SPSS平均水平的比较
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第六章SPSS比较平均值
第 6.1 平均值分析 六 章 6.2 单样本T检验及效应量计算分析
比 6.3 独立样本T检验及效应量计算分析
较 6.4 摘要独立样本T检验及效应量计算分析 平 均 6.5 成对样本T检验及效应量计算分析 值 6.6 均值比较分析报告的参考样例
6.5 成对样本T检验及效应量计算分析
成对样本T检验（Paired-Samples T Test），也 称为配对样本T检验、相关样本T检验，可对配对 资料进行显著性检验。
第1步：打开分析数据。打开“智力测验 .sav”文件。
第2步：启动分析过程。在SPSS主菜单选中 菜单命令【分析】→【比较平均值】→【 单样本T检验】，打开单样本T检验主对话 框。
第3步：设置分析变量。 在本例中选“智力测验分数”变量进入“ 检验变量:”框。 在检验值的文本框中输入需要比较检验的 总体均值：100。
第1步：打开分析数据。打开“能力测验的 前测、后测.sav”文件。
第2步：启动分析过程。点击【分析】【 比较平均值】【成对样本T检验】菜单命 令，打开对话框。
从对话框左侧的变量列表中，选择“前次成 绩”点击向右钮，进入右边的成对变量的列 表框，在第1对的变量1。
再选择“后次成绩”点击向右钮，进入右边 的成对变量的列表框，在第1对的变量2。
由以上计算可知，本例的统计量检验不显著 （P大于0.05，接受原假设H0）。
此时不需要计算统计检验力和效应量。
案例：【例6-5】在一项关于记忆方法对记忆单词
成绩的影响研究中，将被试随机分成两组，在完成 记忆任务之后，以被试回忆或描述记忆单词的数量 作为记忆成绩。其中实验组（使用了实验指定的记 忆方法）35人，得到的记忆成绩平均值为16，标准 差为2.2；对照组（未使用指定的记忆方法）35人， 得到的记忆成绩平均值为11，标准差为4.3，试问实 验组与对照组的记忆成绩是否有显著差异。
平均值的多重比较SPSS操作
平均值的多重比较SPSS操作一、简介多重比较是一个非常重要的统计方法。
在采集大量数据后，通常会对某个变量进行平均值的比较。
但是，如果对数据进行简单的比较可能会存在问题：假设有10个不同的样本，进行10次比较，这将导致多达45个比较(10C2)，这个时候难免会出现误差。
多重比较是一种用于调整显著性水平和减少误差的方法，可以在比较中减少错误的拒绝。
二、SPSS操作1、单因素方差分析打开SPSS软件，加载数据并选择“Analyze”菜单，选择“Compare Means”选项，进入子菜单，选择“One-Way ANOVA”，进入单因素方差分析子菜单，如下图所示。
2、设置分析变量在“One-Way ANOVA”对话框中，选择需要分析的变量，并将其添加到右侧区域，如下图所示。
3、添加编辑标签在“Options”标签页中，选择“Descriptive”。
在描述性统计选项卡中，选择“Mean”、“Std. Deviation”和“N”三个选项，并单击“Continue”按钮。
现在我们将为分组变量添加标签。
4、分组变量标签点击“Post Hoc...”按钮进入“Post Hoc Tests”对话框，并选择一个或多个比较类型进行比较，如下图所示。
5、设置显著性水平在“Options”标签页中，将显著性水平设置为0.05，如下图所示。
6、执行分析完成设置后，单击“OK”按钮开始分析过程。
SPSS运行程序并输出结果，如下图所示。
分析结果可以得出：1）整体效应不显著，F（2,54）=2.49,P=0.09。
2）当α = 0.05 时，相应的 Bonferroni 校正后置Hoc比较表明，组1、2和组1、3之间差异不显著，但组2和组3之间差异显著。
3）平均得分方面，在平均得分方面，组1的平均得分小于2和组三的平均得分；组2的平均得分高于组一和组三的平均得分；组三的平均得分最高。
四、总结平均值的多重比较SPSS操作是非常重要的，该方法让我们能够在更复杂的数据集中得出显著的结论。
SPSS统计分析平均数差异检验
SPSS统计分析平均数差异检验统计分析是研究中常常使用的一种方法，它通过对数据进行整理、描述和分析，从而得出结论。
而SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）则是一款广泛应用于统计学领域的软件，它提供了丰富的统计分析工具和功能，方便研究者进行数据处理和统计分析。
其中一个常用的统计分析方法是平均数差异检验。
平均数差异检验可以用来比较两组或多组样本之间的平均数是否存在显著差异。
这个方法在实际研究中非常重要，因为它可以帮助我们确定不同群体或条件下的差异是否真实存在，从而为决策提供依据。
SPSS作为一款专业的统计软件，提供了多种平均数差异检验方法，能够帮助研究者快速准确地完成数据分析。
下面将介绍SPSS中两种常用的平均数差异检验方法：独立样本t检验和配对样本t检验。
1. 独立样本t检验独立样本t检验用于比较两个独立样本之间的平均数差异是否显著。
它适用于两个样本之间没有联系的情况，比如男性和女性之间的差异、两个地区之间的差异等。
在SPSS中进行独立样本t检验，依次选择"Analyze"、"Compare Means"、"Independent Samples T Test"，然后将要比较的两个变量分别添加到"Test Variable(s)"和"Grouping Variable"中，最后点击"OK"即可得出结果。
2. 配对样本t检验配对样本t检验用于比较同一组样本在不同条件下的平均数差异是否显著。
它适用于实验前后的比较或者相同个体在两个不同时间点的比较等情况。
在SPSS中进行配对样本t检验，依次选择"Analyze"、"Compare Means"、"Paired-samples T Test"，然后将要比较的变量添加到"Paired Variables"中，最后点击"OK"即可得出结果。
