处理数据是在做分析之前就要做好的，一般是处理缺失值（方法百度“如何处理缺失值”）。 如果做相关分析，那就直接用SPSS，点击分析——相关——双变量，将自变量和因变量加进去然后选择皮尔逊相关Pearson相关分析和双侧。 如果做回归分析，那就点击分析——回归——线性（这个做不出来再用曲线做方法可以百度），填自变量和因变量（因变量先做完一个再做另外一个，如果要讨论他们的相关，可以用控制变量来尝试），然后方法选择逐步，点击统计量：选择模型拟合、描述性与共线性诊断；忽略绘制（一般不需要）；点击保存选择两个未标准化和DfBeta和DfFit；选择选项，里面的“在等式中包含常量”可以试着点和不点，各做一次，点确定，出结果看结果。
你这篇中国知网也好，万方数据也好都有例子！甚至百度文库都有！英文原文最好用谷歌学术搜索！==================论文写作方法===========================论文网上没有免费的，与其花人民币，还不如自己写，万一碰到人的，就不上算了。写作论文的简单方法，首先大概确定自己的选题，然后在网上查找几份类似的文章，通读一遍，对这方面的内容有个大概的了解！参照论文的格式，列出提纲，补充内容，实在不会，把这几份论文综合一下，从每篇论文上复制一部分，组成一篇新的文章！然后把按自己的语言把每一部分换下句式或词，经过换词不换意的办法处理后,网上就查不到了,祝你顺利完成论文!
你可以下个汉化版的阿，另外可以去图书馆找找spss的教程看看
你收集数据的时候分组了吗？如果分组了，就用spss,现对数据进行描述性统计，然后进行t检验。
可以先输入Excel里面，再把SPSS打开，点打开数据，导入就ok了。
第一种方法：使用SPSS窗口录入数据 如果样本量不大，涉及变量不多，可以直接在SPSS窗口录入数据。 录入方法：打开SPSS后，选择窗口下方的【Data View】选项卡，即可直接在表格中录入数据，完成录入后存成 *.sav文件即可。 我用的是破解版，如下图： 第二种方法：用SPSS命令程序录入数据 使用SPSS命令程序录入数据，最基本的命令有四条：Data List、Variable Labels、Value Labels和Missing Values。利用这四条命令，可以编写一个SPSS数据录入的小程序并录入数据，最后得到SPSS软件可以直接使用的*.sav数据。 第三种方法：在Excel中录入数据 用户既可以在SPSS中打开需要分析的Excel文件，也可以在Excel中录入、保存，然后在SPSS中打开保存的Excel文件。在Excel中录入数据时，一般第一行录入变量，第二行开始录入数据，在录入完毕后，将文件保存为Excel默认格式（*.xlsx）即可。 使用Excel录入数据有以下几个特点：(1)不用补0，可以录入汉字，但速度较慢，适合于变量个数有限（几十个变量）的小样本数据录入；（2）可以进行各种计算，如数学与三角函数；（3）可以进行位置计算；（4）可以用Excel做辅助分析，进行数据变换；（5）可以非常方便地制作图表。 第四种方法：利用EpiData程序录入数据 EpiData是丹麦的一个非营利组织编写的用于数据录入的免费软件，要获得该软件，可以访问该软件主页（）。在小规模数据录入方面，目前使用较多的是，其简洁、实用，并已基本实现汉化，极大方便了研究人员进行数据录入。 使用EpiData录入数据主要有6个步骤：（1）制作数据描述文件；（2）建立数据文件；（3）检查数据；（4）数据录入；（5）浏览数据文件资料；（6）导出数据。
打开SPSS之后，先点击下方的——变量视图的标签。在变量视图的名称标签下面，双击单元格进行文字输入。输完之后按回车键，然后就会自动生成后面的参数。
工具／原料：ASUS华硕W508L、Windows8系统、SPSS 版本
1、打开SPSS之后，先点击下方的——变量视图的标签。
2、在变量视图的名称标签下面，双击单元格进行文字输入。
3、输完之后按回车键，然后就会自动生成后面的参数。
4、然后将其他的名称也输入完，比如：语文、数学。
5、再点击下方的——数据视图，看到上方的标签上就是我们刚刚输入的。
6、最后在标签对应的下面输入好成绩的数据，这样就输入好了。
spss数据分析论文写法如下：
1、适用于自变量为定类数据且仅为两组时。
2、适用于因变量为定量数据。
3、各个观察值相互独立，不能相互影响，即满足独立性。这个一般根据专业背景考察，如遗传性疾病、传染性疾病的数据就可能存在非独立性问题，也就是不同数据会相互影响，而不同学生身高可认为相互独立，彼此不相互影响。
4、各个样本均来自正态分布的总体，即满足正态性。独立样本t建议对于数据资料的正态性存在一定的耐受能力，一般认为样本量大于30即可满足正态分布。
