熟练使用SPSS 17.0进行假设检验的方法

SPSS假设检验1. 简介SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种非常常用的统计软件，被广泛应用于社会科学研究中。

其中，假设检验是SPSS中常用的统计方法之一，用于验证研究者对总体或样本的某种假设。

2. 假设检验的概念假设检验是统计学中的一种重要方法，用于判断一个统计推断是否与样本数据一致。

在假设检验中，通常会提出一个原假设（H0）和一个备择假设（H1），然后根据样本数据对两个假设进行检验，以确定是否拒绝原假设，从而对总体进行推断。

3. SPSS中的假设检验SPSS中提供了丰富的假设检验方法，涵盖了多种统计推断的情况。

下面将介绍几种常见的假设检验方法。

3.1 单样本 t 检验单样本 t 检验用于判断一个样本的均值是否与一个已知的常数有显著性差异。

在SPSS中，进行单样本 t 检验的步骤如下：1.导入数据：在SPSS中打开或导入数据文件。

2.选择变量：选择要进行 t 检验的变量。

3.进行检验：选择菜单栏上的“分析”-“比较均值”-“单样本 t 检验”。

4.设置参数：选择相关的变量和检验参数，点击“确定”进行分析。

5.查看结果：SPSS将显示 t 检验的结果，包括均值、标准差、t 值、自由度和显著性等。

3.2 独立样本 t 检验独立样本 t 检验用于判断两个独立样本的均值是否存在显著性差异。

在SPSS中，进行独立样本 t 检验的步骤如下：1.导入数据：在SPSS中打开或导入数据文件。

2.选择变量：选择需要进行对比的两个变量。

3.进行检验：选择菜单栏上的“分析”-“比较均值”-“独立样本 t 检验”。

4.设置参数：选择相关的变量和检验参数，点击“确定”进行分析。

5.查看结果：SPSS将显示独立样本 t 检验的结果，包括均值、标准差、t 值、自由度和显著性等。

3.3 配对样本 t 检验配对样本 t 检验用于判断同一组个体在两个不同时间点或条件下的均值是否存在显著性差异。

SPSS在生物统计学中的应用——实验指导手册实验五：方差分析一、实验目标与要求1．帮助学生深入了解方差及方差分析的基本概念，掌握方差分析的基本思想和原理2．掌握方差分析的过程。

3．增强学生的实践能力，使学生能够利用SPSS统计软件，熟练进行单因素方差分析、两因素方差分析等操作，激发学生的学习兴趣，增强自我学习和研究的能力。

二、实验原理在现实的生产和经营管理过程中，影响产品质量、数量或销量的因素往往很多。

例如，农作物的产量受作物的品种、施肥的多少及种类等的影响；某种商品的销量受商品价格、质量、广告等的影响。

为此引入方差分析的方法。

方差分析也是一种假设检验，它是对全部样本观测值的变动进行分解，将某种控制因素下各组样本观测值之间可能存在的由该因素导致的系统性误差与随即误差加以比较，据以推断各组样本之间是否存在显著差异。

若存在显著差异，则说明该因素对各总体的影响是显著的。

方差分析有3个基本的概念：观测变量、因素和水平。

●观测变量是进行方差分析所研究的对象；●因素是影响观测变量变化的客观或人为条件；●因素的不同类别或不通取值则称为因素的不同水平。

在上面的例子中，农作物的产量和商品的销量就是观测变量，作物的品种、施肥种类、商品价格、广告等就是因素。

在方差分析中，因素常常是某一个或多个离散型的分类变量。

⏹根据观测变量的个数，可将方差分析分为单变量方差分析和多变量方差分析；⏹根据因素个数，可分为单因素方差分析和多因素方差分析。

在SPSS中，有One－way ANOV A(单变量－单因素方差分析)、GLM Univariate（单变量多因素方差分析）；GLM Multivariate （多变量多因素方差分析），不同的方差分析方法适用于不同的实际情况。

