统计SPSS应用整理.doc

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1、 第七章 两样本均数比较的假设检验配对T检验 (计量资料 同源配对 异源配对 配对样本均数的t检验要求配对差值服从正态分布） 计算题3-2 H0假设 :d=0 处理与不处理的无差别。1 建立 变量 X Y2 录数据3 计算变量 计算差值 4 差值进行正态检验 “分析” 选差值D放入“因变量列表” ；“绘制”选项 选“待检验的正态图”5 满足后 选 “分析 ” “比较均值” “配对样本T检验” 。6 放入X,Y于右边 第1对中 7确定： 看到“成对样本统计量”，“成对样本相关系数”，“成对样本检验”。对X-Y差值 做T检验 得到 t值 和 P 值。Sig 0.05 提示正态看 t值 和P值 两独

2、立样本t检验 ：（成组t检验：随机分组。两独立样本均数的t检验要求两组数据均服从正态分布，且两样本对应的两总体方差相等，对两小样本尤其要求方差齐性。若两总体方差不等，可采用数据变换的或t 检验或秩转换的非参数检验） 。 计算题3-4题。（应该会考） H0假设 :1=2 无差别1 建立 变量 X group 对group 行值标签2 录数据3 对2组数据进行正态检验 “分析”“探索” 选X放入“因变量列表” ，group放入“因子列表”；“绘制”选项 选“待检验的正态图” 可以看到正态检验结果。4 满足后 选 “分析 ” “比较均值” “独立样本T检验” 。5 放入X于右边“检验变量”，放入gr

3、oup于右边“分组变量”，并定义组6 确定： 看到“组统计量”，“独立样本检验”。独立样本检验结果显示：方差方差的levene检验 ：如方差齐性 P值大于0.05 用第一排数组的t值，和P值 ； 如方差不齐， P值小于0.05 ，要用第2排的t检验 的t值和P值。甲组 乙组 正态检验 P值 均0.05 符合正态独立样本t检验要求方差的levene检验 ：如P值大于0.05 则方差齐性 用第一排数组的t值，和P值 ； 如P值小于0.05 则方差不齐，要用第2排的t检验 的t值和P值第8章 多样本均数比较的假设检验完全随机设计资料的方差分析 (方差分析的前提条件是正态性和方差齐性，可通过假设检验来

4、判断，如用levene检验法来判断方差齐性） （3计算题 1小题）（估计会考） H0假设 :1=2= 3 无差别 H1 假设：1 2 3 不等或不全相等1建立 变量X group 给予值标签2 录数据3 选”分析” “比较均值” “ 单因素分析 ” 4放入 “因变量” X “因子” group 5 “选项”里 可选 描述性 方差同质性检验 均值图6 “两两比较”里 也可选 L -SDL S-N-K DUNNETT7 确定 看输出结果 “描述表” “方差齐性表” “ANOVA表”（可以看到F值 ，P值） “多重比较表”（可以看到两两 比较） “子集”里 同在1列的是（比较后无差异的）。看方差齐性

5、看F值 P值。做统计学推断“子集”里 同在1列的是 比较后无差异的 本例结果显示都有差异）随机区组设计资料的方差分析 （随机区组设计将若干个具有良好同质性的受试对象归为一个区组，组间的均衡性较强。因而控制了可能存在的混杂因素，并且在进行方差分析时将区组的变异从原组内变异中分解出来，使误差变异减小，因为更容易察觉处理组间的差别，提高了统计效率） （3计算题 2小题） （估计不考） 对于处理组：H0假设 :1=2= 3 无差别 H1 假设：1 2 3 不等或不全相等 对于区组： H0假设 :1=2= 3 无差别 H1 假设：1 2 3 不等或不全相等1 建立 变量 X Treat(处理组） blo

6、ck（区组） 给予值标签2 录数据3选“分析” “一般线性模型” “单变量”（因为结果变量只有1个） 4 放对3个变量 “因变量” 放X ；“固定因子” 放处理组 ；“ 随机因子” 放区组5 选右上角 “模型” ；（默认的 全因子） 改成 “设定” ； 把“类型”下 改成“主效应” ；把Treat Block 放到右边6 “两两比较”选项 对Treat 处理组 选L -SDL S-N-K DUNNETT7 “选项” 可以选 描述统计 方差齐性检验（只能指定1个 要么Treat 要么 Block 否则无结果）8确定 看输出结果看F值 看 处理组 区组P值 做统计学推断第9章 卡方实验 （应该考

