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检验步骤总结:
1、 t检验 2、 方差分析 3、 卡方检验 4、 秩和检验 5、 相关分析 6、 线性回归
1、 t检验(要求数据来自正态总体,可能需要先做正态检验)
(1) 单一样本t检验
数据特征:单一样本变量均数与某固定已知均数进行比较 方法:ANALYZE-COMPARE MEANS-ONE SAMPLE t TEST
(2) 独立样本t检验
数据特征:两个独立、没有配对关系的样本(有专门变量表示组数) 方法:ANALYZE-COMPARE MEANS-INDEPENDENT SAMPLES t TEST 注意观察方差分析结果,判断查看的数据是哪一行!
(3) 配对样本t检验
数据特征:两个不独立的,有配对关系的样本(没有专门变量表示组数) 方法:ANALYZE-COMPARE MEANS-PAIRED SAMPLES t TEST 不需要方差分析结果
检验步骤:
(1) 正态性检验1(有同学推荐,老师没有强调,但依据理论应进行) (2) 建立假设(H0:。。。。来自同一样本。 H1:。。。。不来自同一样本) (3) 确定检验水准
(4) 计算统计量(依据上面不同样本类型选择检验方法,注意独立样本t检验要先注明
方差分析结果)
(5) 确定概率值P (6) 得出结论
2、 方差分析(要求数据来自正态总体,可能需要先做正态检验)
(1) 单因素方差分析
数据特征:相互独立、来自正态总体、随机、方差齐性的多样本(有专门变量表示组数,且组数大于2)
方法:ANALYZE-COMPARE MEANS-ONE WAY ANOVA
注意需要在options 里面选择 homogeneity variance test 做方差分析 符合方差齐性才可以得出结论!(>0.1)
(2) 双因素方差分析 1
正态性检验方法:analyze-explore-plot里面选择normality test
数据特征:有三列数据,1列是主要研究因素,1列是配伍组因素,1列是研究数据。 方法:GENERAL LINEAR MODEL-UNIVARIATE (注意选择model里的custom,type是main effect,注意把两个因素选择为fixed factor)
检验步骤:
(1) 正态性检验(有同学推荐,老师没有强调,但依据理论应进行) (2) 建立假设(H0:。。。。来自同一样本。 H1:。。。。不全来自同一样本或全不来自同一
样本)
(3) 确定检验水准
(4) 计算统计量(依据上面不同样本类型选择检验方法,注意单因素方差分析要先注明
方差分析结果)
(5) 确定概率值P (6) 得出结论
3、 卡方检验
(1) Crosstabs
数据特征:单个或多个样本率的比较。加权数据有三列数据,注意将最后一列数字加权(其不参与运算,仅是说明前两列数据的数量)。不加权数据有两列。其中运算列中通常第一列表述组数,可以大于二;第二列表述阳性或阴性,通常为1或2。
检验方法:ANALYZE-DESCRIPTIVE STASTICS-CROSS TABS-注意加选statistics里面的chi-square复选框
得到检验结果后,根据样本量以及每框的数据选择查看的数据行(详见课件) 如果要看有无线性趋势,直接查看linear行
(2) 非参数检验
数据特征:如果针对的是明确两种检测疾病手段的差异性,那么两种手段的阳性结果都要被剔除,此时选择非参数检验(具体理论不详)
检验方法:NONPARAMETIC TESTS- TWO RELATED SAMPLES- 勾选MC MEAR复选框
检验步骤:
(1) 建立假设(H0:。。。。来自同一样本。 H1:。。。。) (2) 确定检验水准 (3) 计算统计量(注意cross tabs检验依据样本量以及单元格数据大小选择适宜的数据读
取)
(4) 确定概率值P (5) 得出结论
4、 秩和检验
T检验以及方差分析中,不满足条件的资料,可以进行秩和检验即非参数检验获得结论(参数检验以及非参数检验范围详见课件),依据特征可以分为4类 (1) 两独立样本
数据特征:两列,类似独立样本T检验,一列表明组数,一列是数据 检验方法:NONPARAMETIC TESTS-2 INDEPENDENT SAMPLES-复选框勾选KOMOLGOROV
(2) 两配对样本
数据特征:两列,类似独立样本T检验,分别是不同组数据
检验方法:NONPARAMETIC TESTS-2 related SAMPLES-复选框勾选wilcoxon
(3) 多组独立随机样本
数据特征:两列, 类似单因素方差分析
检验方法:NONPARAMETIC TESTS-k INDEPENDENT SAMPLES-复选框勾选 Krushal—Wallis H (4) 多组配对样本
数据特征:多列,1列说明分组,其余多列都为数据
检验方法:NONPARAMETIC TESTS-k related SAMPLES-复选框勾选Friedman
检验步骤:
(1) 建立假设(H0:。。。。来自同一样本。 H1:。。。。) (2) 确定检验水准 (3) 计算统计量 (4) 确定概率值P (5) 得出结论
5、 相关分析
(1) 制作散点图:
数据特点:双变量,两列数据
方法: graphs------scatter,可利用双击左键方式选择绘出相关直线
(2) 双变量(正态分布且连续)相关性分析:
数据特点:双变量,两列
计算方法:一定要检验正态性,首先对两者进行正态性检验,两个正态结果 CORRELATE-BIVARIATE-勾选Pearson
(3) 等级资料相关性分析:
数据特点:明显等级资料,三列(一列是编号,但不入计算) CORRELATE-BIVARIATE-勾选spearman
(4) 双变量(非正态。。。)
数据特点:检验后非正态 CORRELATE-BIVARIATE-勾选kendall
检验步骤: 非等级资料:
(1) 正态性检验 (2) 计算相关系数r
(3) 建立相关系数的假设检验(H0:p=0, 两变量间无直线相关关系H1:p≠0,两变量
间有直线相关关系)
(4) 确定检验水准(a=0.05)
(5) 计算统计量(其实表中会直接给出) (6) 确定p值
(7) 得出结论 等级资料:
(1) 计算相关系数r
(2) 建立相关系数的假设检验(H0:p=0, H1:p≠0,) (3) 确定检验水准(a=0.05)
(4) 计算统计量(其实表中会直接给出) (5) 确定p值 (6) 得出结论
6、 一元线性回归(需建立拟合方程)(是否需要正态检验、相关分析铺垫?)
数据类型:类似相关分析
计算方法:regression-linear-勾选好后,选enter模式 拟合步骤:
1) 计算回归系数(系数表内看,通常<1)
2) 对回归系数b进行假设检验(系数表内,最后1列)
??3) 建立回归方程(系数表内)
y?a?bx或y?0?1x4) 评价回归方程(模型汇总表内R2)
bb