IBM SPSS Statistics
医療従事者のための分析コース特集

ご高評いただいている SPSS医療統計コース

お客様からの受講のお問い合わせで「各コースのレベルをもう少し詳しく知りたい」というご要望をいただきました。
そこで、各コースで扱う内容の一部例とイメージをご紹介いたします。
ご受講の参考にしていただければと思います。

IBM SPSS Statistics医療従事者のための分析1
IBM SPSS Statistics医療従事者のための分析2

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SSX58：IBM SPSS Statistics医療従事者のための分析1

■ クロス集計表、カイ2乗検定、t検定

一般的な手法としてクロス集計とカイ2乗検定はよく知られています。これらの手法を利用して腫瘍サイズとリンパ節転移についての分析を行ってみましょう。

【サンプルデータ】腫瘍に関する患者のデータ

【操作サンプル】

上に示すような、患者のデータがあるとします。
このデータについて、SPSS上でクロス集計表を生成する設定を行います。

【クロス集計表】腫瘍サイズ（カテゴリ）とリンパ節転移のクロス集計表

【カイ2乗検定】

これに基づいてカイ2乗検定を行います。

この例では、有意確率は0.000であり、リンパ節転移と腫瘍カテゴリには有意な関係性があることが認められます。（IBM SPSS Statisitics医療従事者のための分析1のテキストより抜粋）

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SSX68：IBM SPSS Statistics医療従事者のための分析2

■ 分散分析

分散分析（ANOVA）は、比較の対象となるグループが2つ以上あるとき、母集団に対して平均値に差があるかどうかの結論を得るための一般的な手法です。

【サンプルデータ】被験者に3種類の新薬を投薬した際の検査値データ

【操作サンプル】

上に示すような、被験者のデータがあるとします。
このデータについて、SPSS上で分散分析の設定を行います。

【記述統計（編集済み）】

記述統計量の出力から、平均値は最大で100.74、最小で80.46となっています。平均値の95％信頼区間から母集団を推定した場合の平均値の誤差の範囲を知ることができます。また、標準偏差をみると、薬Bの散らばりが少し大きいものの３つの薬によってほぼ同程度の散らばりといえそうです。母集団における散らばりの大きさが等しいといえるかどうかは、後ほど仮説検定によって調べます。（IBM SPSS Statisitics医療従事者のための分析2のテキストより抜粋）

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