如何在spps里做Ridit 检验

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收藏 2009-05-25

小女子刚学统计，对一些统计方法还很模糊，谢谢哪位大侠教教小妹如何在spps里做Ridit 检验多谢！
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; A药&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; B药&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; C药
治愈&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 17&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;5&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 3
显效&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;51&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 11&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 17
好转&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 33&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 52&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;47
好转&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 7&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; &nbsp;24&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;26

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刘彦楼

2009-5-25 23:27:00

http://www.xinliceyan.com/News_View.asp?NewsID=71

你去这里看看就明白了。

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abmicle

2011-7-2 12:41:18

多谢大侠

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matlab-007

2015-10-16 13:06:31

Ridti分析是用于处理有序多分类资料的一种统计分析方法。例如：临床疗效分为治愈、显效、好转、无效、恶化；临床检验中的化疗结果分为-、+、++、+++等等，此类资料在临床医学数据中经常出现，注意此类资料不能用卡方处理。
操作步骤：
1、  对比组和标准组的比较，
数据输入：
         疗效    标准组人数
            0       n1
            1       n2
            2       n3
            .       .
            .       .

先对标准组的频数加权，Transform→Rank case →variable （疗效）→ Rank Types→ More →proportion estimation →proportion estimation Formula →Rankfit →continue→ OK，即出现新的一列“P疗效”  即疗效  标准组人数  p疗效

计算对比组的R1值，对对比组人数加权处理，analyze →reports→ case summaries→ variables (p疗效) →statistics → mean →continue →ok ，查看output结果中的值，最后计算95%CI，评结果判断即可

2、  两个对比组的比较
数据输入：
         疗效    合并人数
            0       n1
            1       n2
            2       n3
            .       .
            .       .
对合并例数n加权，Transform→Rank case →variable （疗效）→Rank Types →More→ proportion estimation →proportion estimation Formula→ Rankfit →continue→ OK，即出现新的一列“P疗效”

计算两组平均的Ridit 值及合并方差，并进行统计学检验
         输入格式：（p疗效向下复制一遍即可）
         疗效第一组人数 p疗效 group
            0       n1          .    1
            1       n2          .    1
            2       n3          .    1
            .       .          .    .
            0       a1          .    2
            1       a2          .    2
            .       .          .    2
对各组例数加权 analyze →compare means→ independent-samples T test→ variables（p疗效）；grouping variable：group1:1， group2:2 → continue → OK  查看output结果中的各组的Ridit值，取的t值不是F值。

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DAWN1406

2022-4-15 14:45:46

在医学研究中Ridit分析使用较为广泛。其功能与非参数检验类似，但原理上有着很大的区别，Ridit的原理在于将等级数据‘转化’成连续数据即得到Ridit值，然后对比Ridit值的差异性，‘转化’时涉及两种方式，一种是将“求和”作为参照值，另外一种是将“最大值”作为参照值。一般情况下，如果说某组数数据非常明显的多，则使用“最大值”方式，其它情况下建议使用“求和”方式。可以使用网页版SPSSAU进行操作与分析。

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