本节仅练习最为常用的单变量方差分析。

三、实验演示容与步骤㈠单变量－单因素方差分析单因素方差分析也称一维方差分析，对两组以上的均值加以比较。

检验由单一因素影响的一个分析变量由因素各水平分组的均值之间的差异是否有统计意义。

SPSS 17的简易操作
1.输入数据——变量视图选择数值or文本等
2.正态性检验：
（1）分析Analyze→
非参数检验Nonparametric Tests→
Legacy dialogs→
One-Sample Kolmogorovo-Smirnov Test
（2）.弹出新的对话框，左下角勾选“正常Normal”
（3）.确定后弹出结果：
P>0.05, 认为近似正态分布3.单因素方差分析：
（1）. 输入数据，分好组
（2）分析Analyze→
比较均值Compare Means→
单因素One-Way ANOVA
（3）.确定后弹出对话框：
（4）点击右上角的第三个“选项Options”
（5）点击继续然后确定得出结果：
方差P<0.05，方差不齐（7）例如：
方差的P>0．05，方差齐性。

组间有差异。

4.两两组的比较：
在前面步骤完成之后：
（1）.右上角第二个选项：“两两比较Post Hoc…”
（2）.方差齐选择上面的，通常是LSD和S-N-K
方差不齐，选择下面的。

（3）.左下角输入0.05或者0.01
方差齐的LSD两两比较结果：P<0.05；1和2；1和3；1和4均有意义；2和3无意义。

方差齐的SNK两两比较结果：2和3无意义，故出现在同一子集下。

方差不齐检验结果。

在医学论文写作中，通常要用到Pearson卡方检验。

用途：用于检验两个或多个率或构成比的差别有无统计学意义的方法。

它常用于四格表和行列资料的分析，基于无效假设成立时理论频数与实际频数的差别不大的思想进行假设检验。

它对样本量有一定的要求，样本量条件不满足时，需使用其他方法如校正卡方或确切概率法检验。

对下面一组数据分别进行卡方检验。

2005－2007年高一新生HBSAg检测结果
?
1.分组1＝男生 2＝女生；类别 1＝阳性人数 2＝阴性人数
2.打开SPSS界面：
3.编辑菜单，插入变量→类别、分组、频数。

4.在类别、分组、频数中输入相应数值。

5.数据菜单，个案加权→选中频数→单击确定。

6.分析菜单→描述统计→交叉表→把分组加入到行,把类别加入到列, 单击统计量，选中卡方，单击继续，单击确定。

7. 卡方检验（X2）结果显示如下：
8.依照上述方法可以对2006年及2007年进行卡方检验（X2）结果，其结果分别为、。

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。

SPSS17.0的基本操作入门操作数据的输入建立字段——输入数字——保存（分别在data view和variabe view下处理）数据的简单描述（n，最大值，最小值，平均值，方差）Descriptive Statistics→Descriptives→选择变量→ok（分组描述方法：Data→Split File→选择分组指标→ok→再进行上面分析）绘制直方图Graphs→Histogram→选择变量→ok统计分析（两个样本的均值比较-t检验）Analyze→Compare Mean→Independent-Samples T test→选择变量和分组变量→设置分组变量值→ok（结果如下）Independent Samples TestLevene's Test for Equality of Variances t-test for Equality of MeansF Sig. t df Sig. (2-tailed) Mean Difference Std. Error Difference 95% Confidence Interval of the DifferenceLower Upperx Equal variances assumed .032 .860 2.524 22 .019 .43629 .17288 .07777 .79482Equal variances not assumed 2.524 21.353 .020 .43629 .17286 .07716 .79542（1）方差齐性检验时F越小（p越大），就证明没有差异，就说明齐，这与方差分析均数时F越大约好相反。

F=MS组间/MS误差=（处理因素的影响+个体差异带来的误差）/个体差异带来的误差（2）统计显著性（sig）就是出现目前样本这结果的机率，即P=sig=0.860,sig越接近1越齐（3）df为自由度df=n-2=24-2=22(4) ∂=0.05数据编辑窗口的用法variable view下的设置，主要是name，lable，measure栏value是可以改关联数字代表的意义，可以定义三组类型，显示可以view /value lables Measure可以选三种类型：scale 标度测量Ordinal 有序测量，有序分类，有高低之分Nominal 名义测量，没有高低之分；例如：血型数据编辑操作的技巧（1）快速查找异常值极端值排序，右键排序（2）冻结数据表右键，pin selected coolumns(只能从左端开始冻结）（3）快速改变列位托（4）利用变量标签数据文件的处理data和transform菜单的应用Transforms(1)compute过程（赋值，条件赋值）新建自变量→transforms/compute→赋值一个→再制造条件if(2)count过程（定义缺失值，变量范围）Transforms/count→define values→定义缺失值，range变量范围(3)recode过程（根据原条件得到新的变量）Transforms/recode→different variable→填写新变量名→选择自变量→change→old and new values→定义条件和new values(4)rank cases过程（分组排序）Transforms/rank cases→选择自变量和分组变量DATA(1)sort case过程（排序）Data/sort case→选择变量→选择升序和降序（2）transpose(变量和记录的置换，即变量变成记录，记录变成变量）（3）restructure过程（重复测量模型中应用）Data/restructure→选择变换模型→选择ID变量（区分个体的变量）和index变量（区分次数变量）→ok(4)merge files过程（批量加载数据）纵向合并：添加新的自变量data→merge files→add cases (*表示当前数据集变量，+表示需加的数据集变量）横向合并：添加变量行data→merge files→add variables(5)aggregate过程（数据分类汇总）（6）split file(分组处理）技术技巧（1）二项分布累计概率Data/transform/compute→填入新变量名→functions中选择cdf.binom(q,n,p)(p是实际发生数，n总样本数，p总体发生数）SPSS结果窗口用法详解§4.1结果窗口元素介绍SPSS实际上提供了两个结果窗口－－结果浏览窗口和结果草稿浏览窗口。