均值比较和T检验
Spss16.0与统计数据分析均值比较和T检验20XX6月13日均值比较和T 检验统计分析常常采取抽取样本的方法，即从总体中随机抽取一定数量的样本进行研究来推论总体的特性。
但是，由于抽取的样本不一定具有完全代表性，样本统计量与总体参数间存在差异，所以不能完全的说明总体的特性。
同时，我们也可以知道，均值不等的两个样本不一定来自均值不同的整体。
对于如何避免这些问题，我们自然可以想均值比较和T 检验 1、Means 过程 1.1 Means 过程概述（1）功能：对数据进行进行分组计算，比较制定变量的描述性统计量包括均值、标准差 、总和、观测量数、方差等一系列单列变量描述性统计量，还可以给出方差分析表和线性检验结果。
（2）计算公式为： nxx ni i∑==1111.2问题举例：比较不同性别同学的体重平均值和方差。
数据如下表所示：体重表1.3用SPSS 操作过程截图：1.4 结果和讨论p{color:black;font-family:sans-serif;font-size:10pt;font-weight:normal} Your trial period for SPSS for Windows will expire in 14 days.p{color:0;font -family:Monospaced;font-size:13pt;font-style:normal;font-weight:normal;text-decoration:none}MEANS TABLES=体重 BY 性别/CELLS MEAN COUNT STDDEV VAR.MeansCase Processing SummaryCasesIncluded Excluded TotalN Percent N Percent N Percent体重* 性别24 100.0% 0 .0% 24 100.0%由SPSS 计算计算结果可知男同学体重平均值为：56.5，方差为54.091女同学体重平均值为43.833，方差为29.970。
SPSS统计分析—差异分析
点击“确定”，运值等统计量，判断两组 数据是否存在显著性差异
撰写结论：根据P值判断结果， 解释两组数据之间的差异是否 具有统计学意义
05
SPSS差异分析的实例
单因素方差分析实例
目的：比较不同 组别的数据差异
步骤：选择数据→ 定义变量→选择分 析方法→设置参数 →分析结果
选择控制变量：考虑可能影响结果的其他因 素
确定样本量：根据研究目的和预期结果确定 合适的样本量
检查数据质量：确保数据完整、准确、可靠
选择合适的差异分析方法：根据研究目的和 变量类型选择合适的差异分析方法
设置差异分析选项
在弹出的窗口中，选择“独立样 本t检验”或“配对样本t检验”
选择“分析”菜单，点击“比 较平均值”选项
SPSS操作：在SPSS中输入数据，选择双因素方差分析， 得到结果
结果解读：分析不同产品类型和不同销售渠道对销售额 的影响程度和显著性水平
结论：根据分析结果，提出改进建议和策略
T检验实例
目的：比较两组数据的平均值是否存在显著性差
01 异
单击此处输入你的项正文，文字是您思想的提炼，请
尽量言简意赅的阐述观点
大数据环境下的SPSS差异分析： 利用大数据技术提高分析效率和 准确性
SPSS差异分析与人工智能技术的结 合：利用人工智能技术进行自动分 析和预测，提高分析效果和效率
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
云计算环境下的SPSS差异分析： 利用云计算技术实现分布式计算 和存储，提高分析速度和灵活性
SPSS差异分析在跨学科研究中的应用： 与其他领域的研究相结合，拓展SPSS 差异分析的应用范围和深度
b. 样本量的大小
c. 假设检验的设置
SPSS统计分析第四章均值比较与T检验
N 258 216
Mean $41441.8 $26031.9
Std. Dev iation $19,499.214 $7,558.021
Std. Error Mean $1213.97
$514.258
左第一栏为分析变量标签和分类变量标签 N观测量数目 Mean均值 Std. Deviation标准差 Std. Error Mean标准误
三、配对样本T检验
配对样本T检验（Paired Sample T test）用 于检验两个相关的样本是否来自具有相同均 值的总体。这种相关的或配对的样本常常来 自这样的实验结果，在实验中被观测对象在 实验前后均被观测。两个变量可以是before after，配对分析的测度也不是必须来自同一 个观测对象。一对可以两者组合而成。
练习题
已知某水样中含CaCO3的真值为20.7mg/L， 现用某方法重复测定该水样11次CaCO3的含 量（mg/L）为：20.99，20.41，20.10， 20.00，20.91，22.60，20.99，20.41， 20.00，23.00，22.00。问该方法测得的均值 是否偏高？
2、Independent Sample T test（独立样本T检验）
例题一
现有银行雇员工资为例，检验男女雇员现工 资是否有显著差异。一个是要比较salary变量 的均值，另一个是gender变量作为分水平变 量。 (data09--03) 。
分析变量的简单描述性统计量
Gender Current Salary Male
F emale
Group Statistics
如果你试图比较的变量明显不是正态分布的，则应该 考虑使用一种非参数检验过程（Nonparametric test）。 如果想比较的变量是分类变量，应该使用Crosstabs 功能。
spss软件中的T检验
你的分析结果有T值，有sig值，说明你是在进行平均值的比较。
也就是你在比较两组数据之间的平均值有没有差异。
从具有t值来看，你是在进行T检验。
T检验是平均值的比较方法。
T检验分为三种方法：1. 单一样本t检验（One-sample t test）是用来比较一组数据的平均值和一个数值有无差异。
