个变量之间的相关关系。如产品产量与单位产品成本之间的关系等。只有一个因变量和自变量。
2、复相关：是指一个变量与另外两个或两个以上变量之间的相关关系。
3、偏相关：在某一现象与多种现象相关的场合，两个随机变量在排除了其余部分或全部随机变量影响情形下，称为偏相关。
三、方差分析
通过分析研究不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。各研究来源必须是相互独立，且各总方差相等。
1、单因素方差分析：研究中只有一个影响因素，或者存在多个影响因素时，只分析一个因素与响应变量的关系。
2、多因素有交互方差分析：有两个或者两个以上的因素对因变量产生影响，同时考虑多个因素之间的关系。
3、多因素无交互方差分析：分析多个因素与因变量的关系，但是各因素之间没有影响关系或忽略影响关系。
四、假设检验
1、参数检验：其基本原理是已知总体的特征下，对一些主要的参数进行检验。
2、非参数检验：非参数检验是在总体方差未知或知道甚少的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法。主要方法有：总体分布的卡方检验、二项分布检验、单样本K-S检验等。
大概需要200以上个数据。一篇论文需要有多少数据取决于这篇论文的性质和水平。通常来说，本科毕业论文需要的数据并不太多，一般一章左右正文内容就够了，而硕士论文需要3~4章的内容，至于发表在高水平学术期刊上的论文则需要大量的核心数据以佐证你的论点和结论。
古典文学常见论文一词，谓交谈辞章或交流思想。当代，论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，下面是关于药学论文范文的内容，欢迎阅读！
摘要： 结合本学院近几年为提高毕业论文质量采取的措施，从毕业论文选题和内容方面，分析了中药学专业毕业论文的现状，指出实验研究型论文质量较高，非实验研究型论文及综述性论文存在的主要问题是选题不当、开题报告内容笼统、论文内容抄袭、剽窃现象严重、文本不规范和答辩时间匆促，提出了改革的设想。
关键词： 中药学；毕业论文；选题
中药学专业毕业论文是实现本科专业培养目标的重要教学环节，是培养学生创新能力、实践能力的重要环节，同时也是衡量学校教学质量的重要指标。我校中药学专业每年有毕业生八九百人，为了适应就业的新形势，学校将毕业实习时间从第八学期提前到第七学期的下半学期，即每年的11月初至次年的3月底，4月份结束实习，写论文并进行答辩。为了保证论文质量，让每个学生都有实习实践机会，学校建立了多个实习基地及合作单位，并为毕业实习规范管理制定了一系列措施和工作流程。在毕业实习前，召开学生动员大会，印发实习手册，还为每个校外实习的学生配备了论文指导校内导师（也称二导），论文质量比以前有所规范和提高。然而从近两届毕业生的论文选题和内容来看，还存在许多问题值得我们思考与改进。
一、毕业论文现状
学校要求中药学专业本科毕业实习必须写论文，一人一题，不能只写综述。对2010届和2011届学生毕业论文的调查发现，实验研究型论文占，课题主要来源于老师或实习单位，分别为和。实习单位主要是本校内各个教研室、药检所、研究所和部分大型药企。实验研究型论文普遍质量较好，抄袭现象少，内容跟专业密切结合，学生了解选题的目的意义，实验技能和创新能力得到训练和提高，符合专业培养目标，工作量较大。非实验研究型论文占，大部分为学生自己选题及跟指导老师共同选题，实习单位主要是医院药房、医药公司、部分药厂和药店等，内容主要包括药厂生产工艺分析、医院药品处方分析、中药质量管理、药品经营或销售、调查报告等，仍然有的论文属于文献综述，其他类型占。非实验研究型论文和综述型论文质量参差不齐，抄袭现象严重，很多学生承认论文结论意义不大，只是应付。下面重点分析该部分论文存在的主要问题。
二、毕业论文存在的主要问题