7、，不知道考哪个，猜是配对卡方吧）一般四个表的卡方检验 习题3-1 H0假设 :1=2= 有效率,无差别，等于平均有效率 1 建立 变量 f row(行） colomn(列） 标签给予 频数 疗法 结果 ；值标签2 录数据 按a,b,c,d录入 录入 行列3 “数据标栏” 最后 的“加权选项“ （选频数加权）4 “分析” 描述统计 “交叉表” 将 疗法，效果移入右侧“行”，“列”。 5 右上“统计量”里选“卡方”。 “单元格”里选“观察值，期望值（e) ”。6确定：看结果。“疗法效果交叉表” 看数据录得是否正确；看期望值是否大于5.7 本例 N 40 1e5 ;选择 “卡方实验”表结果 的第2项

8、 连续校正。配对四格表 （同一批观察对象或检测样品进行两种方法处理，结果以分类变量如阳性，阴性表示，注意定义） 习题3-3 H0假设 两种方法的总体检测率相同。1 建立 变量 f row(行） colomn(列） 标签给予 频数 疗法 结果 ；值标签2 录数据 按a,b,c,d录入 录入 行列3 “数据标栏” 最后 的“加权选项“ （选频数加权）4 “分析” 描述统计 “交叉表” 将 疗法，效果移入右侧“行”，“列”。 5 右上“统计量”里选 “ MCNemar”(配对4格表选择）。 “单元格”里选“观察值，期望值”。6确定：看结果。卡方表“MCNema检验P值” 注意看e(期望值），还有总例

9、数N N40,E5 选第一项 pearson卡方 当N 40 1e5 ;选择 “卡方实验”表结果 的第2项 连续校正； N 40 e1 ;选择 “卡方实验”表结果 的第4项 fisher确切概率检验。; 配对四格表 卡方表“MCNema检验P值”一般四个表 习题3-41 建立 变量 f row(行） colomn(列） 标签给予 频数 疗法 结果 ；值标签2 录数据 按a,b,c,d录入 录入 行列3 “数据标栏” 最后 的“加权选项“ （选频数加权）4 “分析” 描述统计 “交叉表” 将 疗法，效果移入右侧“行”，“列”。 5 右上“统计量”里选“卡方”。 “单元格”里选“观察值，期望值”。

10、6确定：看结果。“疗法效果交叉表” 看数据录得是否正确；看期望值是否大于5.7 本例 N 40 e1 ;选择 “卡方实验”表结果 的第4项 fisher确切概率检验。对于RXC列表 双向无序资料 习题3-6 H0假设 :1=2=3= 三组。率相对 H1：1，2，3三组率不全相等。 1 建立 变量 f row(行） colomn(列） 标签给予 频数 疗法 结果 ；值标签2 录数据 依次录入数据 录入 录入 行列3 “数据标栏” 最后 的“加权选项“ （选频数加权）4 “分析” 描述统计 “交叉表” 将 疗法，效果移入右侧“行”，“列”。 5 右上“统计量”里选“卡方 ，相依系数 ”。 “单元格

11、”里选“观察值，期望值”。6确定：看结果。“疗法效果交叉表” 看数据录得是否正确；看期望值是否大于5. 比较2,2 分别拆成4格表 ，与 比较 注意 变换第十章 基于秩次的假设检验方法例题10-1 配对资料 计量资料 输入数据 A B 2组 计算差值（计算变量里做） 对差值行正态性检验（分析 描述统计 探索 对差值进行 绘制选项选带检验的正态图) 看满不满足（满足 配对T检验 不满足 秩和检验） 秩和检验 分析 分参数检验 旧对话框 2个相关样本 （单样本借助 配对样本做）- 选变量 放在一行 检验类型 结果 秩表 检验统计量表 （例数少不建议用正态近似法） Z值 ，P值。单项有序RX2 列联

