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SPSS数据整理及t检验资料

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SPSS数据处理小结：T检验、相关、二分类、散点图、箱图

SPSS数据处理小结：T检验、相关、二分类、散点图、箱图
这个结果就是r=0.022，p等于0.603. 要在r大大于0.5的情况下，表示示两组的关系密切；而而p值要小小于0.05相关才成
!!立立。
接下来我们看一一下这一一组数据：NLR和HbA1c的相关性
! 图2-­‐4
（ps：SPSS中有11种曲线可以选择，我会简单概述一一下在不用用直线作图
!时，怎样选择曲线）
!例子子：为了研究糖化血血红蛋白白上升时，NLR的上升趋势，试做直线拟合。
1.打开数据库“.sav”文文件
2.分析→回归→曲线估计
!
!图!!!!!!!!!! 3-­‐1
首首先r=0.509，说明他们的相关是很密切的，而而p<0.001,说明相关是成立立 的。然后在“.509”右上角角现在是有两个*号，说明是显著相关的，假如说是一一
!!!!!个*号，说明只是p值小小于0.05，相关成立立，但是没有0.000显著。
!
!三. 回归分析（regression）
!（一一）.曲线估计（curve estimation）
我们在刚刚的相关性中，做出了NLR和糖化血血红蛋白白是明显相关的，相关系
数是0.509，p是小小于0.001的，但是假如说在一一个图上，它又是怎样表现出
来的呢？所以我们现在就来学习一一下，如何用用曲线方方程描述糖化血血红蛋白白和
NLR的关系。
!!0.001）
假如你的分组有三个或者更多个，那么你就要做单方方向方方差分析（one-­‐way ANOVA） 因为过程大大概和t检验类似，我就只简叙述一一下： 1.分析→均数比比较→单向方方差分析 2.把需要比比较均值的变量放到上面面因变量表列中，在下面面“因子子”中添加分组 （PS：可能很多同学在分组上会遇到困难，简单介绍一一下吧，你在需要分组 的那一一列数据的旁边插入入一一列数据，在插入入的新的数据中把所需要分组的数 据分别标上1，2，3……组） 3.然后在选项中选择“描述性”然后点击继续，然后点击主面面板的确定导出数 据。 4.数据的p值读取方方法和独立立样本t检验差不多的

SPSS数据处理小结：T检验、相关、二分类、散点图、箱图

SPSS数据处理小结：T检验、相关、二分类、散点图、箱图
!差异。
我们首首先来看一一个表格：
!!!
图6
这个表格一一般是流行行病学调研类文文章必备的表格了，上面面分为了“control”组 和“PCOS”组（不用用去管它是什么意思……）和后面面的P value，然后最下面面有 写明，数据除非非有特殊说明，都是用用均值±标准差的形式来表示示的。 需要特殊说明的是，一一般情况下，两组数据有统计学上的差异，就是后面面的 那个P值要小小于0.05~当然我们会看到“<0.01”的情况，那样表示示数据差异非非
在曲线的两侧，得分就高高。然
后我们还要关注的就是参数估
计值了，有一一个常数为1.203
和b1为0.151，而而我们的方方程
!!线性的，即:y=0.151*x +1.203
2.分析→相关→双变量
!
!图!!!!!!!!!!! 2-­‐1
3.进入入之后选择要分析的两组数据：IR和年龄，pearson：矩阵相关系数，
参数方方法（属于系统默认方方法），剩下的两个均为非非参数方方法，自自行行补脑使
!! 用用。然后下面面的双侧（尾）检验也是系统默认的。
图!!!!!!!!!!! 2-­‐2
!一.均值比较
(一).单样本t检验（one sample t test）
主要用于样本均数和已知总体均数的比较，还可以计算相应的描述性统 计计量及样本数据和总体均数只差的95%的可信区间。（当然你也可以做 75%，99%的可信区间，你也可以自己设置，95%和99%的可信区间比较常 用） 95%的可信区间：如该图1左侧的红色范围，是代表了数据的2.5%到97.5%的 内容。
! 图1-­‐8 图1-­‐9
的数值，就是均值差值（Mean Difference），首首先均值差值是否在95%的可