1.选题不当。毕业论文选题应结合科研、生产和社会经济发展实际，有较强的理论和实践意义，选好题是完成一篇高质量毕业论文的关键。由于大部分学生在校学习期间，很少接触到毕业论文研究的相关教育和培训，大部分学生对如何选题、什么是与专业相符的毕业论文内容根本不了解。部分校外实习单位缺乏有经验的毕业论文指导人员，没有办法对论文的选题和写作做出指导。有些学生平时对一些问题没有思考、钻研，没有自己感兴趣或有一定资料积累的课题，在毕业论文选题时显得十分被动，随意选一些验证性、总结性或概况性的题目，既缺乏创新性，又缺乏理论价值和应用背景。有些学生的论文题目过大、过深，不适合本科生来完成。如：“中药现代化存在的问题和对策”、“某类疾病中药处方分析”、“中药不良反应分析”等。部分选题题目不够严谨、精炼，没有内容支撑，如“OTC类成人感冒药物的使用状况分析”；部分选题与专业相关性相差太远，如“药品营销计划”、“某类药物销售手段分析”等；一些选题内容太简单，工作量不饱满，如“药店计量工具调查与分析”，只分析了三四种计量工具。
2.开题报告内容笼统，不符合要求。确定选题后，学生应进行开题工作准备，查阅、收集相关资料，制订课题研究计划和研究方案，并形成开题报告。许多学生随意选个题目，不了解课题研究目的，不知道怎样利用实习单位的条件，结合实际收集相关资料或数据，即使有资料，也不懂得要分析什么、解决什么问题。部分开题报告选题依据不够翔实，研究内容简单，研究方案只是查阅文献或调查问卷；有些开题报告中，研究内容和题目、目的不相符；部分学生专业知识不扎实，连基本的查资料都不会，对选题的国内外现状和发展趋势缺少分析，参考文献太少、引用的文献太旧；部分学生缺乏基本的写作技能和技巧，开题报告语句不通畅，表述不清；有些研究方案过于详细，连实验结果和具体实验数据都写好了，说明开题报告是抄袭文献或是在论文完成后写的，不真实。个别指导老师也存在责任心不强，马虎应付的现象，在开题报告审核具体意见中，或空白，或过于简单。
3.论文内容抄袭、剽窃现象严重。一些实习单位，如医院药房或药店，每年都要接收4到8名学生实习，指导老师没有那么多题目给学生，论文内容重复、简单，甚至出现“换汤不换药”的现象。学生原创论文的比重逐年下降，很多学生上网搜索了同主题的文章，然后复制、粘贴、整理后就形成了一篇所谓的论文，甚至连图表都是整体复制，没有修改。由于学校规定不能写综述，学生在实习单位能得到的数据资料有限，很多论文的数据只有两三个表，且数据没有实际意义，其余分析内容都是抄袭文献或书籍。如“某某病临床常用中成药分析”或“治疗某某病中药处方分析”，学生只是统计了病患性别、年龄、处方药味或某个药物的出现频率，缺乏临床医学知识，不能对处方进行深入或有针对性的分析，又不了解病症病因，论文得不到具有实际意义的结论。例如不同类型处方单味药出现频率最大的是甘草，因为甘草是各种处方中的调和药，这个结论不能说明任何问题。在保健品公司或药店实习的很多学生，苦于不知道从哪里入手收集数据，论文多数写调查报告，但调查问卷设计简单、不科学，收集的范围和份数也不足，甚至出现伪造数据的情况，为了凑够论文字数，结果分析部分的内容多是抄袭文献，往往出现调查问卷的内容和结果分析及结论不相关的情况。
4.论文文本不规范。论文摘要一般应说明主要研究什么问题，通过何种研究方法得到了什么研究结论等研究内容，但有些学生的论文摘要，200～300字中，大约有一半用在情况说明、写作意义上，没能反映论文中心内容。说明学生缺少相关写作训练，不了解科技论文写作要求。部分论文存在数据来源注明不规范、图表数据来源、表题文字说明等内容不统一的问题；有些图表缺少编号或缺少表题、图题，有些图中曲线没有标注单位；少数论文题目与论文内容不一致，论文中普遍存在错别字现象。 5.论文答辩时间匆促，存在形式主义。组织答辩是毕业论文的最后一个重要环节，通过答辩教师可全面检查学生的论文质量，使学生全面回顾理论知识的学习和实践过程，指出论文的成效与不足，锻炼学生思考分析和解决问题的能力。