例如，你选取了5个人，测定了他们的身高，要看这五个人的身高平均值是否高于、低于还是等于1.70m，就需要用这个检验方法。
2. 配对样本t检验（paired-samples t test）是用来看一组样本在处理前后的平均值有无差异。
比如，你选取了5个人，分别在饭前和饭后测量了他们的体重，想检测吃饭对他们的体重有无影响，就需要用这个t检验。
注意，配对样本t检验要求严格配对，也就是说，每一个人的饭前体重和饭后体重构成一对。
3. 独立样本t检验（independent t test）是用来看两组数据的平均值有无差异。
比如，你选取了5男5女，想看男女之间身高有无差异，这样，男的一组，女的一组，这两个组之间的身高平均值的大小比较可用这种方法。
总之，选取哪种t检验方法是由你的数据特点和你的结果要求来决定的。
t检验会计算出一个统计量来，这个统计量就是t值，spss根据这个t值来计算sig值。
因此，你可以认为t值是一个中间过程产生的数据，不必理他，你只需要看sig值就可以了。
sig值是一个最终值，也是t检验的最重要的值。
sig值的意思就是显著性（significance），它的意思是说，平均值是在百分之几的几率上相等的。
一般将这个sig值与0.05相比较，如果它大于0.05，说明平均值在大于5%的几率上是相等的，而在小于95%的几率上不相等。
我们认为平均值相等的几率还是比较大的，说明差异是不显著的，从而认为两组数据之间平均值是相等的。
如果它小于0.05，说明平均值在小于5%的几率上是相等的，而在大于95%的几率上不相等。
我们认为平均值相等的几率还是比较小的，说明差异是显著的，从而认为两组数据之间平均值是不相等的。
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多重比较方法
SPSS 多重比较方法（信息摘自网络，仅供参考）（一）常用方法总结1. LS D法最小显著差异法,公式为:它其实只是t检验的一个简单变形,并未对检验水准做出任何校正,只是在标准误的计算上充分利用了样本信息, 为所有组的均数统一估计出了一个更为稳健的标准误,其中MS误差是方差分析中计算得来的组内均方,它一般用于计划好的多重比较。
由于单次比较的检验水准仍为α,因此可认为LSD法是最灵敏的。
2. Bonfe rroni法该法又称Bonferro ni t检验,由Bo nferron i提出。
用t检验完成各组间均值的配对比较，但通过设置每个检验的误差率来控制整个误差率。
若每次检验水准为α′,共进行m 次比较,当H0 为真时,犯Ⅰ类错误的累积概率α不超过mα′, 既有B onferro ni不等式α≤mα′成立。
3. Sida k法它实际上就是Sidak校正在LSD法上的应用,即通过Sidak校正降低每两次比较的Ⅰ类错误概率,以达到最终整个比较的Ⅰ类错误概率为α的目的。
即α′=1 - (1 -α) 2 / k ( k- 1)，计算t统计量进行多重配对比较。
可以调整显著性水平，比Boff erroni方法的界限要小。
4. Stud ent-Newman-Keuls法(S NK法)它实质上是根据预先制定的准则将各组均数分为多个子集, 利用Studen tiz ed Rang e分布来进行假设检验,并根据所要检验的均数的个数调整总的Ⅰ类错误概率不超过α。
用studentra nge分布进行所有各组均值间的配对比较。
如果各组样本含量相等或者选择了（差异较小的子集）的均值配对比较。
SPSS数据统计与分析标准教程差异性均值分析
“ H0 为 x x0 ，而 H1 为 x x0 ，该情形中的备选假设的总均值大于确定的 x0 ，拒 绝原假设的拒绝域应安排在左侧，使用单侧检验中的右侧检验。
4.2 均值比较
均值过程是计算一个或多个自变量类别中因变量的子组均值和相关的单变量统计， 通过均值还可以获得单因素方差分析、eta 和线性相关检验。另外均值可以对数据进行分 组，并将各组的统计检验变量放在一起进行直接比较。 均值比较过程中的因变量为定量变量，自变量为分类变量，其分类变量的值可以为 iwei 数值，也可以为字符串。另外，一些可选的子组统计量是基于正态理论的，适用于 具有对称分布的定量变量。而稳健统计量（如中位数）则适用于可能符合或可能不符合 正态假设的定量变量。
4
章 差异性均值分析
4.1.2
两种类型的错误
假设检验是通过比较检验量的样本数量来做出统计决策的，一般情况下根据分析统 计量会出现正确的判断、弃真错误、取伪错误等决策类型，其具体情况如表 4-1 所示。
表 4-1
统计决策表 类型 接受原假设（H0） 正确的判断 取伪错误（β） 拒绝原假设（H0） 弃真错误（α） 正确的判断
4.1 假设检验概述
假设检验为显著性检验，是用来判断样本与样本、样本与总体的差异造成原因的一 种统计推断方法，也是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。在 本小节中，主要介绍假设检验的基本原理、两种类型的错误、单侧与双侧检验等假设检 验基础内容。
4.1.1
假设检验基本原理
第
假设检验首先需要提出一个假设，然后通过检验样本统计量的差异来推断总体参数 之间是否存在差异。假设检验是以最小概率为标准，对总体的状况所做出的假设进行判 断。而最小概率是指一个发生概率接近 0 的事件，是一种不可能出现的事件。 在统计学内，假设检验被划分为原假设与备选假设。在检验之前需要先确定原假设 与备选假设。其中： “ 原假设 原假设又称为零假设，通常用 H0 表示。 “ 备选假设 备选假设是与原假设对立的一种假设，通常用 H1 表示。备选假设是 在原假设被否认时可能成立的另外一种结论。在实际分析中，一般情况是需要将 期望出现的结论作为备选假设。 确定原假设与备选假设之后，还需要一个统计量来决定接受/拒绝原假设或备选假 设。其后，需要利用统计的分布及显著水平来确定检验统计量的杜绝域。在给定的显著 水平 α 下，检验统计量的可能取值范围被分为小概率与大概率区域。其中： “ 小概率区域 小概率区域是原假设的拒绝区域，其概率不超过显著水平 α 的 区域。 “ 大概率区域 大概率区域是原假设的接受区域，其概述为 1–α 的区域。 当样本统计量位于拒绝域内，则拒绝原假设而接受备选假设；当样本统计量位于接 受区域内，则接受原假设。