SPSS操作—T检验-文档资料

SPSS操作—T检验-文档资料

2021/4/21
18
④ 实例分析
以“熊猫数据. sav”为例，可比较男 女游客对于购物接待质量满意度（V12） 是否有显著性差异？
2021/4/21
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⑤ 操作界面
从候选变量框中选择要进行T检验 的变量移入此框中。
选择分组变量，在选择变量进入 Grouping Variable框后，Define Groups…按钮将被激活 ，单击该 按钮定义分组信息。
① 单样本T检验是处理样本均值与某一指 定的检验值之间是否具有显著差异的 假设检验。加强理论、图表及其应用 的条解件释：力样本度来。自的总体要服从正态分布。
2021/4/21
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② 在进行单样本T检验时，首先进行假设，
提出原假设H0：假设两样本均值相等；
备择假设H1：假设两样本均值不相等。
③ 单样本T检验适用问题：工厂产品规格的
是否存在显著性差异？ 为什么为4？研究的
结果有何用？
2021/4/21
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⑤ 操作界面
选择要进行T检验的 变量移入此框中，可 同时选择多个变量。
在此框中输入检验 值，即检验与什么 值有无显著性差异。
该对话框用于指 定置信水平和缺 失值的处理方法 。
图1—1—1
2021/4/21
13
⑥ 结果分析
表1—1—1 单样本统计量（这一编号 为何不为2－1？）
2021/4/21
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2.2 独立两样本T检验 根据上面提示进行修改
① 独立两样本T检验是用于进行两个独立样本均 数的比较。所谓独立样本是指两个样本之间没有 任何关联，即：抽取其中一个样本对抽取另一个 样本没有任何影响，两个独立样本各自接受相同 的测量。样本数可以相等也可以不相等。

SPSS数据的整理与分析

SPSS数据的整理与分析

数据的整理与分析chy一、数据收集-问卷星1、检查与剔除不合格问卷，比如答题时间太短、年龄不符合、问卷填写不完整等。

2、应答率/回收率：是指定的或者抽中的需要作答的对象中，最终完成作答的百分比。

3、合格率：合格数量/作答数量。

4、一般的，访问问卷的回收率最高，回收率一般要求在90%以上；邮寄问卷的回收率低，回收率在50%左右就可以了；发送式自填问卷的回收率一般，回收率要求在67%以上。

5、如果不高尽量不要写入，反而起反作用。

6、可以运用问卷星中的图与表描述，直观描述。

二、数据整理-Excel1、结果导出方式：文本、数字、分数，保存excel原版。

2、再另存一版你用于SPSS分析的表格。

3、注意反向计分的题目。

4、如果量表分为几个维度，可以单独列出来进行分析。

（如我发到群里的表格，可以用总分与其他条目分析，也可以用这个量表包括的几个维度分别与其他条目分析，观察其关联）。

5、如果分不清楚，可以标注一下变量的类型，如分类变量还是数据变量（如我的Excel的第二行，但是导入到SPSS中时需要删除）。

三、数据录入-SPSSSPSS中“变量视图”输入各变量如下：1、“类型”尽量都转换为“数字”；（选中右边的…）（点击“数字”即可）3、“值”的标记：（用于计数资料的标记，在结果中易于观察）点击…，分别输入对应的值和代表的标签，点击“添加”和确定即可4、“测量”分为三类：（1）标度：指计数资料，如年龄、108总分等；（2）有序：指等级资料，如年级等；（3）名义：指计数资料，如性别、性格等。

5、如何把计数资料转换为计量资料，即赋值（以“拖延总分为例”）步骤：（注意填写名称和标签，点击“变化量”） ----点击“旧值和新值”进行赋值：0-20赋值为1：--添加--20.1-40赋值为2：--添加--40.1-60赋值为3：--添加--然后“变量视图”最后一行就会出现新的变量“拖延分数三分类”，可以把“名义”改为“有序”，也可不改。

spss数据整理及t检验

spss数据整理及t检验

2019/1/30
研究生SPSS上机实习
16
练习：将数据文件a.sav和b.sav合并为 c.sav。
a
c
2019/1/30
b
研究生SPSS上机实习
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• 打开数据文件a.sav，作为工作文件 （Working Data File ）。 • 从菜单选择：DataMerge files Add Cases。选定数据文件b.sav为外部文件， 单击“打开” ，单击“OK” ，将合并后 的新工作文件（New Working Data File） 另存为数据文件c.sav。
2019/1/30
研究生SPSS上机实习
22
2019/1/30
研究生SPSS上机实习
23
• 单 击 “ 打 开 ” ； 单 击 Match cases on key variables in sorted files(在已排序 的数据文件中匹配关键变量值相等的观察 单位 ) ，激活它下面的三个选项，本例选 择Both files provide cases，将“病人 编 号 ” 选 入 Key Variables 栏 ； 单 击 “ OK” ，将合并后的新工作文件另存为 数据文件e.sav。
一、数据文件的整理
（一）排序（Sort Cases） • 练习：将例1.1中的数据按“性别”和 “年龄”从小到大排序，观察到什么？
2019/1/30
研究生SPSS上机实习
1
• 方法：从菜单选择Data Sort Cases，打开Sort Cases对话框，将变量“性别”和“年龄”分别选 入Sort by 栏，默认升序排列(Ascending)，单击 OK按钮。
2019/1/30
研究生SPSS上机实习