对10届和11届学生的调查中，超过七成的学生认为论文答辩有必要，且基本达到交流和完善论文的目的。学生普遍承认论文答辩的作用在于锻炼了学生表达能力、提高学生对论文的重视程度、提高毕业论文质量和增长学生见识，少数同学认为论文答辩可以与他人分享自己的研究成果。同时也有30%的学生认为论文答辩无太大必要性或完全无必要。的同学认为没有达到论文交流目的，承认论文答辩是形式主义的有9%。原因在于学生人数过多，教师工作量很大，每个答辩小组一天要完成五六十名学生的`答辩任务，每个学生答辩时间过短，非常匆忙，影响整体答辩效果，也影响了实习成绩的客观评价，部分认真准备的学生来不及充分展示其论文结果。最后学生基本都能通过答辩，给学生造成毕业论文可以应付的印象。
三、改革设想
通过对上述问题的分析，结合几年来指导学生毕业论文的体会，提出以下建议：
1.实习前开展选题讲座和相应的培训。近年来学生就业压力大，择业时间提早，很多学生提前和单位签订合同，有些用人单位提前让毕业生上岗，致使学生无暇顾及毕业论文，对毕业论文只是应付，论文质量自然难以保证。有必要在大三期末及大四实习前，进行多种形式的讲座及选题培训，使学生真正认识到毕业论文是整个教学体系中不可或缺的重要环节，论文抄袭、造假是很严重的错误。必须使学生明确，什么样的论文内容才符合本专业培养目标。
2.改革毕业论文选题制度，提供课题选择范围。中药学专业学生校外实习单位主要有：药品研发或生产单位、中药材、药品或保健品市场推销、销售单位、医院药房、药品注册及管理单位等。部分实习单位缺乏毕业实习指导人员，也没有那么多课题供学生选择。在这种情况下，如果要求全部学生写实验型或研究型论文，势必加重学生抄袭、剽窃现象。学校有必要在实习前，给学生提供一些范文（从开题报告到毕业论文）和课题选择范围，让学生了解不同实习单位可以有哪些选题方向，在实习开始时可以有意识地收集资料或数据。同时要允许学生根据不同单位实习岗位的实际，写不同方面的论文，毕业论文应该允许学生写实习报告，其选题能运用本专业知识，结合实习岗位实际，分析或解决一些实际问题就可以。完成毕业论文的同时，更重要的是培养学生实事求是的工作作风，而不是弄虚作假，这一点非常重要。
3.设立奖惩机制，提高教师责任心。个别教师指导的实习学生人数较多，不可避免地出现指导不到位的现象。有些硕士研究生导师，把指导本科毕业论文的工作全部交给研究生来做，由于研究生的学术水平有限，不能给学生明确的修改意见和及时的答复，影响了学生的学习热情。学院要加强教师职业道德教育，还可通过奖惩机制，明确指导教师的职责，增强其责任心，同时要建立毕业论文工作评比表彰制度，表彰论文优秀的学生，也表彰负责任的指导老师。
4.重视论文答辩环节，杜绝弄虚作假行为。针对学生人数太多的问题，建议不要求全部学生都参加答辩，优秀论文或实验性论文进行答辩，其他论文随机抽选三分之一，使答辩时间充足，不走过场。答辩要严格把关，不允许不合格论文蒙混过关，对学生论文写作过程中明显抄袭、弄虚作假的行为要加大处罚力度，营造良好的学术氛围，答辩不通过的允许进行二次、三次答辩（就像补考）。答辩小组要及时公布答辩成绩或结果。
5.规范毕业实习和毕业论文管理。尽管学校有针对本科生毕业论文制定的规章制度和详细的工作流程，但流程太繁琐，表格太多，执行时又不够严谨和规范，缺乏对整个过程的有效监控，缺乏真正有效的监督机制和奖惩措施。建议学校减少不必要的环节和表格，减轻学生和老师的负担，并对学生自己选择的实习单位进行遴选，不符合带教资质的单位不批准学生去实习。同时创造条件鼓励校内老师多接纳学生，鼓励学生利用课余时间，参加老师的科研实验，有利于提高论文质量。
某些国产试剂、试药与进口品存在一定的质量差异，《欧洲药典》收载的冲洗液配方中卵磷脂及聚山梨酯80的含量较多，当用国产品配制时，其溶解性能不好，造成溶液混浊，冲洗量大时，溶液过滤的速度缓慢，影响冲洗效果，甚至无法进行过滤。该问题通过降低配方中各成分的量可以得到有效解决。经验证，即使配方中的各成分量减少一半，效果依然可满足实验的需要，且过滤速度适宜，还可降低实验成本。