在SPSS中利用均数和标准差做两独立样本t检验
在SPSS中利用均数和标准差做两独立样本t检验一、引言在统计学中，两个独立样本t检验被广泛应用于比较两个独立样本的均值是否存在显著差异。
它可以用于各个领域，比如医学、心理学、社会科学等等。
本文将介绍如何使用SPSS软件进行两独立样本t检验，以及如何使用均数和标准差来解读结果。
二、数据准备首先，我们需要准备好两组独立的样本数据。
例如，我们对男性和女性的身高进行比较。
我们需要收集到足够的样本数据，分别记录男性身高和女性身高。
这里我们假设每组数据的样本量相等，并且服从正态分布。
数据准备完毕后，我们可以开始进行两独立样本t检验。
三、SPSS分析步骤1. 打开SPSS软件，新建数据文件，并将收集到的数据录入到不同的变量列中。
确保每列代表一个变量，每行代表一个样本。
2. 点击“分析”选项卡，选择“比较手段”下的“独立样本t检验”。
3. 在弹出的对话框中，将两组独立样本的变量分别拖拽到左右两栏中。
点击“确定”。
4. SPSS会进行假设检验，计算两组样本的均值和标准差，并给出两组样本均值是否有显著差异的判断结果。
同时，SPSS 还会给出相关的统计指标和可视化图表帮助解读结果。
四、结果解释1. 假设检验结果SPSS会给出一个包括假设检验结果的统计表，其中包括两组样本的均值、标准差、t值、自由度、显著性水平等信息。
通过观察显著性水平是否小于设定的显著性水平（通常为0.05），我们可以判断两组样本的均值是否存在显著差异。
如果显著性水平小于设定的显著性水平，我们可以得出结论：两组样本的均值存在显著差异，即可以认为两组样本在某个变量上有不同的表现。
反之，如果显著性水平大于设定的显著性水平，我们则无法准确地判断两组样本的均值是否存在显著差异。
2. 相关统计指标除了假设检验结果，SPSS还会给出两组样本的均值和标准差，以及t值和自由度。
均值表示两组样本的平均水平，标准差代表样本值的差异程度。
t值则表示两组样本均值之差的标准误差，自由度代表样本数据参与构建t统计量的程度。
5.均值比较及差异性检验
在正态或近似正态分布的计量资料中，经 常在使用统计描述过程分析后，还要进行组 与组之间平均水平的比较。本章介绍的T检验 方法，主要应用在两个样本间比较且只能进 行一个或两个样本间的比较。如果需要比较 两组以上样本均数的差别，则需使用方差分 析方法。
T检验的基本原理是：首先假设零假设H0成 立，即样本间不存在显著差异，然后利用现 有样本根据t 分布求得t值，并据此得到相应 的概率值p，若p≤，则拒绝原假设，认为两 样本间存在显著差异。
2. 样本来自的总体应该服从正态分布。
独立样本T检验的零假设H0为两总体均值之 间不存在显著差异。
在具体的计算中需要通过两步来完成：
第一，利用F检验判断两总体的方差是否相 同；
第二，根据第一步的结果，决定T统计量和 自由度计算公式，进而对T检验的结论作出判 断。
理论步骤： 1．判断两个总体的方差是否相同
5.5 正态分布检验
正态分布是统计分析中最为重要的分布。 在SPSS中，正态分布的考察方法有：计算偏 度和峰度系数进行分析，绘制直方图或P-P图 进行观察，进行假设检验（K-S样本检验）。
K-S单样本检验是一种分布拟合优度的检 验，其方法是讲一个变量的累计分布函数与 特定分布进行比较。K-S单样本检验一共可 以检验4种比较常见的统计分布，即正态分布， 均匀分布，泊松分布和指数分布。
均值比较的使用前提
使用SPSS的均值比较过程进行统计分析时， 对使用的数据有一定要求： 1. 因变量必须是数值型变量； 2. 自变量可以使数值型或短字符型变量（8 字符以内）；
5.1 Mean过程 5.2 单一样本T检验 5.3 独立样本T检验 5.4 两配对样本T检验 5.5 正态分布检验
根据第一步的结果决定t统计量和自由度计算公式1两总体方差未知且相同情况下t统计量计算公式为2两总体方差未知且不同情况下t统计量计算公式为t统计量仍然服从t分布但自由度采用修正的自由度公式为从两种情况下的t统计量计算公式可以看出如果待检验的两样本均值差异较小t值较小则说明两个样本的均值不存在显著差异
用SPSS进行单因素方差分析和多重比较
SPSS——单因素方差分析单因素方差分析单因素方差分析也称作一维方差分析。
它检验由单一因素影响的一个(或几个相互独立的)因变量由因素各水平分组的均值之间的差异是否具有统计意义。
还可以对该因素的若干水平分组中哪一组与其他各组均值间具有显著性差异进行分析，即进行均值的多重比较。
One-Way ANOVA过程要求因变量属于正态分布总体。
如果因变量的分布明显的是非正态，不能使用该过程，而应该使用非参数分析过程。
如果几个因变量之间彼此不独立，应该用Repeated Measure 过程。
[例子]调查不同水稻品种百丛中稻纵卷叶螟幼虫的数量，数据如表1-1所示。
表1-1 不同水稻品种百丛中稻纵卷叶螟幼虫数图1-2 单因素方差分析窗口3）设置分析变量因变量:选择一个或多个因子变量进入“Dependent List”框中。
本例选择“幼虫”。
因素变量:选择一个因素变量进入“Factor”框中。
本例选择“品种”。
4）设置多项式比较单击“Contrasts”按钮，将打开如图1-3所示的对话框。
该对话框用于设置均值的多项式比较。
图1-3 “Contrasts”对话框定义多项式的步骤为：均值的多项式比较是包括两个或更多个均值的比较。
例如图1-3中显示的是要求计算“1.1×mean1-1×mean2”的值，检验的假设H0：第一组均值的1. 1倍与第二组的均值相等。