SPSS-t检验

SPSS-t检验

数据输入
1）启动SPSS，进入定义变量工作表，分别命名 两变量：组别、鱼产量。其中组别1表示A料，组 别2表示B料。
2）进入数据视图工作表，输入数据
统计பைடு நூலகம்析
Analyze---compare mean----indendent samples T test
Test variable（输入）:产鱼量
2、选择检验方法和计算检验统计量 因为总体标准差σ未知，所以采用t检验。 Analyze →Compare Means→One-Sample T Test出现如下对话框：
•把x移入到Test Variable(s) 的变量列表； •在Test Value后输入需要 比较的总体均数20； •OK
3、根据检验统计量的结果做出统计推断 基本统计量信息：
T检验
（一）单个总体均数的t检验 （二）独立样本成组t检验 （三）成对样本t检验
（一）单个总体均数的t检验
计算公式
样本平均数与总体平均数差异显著性检验
例：成虾的平均体重为21克，在配合饲料中添加 0.5%的酵母培养物饲养成虾时，随机抽取16只对 虾，体重为20.1、21.6、22.2、23.1、20.7、19.9、 21.3、21.4、22.6、22.3、20.9、21.7、22.8、 21.7、21.3、20.7。试检验添加添加0.5%的酵母 培养物是否提高了成虾体重。
从结果中可以看出，统计量t=3.056，P=0.012<α=0.05，因此拒 绝H0，接收H1，即用该方法测量所得结果与标准浓度值有所不 同。认为该方法测量结果所对应总体均数μ与标准浓度μ0间的差 异有统计学意义。
（二）独立样本成组t检验
独立样本：又称非配对样本或成组样本。是指一组数据与另一 组数据没有任何关系，也就是说，两样本资料是相互独立的。 两组的样本容量尽可能相同，可以提高检验的精确度。其均 数差异显著性的t检验，又分为两总体方差相等（方差齐性）和 方差不等两种检验方法。

用SPSS进行T检验解析

用SPSS进行T检验解析

对变量框内，单击
，输出表3-11、3-12和表3-13
所示结果。
图3-8 配对样本T检验对话框
表3-11 两种处理方法结果基本统计量 表3-12两种处理方法结果的相关关系 表3-13 两种处理方法的t 检验结果
3.结果说明（参照例3.3的结果说明）
表3-10 仔猪饲料对比试验 单位：kg
◆ 具体步骤： 1.数据输入 (1)在这数据编辑窗口底部的变量视图标签，进入变量视 图界面，分别命名变量：甲饲料和乙饲料，小数位数都 定义为1，如图3-9a所示。
图3-9a 例3.3资料的变量命名
(2)在这数据编辑窗口底部的 数据视图标签，进入数据 视图界面，按图3-9b格式输入 数据资料。
图3-3 例3.2资料的变量命名
(2)在这数据编辑窗口底部的数 据视图标签，进入数据视图 界面，按图3-3格式输入数据 资料。
组别取值1表示A料， 取值2表示B料。
图3-4 例3.2数据输入格式
2. 统计分析 (1)简明分析步骤
分析→比较均值→独立样本T检验
检验变量：产鱼量
分析的变量为产鱼量
分组变量：组别
二、本节重点、难点: 1. SPSS中进行T检验分析的基本命令与操作； 2. SPSS进行T检验分析所得结果的含义。
一、单样本t检验
（一）基本原理和方法（略）
（二）例题及统计分析
【例3.1】成虾的平均体重一般为21g,在配合饲料中添加 了0.5%的酵母培养物养成虾时，随机抽取16对成虾，体 重为20.1、21.6、22.2、23.1、20.7、19.9、21.3、 21.4、22.6、22.3、20.9、21.7、22.8、21.7、21.3、 20.7，试检验在添加了0.5%的酵母培养物养对成虾体重 是否有影响。

