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SPSS统计分析—差异分析-spss 差异.ppt

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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中实现过程
分析——比较均值——配对样本T检验
方差分析
多个独立样本的差异显著性检验，通常可以使用方 差分析方法。
• 油菜品种差异性分析 P164
不同教学方式是否给学生成绩造成了显著影响； 不同地区的考生成绩是否有显著的差异等。
H0的拒绝域。 • 根据样本值计算统计量的值，并将其与临界值作比较。 • 下结论：若统计量的值落入拒绝域内，就拒绝H0；否则，不
拒绝H0。
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
组内离差平方和是每个数据与本水 平组平均值离差的平方和，反映了 数据抽样误差的大小程度。
F统计量是平均组间平方 和与平均组内平方和的 比（组间变异与误差变 异的比值）。
从F值计算公式可以看出，如果控制变量 的不同水平对观察变量有显著影响，那么观察 变量的组间离差平方和必然大，F值也就比较 大；相反，如果控制变量的不同水平没有对观 察变量造成显著影响，那么，组内离差平方和 影响就会比较大，F值就比较小。
差异分析
1、均值描述—Means过程 2、t检验 3、方差分析
均值描述——Means过程
定义：Means过程是SPSS计算各种基本描述 统计量的过程。Means过程其实就是按照用户指 定条件，对样本进行分组计算均数和标准差，如 按性别计算各组的均数和标准差。
Means过程的计算公式为：
SPSS高级第部分PPT课件

SPSS高级第部分PPT课件


i1 j1i 1源自i1 j1SST = SSA + SSE
▪ 前例的计算结果
4164.608696=1456.608696+2708
构造检验的统计量
(计算均方MS)
1. 各误差平方和的大小与观察值的多少有关，为消除观 察值多少对误差平方和大小的影响，需要将其平均，
这就是均方，也称为方差
2. 由误差平方和除以相应的自由度求得
7
三、方差分析的原理 （一）方差的分解 样本数据的波动，可通过离差平方和来反映，这个离差平方和可分解为组间方差与组
内方差两部分。组间方差反映出因子水平不同的影响；组内方差则是纯随机影响。 （二）检验统计量 检验因子影响是否显著的统计量是一个 F 统计量： 组间均方差 F 组内均方差
F 统计量越大，越说明组间方差是主要方差来源，因子影响是显著的；F 越小，越说明 随机方差是主要的方差来源，因子的影响不显著。
▪ 前例的计算结果
SST = (57-47.869565)2+…+(58-
47.869565)2
=115.9295
构造检验的统计量
(计算组间平方和 SSA)
1. 各组平均值 xi (i 1,2,, k ) 与总平均值 x 的离差平方
和
2. 反映各总体的样本均值之间的差异程度
3. 该平方和既包括随机误差，也包括系统误差
6
方差分析模型常用术语
▪ 协变量（Covariates）
▪ 指对因变量可能有影响，需要在分析时对其作用加以 控制的连续性变量
▪ 实际上，可以简单的把因素和协变量分别理解为分类 自变量和连续性自变量
▪ 交互作用（Interaction）
▪ 如果一个因素的效应大小在另一个因素不同水平下明 显不同，则称为两因素间存在交互作用。当存在交互 作用时，单纯研究某个因素的作用是没有意义的，必 须分另一个因素的不同水平研究该因素的作用大小。
第4章-SPSS基本统计分析课件

第4章-SPSS基本统计分析课件

– 频数分析：对数据按组进行归类整理，形成变量不 同水平的频数分布表和图形，对数据的分布趋势进 行初步分析。
– 通过频数分析，了解变量取值的状况，把握分布特 征。
– 通过频数分析，能够在一定程度上反映出样本是否 具有总体代表性，抽样是否存在系统偏差等，并以 此证明以后相关问题分析的代表性和可信性。
第4章-SPSS基本统计分析
目标一：计算存(取)款金额的基本描述统计量，并对 城镇储户和农村储户进行比较 (数据拆分)
目标二：分析储户一次存(取)款的数量是否存在不均 衡现象。
第4章-SPSS基本统计分析
目标二
基本描述统计
分析储户一次存(取)款的数量是否存在不均衡现象，
可以从分析金额是否有大量异常值入手。
实现方法：
数据标准化处理： zi (xi x)/S
第4章-SPSS基本统计分析
异常值的检测
99.73% 95.45% 68.27%
3 2
2 3 第4章-SPSS基本统计分析
2021/1/24
28
基本描述统计量
l 其他统计量
– 均值标准误差(S.E means)
l 中心极限定理认为：样本均值~N(u,2/n) l 反映样本均值与总体真值间的平均离散程度 l 样本数越大，样本均值的离散程度越小，对真
中 趋 势 栏
可反复操作键入多个百分
位数；
按Remove：删除已键入
的数值
离散趋
分布形态栏
按Change：重新输入新 数
势栏 输出统计量对话框 第4章-SPSS基本统计分析
频数分析
l 频数分析中的其他分析
– 分位数的应用
l 从一个侧面刻画了变量的取值分布状况
– 例：( QL=50,QU=75)
SPSS问卷数据分析(PPT课件)