对模型整体情况进行分析：包括模型拟合情况（R²），是否通过F检验等。
前面的几个表是回归分析的结果，主要看系数，表示自变量增加一个单位，因变量平均增加个单位。后面的sig值小于，说明系数和0的差别显著。
B，看模型系数，然后看B后面的SIG，发现公司道德变量不显著；再看R2，看模型拟合度，可以看出，模型拟合效果很差；多元回归模型还要看方差分析，发现模型整体有效。
Stepwise Regression逐步回归
在处理多个自变量时，可以使用这种形式的回归。在这种技术中，自变量的选择是在一个自动的过程中完成的，其中包括非人为操作。这一壮举是通过观察统计的值，如R-square，t-stats和AIC指标，来识别重要的变量。逐步回归通过同时添加/删除基于指定标准的协变量来拟合模型。向后剔除法与模型的所有预测同时开始，然后在每一步消除最小显著性的变量。
以上内容参考：百度百科-回归分析
首先来说明各个符号，B也就是beta，代表回归系数，标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关，为什么要标准化，因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一，使结果更精确，减少因为单位不同而造成的误差。T值就是对回归系数的t检验的结果，绝对值越大，sig就越小，sig代表t检验的显著性，在统计学上，sig<一般被认为是系数检验显著，显著的意思就是你的回归系数的绝对值显著大于0，表明自变量可以有效预测因变量的变异，做出这个结论你有5%的可能会犯错误，即有95%的把握结论正确。回归的检验首先看anova那个表，也就是F检验，那个表代表的是对你进行回归的所有自变量的回归系数的一个总体检验，如果sig<,说明至少有一个自变量能够有效预测因变量，这个在写数据分析结果时一般可以不报告然后看系数表，看标准化的回归系数是否显著，每个自变量都有一个对应的回归系数以及显著性检验最后看模型汇总那个表，R方叫做决定系数，他是自变量可以解释的变异量占因变量总变异量的比例，代表回归方程对因变量的解释程度，报告的时候报告调整后的R方，这个值是针对自变量的增多会不断增强预测力的一个矫正（因为即使没什么用的自变量，只要多增几个，R方也会变大，调整后的R方是对较多自变量的惩罚），R可以不用管，标准化的情况下R也是自变量和因变量的相关希望对您有用
SPSS数据分析心得小结_数据分析心得分享
学习数据分析之spss分析工具，可真的不是一般的功夫，真的要很认真和很细心才能做得好spss。下面我来和大家分享一下关于SPSS数据分析心得小结，希望大家从这数据分析心得分享中能得到一些启示和指导。心得1：拿到一份数据，或者在看到国内外某个学者的文章有想法而自己手里的数据刚好符合这个想法可以做时，在整理好数据后不要急于建模。一定要对数据做缺失值处理、异常值处理。在数据预处理的基础上再进一步建模，否则可能得到错误的结果。心得2：承接心得1，数据预处理怎么做。一是缺失值的处理。我个人有几个看法：一是数据样本量足够大，在删除缺失值样本的情况下不影响估计总体情况，可考虑删除缺失值；二是数据样本量本身不大的情况下，可从以下两点考虑：1是采用缺失值替换，SPSS中具体操作为“转换”菜单下的“替换缺失值”功能，里面有5种替换的方法。若数据样本量不大，同质性比较强，可考虑总体均值替换方法，如数据来自不同的总体（如我做农户调研不同村的数据），可考虑以一个小总体的均值作为替换（如我以一个村的均值替换缺失值）。2是根据原始问卷结合客观实际自行推断估计一个缺失值的样本值，或者以一个类似家庭的值补充缺失值。心得3：承接心得1，数据预处理第二点异常值的处理。我大概学了两门统计软件SPSS和Stata，SPSS用的时间久些，熟悉一下，Stata最近才学，不是太熟。