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SPSS简明教程(X2检验和T检验)

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SPSS最适用的统计学方法(X2检验和T检验)

1.SPSS的启动

(1)在windows[开始]→[程序]→[spss20],进入SPSS for Windows对话框,

2.创建一个数据文件

三个步骤:

(1)选择菜单【文件】→【新建】→【数据】新建一个数据文件。

(2)单击左下角【变量视窗】标签进入变量视图界面,定义每个变量类型。

(3)单击【数据视窗】标签进入数据视窗界面,录入数据库单元格内。3.读取外部数据

当前版本的SPSS可以很容易地读取Excel数据,步骤如下:

(1)按【文件】→【打开】→【数据】的顺序使用菜单命令调出打开数据对话框,在文件类型下拉列表中选择数据文件,如图2.2所示。

图2.2 Open File对话框

(2)选择要打开的Excel文件,单击“打开”按钮,调出打开Excel数据源对话框,如图2.3所示。对话框中各选项的意义如下:

工作表下拉列表:选择被读取数据所在的Excel工作表。

范围输入框:用于限制被读取数据在Excel工作表中的位置。

图2.3 Open Excel Data Source对话框

4.数据编辑

在SPSS中,对数据进行基本编辑操作的功能集中在Edit和Data菜单中。

5.SPSS数据的保存

SPSS数据录入并编辑整理完成以后应及时保存,以防数据丢失。保存数据文件可以通过【文件】→【保存】或者【文件】→【另存为】菜单方式来执行。在数据保存对话框(如图2.5所示)中根据不同要求进行SPSS数据保存。

图2.5 SPSS数据的保存

5. 数据分析

在SPSS中,数据整理的功能主要集中在【数据】和【分析】两个主菜单下

6.语言切换:编辑(E)—选项(N)--用户界面-语言--简体中文

第六章:描述性统计分析(X2检验)

完成计数资料和等级资料的统计描述和一般的统计检验,我们常用的X2检验也在其中完成。

6.1.1界面说明

界面如下所示:分析—描述统计—频率

用于定义需要计算的其他描述统计量。

现将各部分解释如下

Percentile Values复选框组定义需要输出的百分位数,可计算

1.四分位数(Quartiles)、

2.每隔指定百分位输出当前百分位数(Cut points for equal groups)

3.直接指定某个百分位数(Percentiles),如直接P2.5和P97.5

o Central tendency复选框组用于定义描述集中趋势的一组指标:均数(Mean)、中位数(Median)、众数(Mode)、总和(Sum)。

o Dispersion复选框组用于定义描述离散趋势的一组指标:标准差(Std.deviation)、方差(Variance)、全距(Range)、最小值(Minimum)、最大值(Maximum)、标准误(S.E.mean)。

o Distribution复选框组用于定义描述分布特征的两个指标:偏度系数(Skewness)和峰度系数(Kurtosis)。

o Values are group midpoints复选框当你输出的数据是分组频数数据,并且具体数值是组中值时,选中该复选框以通知SPSS,免得它犯错误。

【Charts钮】

弹出Charts对话框,用于设定所做的统计图。

o Chart type单选钮组定义统计图类型,有四种选择:无、条图(Bar chart)、圆图(Pie chart)、直方图Histogram),其中直方图还可以选择是否加上正态

曲线(With normal curve)。

例:许根友要求统计的。丙氨酸氨基转移酶(ALT)调查,男性244人有50人异常,女性255人有6人结果异常,结果是否有统计学意义。

X2卡方值是41.777,P<0.001

6.1.2 分析实例

例6.1 某地101例健康男子血清总胆固醇值测定结果如下,请绘制频数表、直方图,计算均数、标准差、变异系数CV、中位数M、p2.5和p97.5(卫统第三版p233 1.1题)。

4.77 3.37 6.14 3.95 3.56 4.23 4.31 4.71

5.69 4.12 4.56 4.37 5.39

6.30 5.21

7.22

5.54 3.93 5.21 4.12 5.18 5.77 4.79 5.12 5.20 5.10 4.70 4.74 3.50 4.69 4.38 4.89

6.25 5.32 4.50 4.63 3.61 4.44 4.43 4.25 4.03 5.85 4.09 3.35 4.08 4.79 5.30 4.97 3.18 3.97 5.16 5.10 5.86 4.79 5.34 4.24 4.32 4.77 6.36 6.38 4.88 5.55 3.04 4.55

3.35

4.87 4.17

5.85 5.16 5.09 4.52 4.38 4.31 4.58 5.72

6.55 4.76 4.61 4.17 4.03

4.47 3.40 3.91 2.70 4.60 4.09

5.96 5.48 4.40 4.55 5.38 3.89 4.60 4.47 3.64 4.34

5.18

6.14 3.24 4.90 3.05

解:为节省篇幅,这里只给出精确频数表的做法,假设数据已经输好,变量名为X,具体解法如下:

1. Analyze==>Descriptive Statistics==>Frequencies (分析—描述统计—频率

--)

2. Variables(变量)框:选入X

3. 单击Statistics(统计量)钮:

4. 选中Mean(均数)、Std.deviation(标准差)、Median(中位数)复选框

5. 单击Percentiles(百分位数):输入2.5:单击Add(添加):输入97.5:单击Add:

6. 单击Continue钮

7. 单击Charts(图表)钮:

8. 选中Bar charts (条形图)

9. 单击Continue钮

10.单击OK

得出结果后手工计算出CV。

6.1.3 结果解释

上题除直方图外的的输出结果如下:

Frequencies

统计量

X

N

有效101

缺失0

均值 4.6995

中值 4.6100

标准差.86162

百分位数

25 3.0455

97.5 6.4565

最上方为表格名称,左上方为分析变量名,可见样本量N为101例,缺失值0例,均数Mean=4.69,中位数Median=4.61,标准差STD=0.8616,P2.5=3.04,P97.5=6.45。

系统对变量x作频数分布表(此处只列出了开头部分),Vaild右侧为原始值,Frequency 为频数,Percent为各组频数占总例数的百分比(包括缺失记录在内),Valid percent 为各组频数占总例数的有效百分比,Cum Percent为各组频数占总例数的累积百分比。§6.2 Descriptives过程

