spss假设检验

相关分析及假设检验 spss1.概念变量之间相关;但是又不能由一个或几个变量值去完全和唯一确定另一个变量值的这种关系称为相关关系..相关关系是普遍存在的;函数关系仅仅是相关关系的特例..事物之间有相关关系;不一定是因果关系;也可能仅是伴随关系;但是事物之间有因果关系;则两者必然相关..相关分析用于分析两个随机变量的关系;可以检验两个变量之间的相关度或多个变量两两之间的相关程度;也可以检验两组变量之间的相关程度偏相关分析是指在控制了其他变量的效应以后;对两个变量相关程度的分析..、2.皮尔逊积差相关系数pearson product－moment correlation coefficient变量之间的相关程度由相关系数来度量;pearson相关系数是应用最广的一种..它用于检验连续型变量之间的线性相关程度2.1前提假设1正态分布皮尔逊积差相关只适用于双元正态分布的变量;即两个变量都是正态分布; 注意只有pearson要求正态分布如果正态分布的前提不满足;两变量间的关系可能属于非线性相关2样本独立样本必须来自总体的随机样本;而且样本必须相互独立3替换极值变量中的极端值如极值、离群值对相关系数的影响较大;最好加以删除或代之以均值或中数2.2相关分析的前提假设检验一般情况下是对是否满足正态分布进行检验;对于正态分布的检验有好几种方法;总的可分为非参数检验和图形检验法1非参数检验法spss中的1－sample K－S检验;检验样本数据是否服从某种特定的分布;方法有三种a. Asymptotic only 是一种基于渐进分布的显著性水平的检验指标;通常显著性水平小于0.05则认为显著;适用于大样本..如果样本过小或分布不好;该指标的适用性会降低b.Monte Carlo 精确显著性水平的无偏估计;适用于样本过大无法使用渐进方法估计显著性水平的情况;可以不必依赖渐近方法的假设前提c.Exact 精确计算观测结果的概率值;通常小于0.05即被认为显著;表明横变量和列变量之间存在相关;同时允许用户键入每次检验的最长时间显著;可以键入1到9999999999之间的数字;但只要一次检验超过指定时间的30分钟;就应该用monte carlo假设是服从某种分布所以如果计算出的值比如Asymp. Sig 小于0.05;那么拒绝原假设;说明样本为非正态分布;否则值越大越服从某种分布单样本K－S首先计算每一阶段实际值与观察值的差异值;再计算每一阶段差异值的绝对值Z;即K－S的Z值;Z值越大;样本服从理论分布的可能性越小还有一个是2 －sample Kolmogorov—Smirnov用于检验2个样本的分布是相同的假设2图形法spss中grapha.Q－Q正态检验图图中横坐标为实际观测值;纵坐标为正态分布下的期望值;如果实际观测值取自正态分布的整体;那么图中所示的落点应该分布在趋势线的附近;并且应该表现出一定的集中趋势;即平均数附近应该聚集较多的落点;越靠近两个极端落点越少..此外还输出一种无趋势正态检验图;横坐标为观测值;纵坐标为观测值于期望值的差值..在符合正态分布的情况下;图中的落点应该分布在中央横线的附近;甚至完全落到这条横线上;而且也应表现出集中在平均数周围的趋势..如果需要正态分布;应该考虑对数据进行必要的变换b.P－P图判断方式和qq图相同c.直方图根据直方图的形状来判断是否为正态分布d.箱式图boxplot箱式图可用于表现观测数据的中位数、四分位数和两头极端值方框中的粗黑横线为中位数;方框之外的上下两条细横线成为须线;是除了离群值和极值之外的最大值和最小值..符合正态分布的情况下;箱式图应该是以中位线为轴上下对称的;并且上下须线之间的距离应该是盒距方框上下边缘的三倍左右;Binomial test 二项分布检验该过程用于检验的假设是一个来自二项分布的总体的变量具有指定事件发生的概率;该变量只能有两个值例如检验组装生产线上一种工件的废品率为1/10 即P=0.1可以抽取300 个工件;查看并记录每个工件是否是废品;使用本过程检验这个概率3.spss中相关分析过程analyze－correlate－bivariate相关分析的检验：检验的假设是总体中两个变量之间的相关系数为0.