关于这点我结合着来说。关于异常值的处理可分为两点，一是怎么判定一个值是异常值，二是怎么去处理。判定异常值的方法我个人认为常用的有两点：1是描述性统计分析，看均值、标准差和最大最小值。一般情况下，若标准差远远大于均值，可粗略判定数据存在异常值。2是通过做指标的箱图判定，箱图上加“*”的个案即为异常个案。发现了异常值，接下来说怎么处理的问题。大概有三种方法：一是正偏态分布数据取对数处理。我做农户微观实证研究，很多时候得到的数据（如收入）都有很大的异常值，数据呈正偏态分布，这种我一般是取对数处理数据。若原始数据中还有0，取对数ln(0)没意义，我就取ln(x+1)处理；二是样本量足够大删除异常值样本；三是从stata里学到的，对数据做结尾或者缩尾处理。这里的结尾处理其实就是同第二个方法，在样本量足够大的情况下删除首尾1%-5%的样本。缩尾指的是人为改变异常值大小。如有一组数据，均值为50，存在几个异常值，都是500多（我这么说有点夸张，大概是这个意思），缩尾处理就是将这几个500多的数据人为改为均值+3标准差左右数据大小，如改为100。总结而言，我个人认为做数据变换的方式比较好，数据变换后再做图或描述性统计看数据分布情况，再剔除个别极端异常值。心得4：如何做好回归分析。经过多次实战，以及看了N多视频，上了N多课，看了N多专业的书。我个人总结做回归的步奏如下：1是承接心得1-3，对数据进行预处理，替换缺失值和处理异常值；2是将单个自变量分别与因变量做散点图和做回归，判定其趋势，并做好记录（尤其是系数正负号，要特别记录）；3是自变量和因变量一起做相关系数，看各个变量相关关系强弱，为下一步检验多重共线性做准备；4是自变量多重共线性诊断。若变量存在多重共线性，可采用主成分回归，即先将存在多重共线性的变量做主成分分析合并为1个变量，然后再将合并成的新变量和其余自变量一起纳入模型做回归；5是做残差图，看残差图分布是否均匀（一般在+-3个单位之间均匀分布就比较好）；6是报告相应结果。心得5：看到论坛上有网友问为什么他（她）老师不建议采用后向步进法处理变量多重共线性。记得张文彤老师说过他有个同学做过一个研究，即采用后向步进法剔除变量的方式去做回归，得到的结果犯错的几率比较大。张老师也不建议用这个方法处理多重共线性。处理多重共线性比较好的方法是做主成分回归。心得6：有个朋友问我在报到回归结果时用未标准化的回归系数好，还是用标准化后的回归系数好。我个人觉得这个问题仁者见仁智者见智，要看想表达什么。具体而言，如果想表达在其它条件不变的情况下，自变量X每变化1个单位，因变量变化多少个单位，这种情况用未标准化回归系数就好；如果想比较各个自变量对因变量影响的相对大小，即判断相对而言，哪个变量对因变量影响更大。这时需要消除量纲的影响，看标准化后的回归系数。心得7：这是投稿一篇SSCI外审专家提出的意见。我做的是无序多分类logistic回归模型。因变量分了5类，有一类个数比较多，达到300多，有1-2类个案比较少，只有30左右。专家提到了要做稳健性检验。这个用stata软件编程加一个robust即可解决问题。不知道在SPSS里面怎么做。欢迎知道的朋友一起讨论下。我个人认为这是一个好问题的。不做稳健性检验模型可能受一些极端值的影响，结果不稳定。可能本来显著的变量剔除1-2个样本后就变得不显著了。所以做回归分析稳健性检验也比较重要。PS：如果有可能，我希望在后面的心得中附上实际操作的步奏图和解释的。看看有没有人需要这个。不然可能说的一些东西需要的人能看明白，但还是不清楚怎么做。希望和大家一起交流学习。
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SPSS软件是“统计产品与服务解决方案”软件，是数据统计分析的一个重要的工具。下文是我为大家整理的关于spss统计分析论文的 范文 ，欢迎大家阅读参考!
