在对数据进行统计分析时，当数据类别较多时，经常会遇到需要将样本分成几组进行多重分析的情况。 如果手动拆分的话，当数据量很大的时候会相当麻烦。
今天给大家演示一个超实用的SPSS数据拆分技巧，让你遇到以上问题时事半功倍！ 下面通过一个实际案例来详细演示和讲解：
我们收集了142个样本的数据，如果我们要分析：男性不同高血压人群FEUA的差异，女性不同高血压人群FEUA的差异（图1）
这种情况下，手动拆分数据就非常麻烦了，我们使用SPSS来自动拆分
图1
脚步：
①点击“分析”--“数据”--“分割文件...”（图2），点击“比较组”，在右侧分组依据栏中选择性别（图3），点击确定。
图2
图3
②然后点击“分析”--“比较均值”--“独立样本t检验”（图4），选择FA为因变量，高血压为分组变量，点击确定。 （图5）
图4
图5
③结果分析：
图6
从上表可以看出，差异分析结果是分别按照男性组和女性组计算的。 男性高血压患者FA明显高于非高血压患者，而女性患者差异不显着。
那么，除了这个简单的t检验之外，按组拆分是否可以适用于更复杂或者大多数其他的分析方法，那么我们来举一个ROC的例子。还是从上面的数据出发，分析一下尿液的ROC曲线的诊断意义肌酐对不同性别痛风患者的影响
脚步：
①点击“分析”--“数据”--“分割文件...”（上图2），点击“比较组”，在右侧分组依据栏中选择性别（上图3），点击确定。
②点击“分析”-“ROC曲线”（图7）
图7
② 选择痛风作为状态变量，填写值为1，选择尿肌酐作为测试变量，然后勾选显示栏中的4个标签，点击确定（图8）
图8
③结果分析
图9
图10
图11
从上图（图11）可以看出，男性和女性尿肌酐对痛风的ROC也分别计算，发现男性尿肌酐具有显着的诊断意义，而女性则没有。
这说明按组拆分数据适用于大多数分析方法，非常实用和方便。 以上就是今天讲解的SPSS统计分析超实用技巧——按组分割文件。 当数据量很大，需要分多组进行分组时，比如同一个分析方法有2个以上类别，或者3个或以上类别，这种技术是不是大大简化了我们的操作呢？ 未来我们将持续更新更多SPSS统计分析超实用技巧，敬请期待！
本次课程到此结束，感谢大家的耐心等待！ 每日更新，敬请关注！
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