5、各个样本所在总体方差相等，即满足方差齐性。很多同学对于这个概念不太了解，这没有关系，在SPSS进行独立样本t检验时，自动会进行使用Levene’s检验来方差齐性，我们只需要根据相应结果解读数据即可。
撰写摘要注意事项：
1、不得简单重复题名中已有的信息，忌讳把引言中出现的内容写入摘要，不要照搬论文正文中的小标题（目录）或论文结论部分的文字，也不要诠释论文内容。
2、尽量采用文字叙述，不要将文中的数据罗列在摘要中；文字要简洁，应排除本学科领域已成为常识的内容，应删除无意义的或不必要的字眼；内容不宜展开论证说明，不要列举例证，不介绍研究过程。
3、摘要的内容必须完整，不能把论文中所阐述的主要内容（或观点）遗漏，应写成一篇可以独立使用的短文。
4、摘要一般不分段，切忌以条列式书写法。陈述要客观，对研究过程、方法和成果等不宜作主观评价，也不宜与别人的研究作对比说明。
对于论文中用SPSS分析数据的部分，一般需要写以下八个小节：1. Introduction 简介2. Data Screening & Cleaning 数据筛选和整理3. Profile of Respondents 受访者介绍4. Reliability of the Measurement 测量的可靠性分析5. Descriptive of Main Variables 主要变量描述6. Correlation Analysis 相关性分析7. Multiple Regression Analysis 多元回归分析8. Summary of Findings 调查结果总结This chapter focuses on presenting the results of this research. It begins with Data Screening & Cleaning. Next, Profile of Respondents will be presented followed by Reliability of the Measurement, Descriptive of Main Variables and Correlation Analysis.本章重点介绍了本研究的结果。它从数据筛选和清理开始。接下来，将介绍受访者的概况，然后是测量的可靠性、主要变量的描述和相关分析。2. Data Screening & Cleaning 数据筛选和整理调查数据必须首先对数据输入错误进行筛选和清理，然后才能进行分析。我们首先使用函数频率和描述性来筛选数据输入错误来检测回答中的异常。然后我们还评估了是否有很多空白的回答，最后我们还检查了被调查者是否回答相同的回答。首先，将收集来的数据整合成进Excel；然后打开SPSS，按照"File"→"Open"→"Data"的顺序导入文件第二步我们需要定义数据，包括 name， label， label， value首先定义variable name：然后定义value：（这一步是需要根据自己的调查问卷，比如问卷中定义1为男性，2 为女性，那么我们编码的时候也需要这样写）以定义性别为例之后我们就可以进行数据筛选和整理了：下面为输出结果：在这一部分我们需要介绍关于受访者的信息，以确认不同受访者对调查结果是否有影响。我们选择描述性统计中的频率将需要分析的受访者背景数据移到右侧这是频率表输出结果对于这个结果我们不能直接复制到论文中，我们可以另整理一个表格，如下图：4. Reliability of the Measurement 测量的可靠性分析对于可靠性分析的操作：选择分析→刻度→可靠性分析将需要分析的变量移到右侧可靠性分析的输出结果整理为表格写进论文中5. Descriptive of Main Variables 主要变量描述。
1. Introduction 简介2. Data Screening & Cleaning 数据筛选和整理3. Profile of Respondents 受访者介绍4. Reliability of the Measurement 测量的可靠性分析5. Descriptive of Main Variables 主要变量描述6. Correlation Analysis 相关性分析7. Multiple Regression Analysis 多元回归分析8. Summary of Findings 调查结果总结This chapter focuses on presenting the results of this research. It begins with Data Screening & Cleaning. Next, Profile of Respondents will be presented followed by Reliability of the Measurement, Descriptive of Main Variables and Correlation Analysis.