SPSS中的相关分析及假设检验相关分析和假设检验是统计学中常用的方法。

在SPSS中，相关分析可以用来探究两个或多个变量之间的关系。

而假设检验可以用来验证研究者对一个或多个总体参数的假设。

相关分析是用来确定两个或多个变量之间的关系的统计方法。

SPSS 中可以通过选择菜单中的“相关”选项来进行相关分析。

在弹出的对话框中，用户可以选择要进行相关分析的变量，以及选择所需的统计指标。

最常用的统计指标是皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient），可以用来度量两个连续变量之间的线性关系。

除了皮尔逊相关系数外，还可以选择斯皮尔曼等级相关系数（Spearman's rank correlation coefficient），用于度量两个有序变量之间的关联。

在进行相关分析时，我们还需要对相关系数进行显著性检验，以确定相关系数是否显著不为零。

SPSS会自动计算相关系数的显著性水平（p-value）。

p-value小于我们预先设定的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，认为相关系数显著不为零。

接下来，我们将介绍SPSS中常用假设检验的方法。

假设检验用于验证研究者对一个或多个总体参数的假设。

常用的假设检验方法包括单样本t检验、独立样本t检验、配对样本t检验和方差分析等。

单样本t检验用于检验一个总体均值是否等于一个给定的值。

SPSS 中可以通过选择菜单中的“分析”、“比较均值”、“单样本t检验”进行单样本t检验。

在弹出的对话框中，用户需要输入要进行检验的变量和给定的均值。

SPSS会给出t值、自由度和p值等统计结果。

如果p值小于我们设定的显著性水平，则可以拒绝原假设，认为总体均值与给定值存在显著差异。

独立样本t检验用于检验两个独立样本的均值是否相等。

SPSS中可以通过选择菜单中的“分析”、“比较均值”、“独立样本t检验”进行独立样本t检验。

在弹出的对话框中，用户需要输入两个独立样本的变量。

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。

SPSS在生物统计学中的应用——实验指导手册实验五：方差分析一、实验目标与要求1．帮助学生深入了解方差及方差分析的基本概念，掌握方差分析的基本思想和原理2．掌握方差分析的过程。

3．增强学生的实践能力，使学生能够利用SPSS统计软件，熟练进行单因素方差分析、两因素方差分析等操作，激发学生的学习兴趣，增强自我学习和研究的能力。

二、实验原理在现实的生产和经营管理过程中，影响产品质量、数量或销量的因素往往很多。

例如，农作物的产量受作物的品种、施肥的多少及种类等的影响；某种商品的销量受商品价格、质量、广告等的影响。

为此引入方差分析的方法。

方差分析也是一种假设检验，它是对全部样本观测值的变动进行分解，将某种控制因素下各组样本观测值之间可能存在的由该因素导致的系统性误差与随即误差加以比较，据以推断各组样本之间是否存在显著差异。

若存在显著差异，则说明该因素对各总体的影响是显著的。

方差分析有3个基本的概念：观测变量、因素和水平。

●观测变量是进行方差分析所研究的对象；●因素是影响观测变量变化的客观或人为条件；●因素的不同类别或不通取值则称为因素的不同水平。

在上面的例子中，农作物的产量和商品的销量就是观测变量，作物的品种、施肥种类、商品价格、广告等就是因素。

在方差分析中，因素常常是某一个或多个离散型的分类变量。

⏹根据观测变量的个数，可将方差分析分为单变量方差分析和多变量方差分析；⏹根据因素个数，可分为单因素方差分析和多因素方差分析。

在SPSS中，有One－way ANOV A(单变量－单因素方差分析)、GLM Univariate（单变量多因素方差分析）；GLM Multivariate （多变量多因素方差分析），不同的方差分析方法适用于不同的实际情况。