统计分析软件SPSS的特点和应用分析
【摘要】通过文献资料法，介绍了统计分析软件SPSS的特点，并通过实例：用非参数检验中的两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)进行分析，对该软件的应用做了详细的介绍，旨在为学习SPSS软件的人们提供参考。
【关键词】统计分析软件;SPSS;独立样本;非参数检验
一、前言
统计分析软件SPSS是一款统计产品与服务解决方案的软件，其全称为“统计产品与服务解决方案(Statistical Product and Service Solutions)”。该软件是一款在统计中应用很广的统计分析软件，目前在各专业 毕业 论文经常可以看到它的身影，其应用范围广、方便快捷等特点吸引着众多的 爱好 者。本文通过对统计分析软件SPSS的功特点进行介绍，通过举例用非参数检验中的两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)进行分析，对该软件的操作用做了详细的介绍，为学习SPSS软件的人们提供参考。
二、SPSS软件的特点
(一)操作简便
SPSS软件的界面非常友好，除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。
(二)编程方便
具有第四代语言的特点，告诉系统要做什么，无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理，无需通晓统计 方法 的各种算法，即可得到需要的统计分析结果。对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此，用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。
(三)功能强大
具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。
(四)全面的数据接口
能够读取及输出多种格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO产生的*.dbf文件，文本编辑器软件生成的ASCⅡ数据文件， Excel 的*.xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据文件。能够把SPSS的图形转换为7种图形文件。结果可保存为*.txt，word，PPT及html格式的文件。
(五)灵活的功能模块组合
SPSS for Windows软件分为若干功能模块。用户可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。
(六)针对性强
SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且现在很多群体只需要掌握简单的操作分析，大多青睐于SPSS，像薛薇的《基于SPSS的数据分析》一书也较适用于初学者。而那些熟练或精通者也较喜欢SPSS，因为他们可以通过编程来实现更强大的功能。
三、实例分析――两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)
例题：为了调查甲、乙两地土壤对 种植 同一种西瓜有没有影响，从这两个产地分别随机抽取同种的8只和7只西瓜，称重后得重量(市斤)如下：
甲(斤)：、、、、、、、
乙(斤)：、、、、、、
问：根据样本数据检验两地的土壤对种植西瓜在重量上是否有显著差异?
解：建立假设 H0：甲乙两地的西瓜重量没有显著差异;
H1：甲乙两地的西瓜重量有没有显著差异。
然后根据上面给出的数据建立数据文件，注意数据文件中有一个表示重量数据的变量和一个表示地区分组的变量。最后在数据编辑窗口进行检验。检验的具 体操 作过程如下：
第一步：单击Analyze Nonparametric Test 2 Independent Sample，打开Two-Independent-Sample对话框(见图1)。
第二步：选择检验的变量进入检验框中，选择分组变量进入Grouping Variable框中，单击Define Group键，打开Define Group对话框，将分组变量值分别键入两个框中，单击Continue返回主对话框(见图2)：
第三步：在Test Type栏中，确定检验方法。
SPSS中提供了四种检验方式，几种检验方法侧重点不同，但都是先把两样本数据混合排序，再从不同的角度分析并检验两个独立总体的分布是否有显著的差异。有时这几种检验结果可能不一样，所以要结合数据的探索分析考察数据的分布状况作出结论。本文选择了常用的Mann-Whitney U曼―惠特尼检验和Kolmogorov-Smirnov Z K-S检验。
第四步：选择输出的结果形式及缺失值处理方式;
第五步：单击OK，得输出结果。
所以，以上两种检验结论是一致的。也就是说在两地种植的同一种西瓜地重量没有显著差异。
参考文献
[1]杜志渊.常用统计分析方法―SPSS应用[M].山东人民出版社,2011.
[2]刘宁元.运用SPSS对高职专业课程成绩进行相关分析[J].电脑与电信,2007(3).
[3]井海立.SPSS在数学试卷统计分析中的应用[J].科技信息(学术版),2006(10).