单因素方差分析的“0ne-Way ANOVA”过程允许进行高达5次的均值多项式比较。
多项式的系数需要由读者自己根据研究的需要输入。
具体的操作步骤如下：①选中“Polynomial”复选项，该操作激活其右面的“Degree”参数框。
②单击Degree参数框右面的向下箭头展开阶次菜单，可以选择“Linear”线性、“Quadratic”二次、“Cubic”三次、“4th”四次、“5th”五次多项式。
③为多项式指定各组均值的系数。
方法是在“Coefficients”框中输入一个系数，单击Add按钮，“Coefficients”框中的系数进入下面的方框中。
SPSS实验报告——均值比较
实验报告一、实验目的1、掌握均值比较，用于计算指定变量的综合描述统计量2、掌握独立样本T检验（Independent Samples Test），用于检验两组来自独立总体的样本，企图理综题的均值或中心位置是否一样二、实验步骤第1步数据导入；打开“EG5-2城市和农村学生心理素质测试得分.sav”第2步确定要进行T检验的变量；选择Analyze→ Compare Means →Independent-Samples ，选择“p”变量作为检验变量，移入“Test Variable(s)”框中。
第4步确定分组变量；选择变量“group”作为分组变量，将其移入下图中的“Grouping variable”文本框中，并定义分组的变量值：Group1—1，Group2—2。
三、结果及分析两独立样本T检验的基本描述统计量分析：1、根据结果，方差齐性检验的p值为0.791，大于0.05，故应接受原假设。
2、因为方差相等，两独立样本T检验的结果应该看两独立样本T检验结果报中的Equal variances assumed”一行，第5列为相应的双尾检测概率（Sig.（2-tailed））为0.07，在显著性水平为0.05的情况下，T统计量的概率p值大于0.05，故接受原假设假设,即认为两样本的均值是相等的，在本题中，不能认为两组的成绩有显著性差异。
实验报告一、实验目的1、掌握均值比较，用于计算指定变量的综合描述统计量2、掌握配对样本T检验（Paired Samples Test），用于检验两个相关的样本是否来自具有相同均值的总体。
二、实验步骤第1步数据组织；打开“EG5-1学生培训前后心理测试得分.sav”第2步确定配对分析的变量选择Analyze→ Compare Means →Paired-Samples T Test，将变量“before”和“after”添加到“Paired Variables”框中，作为一对分析的配对变量三、结果及分析分析：表“paired samples test”显示，学生培训前后的平均成绩相差 -0.158，平均成绩差值的标准差为1.5048，差值标准差的标准误为0.4344.在置信水平为95%时平均值差值的置信区间为-1.114~0.798。
SPSS第5章 平均数比较
• 打开“Employee.sav”文件，顺序单击“Analyze”→“Compare Means” →“Means”命令菜单，打开对话框（图5.1），并单击 “Next”键后，选择“jobcat”作为对层迭分组的第二自变量； “Option”的选择见图5.2，应选择“Anova table and eta”。可 得到男女两组各工种的平均受教育程度和男女性平均受教育 年数的方差分析。计算表明F=68.495，Sig=0.000，这说明男女 性平均受教育年数存在着显著性差异。
5.3.2 单一样本T检验过程选择
• 顺序单击“Analyze”→“Compare Means”→“One Sample T test”命令，可打开图5.3的对话框。“Test Variable”框中的变量是需要作检验的变量，要从源变 量框中选取某个变量进入该框，然后单击向右的箭头， 再在“Test Value”参数框中输入一个定值作为假设检 验值（总体参数）。 • “Options”对话框将给出置信水平“Confidence Interval”和缺失值“Missing Value”处置方式。置信水 平必须在1-99之间，如90、95，99等（一般取95）。 缺失值的处置方式一般有两种（图5.4）：一种是只 要变量中含有缺失值，该组样本都被剔除（Exclude cases Listwise）；另一种是尽可能保留样本，仅剔除 被分析变量的那个变量中含有缺失值的Cases。
•1、统计检验中的假设条件
•假设是进行检验的前提，是有待确认的一种事实。例 如，某样本是否满足正态分布，两样本平均数是否源 于同一总体等等。
•假设检验中，首先要建立一个关于总体参数的假设（原 假设），然后抽取样本，检验所做假设正确与否。在进行 研究时，往往需要根据已有的理论和经验，事先对研究结 果作出一种预想希望能证实的一种假设。这种假使叫科学 假设或被择假设，记为H1；而要对总体的某种假设（论断） 作出判断时，常要对相反的假设进行统计检验，称这个假 设为零假设（或虚无假设、无偏假设），记作H0。进行假 设检验的目的是为了推翻假设，主要是推翻假设时的犯错 误概率容易把握，而承认假设正确的概率不容易把握。 •假设建立得合适与否是决定检验成败的关键，统计中的 假设检验有两个基本要求。第一，建立假设的目的是为了 推翻原假设，因为推翻假设远远比承认原假设容易，因此， 真正需要证明的往往作为备择假设，即使不能推翻原假设， 也只能说，没有足够的证据推翻原假设。第二，原假设必 须是虚无（无显著性差异）假设，即必须包括等号，因为 所有的统计分析、统计计算都建立在这个基础之上；而备 择假设一定不能包含等号。
5.3.2 单一样本T检验过程选择