一般情况下我们给出假设成立概率p的阈值为0.05;当概率p小于0.05时;认为原假设不成立;否则接受原假设;认为两个变量之间的相关系数为0spss中进行相关分析有三种方法a.pearson 积差相关计算相关系数并作显著性检验;适用于两列变量都为正态分布的连续变量或等间距测度的变量b.kendall tau－b等级相关计算相关系数并作显著性检验;对数据分布没有严格要求;适用于检验等级变量之间的关联程度秩相关c.spearman 等级相关计算相关系数并做显著性检验;对数据分布没有严格要求;适用于等级变量或者等级变量不满足正态分布的情况..对于非等间距测度的连续变量;因为分布不明可以使用等级相关分析;也可以使用Pearson 相关分析;对于完全等级的离散变量;必须使用等级相关分析相关性当资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知;或原始数据是用等级表示时;宜用Spearman 或Kendall相关一般情况下我们都某人数据服从正态分布;采用pearson相关系数等级相关系数等级相关系数;又称顺序相关系数;它也是描述两要素之间相关程度的一种统计指标..等级相关系数是将两要素的样本值按照数值的大小顺序排列为此;以各要素样本值的位次代替实际数据而求得的一种统计量..例如x y有n对样本值;记R1代表x的位次序号;R2代表y的序号位次代表x y同一组样本的位次差的平方和;他们的等级相关系数为显著性检验类型two－tailed 双尾检验选项当事先不知道相关方向正相关还是负相关时选择此项One tailed 单尾检验选项如果事先知道相关方向可以选择此项Flag significant Correlations 复选项如果选中此项输出结果中在相关系数数值右上方使用* 表示显著水平为0.05 用** 表示其显著水平为0.01计算相关系数是;为了方便起见;通常采用如下公式：在spss中进行相关分析时;自动会输出一个显著性sig的值;值越大越显著a0.05 0.01n—2125 0.174 0.228150 0.159 0.208200 0.138 0.181300 0.113 0.148400 0.098 0.1281000 0.062 0.081表中f表示自由度为n－2;a代表不同的置信水平公式p=｛｜r｜＞ra｝=a 的意思是当所计算的相关系数r 的绝对值大于在a 水平下的临界值ra 时;两要素不相关即ρ=0的可能性只有a此外还有一个t双侧检验的相关系数阈值也可以用t 统计量检验t值大于查表的t时;说明相关系数显著附录3 t分布临界值tg表P{|t|≥ta}=a自由度A=0.05 A=0.05 A=0.10 自由度A=0.01 A=0.05 A=0.101 2 3 4 5 6 7 8 91011121314151617 63·6579·9255·8414·6044·0323·7073·4993·3553·2503·1693·1063·0553·0122·9772·9472·9212·89812·7064·3033·1822·7762·5012·4472·3652·3062·2622·2282·2012·1792·1002·1452·1312·1202·1106·3142·9202·3532·1322·0151·9431·8951·8601·8331·8121·7961·7821·7711·7611·7531·7461·740181920212223242526272829304060120002·8782·8612·8452·8315·8192·0872·7972·782·7792·7712·7632·7562·7502·7042·6602·6172·5762·1012·0932·0862·0802·0742·0692·0642·0602·0562·0522·0482·0452·0422·0212·0001·9801·9601·7341·7291·7251·7211·7171·7141·7111·7081·7061·7081·7011·6991·6971·6841·6711·6581·645进行t检验时用上面两个表都可以;第一个表直接比较r和表中的阈值即可;而第二个表需要进行计算t值;然后比较t和表中的t如果计算的值大于表中的值;则说明相关系数是显著的在以上几个表中;相关系数检验的自由度都是n－2等级相关的系数检验的临界值r越大越好spss中会自动对等级相关的显著性进行检验sig。