spss显著性分析的确定
1.运用显著性差异字母标记法，将全部平均数从大到小依次排列。
2.在最大的平均数上标上字母a并将该平均数与其他各平均数相比，凡相差不显著的，都标上字母a，直至某一个与之相差显著的平均数则标以字母b。
3.再以该标有b的平均数为标准，与各个比其大的平均数比较，凡不显著的也一律标以字母b，以标有b的最大平均数为标推，与各未标记的平均数比，凡不显著的继续标以字母b，直至某一个与之相差显著的平均数则标以字母c。”如此重复，直至最小的一个平均数有了标记字母为止。
4.各平均数间，凡有一个相同标记字母的即为差异不显著，凡是具不同标记字母的即为差异显著。
spss数据管理
在10版以后，SPSS的每个新增版本都会对数据管理功能作一些改进，以使用户的使用更为方便。13版中的改进可能主要有以下几个方面：
1）超长变量名：在12版中，变量名已经最多可以为64个字符长度，13版中可能还要大大放宽这一限制，以达到对当今各种复杂数据仓库更好的兼容性。
2）改进的Autorecode过程：该过程将可以使用自动编码模版，从而用户可以按自定义的顺序，而不是默认的ASCII码顺序进行变量值的重编码。另外，Autorecode过程将可以同时对多个变量进行重编码，以提高分析效率。
3）改进的日期/时间函数：本次的改进将集中在使得两个日期/时间差值的计算，以及对日期变量值的增减更为容易上。
参考资料来源：百度百科-spss
这张图里的方差分析F检验结果不显著。看显著性检验结果有两种方法。
1、根据F值判断。
SPSS输出的表格中“F”即样本的计算结果。之后考虑显著性检验的临界值α和F统计量的自由度，在F检验表中查找F的临界值（下表是α=的F临界值表，如果α设定为或则应查找对应的F检验表）。最后，将SPSS计算出的F值与F临界值比较，若大于临界值则可以说在α的意义下结果显著，否则不显著。
2、根据Sig.判断。
SPSS输出的Sig.结果即将计算出的F值根据自由度转换为了P-Value，可以直接根据Sig.判断是否显著，若Sig.<α则结果显著，否则不显著，这一方法更方便。
在此基础上拓展一下，z检验、t检验、Chi-Square检验（卡方检验）等判断显著或进行假设检验的方式都是类似的，或者根据对应的检验表，或者根据P-Value。如果根据检验表判断，可分为三步：
第一步，计算统计量的观测值，例如此处的F值，这一步SPSS会直接输出；
第二步，查表，根据自由度和α找到临界值；
第三步，将SPSS输出的统计量观测值与查表所得临界值进行对比，得出结果。
相较之下，根据P-Value来判断则非常简单，SPSS已经根据样本计算并输出了P-Value，只需将P-Value和α对比即可。
此外在一些情况下，SPSS也会自动以星号（*）的数量对是否显著进行标记，例如做相关系数分析时，在级别相关性显著会标注出“**”，在级别相关性显著标注“*”等等。
三个参数对4个处理参数的差异，标“*”的是各方式有显著差异的，看看是不是这样好没问题给我个邮箱吧我把SPSS保存的文件给你里面数据都有看看方便么spss差异显著性分析
操作设备：戴尔电脑
操作系统：win10
操作软件：SPSS 版
1、首先打开SPSS 版软件，找到要编辑的数据，可以从下图中找到方框。
2、在接下来的过程中需要在上方菜单栏中找到分析菜单，将鼠标移动到一般线性模型，然后选择单个变量，单击鼠标左键选择。
3、可以看到界面中的红色框。在单变量对话框中，将变量分别移动到因变量和协变量。在这里，将高度移动到因变量，将药物移动到协变量。
4、单击右侧菜单中的选项，将鼠标移动到单变量选项，选择参数估计值，并将参数估计值标记为勾号。
5、选择完成后，点击选项中的继续选项，然后可以选择在单变量对话框中点击确定，即可查看编辑后的操作。
6、最后可以看到界面上的方框显示在SPSS查看器中可以看到药物对身高影响的显着性分析，红框内的显着性为0<，为显着。