试谈SPSS软件在考试数据统计分析中的应用
摘要： SPSS软件是数据统计分析的一个重要的工具。本文作者利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设进行了统计分析，介绍了使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤，文中的方法对考试研究人员具有一定的指导意义。
关键词： SPSS软件 考试数据 统计分析 操作步骤
1. 引言
一份好的试卷须有好的测量指标来表明它的优良程度，试题有难度和区分度指标，试卷有效度和信度指标，这些是评价考试最主要的测量指标，但是仅有这些指标不足以反映一份试卷的实际测量效果，考试研究人员希望从考生的试卷统计分析中获取更多的信息来评价一份试卷。在计算机未普及的年代，考试成绩统计主要依靠人工阅卷，考试数据无法电子化存储，对考试数据分析统计难以实现。随着计算机的普及和信息化的推广，各种分析数据的软件应运而生，这些软件中汇集了统计学和测量学的分析工具，使得应用电子信息技术分析统计考试成绩数据成为可能，这些统计信息可以为教研部门、考试行政部门进行行政决策等提供非常重要的帮助。在众多的统计分析软件当中，SPSS是应用最多、影响最广泛的分析工具之一。在本文中，我们以SPSS软件为工具，对 教育 招生考试成绩的数据进行统计分析，分析主要着重于考试数据的相关性、假设检验等几个方面。
2. SPSS分析软件简介
“SPSS统计分析软件”的英文名称为“Statistical Package for the Social Science”，中文名称为“社会科学统计软件包”，它是世界著名的统计分析软件之一，在自然科学、社会科学的各个领域均有非常广泛的应用。SPSS是一个组合式软件包，它集数据整理、分析于一身，主要功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等，该软件的统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类。
下面我们利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设进行统计分析，介绍使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。
3. 相关性分析
教育考试中，考试结果的信度，试题的区分度，每个题目得分与试卷总分的关系，以及题目之间的关系，等等，都是考试研究的重要内容，最主要的研究方法就是数据的相关性分析。在众多的教育考试数据的相关性分析方法中，Pearson相关系数法、Spearman相关系数法和Cronbach α信度系数法是比较常用的几种方法。
Pearson相关系数法计算公式：
式中x为第i个考生第j题的得分，y为第i个考生第k题的得分，为第j题的平均分，为第k题的平均分，n为测试样本量。该公式既可以计算两个连续变量之间的相关性，又可以计算一个双歧变量与一个连续变量之间的相关性。
Spearman相关系数法计算公式：
r=1-(2)
式中D为两个变量的秩序之差，n为样本容量。
Cronbach a信度系数法计算公式：
α= 1-(3)
式中n为试题数，s为第i题的标准差，s为总分的标准差。该公式实际上就是将考试中所有试题间相关系数的平均值(又称内部一致性)作为α信度系数。
对于给定的一组考生成绩数据，利用SPSS统计分析软件可以非常容易地定量分析考生某学科试卷总分和该学科某道题的相关性，以及各个题目之间的相关性。我们以Pearson相关系数分析为例，利用SPSS软件进行统计分析。
数据统计分析的对象是某省高考数学6道解答题的得分情况(不是整张试卷)，数据源于该省的高考数据成绩。研究的目的是测量6道解答题每两个题目之间的相关性。
我们以SPSS 版本的软件为例，介绍利用SPSS进行数据统计分析的步骤(以Pearson相关系数法为例)：
(1)将考试数据导入SPSS软件，在SPSS数据窗口中，顺序点击【Analyze】→【Correlate】→【Bivariate...】，系统弹出变量相关系数设置对话框。
(2)在该对话框中，将待计算的变量从左侧的变量列表中导入到右侧的“Variables”变量列表中，在本例中导入t1、t2、t3、t4、t5、t6共6个变量(t1―t6是6道解答题的变量名称)。在“Correlation Coefficients”相关系数选项中，选取“Pearson”复选框。
(3)在该对话框的“Test of Significance”设置区域，可以点选“Two-tailed”选项或者“One-tailed”，我们采用系统默认值。
(4)对话框中的 其它 选项取软件系统的默认值，点击【OK】，开始相关系数计算，系统弹出新的窗体输出运算的结果。本次输出的情况如下：
上表的统计结果可用于题目之间相关性的分析。表中的大部分题目的相关系数都比较适中，但题目T4和题目T5之间的相关程度远高于其它几个题目，我们可以确信这两者之间一定存在着比其他题目之间更紧密的关系，这是我们通过分析获取的重要信息，该信息表明这两个题目之间的相关性高于其他几个题目之间的相关性，这在大规模考试中是不应该出现的，需要在以后的命题考试中加以改进。