最上方为表格名称,左上方为分析变量名,可见样本量N为101例,缺失值0例,均数Mean=4.69,中位数Median=4.61,标准差STD=0.8616,P2.5=3.04,P97.5=6.45。

X

频率百分比有效百分比累积百分比

有效2.70 1 1.0 1.0 1.0

3.04 1 1.0 1.0 2.0 3.05 1 1.0 1.0 3.0 3.18 1 1.0 1.0

4.0 3.24 1 1.0 1.0

5.0 3.35 2 2.0 2.0

6.9 3.37 1 1.0 1.0

7.9 3.40 1 1.0 1.0

8.9 3.50 1 1.0 1.0

9.9 3.56 1 1.0 1.0 10.9 3.61 1 1.0 1.0 11.9 3.64 1 1.0 1.0 12.9 3.89 1 1.0 1.0 13.9 3.91 1 1.0 1.0 14.9 3.93 1 1.0 1.0 15.8 3.95 1 1.0 1.0 16.8

3.97 1 1.0 1.0 17.8

4.03 2 2.0 2.0 19.8 4.08 1 1.0 1.0 20.8

4.09 2 2.0 2.0 22.8

4.12 2 2.0 2.0 24.8

4.17 2 2.0 2.0 26.7

4.23 1 1.0 1.0 27.7

4.24 1 1.0 1.0 28.7

4.25 1 1.0 1.0 29.7

4.31 2 2.0 2.0 31.7

4.32 1 1.0 1.0 32.7

4.34 1 1.0 1.0 33.7

4.37 1 1.0 1.0 34.7

4.38 2 2.0 2.0 36.6

4.40 1 1.0 1.0 37.6

4.43 1 1.0 1.0 38.6

4.44 1 1.0 1.0 39.6

4.47 2 2.0 2.0 41.6

4.50 1 1.0 1.0 42.6

4.52 1 1.0 1.0 43.6

系统对变量x作频数分布表(此处只列出了开头部分),Vaild右侧为原始值,Frequency 为频数,Percent为各组频数占总例数的百分比(包括缺失记录在内),Valid percent 为各组频数占总例数的有效百分比,Cum Percent为各组频数占总例数的累积百分比。

6.2 Descriptives过程(描述性统计分析)

以上面的题为例,分析—统计描述—描述—选项—均值、标准差、方差、最小值、最大值、均值的标准误、变量例表---继续---确定。

§6.4 Crosstabs过程(交叉表)

Crosstabs过程用于对计数资料和有序分类资料进行统计描述和简单的统计推断。在分析时可以产生二维至n维列联表,并计算相应的百分数指标。统计推断则包括了我们常

用的X2检验、Kappa值,分层X2(X2

)。如果安装了相应模块,还可计算n维列联表的

M-H

确切概率(Fisher's Exact Test)值。

6.4.2 分析实例

例6.2 某医生用国产呋喃硝胺治疗十二指肠溃疡,以甲氰咪胍作对照组,问两种方法

行变量、列变量和指示每个格子中频数的变量,然后用Weight Cases对话框指定频数变量,最后调用Crosstabs过程进行X2检验。假设三个变量分别名为R、C和W,则

也可以这样

在变量视图—

在变量视图—药物的值中标签(1=呋喃硝胺,2=甲氰咪胍)

在变量视图—治疗情况、药物、X的类型全为数值

一、1. Data==>Weight Cases (数据==>加权个案)

2. Weight Cases by单选框:选中加权个案单选框

3. Freqency Variable(频率变量):选入X

4. 单击OK钮(单击确定按钮)

二、5. Analyze==>Descriptive Statistics==>Crosstabs (分析==>描述统计==>

交叉表)

6. Rows(行)框:选入药物、

7. Columns(列)框:选入治疗情况

8. Statistics(统计量)钮:Chi-square(卡方)复选框:选中:单击Continue(继

续)钮

9. 单击OK(确定)钮

6.4.3 结果解释

上题的结果如下:

首先是处理记录缺失值情况报告,可见126例均为有效值。

上面为列出的四格交叉表,实际使用时可以在其中加入变量值标签,使看起来更清楚。

卡方检验

精确 Sig.(双侧) 精确Sig.(单侧)

值df 渐进 Sig. (双

侧)

Pearson 卡方 6.133a 1 .013

连续校正b 5.118 1 .024

似然比 6.304 1 .012

Fisher 的精确检验.018 .011

线性和线性组合 6.084 1 .014

有效案例中的 N 126

上表给出了一堆检验结果,从左到右为:检验统计量值(Value)、自由度(df)、双侧近似概率(Asymp.Sig.2-sided)、双侧精确概率(Exact Sig.2-sided)、单侧精确概率(Exact Sig.1-sided);

从上到下为:

Pearson卡方(Pearson Chi-Square即常用的卡方检验)、

连续性校正的卡方值(Continuity Correction)、

对数似然比方法计算的卡方(Likelihood Ratio)、

Fisher's确切概率法(Fisher's Exact Test)、

线性相关的卡方值(Linear by Linear Association)、

有效记录数(N of Valid Cases)。另外,Continuity Correction和Pearson 卡方值处分别标注有a和b,表格下方为相应的注解:a.只为2*2表计算。b.0%个格子的期望频数小于5,最小的期望频数为13.78。因此,这里无须校正,直接采用第一行的检验结果,即X2=6.133,P=0.013。

如何选用上面众多的统计结果令许多初学者头痛,实际上我们只需要在未校正卡方、校正卡方和确切概率法三种方法之间选择即可,其余的对我们而言用处不大,可以视而不见。

例:许根友要求统计的。丙氨酸氨基转移酶(ALT)调查,男性244人有50人异常,女性255人有6人结果异常,结果是否有统计学意义。

假设三个变量检查情况、性别、数量分别名为R、C和W,

检查情况中 1=阳性,2=阴性,

性别中 1=男,2=女

则数据集结构和命令如下:

一、1. Data==>Weight Cases (数据==>加权个案)

2. Weight Cases by单选框:选中加权个案单选框

3. Freqency Variable(频率变量):选入W

4. 单击OK钮(单击确定按钮)

5. Analyze==>Descriptive Statistics==>Crosstabs (分析==>描述统计==>交叉

表)

7. Columns(列)框:阳性、阴性

续)钮,单元格---百分比---行

9. 单击OK(确定)钮

看第一行: X2卡方值是41.777,P<0.001,有显著性意义。

如果,单元格---百分比---行

第七章均数间的比较(T—检验)

Compare Means(均值比较)使用频率最高

1.Means过程对准备比较的各组计算描述指标,进行预分析,也可直接比较。

2.One-Samples T Test过程进行样本均数与已知总体均数的比较。

3.Independent-Samples T Test(独立样本T检验)过程进行两样本均数差别的比

较,即通常所说的两组资料的t检验。

4.Paired-Samples T Test过程进行配对资料的显著性检验,即配对t检验。

5.One-Way ANOVA过程进行两组及多组样本均数的比较,即成组设计的方差分析,

还可进行随后的两两比较。

7.1.2 结果解释(独立样本T检验)

例1.1 某克山病区测得11例克山病患者与13名健康人的血磷值(mmol/L)如下, 问该地急性克山病患者与健康人的血磷值是否不同(卫统第三版例4.8)?

患者: 0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11

健康人: 0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20 1.34 1.35 1.48 1.56 1.87

该资料是定量资料,设计为成组设计,因此我们需要建立两个变量,一个变量代表血磷值,习惯上取名为X,另一个变量代表观察对象是健康人还是克山病人,习惯上取名为GROUP。Groupr的值:1=患者,2=健康者,在数据视图中输入数据和分组值。

分析(A)---比较均值(M)---均值(M),Means(均值)过程的输出

上表还是缺失值报告。

报告

X

group 均值N 标准差

患者 1.5209 11 .42179

健康者 1.0846 13 .42215

总计 1.2846 24 .46866

常用统计描述量报表。这里按默认情况输出均数,样本量和标准差。由于我们选择了分组变量,因此三项指标均给出分组及合计值,可见以这种方式列出统计量可以非常直观的进行各组间的比较。

独立样本T检验(T):分析(A)---比较均值(M)---独立样本T检验(T)

检验变量选X,分组变量group.在定义组中,组1输入1,组2中输入2。继续。

SPSS—单样本T检验

一、被调查学生对“云窗的打分值”总体平均值的推断: 1、以71个被调查学生为样本做T 检验 由表a 可知,71个观测的平均值为71.21,标准差为15,120,均值标准误为1.794。 表b 中,第二列是t 统计量的观测值为0.675,第三列是自由度n-1=70,第四列是t 统计量观测值的双尾概率p 值,第五列是样本均值与检验值的差(1.211),即t 统计量的分子部分,他除以表a 的均值标准误(1.794)后得到t 统计量的观测值0.675,第六列和第七列是总体均值与检验值差的95%的置信区间,为(67.63,74.79)。 对于研究的问题应采用双尾检验,因此比较 2α和2 p ,即比较α和p 。由于p 大于α(0.05),因此不能拒绝零假设,认为被调查学生对“云窗的打分值”总体平均值没有显著差异。有95%的把握认为总体均值在 67.63~74.79 分之间。70分包含在置信区间内,也证实了上述推断。

2、被调查学生对“云窗的打分值”的重抽样自举 表c Bootstrap 指定 采样方法简单箱图 样本数1000 置信区间度95.0% 置信区间类型百分位 由表c可知,自举过程执行1000次,随机数种子指定为默认值2000000,采样方法为简单箱图。 中均值的重抽样自举均值与实际样本均值的差为-0.12,1000个均值的标准差为1.82,由此得到的均值95%的置信区间为(67.18,74.46) 表e中没有给出双尾检验的概率p值,但是从检验的结果可知有95%的把握认为总体均值在 67.184~74.463之间。70包含在置信区间内。用更大的样本量再一次说明了被调查学生对“云窗的打分值”总体平均值没有显著差异。

SPSS单个样本T检验实验报告(一)

《统计学》实验分析报告 实验完成者 班级 2013级班 学号 实验时间 2015年6月5日 一、实验名称 假设检验——单个样本T检验 二、实验目的 掌握单样本t检验的基本原理和spss实现方法。 三、实验步骤 1、打开SPSS,选择输入数据; 2、由于已经有建好的数据,因此打开“电子元件抽验”; 3、在分析中选择比较均值,单样本t检验,将阻值添加到检验变量。 4、检验值为0.14,置信区间默认为95%,点击确定。 四、实验结果及分析 附件一:单个样本统计量表,给出了各个样本的均值,标准差和均值的标准误; 附件二:单个样本检验表,给出了各个样本的t值(t)、自由度(df)、P值(Sig.双尾)、均值差值、差值的95%可信区间 1、附件二——单个样本检验表中,第一批元件样本双尾T检验的显著性概率(Sig.(双侧)), Sig.=0.012<0.05,说明第一批元件的平均电阻与额定电阻值0.140有显著的差异。

2、由附件二同样可以看出,对于第二批和第三批元件,显著性概率分别为0.130与0.265均大于0.05,所以接受原假设,认为这两批元件的电阻与额定值无显著差异,即认为产品合乎质量要求; 3、综上,第一批元件不符合质量要求,第二、三批元件符合质量要求。 五、自评及问题 掌握了单样本t检验的基本原理和spss实现方法,熟悉SPSS软件操作和方法。通过检验得出结论的真否,能够更快更简单的检验数据,对数据的检验让我很快的了解该数据的代表性。 六、成绩 七、指导教师 田劲松 附件一、 单个样本统计量 N 均值 标准差 均值的标准误 第一批元件样本电阻值 15 .14200 .002673