t检验
适用于计量资料、正态分布、方差具有齐性的两组间小样本比较，检验两个处理平均数的差异是否显著。
spss提供的T检验有3种形式，分别是单样本T检验（One-Sample T Test），独立样本T检验(Independent-Sample T Teat)和成对样本T检验(Paired-Sample T Test）。
5A护理模式对骨折患者的干预效果研究Study on the intervention effect of 5A nursing model on fracture patients摘 要目的：通过对骨折患者进行术后5A护理干预，对比骨折患者在干预前后的焦虑和抑郁状况，从而探讨5A护理在骨折患者术后护理中缓解患者焦虑和抑郁的效果，以期为骨折患者术后护理方案中5A护理方法的应用提供理论依据。方法：对照研究。选取62名2022年8月1日-2022年12月31日A医院中入院且符合纳入标准的骨折患者作为研究对象，入选后的研究对象进行随机分为两组，每组31名，分别为对照组、干预组。其中，对照组仅进行常规的术后护理，干预组则在进行常规护理的同时加入5A护理进行干预，5A护理干预共持续8周。结果：。结论：5A护理的干预能够使骨折术后患者的焦虑和抑郁评分有所降低，从而使得患者的术后恢复更快。关键词：5A护理；骨折患者；焦虑；抑郁ABSTRACTBy conducting postoperative 5A nursing interventions on fracture patients and comparing their anxiety and depression levels before and after the intervention, this study aims to explore the effectiveness of 5A nursing in alleviating anxiety and depression in postoperative care for fracture patients, in order to provide a theoretical basis for the application of 5A nursing methods in the postoperative care plan for fracture patients. Method: Comparative study. 62 fracture patients who met the inclusion criteria and were admitted to Hospital A from August 1, 2022 to December 31, 2022 were selected as the study subjects. After selection, the study subjects were randomly divided into two groups, with 31 patients in each group, namely the control group and the intervention group. Among them, the control group only received routine postoperative care, while the intervention group received routine care while also receiving 5A care for intervention. The 5A care intervention lasted for a total of 8 words :5A care; Fracture patients; Anxiety; depressed绪论伴随着人们对健康观念的理解与转变，医学模式已经从一个简单的生物-医学模式发展成为一个新的生物-心理-社会的医学模式，在临床工作中，病人的心理和社会因素也得到了越来越多的关注。