SPSS问卷分析之样本T检验

SPSS问卷分析之样本T检验

SPSS问卷分析篇之单样本T检验
【引入】T检验在问卷分析中经常用到，尤其是通过李克特五级量表收集到的调查数据。

比如：非常同意5、基本同意4、不能确定3、不太同意2、非常不同意1，收集到的数据都是1-5的离散值，还有诸如非常满意、比较满意、不满意等等。

很容易发现一个问题，那就是五级量表中间值是3，如果我们的汇总结果能够显著与3不同，那我们的调查基本上是由意义的。

也就是说，我们要判断一组数据是否显著不同于3，这个时候，就要用的单样本T检验。

【源数据】假设我们已经通过李克特五级量表收集并整理好一份调查数据，包括个性服务、服务态度、促销活动、服务流程、总体满意度5个维度。

量表为：非常同意5、基本同意4、不能确定3、不太同意2、非常不同意1。

现在需要做的是对这5个维度进行评价。

【分析过程】提前求出每份问卷5个维度的均值，再进行SPSS单样本T检验。

第一：在SPSS中选择T检验，需要检验的常数为3。

第二：结果1
原假设各维度均值与3没有差异，现在p值小于0.01，小概率事件不发生，所以，各维度均值与3有显著不同。

可是各维度均值大于3还是小于3呢？当然希望是大于3！
结果2
看到均值那一列数值了吗？各维度均值都明显大于3，这下放心了吧。

说明个性服务、服务态度、促销活动、服务流程还都是可以接受的，较认同，总体满意度4.4，说明我们的各方面的服务已经深得民心，不过，仍需做到最好。

SPSS：数据分析3、T检验（TTest）方差分析（ANOVA）（Chi-squareTe。。。

SPSS：数据分析3、T检验（TTest）方差分析（ANOVA）（Chi-squareTe。。。

SPSS：数据分析3、T检验（TTest）⽅差分析（ANOVA）（Chi-squareTe。

⽬录1、数据采集2、数据是否服从正态分布3、T检验（T Test）4、⽅差分析（ANOVA）5、卡⽅检验（Chi-square Test）6、灰⾊关联度分析（Grey Relation Analysis，GRA）7、弗⾥德曼检验（Friedman Test）8、箱图（Box）1、数据采集1、数据分类定性观察、访谈、调查定量⼿动测量、⾃动测量、问卷打分主观等级、排序、感觉、有⽤性客观时间、数量、错误率、分数⾃变量不同的实验条件因素，研究的因素因变量不同的实验条件所影响的、要观测的因素连续数量值（preference）时间、数量、错误率------离散数量值（usability问卷打分等级数量值（usability）等级、排序变量类型Norminal Data 定类变量 | 变量的不同取值仅仅代表了不同类的事物，这样的变量叫定类变量。

问卷的⼈⼝特征中最常使⽤的问题，⽽调查被访对象的“性别”，就是定类变量。

对于定类变量，加减乘除等运算是没有实际意义的。

Ordinal Data 定序变量 | 变量的值不仅能够代表事物的分类，还能代表事物按某种特性的排序，这样的变量叫定序变量。

问卷的⼈⼝特征中最常使⽤的问题“教育程度“，以及态度量表题⽬等都是定序变量，定序变量的值之间可以⽐较⼤⼩，或者有强弱顺序，但两个值的差⼀般没有什么实际意义。

Interval Data 定距变量 | 变量的值之间可以⽐较⼤⼩，两个值的差有实际意义，这样的变量叫定距变量。

有时问卷在调查被访者的“年龄”和“每⽉平均收⼊”，都是定距变量。

Ratio Data 定⽐变量 | 有绝对0点，如质量，⾼度。

定⽐变量与定距变量在市场调查中⼀般不加以区分，它们的差别在于，定距变量取值为“0”时，不表⽰“没有”，仅仅是取值为0。

定⽐变量取值为“0”时，则表⽰“没有”。

SPSS应用：t检验及方差齐性检验、正态性检验

SPSS应用：t检验及方差齐性检验、正态性检验
SPSS应用：t检验和正态性、方差齐性检验
一、 统计描述:
Analyze → descriptive statistics → descriptives → variables: 分析变量→ok 例2-1:
descriptive statistics: frequencies(频数分布分析) Descriptives (描述性统计分析) Explore(探索性分析) Crosstabs (列联表资料分析) …
→paried variables:配对的两个变量 →ok 例3-6:
四.t检验: 两样本均数的比较 analyze→compare means →independent-samples t test
→test variable:分析变量 →grouping variable:分组变量
→define groups:分组变量的值 →ok Nhomakorabea例3-7:
二.t检验: 样本均数与总体均数的比较 analyze→compare means →one-sample t test
→test variable:分析变量 →test value:总体均数的值 →ok 例3-5:
三.t检验: 配对t检验 analyze→compare means →paried-samples t test
五.正态性检验和方差齐性检验:
Analyze → descriptive statisti正c态s性→检验Explore(探索性 分析)
→ dependent list:分析变量
factor:分组变量
plots:normality test
未转换数据（的方差齐性检验）
untransformed →continue

