在进行数据统计分析时，当数据的类别较多的时候，经常会遇到要将样本分成几组，进行多种分析。如果手动进行拆分，当数据量很大的时候，就会相当麻烦。
今天，我们演示一个超实用的SPSS数据拆分技巧，让你遇到上述问题时事半功倍！下面就通过实际案例来演示与详解：
我们搜集了142例样本的数据，若我们要分析：男性里面不同高血压组的FEUA的差异，女性里面不同高血压组的FEUA的差异（图1）
遇到这种情况，要手动拆分数据就很麻烦了，让我们用SPSS进行自动拆分
图1
操作步骤：
①点击“分析”--“数据”--“拆分文件...”（图2），点击“比较组”，将性别选入右侧分组依据栏，（图3），点击确定。
图2
图3
②然后点击“分析”--“比较平均值”--“独立样本t检验”（图4），将FA选入因变量，高血压选进分组变量，点击确定。（图5）
图4
图5
③结果分析：
图6
由上表可以看出：差异分析的结果分别按男性分组和女性分组同时计算出来，男性患者的高血压患者的FA显著高于无高血压患者，而女性则差异不显著。
那么，除了这种简单的t检验，按组拆分能否适用于更复杂或者大多数其他分析方法呢，那么下面我们再来举个ROC的例子吧。还是从以上数据中，分析不同性别的患者尿肌酐对痛风的ROC曲线诊断意义
操作步骤：
①点击“分析”--“数据”--“拆分文件...”（上图2），点击“比较组”，将性别选入右侧分组依据栏，（上图3），点击确定。
②点击“分析”--“ROC曲线”（图7）
图7
②将痛风选入状态变量，值填写1，将尿肌酐选入检验变量，然后勾选显示栏4个标签后，点击确定（图8）
图8
③结果分析
图9
图10
图11
由上图（图11）可以看出：男性和女性的尿肌酐对痛风的ROC也是分别计算出来的，发现男性的尿肌酐诊断意义显著，女性的则不显著。
由此说明，按组拆分数据是适用于绝大多数的分析方法的，非常实用和方便，以上就是今天所讲解的SPSS统计分析超实用技巧--按组拆分文件。当数据量很大，要按多个分组，比如不止2类，或者3类或者更多类做同一个分析方法时候，这个技巧是不是就大大简化了我们的操作。今后还会持续更新更多SPSS统计分析超实用的技巧，敬请关注！
本期课程就到这里哦，感谢大家耐心观看！每日更新，敬请关注！
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