Spearman相关系数分析方法和上述分析方法类似，只需要在上述SPSS操作的第二个骤中选取“Pearson”复选框，程序就会按Pearson相关系数法进行统计分析，如果同时选中“Spearman”和“Pearson”复选框，程序将会同时计算按两种分析方法统计分析的数据，并会以不同的图表进行显示，而Cronbach a信度系数法计算方法与上述方法略有不同，其操作步骤如下：
(1)在SPSS数据窗口中，顺序点击【Analyze】→【Scale】→【Reliability Analysis...】，系统弹出“Reliability Analysis”信度分析设置对话框。
(2)将待计算的变量从左列的变量列表中导入到右侧的“items”变量中，在左下列的“model”选择项的下拉列表中确保选中“Alpha”(信度系数)，点击“Statistics”选择项可以进行更为详细的参数设置，我们采用系统的默认值即可。
(3)参数设置完毕之后，点击【OK】，软件开始相关系数计算并输出运算结果。
4. 选择题的选项分析
在目前的教育招生考试中选择题是一种较常见的题型，考试研究人员关注较多的是对选择题基本特征、测量功能及其优缺点的理论探讨[1][2]，对选择题干扰项的设计及其施测后的实际效果关注甚少，事实上施测后对题目各选项的有效性作出判断可为评价试题质量提供重要参考依据。我们利用统计中χ检验假设，对试卷中常见的选择题选择项进行统计分析。
教育考试的单项选择项一般设置为4个，其中仅有1个选择项是正确的。命题人员在设计选择项时，应当也必然对每道题目所有的选择项(正确选择项和干扰选择项)的考生作答情况作出预测，对考生作答的分布情况作出预估。考试结束后，研究人员应该对实测的情况与命题教师预测的情况进行对比分析，以检验考试效果是否达到了预测的目标。这和χ拟合度检验的思想具有一致性，因此可以尝试使用χ检验假设进行分析。
我们依据文献[3][4]的方法来介绍χ检验假设在考试数据分析中应用的基本原理，设变量E是命题者对某道试题的期望值，E=nP，n为样本容量，P为期望的相对频率，引入以下统计量：∑(O-E)/E，其中O为观察频数。
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我们需要进行的假设检验是：零假设H：选项的实测分布与期望分布相同;非零假设H：选项的实测分布与期望分布不同。
检验假设的思想：拟合度检验的统计量在确定的某种显著性水平下如果零假设是真，则检验统计量∑(O-E)/E呈近似χ分布，其自由度为研究变量的可能值减1;如果实测分布与期望的分布相当吻合，就不排除零假设，否则就排除零假设;最后对检验假设的结果进行解释。
数据分析的目的是判断考生实际的应答结果(实测数据)与命题期望的选择概率(期望数据)是否一致。我们随机抽取某省5542个高考考生的数学有效数据构成分析样本，利用SPSS进行统计分析。
SPSS数据统计分析的步骤如下：
(1)将考试数据导入SPSS软件，依次点击【Analyze】→【Nonparametric Tests】→【Chi-Square...】，弹出“Chi-Square Tests”对话框。
(2)将变量列表中待分析的题目序号导入到“Test Variables List”(检验变量列表)中，本例中题目的序号为t7。
(3)将对选择试题的每个选项的期望值依次输入到“Expected Values”所属的方框，具体操作方法是选中单选框“Values”，输入具体的期望数值，点击“Add”按钮，依次重复上述的步骤直至所有的选项的期望值输入完毕。
(4)点击【OK】，输出软件运算结果。
我们需要进行的假设检验，H：选项的实测分布与期望分布相同;H：选项的实测分布与期望分布不同。
假设检验的显著性水平为α=，χ=∑(O-E)/E，自由度为df=4-1=3，查χ分布表或利用相关软件可得P=，由于P>α，因此不能拒绝零假设，即选项的实测分布与期望分布相同。因此，检验结果在显著性水平时，没有足够的证据拒绝零假设，即可认为本题选项的实测分布与期望分布相同，也就是说本题的实际测试效果与命题教师预测的效果是一致的，命题教师准确地估计了考生的实际水平，这是分析获得的很重要的结论。
5. 结语
SPSS软件在考试数据统计分析中应用广泛，但大部分是集中在试题难度、均值、方差统计、考试数据的图表显示等几个方面，本文从一个新的角度利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设等几个方面进行了尝试性统计分析，介绍了使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。从上述分析来看，软件操作步骤和统计分析过程十分简单、快捷，对于测量学和统计学基础不太好的数据分析统计人员来说，只要遵循一定的操作步骤，就可以进行分析。
参考文献：
[1]王孝玲.教育测量(修订版)[M].上海：华东师范大学出版社，2006.
[2]雷新勇.大规模教育考试：命题与评价[M].上海：华东师范大学出版社，2006.
[3]李伟明，冯伯麟，余仁胜.考试的统计分析方法[M].北京：高等教育出版社，1990.
[4]雷新勇.考试数据的统计分析和解释[M].上海：华东师范大学出版社，2007.
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