SPSS假设检验实验⽬的：：实验⽬的1、学会使⽤SPSS的简单操作。

2、掌握假设检验。

：实验内容：实验内容1.⼀个总体均值的检验（⼩样本）；2.两个总体均值之差的检验；3.绘制正态概率图；4.S—W检验。

实验步骤： 1.⼀个总体均值的检验（⼩样本）：单总体的Z检验和t检验。

设是取⾃正态总体的⼀个样本，要检验。

其中为已知的常数。

为了说明如何构造检验统计量和拒绝域，先看⼀个简单的情形。

设总体⽅差是已知的，记为，设为样本均值，则。

设为真，即，对作标准化，得到上述的Z就是要构造的检验统计量。

设定显著性⽔平为0.05，因为，的概率为0.05，所以检验的拒绝域是。

如果由样本计算得到，与⼩概率原理⽭盾，从⽽拒绝原假设。

在实际应⽤中，总体的⽅差是未知的。

因⽽需要样本⽅差代替总体⽅差，相应地，检验统计量编程了t统计量。

设与分别为样本的均值和样本⽅差，当为真时，可知统计量对于给定的显著性⽔平，检验的拒绝域是。

其中临界值满⾜条件。

它就是⾃由度为(N-1)的t分布的双侧分为点。

如果由样本观测值代⼊，计算得到的t值满⾜，则拒绝原假设。

SPSS检验结果不给出临界值，⽽是在给出t值的同时给出它的显著性概率（也成为p值或相伴概率，记为p或Sig）。

计算⼀个双侧检验问题，SPSS操作如下：“分析”→“⽐较均值”→“单样本T检验”，在打开的对话框中填好“检验变量”列表框和“检验值”⽂本框。

单击“确定”。

输出结果中的Sig.(双侧)就是p值。

⽐较p值与检验⽔准。

1 T-TEST2 /TESTVAL=803 /MISSING=ANALYSIS4 /VARIABLES=score5 /CRITERIA=CI(.95).⼀个总体的均值检验 差齐性检验：Sig=0.397>0.05,⽅差不显著，可以认为两个独⽴样本的⽅差⼀致。

均值之差t检验：在⽅差相等的条件下，Sig=0.004<0.05，均值之差显著，可以认为两个独⽴样本均值有显著差异。

直线相关假设检验SPSS步骤直线相关假设检验是统计学中常用的一种假设检验方法，用于确定两个变量之间是否存在线性相关关系。

SPSS是一种常用的统计分析软件，可以方便地进行直线相关假设检验。

本文将介绍直线相关假设检验的步骤，并以实例说明如何在SPSS中进行相关性分析。

进行直线相关假设检验前，我们需要明确两个变量之间的关系是线性的。

线性关系是指两个变量之间的关系可以用一条直线来描述。

为了验证这个假设，我们可以绘制散点图来观察变量之间的关系。

如果散点图呈现出明显的直线趋势，那么我们可以认为变量之间存在线性关系。

接下来，我们需要进行直线相关系数的计算。

直线相关系数是衡量两个变量之间线性关系强度的指标，常用的直线相关系数有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。