12、表资料 若R为等级资料 不能用X2检验 用两独立样本的秩和检验。 例题10-4 建立变量 F ROW COLOM 值标签 输入数据 数据加权个案 F 加权 分析 非参数检验 旧对话框 2个独立样本 （检验变量 疗效 分组变量 处理措施 定义组）结果 秩表 检验统计量表 频数表通常可用正态近似 看 Z P。习题 10-3-3 单项有序RX2 列联表资料 若R为等级资料 不能用X2检验 ，要用两独立样本的秩和检验。 （估计 会考） 1 建立 变量 f row(行） colomn(列） 标签给予 频数 效果 疗法 ；值标签2 录数据 依次录入 录入 行列 3 “数据标栏” 最后 的“加权选项“ （选

13、频数加权）4 “分析” “非参数检验” “旧对话框” “2个独立样本”5 检验变量 放 “疗效” 分组变量 放“疗法 即处理措施” “ 定义组”6 结果如下 注意做假设检验时，需把秩和 写出。让后Z ,P 值 做统计学推断。7 描述 1假设 H0：治疗小儿两种肺炎疗效总体分布相同H1：治疗小儿两种肺炎疗效总体分不同2。编秩 求秩和 治疗病毒性肺炎 T1 =12955.50 治疗细菌性肺炎 T2=8780.503 计算统计里 依据SPPS软件 本例 礼数 需用近似正态检验 Z= 4 做出统计推断 P 多组计量资料的秩和检验 H检验例题 10-5 建立变量 （ 首先考虑单因素方差分析 做正态检验，

14、方差齐性）不满足分析 分参数检验 旧对话框 多个独立样本结果 秩表 （没给秩和，给秩均值） 检验统计量表（卡方 大部分）第十一章 简单线性回归 例题 11-1 ( 回归肯定考 ） 1 建立变量 X ,Y 赋予 标签 2 依次录入数据 X,Y3 在 “图形” “旧对话框” “散点，点状“ ”定义“4 年龄放 “X轴” 心率 放 “Y轴” 考试是写出： 由散点图可见 心率随年龄 呈 直线变化趋势5 进入“分析 ” “回归” “线性” 6 “因变量”放入 心率 ， “自变量”放入 年龄（可以放很多，多因素是放）。7 右上角 “统计量” 默认值“估计， 模型拟合度”。选 “置信区间” 。确定8 结果

15、显示 如下 要取R方 决定系数方差分析表非标准化系数：B 值 第一行 常量 对的 a第二行 对的 b 回归系数 ； t检验 t值看第二行回归系数的t值 P值 ，后面回归系数的95%可信区间 考试写 ： 依据SPSS结果 ：系数表 得 截距 a=301.323 回归系数 b=-3.218 列出回归方程： 假设检验 （2 ） 根据SPSS 软件结果 得 t= -11.590(3) P值0.05 拒绝H0，接受H1 ，可以认为正常成年男性的运动后最大心率与年龄之间存在直线关系。如果贴了 方差分析表 需说明 用方差分析检验 F= P= 结论同t检验 R2 =0.882 如果考试给出残差分析图 ,需写出

16、： 由残差图可见散点在0的上下自由分布，且在正负2之间。 提示该资料符合线性回归。 （用来判断线性回归条件的）。如果还要增加难度需要做 残差的正态性检验 给出下列表 对残差做正态性检验 P值等于0.133 说明残差服从正态分布。下面不考，自用。如果要增加难度（考试估计不用）9 如果要看残差分析图 进入“分析 ” “回归” “线性” 右上角“保存” 选取预测值“未标准化”， 残差“为标准化”。 预测区间 “均值 及单值”。 进入右上角“绘制”绘制残差图的。DEPENDNT放入X ZERSID 放入Y 确定 10 PRE1 代表 Y ; RES-1 实际Y值- Y =残差 ，未标准化的 ；LMCI-1 ，UMCI-1 代表 如第一行 代表 年龄等于45岁时 对应是 153.343 到 159.659 代表所有45岁的人运动后的心率的总体平均值是153.343 到 159.659 ； LICI-1， UICI-1 个体Y值得容许区间 ，