骨科，大多患者都是急诊。严重的创伤会引起身体相应的生理功能障碍，肢体残缺，生活能力下降，这不仅会给病人的家庭带来很大的负担，还会使病人产生很大的心理反应，如果心理应激反应太强或者持续的时间太长，会对骨科住院病人的治疗造成很大的不利影响。这对病人的身体恢复及生活质量都有很大的影响。另外，由于骨折病人的病程较长，大部分病人都需要通过手术或其他手法等方法来恢复，并且常常需要经过几次的治疗才能完全恢复。因此，患者在骨折后，会产生比其它科室患者更多的恐惧、焦虑和担心等心理反应。研究表明，负性情绪是影响矫形外科患者治疗效果、转归及预后的关键因素。因此，对骨折病人的心理压力反应及其治疗方法的研究，已经引起了人们的广泛关注。当前，临床上对骨折病人的相关护理制度和体系还没有形成，护理对策也不够健全，护士对这方面的认识还不够；因此，为了适应新时代医疗模式的变化，目前最优先考虑的就是病人的身体健康和生活质量。因此，加强对骨折病人的护理工作，对提高病人的生活质量，以及护理干预有重要的意义。5A的护理模式，既有开拓性，又有实践性，对临床有很大的指导作用，但目前还没有在骨折病人中使用过。本项目将借鉴国外5A戒烟管理模式，结合我国临床实际，对改变传统医疗模式，提高全面、高质量的护理服务，具有重要的理论与现实意义。在常规护理的基础上，将5A护理模式运用到骨折患者的临床护理中，并对5A护理模式在骨折患者焦虑、抑郁等方面的干预效果进行探索和验证，希望能够为临床上更好地对骨折患者进行科学管理提供新的思路和参考依据。文献综述5A护理模式是一种新型的护理模式，近年来在临床的护理中逐渐得到广泛应用。而5A护理之所以被称之为5A是因为其护理环节分为5个阶段（评估、建议、共识、协助、随访），并且每个阶段的英文首字母均为A。5A护理具有一定的系统性和全面性，这也是该模式的优点，因此该模式倍受国内外学者的关注，并且也逐渐得出了不少研究成果。其中国外学者对5A护理模式的研究相对较早，研究领域也相对较多。格拉斯哥等人提出了5A护理的5个步骤，并且认为这种护理模式基于的是循证依据，能够改变人们的认知行为，同时还可以使得人们的自我管理能力得以提高，是一种系统性的管理方法。Maryam Haidari等人的研究结果表明，通过5A护理模式的干预，可以减少COPD患者呼吸困难的问题，同时还可以提高他们的运动耐力。Marzieh moattari等人通过研究发现5A护理模式的干预能够提高糖尿病患者的自我管理能力，从而影响到患者的空腹血糖等相关指标。Katie O Washington Cole等人则通过实验研究，发现5A护理模式能够有效的帮助孕妇控制孕期的体重。而美国在妇产科方面对5A护理模式的应用比较重视，并且美国妇产科医师学会提出应当给孕妇提供5A护理模式的咨询和指导服务，帮助孕妇进行孕期体重控制。Jennifer K Carroll等人通过研究发现应用5A护理模式可以提高高血压患者对疾病治疗的积极性，同时也能提高医生们与患者沟通的能力，在一定程度上有利于患者收缩压的改善。Sallyanne G Storer等人则通过5A护理模式的干预，使得有心血管疾病高危因素的患者改变了对疾病的认知，同时积极配合医生改变自己的心态和行为，从而减少自身的心血管疾病危险因素。另外，国外学者还将5A护理模式应用在了戒烟管理、糖尿病控制、癌症治疗、心衰、肺康复训练等各个领域，由此可见国外对5A护理模式的应用十分广泛。而我国对于5A护理模式应用较早的就是临床戒烟，在2007年我国首次推荐应用5A护理模式对吸烟者进行戒烟干预。