SPSS 临床基线资料表怎么做：Table 1 的统计方法与写法

基线资料表应同时交代分组、描述方式与检验；以下结果来自模拟生成的演示数据，不代表真实研究结论，例如吸烟行两组分别为 44（29.7%）与 67（45.0%）。Table 1 负责描述起点特征，组间检验和标准化差异提供补充信息，后续校正分析承担不同任务。

基线资料表的标准格式

以下结果来自本站演示数据，临床资料模拟生成，不代表真实研究结论。每行是一名研究对象，分组列确定比较对象，其他列记录人口学和临床特征；整理 SPSS 主题论文前，应把分类编码、定量单位与缺失符号统一，避免同一个数值在不同变量里代表不同含义。

变量及描述方式	对照组	试验组	P
年龄，均数±标准差	58.59 ± 10.01	57.99 ± 9.70	0.600
体质指数，中位数及四分位数	23.60（22.10, 24.88）	23.90（22.15, 25.35）	0.218
吸烟，是，例数（%）	44（29.7）	67（45.0）	0.007

演示表还含住院天数，但是否属于基线取决于测量时点：若为干预后累计时长，应另作结局呈现；当前数据未记录时点，本文不将这一列自动认定为干预前特征。

Table 1 的结构应让读者先看分布，再看差异。把所有变量的 p 值放在显眼位置、却省略单位和有效人数，会让一张描述表失去最基本的解释条件；多分类变量的总体检验也只对应整个构成，表格布局应避免把它误配给某个单独水平。

每一行的描述与检验从哪来

本模块在前提卡中列出连续变量的分组分布检查、分类变量的期望频数与实际采用的检验。制表时可按行追溯：均数与标准差对应一种分布摘要，中位数与四分位数对应另一种摘要，分类比例则需要和有效分母一起核对。

缺失按变量处理，所以不同特征的有效人数可以不同。把各行都写成同一个分组总人数，会让分类比例和读者手算结果不一致；若研究另有统一分析样本规则，应在制表前落实并说明，而非在表格中隐去差异。描述口径若为满足期刊要求统一设置，也应将该设置记入方法段。

本次使用全部 300 行，对照组与试验组各 150 例。体质指数缺失 7 例，吸烟缺失 3 例，各行按自身有效记录计算；既往心肌梗死行因期望频数稀疏采用 Fisher 精确检验，统计量显示为空标记，P=1.000。空统计量来自检验口径，并非漏做分析；这与模型无法估计的状态不同，制表时应保留检验说明。

Love 图帮助定位需要进一步理解的特征，横轴量纲与 p 值不同。它展示的差异大小来自当前分组资料，应与变量的临床意义和研究设计共同阅读，后续模型中的校正决策也应有专业依据。

这份核对记录用于让表格发布前的数值关系可追溯，补足主表没有展开的资料状态。当前示例体质指数的 SMD=0.144，提示两组描述分布有差异，应结合临床背景解释。若变量存在遗漏，可据此查明组内比例与有效人数的对应关系，并决定表注应保留哪些说明。

基线表中容易误写的地方

• 用未显著的检验写成分组完全相同：描述实际差异与精度，结合研究设计讨论。
• 把分类变量各水平当成独立的多次检验：说明总体检验对应整个变量，保留清楚的表格层级。
• 将基线差异直接解释成治疗结果：先区分起点特征与随访结局，再决定后续分析。

临床基线的正文段落示例

可写为：按研究分组描述基线人口学与临床特征，连续变量根据预设口径报告位置与离散程度，分类变量报告有效例数及组内比例。表中同时注明各变量实际采用的检验，缺失情况另作说明；对于需要在后续模型中校正的因素，结合研究方案与专业知识确定。

报告首屏显示本次变量清单、分析摘要和样本表节选，便于核对分析对象。整理 SPSS 临床资料时，仍要回到完整样本表与逐变量前提卡，确认各行分母和检验口径。

判断图补充的是研究设计层面的解释任务，避免一张表承担超出描述范围的结论。无论采用哪种设计，保留清楚的分布与资料处理规则，都是读者评价研究对象的基础。

分析和查看结果不用登录；开通会员后可导出 Word / PDF 报告、使用 AI 解读。先用演示资料核对主表、分母与表注，再整理实际研究的基线资料。

延伸阅读

• 基线资料表(Table 1)
• Cox比例风险回归
• 单因素与多因素回归