第5章-SPSS均值比较、T检验和方差分析

第5章-SPSS均值比较、T检验和方差分析
Groups
本例中大于相伴概率0.461，大于显著水 平0.05，不能拒绝方差相等的假设，可 以认为两个学校学生数学成绩方差无显 著差异；
在方差相等时看T检验结果，T检验值等 于相伴概率0.423，大于显著水平0.05,不 能拒绝T检验的零假设，可以认为两个学 校学生数学平均成绩无显著差异。
多重比较
3个组之间的相伴概率都小于显著水平0.05， 说明3个组之间都存在显著差别
作业3 方差分析
某百货公司的营销部根据不同家庭的价 值观细分了女性服装市场，分为保守型 、传统型和潮流型，另外调查了不同类 型家庭收入，见下表（单位：千元）。 能否推断出不同类型的家庭的收入是否 存在明显不同？
保守型家庭收入
一、Means过程
Means过程是按用户指定条件，对样本进 行分组计算均值和标准差。
计算公式：
n
x1i
x1
i 1
n
例1
以下是某个班同学的数学成绩，比较不同性别 同学的数学成绩平均值和方差。
性别 male female
数学 99 79 59 89 79 89 99 88 54 56 23 70 80 67
作业
一家企业生产某种产品，随机抽取50 名工人，分成两个组，每组25名工人， 用A方法生产所需时间：
6.8
5
7.9
5.2
7.6
6.1
6.2
7.1
4.6
6
6.4
6.1
6.6
7.7
6.4
5
5.9
5.2
6.5
7.4
7.1
6.1
5
6.3
7
作业
用B方法生产所需时间：
5.2
6.7

SPSS均值检验（均数分析单样本T检验独立样本T检验）

SPSS均值检验（均数分析单样本T检验独立样本T检验）

SPSS均值检验（均数分析单样本T检验独⽴样本T检验）在统计学中，我们往往从样本的特性推知随机变量总体的特性。

但由于总体中个体之间存在差异，样本的统计量和总体的参数之间往往会有误差。

因此，均值不相等的样本未必来⾃不同分布的总体，⽽均值相等的样本未必来⾃有相同分布的总体。

也就是说，如何从样本均值的差异推知总体的差异，这就是均值⽐较的内容。

SPSS提供了均值⽐较过程，在主菜单栏单击“Analyze”菜单下的“Compare Means”项，该项下有5个过程，如图4-1。

平均数⽐较Means过程⽤于统计分组变量的的基本统计量。

这些基本统计量包括：均值（Mean）、标准差(Standard Deviation)、观察量数⽬(Number of Cases)、⽅差(Variance)。

Means过程还可以列出⽅差表和线性检验结果。

[例⼦]调查了棉铃⾍百株卵量在暴⾬前后的数量变化，统计暴⾬前和暴⾬后的统计量，其数据如下：暴⾬前 110 115 133 133 128 108 110 110 140 104 160 120 120暴⾬后 90 116 101 131 110 88 92 104 126 86 114 88 112该数据保存在“DATA4-1.SAV”⽂件中。

1）准备分析数据在数据编辑窗⼝输⼊分析的数据，如图4-2所⽰。

或者打开需要分析的数据⽂件“DATA4-1.SAV”。

图4-2 数据窗⼝2）启动分析过程在SPSS主菜单中依次选择“Analyze→Compare Means→Means”。

出现对话框如图4-3。

图4-3 Means设置窗⼝3）设置分析变量从左边的变量列表中选中“百株卵量”变量后，点击变量选择右拉按钮，该变量就进⼊到因⼦变量列表“Dependent List:”框⾥，⽤户可以从左边变量列表⾥选择⼀个或多个变量进⾏统计。

从左边的变量列表中选中“调查时候”变量，点击“Independent List”框左边的右拉按钮，该变量就进⼊分组变量“IndependentList”框⾥，⽤户可以从左边变量列表⾥选择⼀个或多个分组变量。

SPSS数据分析 第四章 t检验

SPSS数据分析 第四章 t检验
2. 反映实际观测到的数据与原假设H0之间不一 致的程度
3. 被称为观察到的(或实测的)显著性水平
4. 决策规则：若p值<, 拒绝 H0
双侧检验的P 值
/2
拒绝H0
1/2 P 值
/2
拒绝H0
1/2 P 值
临界值 0
临界值
Z
计算出的样本统计量
计算出的样本统计量
左侧检验的P 值
抽样分布
拒绝H0
P值
异较大。其图形如下：
f(t)
ν─>∞(标准正态曲线)
ν=5
ν=1
-5.0
-4.0
-3.0
-2.0
-1.0
0.0
1.0
2.0
3.0
4.0
5.0
t
图3-3 不同自由度下的t 分布图
3．特征：
① 单峰分布，以 0 为中心，左右对称； ② 自由度 越小，则 t 值越分散，t 分布的峰部
越矮而尾部翘得越高； ③当 逼近, SX 逼近 X , t 分布逼近 u 分布，故标
解：研究者想收集证据予以证明的 假设应该是“生产过程不正常”。 建立的原假设和备择假设为
H0 ： 10cm H1 ： 10cm
【例】某品牌洗涤剂在它的产品说明书中声称： 平均净含量不少于500克。从消费者的利益出发， 有关研究人员要通过抽检其中的一批产品来验 证该产品制造商的说明是否属实。试陈述用于 检验的原假设与备择假设
行比较
3. 作出决策
双侧检验：统计量的绝对值 > 临界值，拒 绝H0
左侧检验：统计量 < 临界值，拒绝H0 右侧检验：统计量 > 临界值，拒绝H0
利用 P 值 进行决策
什么是P 值?