• 顺序单击“Analyze”→“Compare Means”→“One Sample T test”命令，可打开图5.3的对话框。“Test Variable”框中的变量是需要作检验的变量，要从源变 量框中选取某个变量进入该框，然后单击向右的箭头， 再在“Test Value”参数框中输入一个定值作为假设检 验值（总体参数）。 • “Options”对话框将给出置信水平“Confidence Interval”和缺失值“Missing Value”处置方式。置信水 平必须在1-99之间，如90、95，99等（一般取95）。 缺失值的处置方式一般有两种（图5.4）：一种是只 要变量中含有缺失值，该组样本都被剔除（Exclude cases Listwise）；另一种是尽可能保留样本，仅剔除 被分析变量的那个变量中含有缺失值的Cases。
•1、统计检验中的假设条件
•假设是进行检验的前提，是有待确认的一种事实。例 如，某样本是否满足正态分布，两样本平均数是否源 于同一总体等等。
•假设检验中，首先要建立一个关于总体参数的假设（原 假设），然后抽取样本，检验所做假设正确与否。在进行 研究时，往往需要根据已有的理论和经验，事先对研究结 果作出一种预想希望能证实的一种假设。这种假使叫科学 假设或被择假设，记为H1；而要对总体的某种假设（论断） 作出判断时，常要对相反的假设进行统计检验，称这个假 设为零假设（或虚无假设、无偏假设），记作H0。进行假 设检验的目的是为了推翻假设，主要是推翻假设时的犯错 误概率容易把握，而承认假设正确的概率不容易把握。 •假设建立得合适与否是决定检验成败的关键，统计中的 假设检验有两个基本要求。第一，建立假设的目的是为了 推翻原假设，因为推翻假设远远比承认原假设容易，因此， 真正需要证明的往往作为备择假设，即使不能推翻原假设， 也只能说，没有足够的证据推翻原假设。第二，原假设必 须是虚无（无显著性差异）假设，即必须包括等号，因为 所有的统计分析、统计计算都建立在这个基础之上；而备 择假设一定不能包含等号。
SPSS多重比较方法
SPSS 多重比较方法（信息摘自网络，仅供参考）（一）常用方法总结1. LSD法最小显著差异法,公式为:它其实只是t检验的一个简单变形,并未对检验水准做出任何校正,只是在标准误的计算上充分利用了样本信息, 为所有组的均数统一估计出了一个更为稳健的标准误,其中MS误差是方差分析中计算得来的组内均方,它一般用于计划好的多重比较。
由于单次比较的检验水准仍为α,因此可认为LSD法是最灵敏的。
2. Bonferroni法该法又称Bonferroni t检验,由Bonferroni提出。
用t检验完成各组间均值的配对比较，但通过设置每个检验的误差率来控制整个误差率。
若每次检验水准为α′,共进行m 次比较,当H0 为真时,犯Ⅰ类错误的累积概率α不超过mα′,既有Bonferroni不等式α≤mα′成立。
3. Sidak法它实际上就是Sidak校正在LSD法上的应用,即通过Sidak校正降低每两次比较的Ⅰ类错误概率,以达到最终整个比较的Ⅰ类错误概率为α的目的。
即α′=1 - (1 -α)2 / k ( k - 1) ，计算t统计量进行多重配对比较。
可以调整显著性水平，比Bofferroni方法的界限要小。
4. Student-Newman-Keuls法( SNK法)它实质上是根据预先制定的准则将各组均数分为多个子集, 利用Studentized Range分布来进行假设检验,并根据所要检验的均数的个数调整总的Ⅰ类错误概率不超过α。
用student range分布进行所有各组均值间的配对比较。
如果各组样本含量相等或者选择了（差异较小的子集）的均值配对比较。
在该比较过程中，各组均值从大到小按顺序排列，最先比较最末端的差异。
5. Dunnett检验常用于多个试验组与一个对照组间的比较,根据算得的t值,误差自由度ν误差、试验组数k - 1以及检验水准α查Dunnett-t界值表,作出推断。
6. Duncan法(新复极差法)（SSR）指定一系列的“range”值，逐步进行计算比较得出结论。
SPSS统计分析—差异分析
显著性水平： 0.05——显著 0.001——非常显著 0.0001——极其显著
t检验的类型
• 单样本t检验——样本均值与总体均值的比较 • 独立两样本t检验——独立两样本均值比较 • 配对样本t检验——配对设计的差数均值与总体均值0的比较
单样本t检验
统计学上的定义和计算公式
定义：SPSS单样本T检验是检验某个变量的总体均值和某 指定值之间是否存在显著差异。统计的前提是样本总体服从 正态分布。也就是说单样本本身无法比较，进行的是其均数 与已知总体均数间的比较。
较样本差值的均值和总体均值0之间的关系。 如果两组数据没有差别，那么其样本差值的均值应该在0附近波动。否则为两组数据是有 差别的。这种方法的本质就是在对配对样本的差值同总体均值0做单样本t检验。
两配对样本T检验的零假设H0为两总体均值之间不存在显 著差异。
◆注意 单样本t检验和独立两样本t检验样本内部数据的顺序是可以任意 调换。而配对样本t检验的样本必须是一一对应的。样本内数据的顺 序不能随意交换顺序。
数学 99.00 88.00 99.00 89.00 94.00 90.00 79.00 56.00 89.00 99.00 70.00 89.00 55.00 50.00 67.00 67.00 56.00 56.00
组别 0 0 0 0 0 0 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1
实现步骤
SPSS中实现过程
分析——比较均值——单因素ANOVA
SPSS中实现过程
研究问题
三组学生的数学成绩
人名 hxh yaju yu shizg hah s watet jess wish
2_new1 2_new2 2_new3 2_new4 2_new5 2_new6 2_new7 2_new8 2_new9
t检验的类型
• 单样本t检验——样本均值与总体均值的比较 • 独立两样本t检验——独立两样本均值比较 • 配对样本t检验——配对设计的差数均值与总体均值0的比较
单样本t检验
统计学上的定义和计算公式