最新SPSS中T检验的应用1

S P S S中T检验的应用 1

本文指在简述SPSS中的T检验,主要说明了T检验的原理和应用,及使用范围。和SPSS中的基本操作。 T检验是检验样本的均值和给定的均值是否存在显著性差异。T检验分为3类:单样本T检验、两独立样本T检验和两配对样本T检验。 关键词: T检验、SPSS、显著性水平、统计量、概率P-值、自由度、线性相关、置信区间、零假设。

目录 一、单样本T检验 (3) 1.单样本T检验的目的。 (3) 2.单样本T检验的基本步骤。 (3) 3.单样本T检验的应用举例 (4) 三、两独立样本T检验 (5) 1.两独立样本T检验的目的 (5) 2.两独立样本T检验的基本步骤。 (5) 3.两独立样本T检验的应用举例 (7) 三.两配对样本T检验 (9) 1.两配对样本T检验的目的 (9) 2.两配对样本T检验的基本步骤。 (9) 3.两配对样本T检验的应用举例。 (9) 四、参考文献。 (11)

一、单样本T 检验 1.单样本T 检验的目的。 单样本t 检验的目的是利用来自某总体的样本数据,推断该总体的均值是否与制定的检验值之间存在显著性差异。它是对总体均值的假设检验。 2.单样本T 检验的基本步骤。 ⑴.提出原假设。 单样本T 检验的原假设0H 为:总体均值与检验值之间不存在显著差异,表述为0H :0μμ=。μ为总体均值,0μ为检验值。 ⑵.选择检验统计量。 当总体分布为正态分布),(2σμN 时,样本均值的抽样分布仍为正态分布,该正态分布的均值为μ,方差为2σ/n ,即 ), (~2 n N X σμ 式中,μ为总体均值,当原假设成立时,0μμ=;2σ为总体方差;n 为样本数。总体分布近似服从正态分布时。通常总体方差是未知的,此时可以用样本方差2S 替代,得到的检验统计量为t 统计量,数学定义为: n S X t 2 μ-= ① 式中,t 统计量服从n-1自由度为t 分布。单样本t 检验的检验统计量即为t 统计量。当认为原假设成立时μ用0μ代入。 ⑶计算检验统计量观测值和概率P-值

spss中t检验的应用

本文指在简述SPSS中的T检验,主要说明了T检验的原理和应用,及使用范围。和SPSS中的基本操作。 T检验是检验样本的均值和给定的均值是否存在显著性差异。T检验分为3类:单样本T检验、两独立样本T检验和两配对样本T检验。 关键词: T检验、SPSS、显著性水平、统计量、概率P-值、自由度、线性相关、置信区间、零假设。

目录 一、单样本T检验 (3) 1.单样本T检验的目的 (3) 2.单样本T检验的基本步骤 (3) 3.单样本T检验的应用举例 (4) 三、两独立样本T检验 (5) 1.两独立样本T检验的目的 (5) 2.两独立样本T检验的基本步骤 (5) 3.两独立样本T检验的应用举例 (7) 三、两配对样本T检验 (9) 1.两配对样本T检验的目的 (9) 2.两配对样本T检验的基本步骤 (9) 3.两配对样本T检验的应用举例 (9) 四、参考文献 (12)

一、单样本T 检验 1.单样本T 检验的目的。 单样本t 检验的目的是利用来自某总体的样本数据,推断该总体的均值是否与制定的检验值之间存在显著性差异。它是对总体均值的假设检验。 2.单样本T 检验的基本步骤。 ⑴.提出原假设。 单样本T 检验的原假设0H 为:总体均值与检验值之间不存在显著差异,表述为0H : 0μμ=。μ为总体均值,0μ为检验值。 ⑵.选择检验统计量。 当总体分布为正态分布),(2 σμN 时,样本均值的抽样分布仍为正态分布,该正态分布的均值为μ,方差为2 σ/n ,即 ), (~2 n N X σμ 式中,μ为总体均值,当原假设成立时,0μμ=;2 σ为总体方差;n 为样本数。总体 分布近似服从正态分布时。通常总体方差是未知的,此时可以用样本方差2 S 替代,得到的检验统计量为t 统计量,数学定义为: n S X t 2 μ-= ① 式中,t 统计量服从n-1自由度为t 分布。单样本t 检验的检验统计量即为t 统计量。当认为原假设成立时μ用0μ代入。 ⑶计算检验统计量观测值和概率P-值 该步目的是甲酸检验统计量的观测值和相应的概率P-值。SPSS 将自动将样本均值、 0μ、样本方差、样本数代入式①中,计算出t 统计量的观测值和对应的概率P-值。 ⑷给定显著性水平α,并作出决策。 如果概率P-值小于显著性水平α,则应拒绝原假设,认为总体均值与检验值之间存在显著差异;反之,如果概率P-值大于显著性水平α,则不应拒绝原假设,认为总体均值与检验值之间无显著差异。

t检验使用条件及在SPSS中地应用

t检验使用条件及在SPSS中的应用 t检验是对均值的检验,有三种用途,分别对应不同的应用场景: 1)单样本t检验(One Sample T Test):对一组样本,检验相应总体均值是否等于某 个值; 2)相互独立样本t检验(Independent-Sample T Test):利用来自某两个总体的独立 样本,推断两个总体的均值是否存在显著性差异; 3)配对样本t检验:是采用配对设计方法观察以下几种情形,1,两个同质受试对象 分别接受两种不同的处理;2,同一受试对象接受两种不同的处理;3,同一受试对 象处理前后。 下文将分别介绍三种t检验的使用条件以及在SPSS中的实现。 一、单样本t检验 1.1简介 1)单样本t检验的目的 利用来自某总体的样本数据,推断该总体的均值是否与指定的检验值之间存在显著性差异,它是对总体均值的检验。 2)单样本t检验的前提 样本来自的总体应服从和近似服从正态分布,且只涉及一个总体。如果样本不符合正态分布或不清楚总体分布的形状,就不能用单样本t检验,而要改用单样本的非参数检验。 3)单样本t检验的步骤 a)提出假设 单样本t检验需要检验总体的均值是否与指定的检验值之间存在显著性差异,为此, 给定检验值μ,提出假设: :μ = μ(原假设,null hypothesis) :μ≠μ(备择假设,alternative hypothesis,) b)选择检验统计量 属于总体均值和方差都未知的检验采用t统计量:

μ ,其中,和分别为样本均值和方差,t的自由度为n-1 SPSS中还将显示均值标准误差,计算公式为,即t统计量的分母部分。 c)计算统计量的观测值和概率 将样本均值、样本方差、μ带入t统计量,得到t统计量的观测值,查t分布界 值表计算出概率P值。 d)给出显著性水平α,作出统计判断 给出显著性水平α,与检验统计量的概率P值作比较。当检验统计量的概率值小于 显著性水平时,则拒绝原假设,认为总体均值与检验值μ之间有显著性差异;反 之,如果检验统计量的概率值大于显著性水平,则接受原假设,认为总体均值与检 验值μ之间没有显著性差异。 1.2在SPSS中的实现 首先是检验样本的分布是否符合正态分析,检验方法见《正态性检验和正态转换的方法以及在SPSS中的实现》,如果符合正态分布或近似符合正态分布,则进行t检验,否则进行非参数检验。 步骤1)在比较均值中选择单样本t检验,弹出单样本t检验对话框。 步骤2)选择待检验的变量和检验值。点击“选项”可以选择置信区间(决定显著性水平)和缺失值的处理方式。

用SPSS进行单样本T检验(OneSampleTTest)

用SPSS进行单样本T检验(One -Sample T Test) 在《0-1总体分布下的参数假设检验示例一(SPSS实现)》中,我们简要介绍了用SPSS 检验二项分布的参数。今天我们继续看看如何用SPSS进行单样本T检验(One -Sample T Test)。看例子: 例1:已知去年某市小学五年级学生400米的平均成绩是100秒,今年该市抽样测得60个五年级学生的400米成绩(数据见后面文件“CH6参检1小学生400米v提高.sav”),试检验该市五年级学生的400米平均成绩是否应为100秒(有无提高或下降)? 分析:此检验的假设是: H0:该市五年级学生的400米平均成绩是仍为100秒。 H1:该市五年级学生的400米平均成绩是不为100秒。 打开SPSS,读入数据

从结果中可以判断: 1、p=0.287>0.05,在5%的显著性水平上,不能拒绝假设H0。 2、95%的置信区间端点一正一负,必然覆盖总体均值。应该接受零假设(假设H0)。 这个结论出乎很多人的意料,因为样本均值明显下降了,105.38500000000003。实际上,那是因为有一个样本值为400秒,从而造成错觉的缘故。 再看一个更有趣的例子。 例1:已知去年某市小学五年级学生400米的平均成绩是100秒,今年该市抽样测得60个五年级学生的400米成绩(数据见后面文件“CH6参检1小学生400米v提高B.sav”),试检验该市五年级学生的400米平均成绩是否应为100秒(有无提高或下降)? 同上,打开SPSS,读入数据,结果: 从结果中判断: t统计值的显著性概率为0.005小于1%,在1%犯错误的水平上拒绝零假设。可以认为,今年该市五年级学生的400米平均成绩明显下降了。

spss 单样本t检验操作步骤

spss单样本t检验Analyze----compare Means----one sample T test 输入方式 实验数据 12 12 1 2 1 2 3 4 5 6 4 9 5 直接输入数据

Sig=0.000 差异显著

独立样本t检验(两组数据) Analyze-----compare Means----Independent-samples T test 输入方式 试验分组实验数据 1 12 1 13 1 12 1 12 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 两组数据个数可以不同

成组数据t检验 Analyze----compare Means-----paired-samples T test

单因素方差分析 Analyze---compare means----one-way ANOV A(analyze of variance)

Factor (因素)1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3(分组) Dependent List 试验数据 polynomial lines contrast---polynomial---Degree---linear post Hoc Multiple comparisons-----LSD(Duncan 邓肯检验) 先选方差齐性在结果中判断Sig 值?<0.05(差异显著)若不齐则进行数据转化。 数据输入 分组试验数据 1 12 1 13 1 13 1 1 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 双因素方差分析 Analyze-----General linear Model-----univariate Dependent Variable(因变因素)因别的数字变化而变化 Fixed Factor (固定因素) Random Factors(随机因素) Model-----custom-----Build Term---Interaction(交互作用)----Main effects(主因素) Contrast--- simple---first----change Plot Hoc----LSD (Duncan)

spss软件中的T检验

你的分析结果有T值,有sig值,说明你是在进行平均值的比较。也就是你在比较两组数据之间的平均值有没有差异。 从具有t值来看,你是在进行T检验。T检验是平均值的比较方法。 T检验分为三种方法: 1. 单一样本t检验(One-sample t test) 是用来比较一组数据的平均值和一个数值有无差异。例如,你选取了5个人,测定了他们的身高,要看这五个人的身高平均值是否高于、低于还是等于1.70m,就需要用这个检验方法。 2. 配对样本t检验(paired-samples t test) 是用来看一组样本在处理前后的平均值有无差异。比如,你选取了5个人,分别在饭前和饭后测量了他们的体重,想检测吃饭对他们的体重有无影响,就需要用这个t检验。 注意,配对样本t检验要求严格配对,也就是说,每一个人的饭前体重和饭后体重构成一对。 3. 独立样本t检验(independent t test) 是用来看两组数据的平均值有无差异。比如,你选取了5男5女,想看男女之间身高有无差异,这样,男的一组,女的一组,这两个组之间的身高平均值的大小比较可用这种方法。总之,选取哪种t检验方法是由你的数据特点和你的结果要求来决定的。 t检验会计算出一个统计量来,这个统计量就是t值, spss根据这个t值来计算sig值。因此,你可以认为t值是一个中间过程产生的数据,不必理他,你只需要看sig值就可以了。sig值是一个最终值,也是t检验的最重要的值。 sig值的意思就是显著性(significance),它的意思是说,平均值是在百分之几的几率上相等的。 一般将这个sig值与0.05相比较,如果它大于0.05,说明平均值在大于5%的几率上是相等的,而在小于95%的几率上不相等。我们认为平均值相等的几率还是比较大的,说明差异是不显著的,从而认为两组数据之间平均值是相等的。 如果它小于0.05,说明平均值在小于5%的几率上是相等的,而在大于95%的几率上不相等。我们认为平均值相等的几率还是比较小的,说明差异是显著的,从而认为两组数据之间平均值是不相等的。 表中的F检验就是方差齐性检验,它的Sig值为0.066,在0.05水平下不能拒绝原假设。也就是说,可以认为方差是齐的。这样就看表中的第一行后面的Sig值。由于后面的T 检验的Sig值为0.025,小于0.05的显著性水平。因此在0.05水平下拒绝原假设。 如果表中的F检验得结果是方差不齐,则应看下面一行的后面的Sig值。不过,这种情况建议你采用非参数检验方法。 配对样本T检验看最后一个表的sig值

