《用SPSS作T检验》PPT课件

• 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”。
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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。
98.0 102.0 106.0 110.0 114.0 118.0 122.0
身高值
图3.3 某地5岁女孩的身高频数分布图
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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；
-
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3、对新变量y列频数， 即为频数表。
分组 频数
95~
1
98~
7
101~ 10
104~ 18
107~ 25
9
二、数据文件的转换

1.50 2.19 2.32 2.41 2.11 2.54 2.20 2.36 1.42 2.17 1.84 1.96 2.39 问：慢性气管炎患者与正常人的平均乙酰胆 碱酯酶之间的差别有无显著性意义。
t检验SPSS第三次课
t检验SPSS第三次课
t检验SPSS第三次课
t检验SPSS第ห้องสมุดไป่ตู้次课
t检验SPSS第三次课
建 立 数 据 库
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文件分割 选择Data—Split File—Compare groups—把“Group”调 入 “Groups Based on”下，—OK。
Analyze—
Nonparametric
Tests—1-
Sample K-S— 将变量GS移入
Test Variable List框内；在
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检验结果：t=7.003 ，P=0.000<0.05,差异具有统计学意义 。因为
慢性气管炎患者乙酰胆碱酯酶水平为2.1085，正常人为1.44，可认 为患者乙酰胆碱水平高于正常人。
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配对t检验资料类型 ：
1、同一受试对象处理前后比较 2、同一样本分成两半，用两种不同的方法
两变量的相关系数,本例为0.485,P=0.110,无相关关系
Paired Samples Correlations N CorrelatiS oin g.
PairST 1ANDAR 1D 2 .& 48N 5E.W 110
配对变量差值的t检验结果
统计 量t
双侧配对t检验 的P值差异有 统计学意义
.204 .204 -.112 .735 .652
t检验SPSS第三次课

T检验的适用范围
当需要比较两组独立样本的均值差异 时，可以使用T检验。
当数据量较小，或者总体方差未知且 样本方差相近时，T检验也是适用的。
T检验的假设条件
数据应服从正态分布。
输标02入题
两组样本相互独立，且具有相同的方差。
01
若数据不满足正态分布、方差齐性或独立性等假设条 件，T检验的结果可能不准确。此时，可以考虑使用
5. SPSS将自动进行配对 样本的T检验，并输出检 验结果。
4. 在弹出的对话框中，选 择要进行配对比较的两个 变量，然后点击“在SPSS输出的结果中，可以看到 T值、自由度、显著性水平等指
标。
如果显著性水平小于0.05，则说 明两个样本均值存在显著差异； 如果显著性水平大于0.05，则说
2. 在菜单栏上选择“分析”“比较均值”-“单样本T检
验”。
1. 打开SPSS软件，输入数据 。
01
02
03
3. 在弹出的对话框中，将需 要检验的变量选入“检验变
量”列表框中。
4. 在“检验值”框中输入已 知的某个值。
04
05
5. 点击“确定”按钮，SPSS 将自动进行T检验并输出结果
。
单一样本的T检验结果解读
样本量大小问题
样本量大小会影响T检验的准确性。 一般来说，样本量越大，T检验的准 确性越高。
如果样本量较小，可以考虑使用非参 数检验，如Wilcoxon 符号秩检验。
异常值处理问题
异常值会影响T检验的结果。在处理 异常值时，可以采用删除、替换或 Winsorizing等方法。
VS
在处理异常值时，需要考虑到其对整 体数据的影响，并选择合适的方法进 行处理。
THANKS

• 1.两个独立样本秩和检验：等级资料（半定量资料：按不同程度 分组计数）
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6
2.K个独立样本秩和检验：（等级资料）
精选版课件ppt
7
3.两个相关样本秩和检验：
精选版课件线性回归(二或多分 类)
• 主要用于分析疾病与危险因素的关系。
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一、t检验：定量资料(连续变量)的假设检 验
• 要求：样本符合正态分布
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1
1.单样本t检验：单样本
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2
2.配对样本t检验：
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3
3.独立样本t检验：两组数据的均值差异
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4
4.单因素方差分析：3个或以上独立组
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5
二、若变量不符合正态分布→非参数检验

3
15.5
12.5
4
12.0
13.0
5
13.0
10.0
6
12.0
5.5
7
10.5
8.5
8
7.5
6.5
9
9.0
5.5
10
15.0
8.0
11
13.0
6.5
12
10.5学习交流PPT
9.5
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第一步:建立数据文件。标准品取变量名为standard，
新制品取变量名为new。取文件名为配对t检验。
第二步:对资料进行正态性检验。
慢性气管炎患者乙酰胆碱酯酶水平为2.1085，正常人为1.44，可认 为患者乙酰胆碱水平高于正常人。
学习交流PPT
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二 配对t检验
配对t检验资料类型 ：
• 1、同一受试对象处理前后比较 • 2、同一样本分成两半，用两种不同的方法进行测
定
• 3、将月龄、体重、性别相同的纯系实验动物组成 配伍组
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ｔ检验（t test)
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要求掌握内容
• 单样本t检验的操作方法与结果解释 • 配对样本t检验的操作方法与结果解释 • 独立样本t检验的操作方法与结果解释
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2
一 单组样本的t检验
• 例1： 已知正常人的乙酰胆碱酯酶的平均值为1.44单位， 现测得13例慢性气管炎患者的乙酰胆碱酯酶分别 为： 1.50 2.19 2.32 2.41 2.11 2.54 2.20 2.36 1.42 2.17 1.84 1.96 2.39 问：慢性气管炎患者与正常人的平均乙酰胆碱酯酶 之间的差别有无显著性意义。