SPSS简明教程检验和T检验

SPSS简明教程检验和T检验

S P S S简明教程检验和T检验IMB standardization office【IMB 5AB- IMBK 08- IMB 2C】S P S S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SPSSforWindows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,如图所示。

图对话框（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（如图所示）中根据不同要求进行SPSS数据保存。

图数据的保存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。

SPSS数据整理及t检验解读

SPSS数据整理及t检验解读

2019/2/28
研究生SPSS上机实习
23
2019/2/28
2019/2/28 研究生SPSS上机实习 21
练习：将数据文件c.sav和d.sav合并为e.sav。
c
d
2019/2/28
研究生SPSS上机实习
e
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• 分别对数据文件 c.sav 和 d.sav 按关键变量 “ 病 人 编 号 ” 升 序 排 列 (DataSort Cases)。 • 打 开 数 据 文 件 c.sav ， 作 为 工 作 文 件 （Working Data File ）。 • 从菜单选择： DataMerge files Add Variables 。选定数据文件 d.sav 为外部文 件；
2019/2/28
研究生SPSS上机实习
17
练习：将数据文件a.sav和b.sav合并为 c.sav。
a
c
2019/2/28
b
研究生SPSS上机实习
18
• 打开数据文件a.sav，作为工作文件 （Working Data File ）。 • 从菜单选择：DataMerge files Add Cases。选定数据文件b.sav为外部文件， 单击“打开” ，单击“OK” ，将合并后 的新工作文件（New Working Data File） 另存为数据文件c.sav。
2019/2/28
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• 从菜单选择TransformCompute，打开 Compute Variable对话框；在Target Variable栏 输入 day，在Function Group 栏中选择Data Extraction,在Functions and special variables 中选择Xdata.Tady，再点箭头使之进入Numeric Expression 栏，从左边变量栏内选择(data_outdata_in)，进入Numeric Expression 栏，运行结 果产生新变量day。

spss数据整理及t检验

spss数据整理及t检验

2019/1/30
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2019/1/30
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（二）增加变量（Add Variables）
• 从外部数据文件中增加变量（variable） 到当前数据文件中，称为横向合并。横向 合并不仅要求两个需要合并的数据文件必 须有一个共同的变量，如病人编号（变量 名和数据类型都相同），称为关键变量， 还要求两个文件中关键变量的部分变量值 是相等的，如病人编号是相同的。
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结果解释
S t a ti s t i c s X N 108 0 Median 10.44a Percentiles 95 18.53b a. Calculated from grouped data. b. Percentiles are calculated from grouped data. Valid Missing
2019/1/30
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• 练习2：根据已建数据文件中的“身高”和 “体重”，计算体重指数，然后赋值给新 变量“ bmi” 。体重指数的计算公式如下 (注意公式中身高的单位为m)： 体重指数（BMI）＝体重(kg) / 身高(m)2
2019/1/30
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（二）对变量值重新划分 （Recode）
2019/1/30
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（二）选择观察单位(Select Cases)
• 练习：将已建数据文件中“男性”及 “年龄”在 65 岁以下的观察单位选择出 来。观察到什么？
2019/1/30
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• 方法：从菜单选择Data Select Cases， 打开Select对话框，选择if condition is satisfied，单击 if 按钮，在条件栏中输入 sex = 1 & age < 65 ，单击Continue按钮， 单击OK按钮。

SPSS第四单元t检验

SPSS第四单元t检验

SPSS应用
四、两配对样本T检验
定义：两配对样本T检验是根据样本数据 对样本来自的两配对总体的均值是否有显著性 差异进行推断。一般用于同一研究对象（或两 配对对象）分别给予两种不同处理的效果比较， 以及同一研究对象（或两配对对象）处理前后 的效果比较。前者推断两种效果有无差别，后 者推断某种处理是否有效。
SPSS应用
研究问题 比较不同性别同学的数学成绩平均值方
差。数据如表4-1所示。
SPSS应用
表4-1
数学成绩表
性别
数学
Male
99
79
59
89
79
89
99
Female
88
54
56
23
实现步骤
SPSS应用
图4-1 在菜单中选择“Means”命令
SPSS应用
图4-2 Means对话框
SPSS应用
首先求出每对观察值的差值，得到差值序 列；然后对差值求均值；最后检验差值序列的 均值，即平均差是否与零有显著差异。如果平 均差和零有显著差异，则认为两总体均值间存 在显著差异；否则，认为两总体均值间不存在 显著差异。
SPSS应用
SPSS将自动计算T值，由于该统计量服从 n−1个自由度的T分布，SPSS将根据T分布表给 出t值对应的相伴概率值。如果相伴概率值小 于或等于用户设想的显著性水平，则拒绝H0， 认为两总体均值之间存在显著差异。相反，相 伴概率大于显著性水平，则不拒绝H0，可以 认为两总体均值之间不存在显著差异。
SPSS应用
两个样本应是互相独立的，即从一总 体中抽取一批样本对从另一总体中抽取一批样 本没有任何影响，两组样本个案数目可以不同， 个案顺序可以随意调整。