用SPSS19进行单样本T检验 截屏

用SPSS19进行单样本T检验(One -Sample T Test) 作者:邀月来源:博客园发布时间:2010-10-14 00:13 阅读:305 次原文链接[收藏] 在《0-1总体分布下的参数假设检验示例一(SPSS实现)》中,我们简要介绍了用SPSS 检验二项分布的参数。今天我们继续看看如何用SPSS进行单样本T检验(One -Sample T Test)。看例子: 例1:已知去年某市小学五年级学生400米的平均成绩是100秒,今年该市抽样测得60个五年级学生的400米成绩(数据见后面文件“CH6参检1小学生400米v提高.sav”),试检验该市五年级学生的400米平均成绩是否应为100秒(有无提高或下降)? 分析:此检验的假设是: H0:该市五年级学生的400米平均成绩是仍为100秒。 H1:该市五年级学生的400米平均成绩是不为100秒。 打开SPSS,读入数据

从结果中可以判断: 1、p=0.287>0.05,在5%的显著性水平上,不能拒绝假设H0。 2、95%的置信区间端点一正一负,必然覆盖总体均值。应该接受零假设(假设H0)。 这个结论出乎很多人的意料,因为样本均值明显下降了,105.38500000000003。实际上,那是因为有一个样本值为400秒,从而造成错觉的缘故。 再看一个更有趣的例子。 例1:已知去年某市小学五年级学生400米的平均成绩是100秒,今年该市抽样测得60个五年级学生的400米成绩(数据见后面文件“CH6参检1小学生400米v提高B.sav”),试检验该市五年级学生的400米平均成绩是否应为100秒(有无提高或下降)? 同上,打开SPSS,读入数据,结果:

spss操作独立样本T检验模板

例题:对某地区的山地和平原土壤中的磷含量的背景值各取了10个样品,数据如下所示: (单位:10-6),问山地与平原土壤中磷含量是否有显著性差异。( 25分) 1、本题中自变量个数等于2,且不是来自于同一组样本,故采用独立样本T检验 2、打开spss,在变量视图内定义变量,由题目可知,磷含量为“计量资料”,归类为“度量变量”,地形为计数资料,归类为“名义变量”,并对地形进行赋值,如图输入: 3、在数据视图内如下图输入数据: 4、独立样本T检验进行的假设: (1)数据必须为连续性数据; 2 2 ⑵方差齐性(可偏不齐,即(T 1 / (T 2 <3); (3)每组数据均服从正态分布 5、进行验证: (1)由题目可以看出,数据为连续型数据,满足; (2)此检验可于结果中查看; (3)首先,新建spss视图,重新输入变量进行探索队列,如下图所示:

将“山地”“平原”选入因变量列表,并于“绘图(T) ”中勾选“带检验的正态图”,操作步骤如下图所示: 根据正态性检验表的“ K-S检验”结果,由于样本内数据数量<30,故看Shapiro-Wilk 结果, 由于两者的sig均大于,故满足正态分布 *. a. Lilliefors 显著性校正 6、进行独立样本T检验: (1)依次点击“分析”-“比较平均值”-“独立样本T检验”,调出独立样本T检验对话框: ⑵将“磷含量”选入检验变量(T),将“地形”选入分组变量,然后定义组,于主页面中点 击“确定”,输出结果: 7、结果分析:

根据独立样本检验表的方差方程的Levene检验,F统计量的sig值<,否认方差相等的假设,认为方差不齐性,故参考第二行的t检验结果; 第二行t检验的双侧sig=>,即可认为在的显著性水平上,山地与平原土壤中磷含量

SPSS对数据进行T检验统计分析

SPSS对数据进行T检验统计分析 下面将做此项目的最后一个环节,即使用SPSS进行统计分析。先用SPSS来做组设计两样本均数比较的T检验,其步骤如下。 (1)执行Analyze/Compare Means/Independent-Samples T test命令,打开如图1-43所示的对话框。 (2)在该对话框中选择X放入TEST列表框中,选择Group放入Grouping Variable文本框中,如图1-44所示。 图1-43 打开T检验对话框 图1-44 选择入列表

(3)单击Define Groups按钮,系统弹出比较组定义对话框,如图1-45所示。 (4)在该对话框中的两个值框中分别输入1和2,然后单击Continue按钮,如图1-46所示。 图1-45 比较组定义对话框 图1-46 输入值 (5)单击T检验对话框中的OK按钮,如图1-47所示。

图1-47 进行T检验 (6)系统经过计算后,会弹出结果浏览窗口。首先给出的是两组的基本情况描述,如样本量、均数等,然后是T检验的结果,如图1-48所示。 图1-48 T检验结果 从上图中可见,结果分为两大部分:第一部分为Levene's方差检验,用于判断两体方差是否齐,这里的检验结果为F=0.032,p=0.860,可见在本例中方差齐;第二部分则分别给出两组所在部体方差齐和方差不齐时的T检验结果,即上面一行列出的T=2.542,V=22,p=0.019。从而最终的统计结论为按=0.05水准,拒绝H0,认为克山病患者与健康人的血磷值是不同的。从样本均数来看,可以确定克山病患者的血磷值较高。