IBM-SPSS
第5章
T检验
适用条件
T检验是针对连续变量的统计推断方法中最基本的检 验方法。
样本量较大时，由中心极限定理可知样本均数的抽样 分布仍然是正态的，很少去考虑T检验的适用条件。
当样本例数n较小时，一般要求样本取自正态总体。
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。
5.2.1 原理
1．提出原假设 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
5.2.2 模块解读
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。
师分别任教的甲、乙两班考试后的成绩存在差 异，即两位老师的教学质量存在差异。
5.4 配对样本T检验
目的 利用来自两个不同总体的配对样本，推断 两个总体的均值是否存在显著差异。
配对样本T检验的前提 （1）两样本必须是配对的 （2）样本来自的两个总体应服从正态分布。
5.4.1 原理
1．提出原假设 2．选择统计量 3．计算检验统计量观测值和概率P值 4．给定显著水平，并作出决策。
（3）单击“选项”按钮， 弹出图5-3所示的对话框， 选择需要的统计量，单击“ 继续”按钮，返回主对话框 ；
（4）单击“确定”按钮运 行，输出结果。
2．结果解读
图5-4所示为均值报告，按性别列出了变量的均 数、样本、标准差，以及总的均数、样本、标 准差。
5.2 单样本T检验
（1）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。前提是样本来自的总体服从正态分 布。

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理论回顾
计量资料的 假设检验 t 检验 方差分析
假设检验 Hypothesis test
计数资料的 假设检验
卡方检验 Chi-square test
等级资料的 假设检验
秩和检验 Rank sum test
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Analyze → Compare Means
理论回顾
population
随机抽样
parameter
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sample
statistic
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理论回顾
统计分析
Statistical analysis
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统计描述
Statistical desFra bibliotekription
统计推断
Statistical inference
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待选变量
分析 变量
分组 变量
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Means过程
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可输出常用统计量，如样本含量、均 数、标准差、中位数、最小值、最大 值、偏度系数、峰度系数、几何均数 （Geometric Mean），并可以对分组 变量进行单因素方差分析（Anova table and eta）及进行线性相关性检验 （Test for linearity）
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可编辑
One-Sample t test
操作提示：Analyze →Compare Means →One-Sample T Test …
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待选变量

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。
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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
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2.3 配对样本T检验
根据上面提示进行修改
①配对样本T 检验用来比较成对观测数据均值差 异。它采用的数据是一一对应，即：样本个数相同， 个案顺序相同，两变量数据的顺序不能随意调换。
成对观测数据的检验方法是取每对测量值的差为 统计对象，进行单样本检验。
配对样本T检验与独立样本T检验的差别之一是 要求样本是配对的。
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显著性水平与置信度之间的关系： 1-置信度=显著性水平
例如置信度为95%，则显著性水平就为5%。 这一关系要用在数据解释上的表达模式？
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第二章 T 检验
2.1 单样本T检验 2.2 独立两样本T检验 2.3 配对样本T检验
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2.1 单样本T检验
格式没有统一 精选版课件ppt
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置信水平
置信水平（confidence level）是指总体参数值落在 样本统计值某一区内的概率；在抽样对总体参数作出估计 时，由于样本的随机性，其结论总是不确定的。因此，采 用一种概率的陈述方法，也就是数理统计中的区间估计法， 即估计值与总体参数在一定允许的误差范围以内，其相应 的概率有多大，这个相应的概率称作置信度。
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Independent Samples T test
–Test Variable(s)：要求平均值的变量（一
般是定距或定序变量）
–Grouping Variable ：分组变量（只能分成
两组）
–结果中比较有用的值：方差齐次性检验F
的Sig和方差相等或不相等的Sig（ Sig为显
著性概率值）
• 例子：
独立样本的T检验
• 要求：a. 被比较的两组样本彼此独立, 没有配
对关系 b. 两组样本均来自正态总体 c. 均 值是对于检验有意义的描述统计量 • 两组样本方差相等和不等时使用的计算t值 的公式不同。因此应该先对方差进行齐次性 检验。SPSS的输出，在给出方差齐和不齐两 种计算结果的t值，和t检验的显著性概率的 同时，还给出对方差齐次性检验的F值和F检 验的显著性概率。
均值比较与检验
本章主要介绍以下内容： 均值比较与均值比较的检验过程 MEANS 过程 单一样本的T检验 独立样本的T检验 配对样本T检验
均值比较与检验过程
• 统计分析常常采取抽样研究的方法，即从总 体中随机抽取一定数量的样本进行研究来推 断总体的特性。由于总体中的每个个体间均 存在差异，即使严格遵守随机抽样原则也会 由于多抽到一些数值较大或较小的个体致使 样本统计量与总体参数之间有所不同。又由 于实验者测量技术的差别或测量仪器精确程 度的差别等等也会造成一定的偏差，使样本 统计量与总体参数之间存在差异。
112 113 134 110 125 117 108 120
104 96 103 90 108 119 92 90
Paired-Samples T Test 对话框
指定配对变量
输出结果：
P a ir e d Sa m p l es S t at i s ti c s Mean 119.50 102.50 N 10 10 Std. Deviation 10.07 11.12 Std. Error Mean 3.18 3.52 Pair 1 治疗前舒张压 治疗后舒张压

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2019/11/6
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二、数据文件的转换
• 用赋值方法生成新变量（Compute） • 对变量值重新划分（Recode）
2019/11/6
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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
2019/11/6
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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？
2019/11/6
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• 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。
身 高 值 129 05.1 32 0141.0 0.01100 5.8032 Valid N 12(l0istwise)
• 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。
2019/11/6
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三、频数表资料与Weight(加权)
2019/11/6
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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