之后5A护理模式就被广泛应用于国内临床护理的各个领域，近年来国内学者对5A护理的研究成果也随之增多。王维凤将5A护理模式应用到IVF-ET方式受孕的孕妇孕期体重管理中，通过改变该类孕妇的体重管理、饮食营养指导、运动指导、生活方式指导等管理方案，从而对该类孕妇预期体重管理进行干预，发现5A护理模式能够提高该类孕妇孕期的体重自我管理能力，同时能够降低她们孕期高血压、糖尿病的发生率，提高他们的孕期增重适宜率以及顺产率。肖敏则将5A护理模式应用在前列腺癌患者的临床护理中，其研究结果表明5A护理模式的应用能够使得患者的自我护理能力和生活质量提高，同时也极大的缓解了患者的心理痛苦程度。庄丽芬学者则是以子宫内膜异位症痛经患者为研究对象，并将5A护理模式应用到了该类患者的临床护理中，最终发现5A护理模式的干预可以改善此类患者的负面情绪，还能提高他们的自我护理能力。毕蒙蒙，周甜甜，舒越等人，应用5A护理模式对UIA患者进行临床护理干预，发现干预后患者的自我能效有所提高，焦虑的情绪得以改善。总的来说，当前国内外学者对5A护理模式的临床应用都十分重视，也在逐步扩大应用范围，但是在进行文献收集和查阅的过程中发现在骨折患者术后护理中应用5A护理模式的少之又少，因此对5A护理模式对骨折患者的干预效果进行研究具有一定的意义。5A护理模式对骨折患者的干预效果研究1 研究对象与方法 研究对象所选取的病例均为2022年8月1日-2022年12月31日在A医院骨科进行住院治疗的骨折手术患者。 纳入标准（1）医院确诊为骨折并在给医院进行骨折手术的患者；（2）有清楚的意识，能够配合填写调查表格，并能清楚的表达自己的感受和意愿；（3）已成年，自愿参与5A护理干预治疗并且签署知情同意书； 排除标准（1）精神病患者或神经系统病变患者；（2）意识不清楚，以及认知功能有缺陷无法配合完成表格的患者（3）不愿意接受或者家属不同意进行5A护理干预的患者。 样本量计算当前5A护理模式干预的样本量计算没有统一的标准，本文选用SAS样本量的计算方法来确定样本量。首先选择符合纳入标准的10名患者进行预实验，其中对照组5人，干预组5人，得到SAS得分后进行样本量计算，计算公式如下：计算得出N约为56，而考虑到有患者可能在实验中途要求退出或者发生其他意外事件无法继续参与试验，因此增加10%样本量，则总样本量为62例。 护理方法 对照组护理方法传统的骨伤护理方式，包括疼痛治疗、健康教育及相关知识的传授。在患者入院期间：负责护理人员对患者进行各种评估，口头宣传教育和心理辅导，包括对患者病情的介绍，疼痛的评估，并发症的预防等；同时进行常规的围术期护理，术后功能训练、术后护理以及出院注意事项的嘱咐。通过对病人的精神和心理状态进行观察，给予病人心理上的帮助。在患者出院期间：对患者进行了门诊随访，并对其进行电话访谈。病人于出院后一至两个星期内接受一次电话随访。对患者进行手术后一个月和两个月的门诊随访，随访的主要问题有：出院后的恢复情况及复诊时间的知晓情况。 干预组护理方法（1）干预前准备成立5A护理小组，具体工作内容分配如下：表1 护理小组分工表医生类别人数工作内容骨科医生2人讲解与疾病有关的知识，对病情和康复效果进行评估，并在网上平台上进行问题反馈。康复科医生1人与骨科医生一起，展开对研究方案的制定工作，在各个阶段，对病人的康复情况，以及5A护理干预的实施情况进行评估、监督和指导，制作出宣传视频及宣传卡片。心理咨询师1人制定改善心理状况的方案，进行心理疏导副主任护师1人创建微信群并维持微信群里的秩序，定期发布一些骨科方面的知识，并在线解答问题主管护师2人进度责任护士进行住院期及居家期干预和随访在5A护理模式干预之前先对护理小组进行小组培训，训练的主要目的是普及5A护理的理念和工作方法，以及对患者的治疗效果。同时对小组成员进行骨折术后临床愈合过程，术后功能锻炼的时间、步骤、频率等相关知识的培训和温习。