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

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-T检验资料讲解

SPSS-T检验资料讲解
SPSS-T检验
5.1 均值（Means）过程
▪ Means过程是SPSS计算各种基本描述统计量的 过程。
▪ 用户可以指定一个或多个变量作为分组变量。
例5.1
▪ 例5.1：比较不同性别同学的成绩平均值，见例 5-1.sav。
▪ 1．操作步骤
▪ （1）单击“分析”|“比较均值”|“均值”命 令，如图5-1所示，弹出图5-2所示的对话框；
5.3.1 原理
▪ 1．提出零假设 ▪ 2．选择检验统计量 ▪ 3．计算检验统计量观测值和概率P值 ▪ 4．给定显著性水平，并作出决策
5.3.2 模块解读
▪ 1．独立样本T检验
▪ 2．“定义组”按钮
▪ 3．“选项”按钮
5.3.3 实例详解
▪ 例5.3：现希望评价两位老师的教学质量，试比 较其分别任教的甲、乙两班（设甲、乙两班原 成绩相近，不存在差别）考试后的成绩是否存 在差异？见例5-3.sav。
▪ （1）单击“分析”|“比较均值”|“单样本T检 验”，如图5-7所示，弹出图5-5所示的对话框；
▪ （2）将变量“浓度”放入“检验变量”框；
▪ （3）在“检验值”框输入已知总体均数，此例 为20.00；
▪ （4）单击“确定”按钮运行，输出结果。
▪ 2．结果解读
▪ （1）图5-8所示为单样本T检验统计量表，分别 列出了检验变量的样本量、均数、标准差、标 准误。
▪ 1．单样本T检验
▪ 2．“选项”按钮
5.2.3 实例详解
▪ 例5.2：某药物在某种溶剂中溶解后的标准浓度 为20.00mg/L。现采用某种方法，测量该药物溶 解液11次，测量后得到的结果见例5-2.sav。
▪ 问：用该方法测量所得结果是否与标准浓度值 有所不同？见例5-2.sav
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2018/10/21
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SPSS之统计描述
Frequencies、Descriptives、
Means和Case Summaries程序
2018/10/21
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• Frequencies、Descriptives、Means和 Case Summaries这4个命令都可以计算均 数、标准差、标准误等主要指标。 • 如果只计算上述3个主要指标，选用 Descriptives命令较为方便； • 如果需计算中位数、百分位数和绘制频数分 布图，应选用Frequencies命令； • 如果需分组计算均数、中位数、几何均数、 标准差、标准误等指标，应选用Means命令 （必须有分组变量）； • 如果计算几何均数，选用Case Summaries 命令较为方便。
2018/10/21
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（二）选择观察单位(Select Cases)
• 练习：将已建数据文件中“男性”及 “年龄”在 65 岁以下的观察单位选择出 来。观察到什么？
2018/10/21
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• 方法：从菜单选择Data Select Cases， 打开Select对话框，选择if condition is satisfied，单击 if 按钮，在条件栏中输入 sex = 1 & age < 65 ，单击Continue按钮， 单击OK按钮。
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2.5 25 50 75 97.5
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2018/10/21
身高值
20
10
Frequency
Std. Dev = 5.80 Mean = 110.1 0 96.0 100.0 98.0 104.0 108.0 112.0 116.0 120.0 124.0 102.0 106.0 110.0 114.0 118.0 122.0 N = 120.00
2018/10/21
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2018/10/21
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结果解释
Descriptive Statistics N 身 高值 Valid N (listwise) 120 120 Minimum 95.30 Maximum 124.00 Mean 110.1100 Std. Deviation 5.8032
2018/10/21
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10
• 从菜单选择TransformCompute，打开 Compute Variable对话框；在Target Variable栏 输入 day，在Function Group 栏中选择Data Extraction,在Functions and special variables 中选择Xdata.Tady，再点箭头使之进入Numeric Expression 栏，从左边变量栏内选择(data_outdata_in)，进入Numeric Expression 栏，运行结 果产生新变量day。
• 从 菜 单 选 择 AnalyzeDescriptive Statistics Frequencies，打开Frequencies对话框，将变量身 高选入Variables栏。 • 单击Statistics按钮，打开Statistics对话框，选择：
2018/10/21
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2018/10/21
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• 条件符号的含义 &: and; | : or ; ~= : not。 数字和符号可从对话框中直接选择。如果从 键盘选入，应处于英文输入状态，以减少出 错的可能。
2018/10/21 研究生SPSS上机实习 6
单击右键“&”，含义“And”
2018/10/21
2018/10/21
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练习：将数据文件a.sav和b.sav合并为 c.sav。
a
c
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b