SPSS 比较均值 独立样本T检验 案例分析

SPSS-比较均值-独立样本T检验案例解析 2011-08-26 14:55 在使用SPSS进行单样本T检验时,很多人都会问,如果数据不符合正太分布,那还能够进行T检验吗?而大样本,我们一般会认为它是符合正太分布的,在鈡型图看来,正太分布,基本左右是对称的,一般具备两个参数,数学期望和标准方差,即:N(p, Q) 如果你的样本数非常少,一般需要进行正太分布检验,检验的方法网上很多,我就不说了 下面以“雄性老鼠和雌性老鼠分别注射了某种毒素,经过观察分析,进行随机取样,查看最终老鼠是否活着。 问题:很多人认为,雄性老鼠和雌性老鼠分别注射毒液后,雌性老鼠存活下来的数量会比雄性老鼠多? 我们将通过进行统计分析来认证这个假设是否成立。 下面进行参数设置:a 代表:雄性老鼠 b代表:雌性老鼠 tim 代表:生存时间,即指经过多长时间后,去查看结果 0 代表:结果死亡 1 代表:结果活着 随机抽取的样本,如下所示:

打开SPSS- 分析---检验均值---独立样本T检验,如下图所示:

将你要分析的变量,移入右边的框内,再将你要进行分组的变量移入“分组变量”框内,“组别group()里面的两个参数,不能够随意设置,必须要跟样本里面的数字一致 点击确定后,分析结果,如下所示: 从组统计量可以看出,雄性老鼠的存活下来的均值为0.73,但是雌性老鼠存活下来的均值为1.00,很明显,雌性老是存活下来的个数明显比雄性老鼠多,但是一般我们不看这个结果,为什么?因为样本不够大,如果将样本升至10000个?也许这个均值将会发生变化,不具备统计学意义, 我们一般只看独立样本检验的结果。 独立样本检验,提供了两种方法:levene检验和均值T检验两种方法 Levene检验主要用来检验原假设条件是否成立,(即:假设方差相等和方差不相等两种情况)如果SIG>0.05,证明假设成立,不能够拒绝原假设,如果 SIG<0.05,证明假设不成立,拒绝原假设。 进行levene检验结果判断是第一步,从上图,可以看出 sig<0.05 方差相等的假设不成立,所以看第二行,方差不相等的情况 sig=0.082>0.05 即说明 P 值大于显著性水平,不应该拒绝原假设:即指:雌性老鼠和雄性老鼠在注射毒液后,存活下来的个数没有显著的差异

使用SPSS进行两组独立样本的t检验、F检验、显著性差异、计算p值

使用SPSS 进行两组独立样本的t检验、F检验、显著性差异、计算p值 SPSS版本为SPSS 20. 如有以下两组独立的数据,名称分别为“111”,“222”。 111组:4、5、6、6、4 222组:1、2、3、7、7 首先打开SPSS,输入数据,命名分组,体重和组名要对应,111组的就不要输入到222组了。数据视图如下: 变量视图如下,名称可以改成“分组嗷嗷嗷”“体重喵喵喵”等

点击“分析”-“比较均值”-“独立样本T检验” 来到这里,分组变量为“分组嗷嗷嗷”,检验变量为“体重喵喵喵”。

【关键的一步】点击分组嗷嗷嗷,进行“定义组”

【关键的一步】输入对应的两组数据的组名:“111”和“222” 点击确定,可见数据与组名对应上了。

点击“确定”,生成T检验的报告,即将大功告成!

第一个表都知道什么回事就不缩了,excel都能实现的。 第二个表才是重点,不然用SPSS干嘛。 F检验:在两样本t检验中要用到F检验,F检验又叫方差齐性检验,用于判断两总体方差是否相等,即方差齐性。 如图:F旁边的Sig的值为.007 即0.007,<0.01, 即两组数据的方差显著性差异! 看到“假设方差相等”和“假设方差不相等”了么? 此时由于F检验得出Sig <0.01,即认为假设方差不相等!因此只关注红框中的数据即可。 如图,红框内,Sig(双侧),为.490即0.490,也就是你们要求的P值啦, Sig ( 也就是P值) >0.05,所以两组数据无显著性差异。 PS:同理,如果F检验的Sig >.05(即>0.05),则认为两个样本的假设方差相等。 所以相应的t检验的结果就看上面那行。 by 20150120 深大医学院FG

看SPSS软件如何实现t检验

SPSS是世界上最早的统计分析软件,也是世界上应用最广泛的专业统计软件。由于SPSS具有容易操作、输出漂亮、功能齐全、价格合理的优点,因此SPSS对于非专业统计工作者来说是很好的选择。 T检验,亦称student t检验(Student's t test),主要用于样本含量较小(例如n<30),总体标 准差σ未知的正态分布资料。 T检验适合用于随机样本,单个样本所代表的总体呈正态分布,且各样本所代表的总体方差齐,比较的两组数据的分布是否一致。T检验实质上就是样本均值的比较。T检验分为单样本T检验、独立样本T检验、配对样本T检验、单因素ANOVA。 一、单样本T检验 单样本t检验的目的是利用来自总体的样本数据,推断该总体的均值是否与制定的检验值之间存在显著性差异。它是对总体均值的假设检验。 SPSS软件操作流程: 1.Analyze > Compare Means > One-Sample T Test

2.在打开的one-sample T Testp窗口中,检验变量(Test Variable)选择血红蛋白x, 检验值(Test Value)中输入14.02, 点击OK。输出结果。 二、独立样本T检验 独立样本T检验是用于两个独立样本均值的比较。两个样本必须独立且服从正态分布。 1.按照Analyze>Compare Means>Independent-Sample T Test操作打开Independent-Samples T Test窗口。

2.检验变量中选择PreWeight, 检验值为group(0 1)。点击OK,输出结果。 注意:Levene's test用于确定方差齐性,注意根据该结果判断哪一行数据为最终结论。如果分组在3组或3组以上的均值比较可以应用单因素ANOVA。 三、配对T检验 配对T检验用于比较成对数据均值差异。比如配对的两组受试对象分别接受两种处理后的比较。

