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1、-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
2、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 正态性检验方法:analyze-explore-plot里面选择normality test(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
3、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
4、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-DESCRI
5、PTIVE 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 t
6、abs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
7、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 KrushalWallis 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:
8、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
9、(H0:p=0, 两变量间无直线相关关系H1:p0,两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:p0,)(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)4) 评价回归方程(模型汇总表内R2)第 10 页-