定义：SPSS单样本T检验是检验某个变量的总体均值和某 指定值之间是否存在显著差异。统计的前提是样本总体服从 正态分布。也就是说单样本本身无法比较，进行的是其均数 与已知总体均数间的比较。
较样本差值的均值和总体均值0之间的关系。 如果两组数据没有差别，那么其样本差值的均值应该在0附近波动。否则为两组数据是有 差别的。这种方法的本质就是在对配对样本的差值同总体均值0做单样本t检验。
两配对样本T检验的零假设H0为两总体均值之间不存在显 著差异。
◆注意 单样本t检验和独立两样本t检验样本内部数据的顺序是可以任意 调换。而配对样本t检验的样本必须是一一对应的。样本内数据的顺 序不能随意交换顺序。
数学 99.00 88.00 99.00 89.00 94.00 90.00 79.00 56.00 89.00 99.00 70.00 89.00 55.00 50.00 67.00 67.00 56.00 56.00
组别 0 0 0 0 0 0 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1
实现步骤
SPSS中实现过程
分析——比较均值——单因素ANOVA
SPSS中实现过程
研究问题
三组学生的数学成绩
人名 hxh yaju yu shizg hah s watet jess wish
2_new1 2_new2 2_new3 2_new4 2_new5 2_new6 2_new7 2_new8 2_new9
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第五章平均水平的比较第一节 Means过程5.1.1 主要功能5.1.2 实例操作第二节 Independent-Samples T Test过程5.2.1 主要功能5.2.2 实例操作第三节 Paired-Samples T Test过程5.3.1 主要功能5.3.2 实例操作第四节 One-Way ANOVA过程5.4.1 主要功能5.4.2 实例操作在正态或近似正态分布的计量资料中（如临床常见的体温、血压、脉搏、身高、体重等测量值，几乎均为此类资料），经常在使用前一章计量资料描述过程分析后，还要进行组与组之间平均水平的比较。
本章将分四节分别介绍这一统计方法：即常用的ｔ检验和单因素方差分析。
第一节 Means过程5.1.1 主要功能与第四章中Descriptives过程相比，若仅仅计算单一组别的均数和标准差，Means过程并无特别之处；但若用户要求按指定条件分组计算均数和标准差，如分性别同时分年龄计算各组的均数和标准差，则用Means过程更显简单快捷。
5.1.2 实例操作［例５.1］某医师测得如下血红蛋白值（g%），试作基本的描述性统计分析：5.1.2.1 数据准备激活数据管理窗口，定义变量名：性别为sex，年龄为age，血红蛋白值为hb。
按顺序输入数据(sex变量中，男为1，女为2)，结果见图5.1。
5.1.2.2 统计分析（Layer 2 of 2)，选age 点击 钮亦使之进入Independent List框。
点击Options...可选统计项目：在Cell Displays项中，Mean为均数、Standard deviation为标准差、Variance为方差、Count为观察单位数、Sum为观察值总和，在Statistics for First Layer项中，将为第一层次的分组计算方差分析（ANOV A table and eta）和线性检验（Test of linearity）。
选好后点击Continue钮返回Means对话框，点击OK钮即可。
5.1.2.3 结果解释在结果输出窗口中将看到如下统计数据：For Entire Population一行表示40个观察值合计为457.79，均数为11.4448，标准差为2.2690，方差为5.1484，例数为40；接下去各行分别表示先按性别分组（分男性与女性），再按年龄分组（16，17，18岁三组）的观察值合计、均数、标准差、方差和例数。
若在Independent List中未分层次，即sex和age一起放在Layer 1 of 1中，则结果是分别计算男性与女性（不作年龄分组）、16，17，18岁三组（不作性别分组）的观察值合计、均数、标准差、方差和例数（如下所示）。
第二节 Independent-Samples T Test过程5.2.1 主要功能调用此过程可完成两样本均数差别的显著性检验，即通常所说的两组资料的t检验。
5.2.2 实例操作［例５.2］分别测得14例老年性慢性支气管炎病人及11例健康人的尿中17酮类固醇5.2.2.1 数据准备激活数据管理窗口，定义变量名：把实际观察值定义为x，再定义一个变量group来区分病人与健康人。
输入原始数据，在变量group中，病人输入1，健康人输入2。
结果如图5.3所示。
5.2.2.2 统计分析激活Statistics菜单选Compare Means中的Independent-samples T Test...项，弹出Independent- samples T Test对话框（如图5.4示）。
从对话框左侧的变量列表中选x，点击 钮使之进入Test Variable(s)框，选group 点击 钮使之进入Grouping Variable框，点击Define Groups...钮弹出Define Groups定义框，在Group 1中输入1，在Group 2中输入2，点击Continue 钮，返回Independent-samples T Test对话框，点击OK钮即完成分析。
5.2.2.3 结果解释这一部分显示两组资料的例数（Numbers of cases）、均数（Mean）、标准差（SD）和标准误（SE of Mean），显示两均数差值为1.1503，经方差齐性检验： F= .440 P= .514，这一部分显示t检验的结果，第一行表示方差齐情况下的t检验的结果，第二行表示方差不齐情况下的t检验的结果。