两独立样本T检验---SPSS操作详解

两独立样本T检验-SPSS操作详解 为了解某一新药降血压的效果,将28名高血压患者随机分为实验组和对照组,实验组采用新药,对照组采用常规药,测得治疗前后的血压变化,问新药是否优于常规药? 编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 新药前102 100 92 98 118 100 100 92 126 117 109 后90 90 85 90 114 95 86 88 102 92 98 编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 常规 前98 110 109 94 110 92 95 90 108 90 110 药 后100 103 105 98 109 95 94 88 104 85 110 变量1设置:name-group , decimals-0 , label-分组, value-(1=新药,2=常规药) 变量2设置:name-value , decimals-0 , label-血压下降值 2 输入数据---血压差=用药前血压-用药后血压 3 单击菜单栏analyze/compare means/independent-samples t test 4 将血压下降值调入test variables下矩形框 5 将分组(group)调入grouping variable 下矩形框 6单击define groups…定义分组group1为1 定义group2为2 单击continue 7 options选项默认 8 bootstrap选项默认 9 单击OK 输出结果 10 结果界面 11 结果解释 表1表示两独立样本t检验基本统计量-group statistics 表2表示两独立样本t检验结果,方差方程的levene检验(Levene’s Test for

使用SPSS 进行两组独立样本的t检验、F检验、显著性差异、计算p值

使用SPSS 进行两组独立样本得t检验、F检验、显著性差异、计算p值SPSS版本为SPSS 20、 如有以下两组独立得数据,名称分别为“111”,“222”。 111组:4、5、6、6、4 222组:1、2、3、7、7 首先打开SPSS,输入数据,命名分组,体重与组名要对应,111组得就不要输入到222组了。数据视图如下: 变量视图如下,名称可以改成“分组嗷嗷嗷”“体重喵喵喵”等

点击“分析”-“比较均值”-“独立样本T检验” 来到这里,分组变量为“分组嗷嗷嗷”,检验变量为“体重喵喵喵”。

【关键得一步】点击分组嗷嗷嗷,进行“定义组”

【关键得一步】输入对应得两组数据得组名: “111”与“222” 点击确定,可见数据与组名对应上了。

点击“确定”,生成T检验得报告,即将大功告成!

第一个表都知道什么回事就不缩了,excel都能实现得。 第二个表才就是重点,不然用SPSS干嘛。 F检验:在两样本t检验中要用到F检验,F检验又叫方差齐性检验,用于判断两总体方差就是否相等,即方差齐性。 如图:F旁边得Sig得值为、007 即0、007, <0、01, 即两组数据得方差显著性差异! 瞧到“假设方差相等”与“假设方差不相等”了么? 此时由于F检验得出Sig <0、01,即认为假设方差不相等!因此只关注红框中得数据即可。 如图,红框内,Sig(双侧),为、490即0、490,也就就是您们要求得P值啦, Sig ( 也就就是P值) >0、05,所以两组数据无显著性差异。 PS:同理,如果F检验得Sig >、05(即>0、05),则认为两个样本得假设方差相等。 所以相应得t检验得结果就瞧上面那行。 by 20150120 深大医学院FG

SPSS统计分析教程-独立样本T检验

独立样本T检验 下面我们要用SPSS来做成组设计两样本均数比较的t检验,选择Analyze==>Compare Means==>Independent-Samples T test,系统弹出两样本t检验对话框如下: 将变量X选入test框内,变量 group选入grouping框内,注意这时 下面的Define Groups按钮变黑,表示 该按钮可用,单击它,系统弹出比较组 定义对话框如右图所示: 该对话框用于定义是哪两组相比,在两 个group框内分别输入1和2,表明是 变量group取值为1和2的两组相比。 然后单击Continue按钮,再单击OK 按钮,系统经过计算后会弹出结果浏览 窗口,首先给出的是两组的基本情况描 述,如样本量、均数等(糟糕,刚才的 半天工夫白费了),然后是t检验的结 果如下: Levene's Test for Equality of Variances t-test for Equality of Means F Sig.t df Sig. (2-tailed) Mean Difference Std. Error Difference 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper X Equal variances .032.86022.019.4363.1729.7948

差是否齐,这里的戒严结果为F = ,p = ,可见在本例中方差是齐的;第二部分则分别给出两组所在总体方差齐和方差不齐时的t检验结果,由于前面的方差齐性检验结果为方差齐,第二部分就应选用方差齐时的t检验结果,即上面一行列出的t= ,ν=22,p=。从而最终的统计结论为按α=水准,拒绝H0,认为克山病患者与健康人的血磷值不同,从样本均数来看,可认为克山病患者的血磷值较高。

SPSS独立单样本t检验方法

SPSS独立单样本t检验方法(independent-samples t Test)又叫两样本t检验, 要将两组独立的数据进行差异性比较,这属于两样本t检验,这是实验中常用的一种检验方法,下面是基本操作方法。 以低浓度组与对照组比较为例进行说明: 操作步骤: 1.输入独立样本数据(变量1和变量2都可以做数据项)

2.选用程序 从菜单选择Analysize——Compare Mean——Independent-samples t Test,打开对话框,分别将数据变量组和组别变量组对应的var转入右边对应的空白框中,数据变量组转到Test Variable(s),组别变量组转到Grouping Variable

转入后,在定义组别, 点击Difine Groups…按钮,出现如下对话框,然后输入对应的组别号,在这个例子中,group1是用1来表示的,group2使用2表示的。因此,分别输入1和2,再点击Continue按钮。

点击continue按钮后出现如下对话框,再点击OK,这样独立样本T检验程序定义完成。 3.结果分析 在第二步最后点击OK后,软件的分析结果就会出现,如下图,红框里就是要的数据。 经Levene’s方差齐性检验,F=4.655,而P=0.045<0.5,认为两组总体方差是齐的,就看两样本t检验的第一横列的值(也就是跟F同列的值):t=1.353,P=0.193,按P=0.05水准,P>0.05,则两样本物显著性差异,P<0.05,有显著性差异,P<0.01时,两样本有极大差异。 如果F的P>0.5,则认为两样本总体方差不齐,则看第二横列的值,t检验的P值分析同上。

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