皮尔逊相关系数适用于连续变量之间的线性关系检验，而斯皮尔曼相关系数适用于有序变量之间的线性关系检验。

在SPSS中进行直线相关假设检验，我们需要进行以下步骤：第一步，导入数据。

打开SPSS软件，选择“文件”菜单下的“导入”选项，选择需要进行直线相关假设检验的数据文件进行导入。

第二步，选择变量。

在导入数据后，我们需要选择需要进行直线相关假设检验的两个变量。

在SPSS的数据视图中，可以通过选中变量名称来选择变量。

第三步，进行相关性分析。

选择“分析”菜单下的“相关”选项，然后在弹出的对话框中选择需要进行直线相关假设检验的两个变量，并点击“确定”按钮。

SPSS会自动计算出皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数，并给出显著性水平。

第四步，解读结果。

在进行直线相关假设检验后，SPSS会给出相关系数的大小和显著性水平。

相关系数的取值范围在-1到1之间，绝对值越接近1表示相关性越强。

显著性水平则用来判断相关系数是否具有统计学意义，通常取0.05作为显著性水平的标准。

如果相关系数的显著性水平小于0.05，则可以认为变量之间存在线性相关关系。

以一个具体的例子来说明。

假设我们有一组数据，包括两个变量X 和Y，我们想要检验X和Y之间是否存在线性相关关系。

如何在SPSS数据分析报告中进行假设检验？关键信息项：1、假设检验的类型独立样本 t 检验配对样本 t 检验单因素方差分析多因素方差分析卡方检验2、数据准备要求数据的完整性数据的准确性数据的正态性异常值处理3、假设的设定原假设和备择假设的明确表述假设的合理性和基于的理论或经验基础4、检验步骤选择合适的检验方法在 SPSS 中输入数据和执行检验操作解读检验结果5、结果报告内容检验统计量的值自由度p 值效应量（如适用）6、结果的解释和结论根据 p 值做出决策对效应大小的解释结果在研究背景下的意义11 假设检验的类型在 SPSS 数据分析报告中，常见的假设检验类型包括但不限于以下几种：111 独立样本 t 检验用于比较两个独立样本的均值是否存在显著差异。

例如，比较两组不同治疗方法下患者的康复时间。

112 配对样本 t 检验适用于配对数据，即同一组对象在不同条件下或不同时间点的测量值。

比如，比较同一批患者治疗前后的体重变化。

113 单因素方差分析用于检验一个因素的不同水平对因变量的均值是否有显著影响。

例如，研究不同教育程度对收入的影响。

114 多因素方差分析当存在多个因素同时影响因变量时，使用多因素方差分析。

比如，研究教育程度和工作经验对收入的共同影响。

115 卡方检验主要用于检验两个分类变量之间是否存在关联。

例如，分析性别与某种疾病的患病率是否有关。

12 数据准备要求在进行假设检验之前，确保数据满足以下要求：121 数据的完整性数据应包含所需的所有变量和观测值，不允许有缺失值。

若存在缺失值，需要采取适当的方法进行处理，如删除含缺失值的观测、均值插补或多重插补等。

122 数据的准确性对数据进行仔细检查，确保其没有录入错误或异常值。

异常值可能会对假设检验的结果产生较大影响，需要谨慎处理。

123 数据的正态性对于一些基于正态分布假设的检验方法（如 t 检验和方差分析），需要检查数据是否近似服从正态分布。

可以通过绘制直方图、正态概率图或进行正态性检验（如 ShapiroWilk 检验）来判断。

直线相关假设检验SPSS步骤一、引言在统计学中，相关分析是用来研究两个或多个变量之间关系的重要方法之一。

直线相关假设检验是判断两个变量之间是否存在线性关系的统计检验方法。

SPSS （Statistical Package for the Social Sciences）是一个常用的统计分析软件，拥有强大的数据处理和分析功能。

本文将详细介绍直线相关假设检验的步骤，以及如何在SPSS中进行相关分析。

二、直线相关假设检验的基本原理直线相关假设检验是基于样本数据对总体相关系数进行推断的方法。

在进行直线相关假设检验时，需要先提出原假设和备择假设。

原假设（H0）通常假定两个变量之间不存在线性关系，备择假设（H1）则假定两个变量之间存在线性关系。

直线相关假设检验的基本原理是通过计算样本数据的相关系数，然后根据统计学原理对总体相关系数进行推断。

常用的相关系数有皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）和斯皮尔曼相关系数（Spearman correlation coefficient）。

皮尔逊相关系数适用于两个变量都是连续变量的情况，而斯皮尔曼相关系数适用于至少一个变量是有序变量的情况。

三、直线相关假设检验的步骤进行直线相关假设检验的步骤可以分为以下几个部分：1. 数据准备在进行直线相关假设检验之前，需要先收集相关的数据并进行整理。

确保数据没有缺失值或异常值，并将数据导入SPSS软件中。

2. 建立假设在进行直线相关假设检验之前，需要明确原假设和备择假设。

原假设通常假定两个变量之间不存在线性关系，备择假设则假定两个变量之间存在线性关系。

3. 进行相关分析在SPSS软件中，可以通过选择“分析”菜单下的“相关”选项来进行相关分析。

在相关分析对话框中，选择需要进行相关分析的变量，并选择相关系数类型（如皮尔逊相关系数或斯皮尔曼相关系数）。

4. 查看相关系数及显著性水平相关分析完成后，SPSS会输出相关系数矩阵和显著性水平。