依次显示值（t-value）、自由度（df）、双侧检验概率（2-Tail Sig）、差值的标准误（SE of Diff）及其95%可信区间（Cl for Diff）。
因本例属方差齐性，故采用第一行（即Equal）结果：t=1.81,P=0.084,差别有显著性意义，即老年性慢性支气管炎病人的尿中17酮类固醇排出量低于健康人。
第三节 Paired-Samples T Test过程5.3.1 主要功能调用此过程可完成配对资料的显著性检验，即配对t检验。
在医学领域中，主要的配对资料包括：同对（年龄、性别、体重、病况等非处理因素相同或相似者）或同一研究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。
5.3.2 实例操作［例５.2］某单位研究饲料中缺乏维生素E与肝中维生素A含量的关系，将大白鼠按性别、体重等配为8对，每对中两只大白鼠分别喂给正常饲料和维生素E缺乏饲料，一段时期后将之宰杀，测定其肝中维生素A含量（μmol/L）如下，问饲料中缺乏维生素E对鼠5.3.2.1 数据准备激活数据管理窗口，定义变量名：正常饲料组测定值为x1，维生素E缺乏饲料组测定值为x2，数据输入后结果如图5.5所示。
5.3.2.2 统计分析激活Statistics菜单选Compare Means中的Paired-samples T Test...项，弹出Paried-samples T Test对话框（如图5.6示）。
从对话框左侧的变量列表中点击x1，这时在左下方的Current Selections框中Variable 1处出现x1，再从变量列表中点击x2，左下方的Current Selections 框中Variable 2处出现x2。
点击 钮使x1、x2进入Variables框，点击OK钮即完成分析。
5.3.2.3 结果解释这段结果显示本例共有8对观察值，相关系数（C）为0.586，相关系数的显著性检验表明P=0.127；变量x1的均数（Mean ）、标准差（SD ）、标准误（SE of Mean ）分别为34.7500、这段结果显示变量x1、x2两两相减的差值均数、标准差、标准误95%可信区间（95% Cl ）分别为8.5125、5.719、2.022，95%可信区间（95% Cl ）为3.730，13.295。
配对检验结果为：t=4.21, P=0.004, 差别具高度显著性意义，即饲料中缺乏维生素E 对鼠肝中维生素A 含量确有影响。
第四节 One-Way ANOVA 过程5.4.1 主要功能在实际研究中，经常需要比较两组以上样本均数的差别，这时不能使用t 检验方法作两两间的比较（如有人对四组均数的比较，作6次两两间的t 检验），这势必增加两类错误的可能性（如原先α定为0.05，这样作多次的t 检验将使最终推断时的α>0.05）。
故对于两组以上的均数比较，必须使用方差分析的方法，当然方差分析方法亦适用于两组均数的比较。
方差分析可调用此过程可完成。
本过程只能进行单因素方差分析，即完全随机设计资料的方差分析。
对于随机区组设计资料方差分析的方法，将在第五章介绍。
5.4.2 实例操作［例５.4］某单位研究两种不同制剂治疗钩虫的效果，用大白鼠作试验。
11只大白鼠随机分配于3组：一组为对照组、另外二组分别为使用甲、乙制剂的实验组。
试验方法是：用药前每鼠人工感染500条钩蚴，感染后第8天实验组分别给予甲、乙制剂，对照组不给药，第105.4.2.1 数据准备激活数据管理窗口，定义变量名：实际观察值定义为x ，组别用变量range 表示：其中对照组的值为、甲制剂实验组的值为、乙制剂实验组的值为，输入后的结果如图5.7所示。
5.4.2.2 统计分析激活Statistics 菜单选Compare Means 中的One-Way ANOV A...项，弹出One-Way ANOV A 对话框（如图5.8示）。
从对话框左侧的变量列表中选x ，点击 钮使之进入Dependent List 框，选range 点击 钮使之进入Factor 框，点击Define Range 钮打开One-Way ANOV A: Define Range 对话框，因本例为3组比较，故在Minimum 处输入1，在Maximum 处输入3，点击Continue 钮返回One-Way ANOV A 对话框。
如果欲作多个样本均数间两两比较，可点击该点击对话框的Post Hoc...钮打开One-Way ANOV A: Post Hoc Multiple Comparisons 对话框（如图5.9所示），这时可见在Tests 框中有7种比较方法供选择：Least-significant difference：最小显著差法。
α可指定0~1之间任何显著性水平，默认值为0.05；Bonferroni：Bonferroni修正差别检验法。
α可指定0~1之间任何显著性水平，默认值为0.05；Duncan’s multiple range test：Duncan多范围检验。
只能指定α为0.05或0.01或0.1，默认值为0.05；Student-Newman-Keuls：Student-Newman-Keuls检验，简称N-K检验,亦即q检验。
α只能为0.05；Tukey’s honestly significant difference：Tukey显著性检验。
α只能为0.05；Tukey’s b：Tukey另一种显著性检验。
α只能为0.05；Scheffe：Scheffe差别检验法。
α可指定0~1之间任何显著性水平，默认值为0.05。
本例选用Student-Newman-Keuls显著性检验法。
在Sample Size Estimate框中有Harmonic average of pairs和Harmonic average of all groups两选项，前者表示仅采用相互比较两组的调和均数，后者表示采用所有组（含比较的两组和尚未比较的其他组）的调和均数，本例选用前者，点击Continue钮返回One-Way ANOV A 对话框后，再点击OK钮即完成分析。