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• 打开数据文件a.sav，作为工作文件 （Working Data File ）。 • 从菜单选择：DataMerge files Add Cases。选定数据文件b.sav为外部文件， 单击“打开” ，单击“OK” ，将合并后 的新工作文件（New Working Data File） 另存为数据文件c.sav。
身高值
图3.3 某地5岁女孩的身高频数分布图
2018/10/21 研究生SPSS上机实习 33
二、Descriptive
• 计算身高的最小值、最大值、均数和标准差。 • 从菜单选择AnalyzeDescriptive Statistics Descriptives，打开Descriptives对话框，将变量 身高选入Variables栏； • 单击Options按钮，打开Options对话框(打钩的是 默认项目) • 单击Continue按钮返回，单击OK按钮。
2018/10/21 研究生SPSS上机实习 27
一 、Frequencies
例：P7根据120名5岁女孩身高资料 （1）计算均数、标准差、标准误 （2）计算中位数、四分位数、P2.5 和P97.5 和P95 （3）绘制频数分布图 （4）计算参考值范围
2018/10/21
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2018/10/21
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2018/10/21
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• 单 击 “ 打 开 ” ； 单 击 Match cases on key variables in sorted files(在已排序 的数据文件中匹配关键变量值相等的观察 单位 ) ，激活它下面的三个选项，本例选 择Both files provide cases，将“病人 编 号 ” 选 入 Key Variables 栏 ； 单 击 “ OK” ，将合并后的新工作文件另存为 数据文件e.sav。
（二）对变量值重新划分 （Recode）
• 练习 将图2-9数据文件中的体重指数bmi 变量值重新编码：0：＜24；1：≥24； 并赋值给新变量“肥胖”。
2018/10/21
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• 从菜单选择Transform RecodeInto Different Variables，打开Recode into Different Variables 对话框，将“bmi”选 入Numeric Variable栏，在Output Variable栏输入新变量肥胖 ，单击 Change 按钮，单击Old and New Values 按钮。
2018/10/21
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2018/10/21
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（二）增加变量（Add Variables）
• 从外部数据文件中增加变量（variable） 到当前数据文件中，称为横向合并。横向 合并不仅要求两个需要合并的数据文件必 须有一个共同的变量，如病人编号（变量 名和数据类型都相同），称为关键变量， 还要求两个文件中关键变量的部分变量值 是相等的，如病人编号是相同的。
• 最小值和最大值分别为95.3和124.0厘米， 均数和标准差分别为110.11和5.803厘米。
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2018/10/21
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三、频数表资料与Weight(加权)
• 例：某种传染病的潜伏期(天)如下。求平 均潜伏期M和潜伏期的第95百分位数P95
表 3.4 某种传染病的潜伏期（天）
2018/10/21
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11
• 练习2：根据已建数据文件中的“身高”和 “体重”，计算体重指数，然后赋值给新 变量“ bmi” 。体重指数的计算公式如下 (注意公式中身高的单位为m)： 体重指数（BMI）＝体重(kg) / 身高(m)2
2018/10/21
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2018/10/21
研究生SPSS上机实习
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2018/10/21
研究生SPSS上机实习
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四、数据文件的合并
（一）增加观察单位（Add Cases） （二）增加变量（Add Variables）
2018/10/21
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（一）增加观察单位（Add Cases）
• 从外部数据文件中增加案例（cases）到当 前数据文件中，称为纵向合并。纵向合并 要求两个需要合并的数据文件必须有一个 共同的变量，如病人编号、住院天数（变 量名和数据类型都相同），称为关键变量。
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2018/10/21
研究 用赋值方法生成新变量（Compute） • 对变量值重新划分（Recode）
2018/10/21
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（一）用赋值方法生成新变量 （Compute）
• 练习1 根据已建数据库中的入院日期 date_in和出院日期 date_out，计算住院天 数，并生成新变量住院天数day
SPSS数据文件的整理、转换、 合并及t检验
三峡大学医学院 邓 青
2018/10/21
研究生SPSS上机实习
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一、数据文件的整理
（一）排序（Sort Cases） • 练习：将例1.1中的数据按“性别”和 “年龄”从小到大排序，观察到什么？
2018/10/21
研究生SPSS上机实习
2
• 方法：从菜单选择Data Sort Cases，打开Sort Cases对话框，将变量“性别”和“年龄”分别选 入Sort by 栏，默认升序排列(Ascending)，单击 OK按钮。