本节仅练习最为常用的单变量方差分析。

三、实验演示内容与步骤㈠单变量－单因素方差分析单因素方差分析也称一维方差分析，对两组以上的均值加以比较。

检验由单一因素影响的一个分析变量由因素各水平分组的均值之间的差异是否有统计意义。

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
在SPSS中使用直线相关假设检骤是一个非常简单的过程。

为了进行直线相关假设检验，您需要两个或多个自变量和一个因变量。

您可以使用SPSS的菜单命令或在SPSS脚本中编写代码来完成此操作。

1. 从SPSS的'文件'菜单中选择'打开'，打开将用于直线相关分析的数据集。

请注意，您必须确保所有自变量和因变量都已在数据集中定义。

2. 从SPSS的“分析”菜单中选择“相关”，以显示数据集中的直线相关分析选项。

3. 在“变量”选项卡中，选择所有自变量并将它们拖动到“自变量”窗口中。

4. 选择“完成”按钮以显示结果。

5. 阅读结果，以了解两个或多个自变量是否对一个因变量具有统计显著的关系。

请注意，您可以使用“输出”选项卡来生成文本和/或图形输出，以进一步解释直线相关假设检验的结果。

- 1 -。

利用SPSS对期望进行区间估计和假设检验
利用SPSS对期望进行区间估计和单样本假设检验
一、启动SPSS
二、在数据窗中建立数据文件
定义变量x，输入样本观测值。

三、单击Analyze菜单，选择Compare Means中的One-Sample T Test
打开单样本T检验主对话框：
（1）将变量x放入Test栏。

（2）在下方的T est栏中，输入要检验的期望值。

如只对期望进行区间估计，则不必输入待检验期望值μ0。

（3）击活Option框确定检验的显著性水平α的值，系统默认值为0.05，单击continue返回单样本T检验主对话框。

其
他选项默认即可。

（4）单击Ok可得结果清单。

四、（1）当进行区间估计时，可在结果清单中找到置信区间；
（2）当进行假设检验时，可在结果清单中找到Sig的值。

若Sig 大于检验的显著性水平α，则接受假设μ=μ0；若Sig小于或等于检验
的显著性水平α，则拒绝假设μ=μ0。

熟练使用SPSS进行假设检验试验内容:[试验][例] 某克山病区测得11例克山病患者与13名健康人的血磷值mmol/L如下,问该地急性克山病患者与健康人的血磷值是否不同。

表1 克山病区调查数据结果患者0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11健康0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20 1.34 1.35 1.48 1.56 1.87人1.录入数据。

将组别设为g，可将患者组设为1 ，健康人设为2，血磷值设为x ，如患者组中第一个测量到的血磷值为0.84，则g为1，x为0.84，其他数据均仿此录入，如下图所示。

图1 数据输入界面2.统计分析。

依次选择“Analyze”、“Compare means”、“Independent Samples T Test”。

图2 选择分析工具3.弹出对话框如下图所示，将x选入Test Variables、g选入Grouping Variable，并单击下方的Define Groups按钮，弹出定义组对话框，默认选项为Use Specified Value，在Group1和Group2框中分别填入1和2，即要对组别变量值为1和2的两个组做t检验，另外Options对话框中可选择置信度和处理缺失值的方法。

图3 选择变量进入右侧的分析列表SPSS输出的结果和结果说明:图4 输出结果表2 统计量描述列表G N Mean Std.DeviationStd. Error MeanVAR00001 1 11 1.5209 .4218 .12722 13 1.0846 .4221 .1171表3 假设检验结果表F Sig.t df Sig.MeanDifference Std. ErrorDifference95% Confidence Interval of theDifferenceLower UpperEqualvariancesassumed.032.860 2.52422.019.4363.17297.777E-02.7948Equalvariancesnot assumed2.52421.353.020.4363.17297.716E-02.7954第一个表格是统计描述,给出了两个组的样本数N、均值Mean、标准偏差Std.Deviation、标准误差Std. Error Mean。