具体措施如下：（1）评估阶段：通过“一对一”的沟通，对病人进行综合评价，了解病人的基本情况，进行焦虑和抑郁量表的评定，按照入选和排除条件筛选病人，然后进行随机分组。负责护理人员除了每日的护理工作外，还要对病人的情况进行观察和评价，重点关注病人病情的发展和变化，评估病人的病情和心理状况。在进行治疗性工作时，可以用“看”、“问”等方法，对患者进行观察、提问，从而找到蛛丝马迹。（2）建议阶段：依据评估结果，结合病人各个层面的接受程度，对病人进行个性化的健康教育，以提升病人的认知，使病人对改变生活方式的重视程度有所提高，并对病人提出的问题做出正确而又及时的回答。（3）达成共识：在与病人及其家人的共同努力下，形成一个明确的、专业的个性化的、延续的、有针对性的治疗方案。在此过程中，负责护士要充分利用自己的主观能动性，协助患者在主动参与和选择康复行为目标的时候，要给他们一些可行的意见，让他们一起来制定一个合理的治疗康复目标，同时还要让双方一起努力，来确保这些目标的实现。在此过程中，设定了一个短期的（症状缓解），一个长期的（改善病人的幸福感，减少病人的心理压力，调整他们的生活方式，改善他们的生活品质）目标，研究人员用量表得分来对这些指标进行定量，并判断他们能否达成期望的目标。（4）协助阶段：按照联合制订的方案，在医生的指示下服用药品，并鼓励病人积极参与社会交往，逐步实现病人的自我护理，并培养病人的自信。配合音乐及放松动作，可缓解病痛，助眠。为病人和家人提供必要的支援，特别是那些心情不好的病人，可聘请心理医师来做心理辅导，以维持良好的心理状态；在家庭成员的配合下，积极引导病人改变自己的生活方式。（5）随访阶段：通过电话和微信等方式，对病人进行后续随访，并确定下一次的复诊日期，了解病人的病情，了解病人存在的问题和不良习惯，并给予相应的矫正和引导；随访内容包括术后的恢复情况、疼痛情况、心情、焦虑和抑郁自评情况，在康复后应该进行哪些检查和评估，比如对肢体功能进行评估，对饮食和作息进行评估等，从而让病人得到更加专业化、个性化、连续性的治疗。 观察指标用焦虑自评量表(SAS)和抑郁自评量表(SDS)进行测评，分析其干预的效果。其中，焦虑量表中一共有20个条目，该表的分数评定分为4等级，分级如下：1——有或很少时间2——小部分时间3——相当多时间4——绝大部分时间需要注意的是表中条目5、9、13、17、19，这5个条目分数计算为反向计分，其余的15个条目分数计算均为正向计分。将20个条目的得分进行相加，随后将总分乘以，得出的结果整数部分就是患者焦虑评分的标准分，最后进行焦虑程度判定，判定标准如下：50-59分——轻度焦虑；60-69分——中度焦虑70分及以上——重度焦虑抑郁自评量表中也有20个条目，等级分级与焦虑自评量表的相同，但抑郁自评量表中反向计分的条目与焦虑自评量表中的不同，其反向记分条目为2、5、6、11、12、14、16、17、18、20，其标准分计算方式与焦虑自评的相同，抑郁程度判定标准如下：53分以下——正常53-62分——轻度抑郁63-72分——中度抑郁73分及以上——重度抑郁 统计学方法利用Excel建立数据库录入数据，采用软件进行统计学处理。所有分析均为双侧检验，置信水准为α=，以P＜为差异有统计学意义。2 结果 一般资料的比较由表2可知，本研究共纳入62例患者，两组患者性别、年龄、教育水平、婚姻状况、月收入、付费方式比较，差异均无统计学意义(P>)，具有可比性。 抑郁自评表（SDS）评分分表1 干预前后研究对象SDS评分比较（x± 基于5A护理模式患者焦虑、抑郁的变化3 讨论 研究对象焦虑、抑郁水平的分析 5A护理模式对研究对象焦虑水平的影响 5A护理模式对研究对象抑郁水平的影响
这个要看你当时收集这个问卷的初衷是什么，一般是制成表格反映在论文中，也可以用条形图或雷达图，最好是可以把你设计问卷的原因交代一下，这样你处理数据也就有方向了，需要对比什么或统计什么情况。