SPSS问卷数据分析(PPT课件)


SPSSAU 数据科学 一点就好
2
1.1数据分析通用基础统计知识
术语 P值 量表 非量表 数据类型 样本 定量数据 分类数据
相关名词 显著性、显著性差异、 0.01 水平显著、 0.05 水平显著 李克特量表，定量数据 分类数据，多选题 定量数据，分类数据 样本量，无效样本 非常不满意，比较不满意，中立，比较满意，非常满意 性别（男和女），专业（文科、理科、工科）
项删除后的克隆巴赫系数
校正的项总计相关性 内容效度 结构效度(探索性因子分析) 结构效度(验证性因子分析)
相关解释
用于测量信度水平，常见标准是高 于 0.7
删除某题项后的信度系数，常用于 预测试
题项之间的相关关系，常用于预测 试
使用文字描述量表设计的合理性
探索性因子分析结果，与专业预期 进行对比
验证性因子分析判断量表是否合理
P 值，显著性， 非标准化回归系数和标准化回 归系数
二元 Logistic 回归分析，多元无序 Logistic 回 归分析， 多元有序 Logistic 回归分析
Hosmer and Lemeshow 检验， Cox & Snell R 平方， Nagelkerke R 平方
P 值，回归系数 B 值， 对数比(Exp(B))
✓ 中介作用是指 X(自变量)对于 Y(因变量)产生影响关系时，是否会首先通过中介变量 M 的作用，然后再去影响 Y，如果存在此种关系则说明具有中介作用。
✓ 调节作用是指 X 对于 Y 的影响过程中，调节变量 Z 取值不同时， X 对于 Y 的影响程 度是否会有明显差异，如果 Z 取值不同时， X 对于 Y 的影响幅度并不一致，即说明具 有调节作用。
SPSSAU 数据科学 一点就好
最新第2讲.SPSS描述性统计分析PPT课件

最新第2讲.SPSS描述性统计分析PPT课件

一、操作（实践数据：产品的销售量.sav） 1）菜单“分析→描述统计→频率”。 2）对话框中，左侧选择一个或多个
待分析变量，移入右侧。 3）“显示频率表格”，勾选该复选
框，可输出频数分析表。
SPSS频数分析
二、几个重要的设置对话框 “统计量”按钮对应的对话框：
1）四分位数：显示25%、50%、 75%的分位数。 2）割点：勾选后可输入数值A， 将数据平分为A等分。例如，输 入5，表示输出20%、40%、 60%、80%的百分位数。 3）百分位数：选中后，可激活 右侧的文本框和列表。可输入、 更改和删除自定义的百分位数。
幂估计：对每一组数据产生一个中位数的自然对数与四 分位数的自然对数的散列点图，达到方差齐次性要求的 幂次估计；并据此散布图，来估计将各组方差转换成同 方差所需的幂次。
转换：对原始数据进行变换。可在下拉列表中选 择转换的幂值。 未转换：不对数据进行转换，产生原始数据的散 布图。注：“无”是不产生该选项的图形。
二、按钮对应的界面介绍
统计量对话框
输出前面所讲述的各个描述统计量，并可设置均值的 置信5个最大值与最小值。在输出窗 口被表明为极端值。
“选项”对话 框
输出结果显示5%,10%,25%,50%,75%,90%和95% 的百分位数。
从所有分析中，将因变量或分组变量中带有缺失值的观测 量予以剔除。 从当前分析中，将有缺失值的观测量均予以剔除。
SPSS探索性统计分析整体分析与设计的内容
二、操作
探索性数据分析过程用于计算指定变量的探索性统计量和有关的图 形。从这个过程中可以获得箱图、茎叶图、直方图、各种正态检验 图、频数表、方差齐性检验等结果，以及对非正态或正态非齐性数据 进行变换，以表明和检验连续变量的数值分布情况。
方差分析SPSS操作流程PPT课件

方差分析SPSS操作流程PPT课件


ANOVA
WEIGHT
Sum of Squares Betwee2n05G3r8o.u7p0s Within G6r5o2u.p1s59 Total 21190.86
dfMean Square F 36846.231357.467
15 43.477 18
Sig. .000
• 第一栏：方差来源
• 第二栏：离均差平方和
.；
22
• Homogeneity of variance复选项，要求进行方差齐次性检验 ，并输出检验结果。
• Brown-Forsythe：检验各组均数相等，当不能确定方差齐性 检验时，该统计量优于F统计量。
• Welch：检验各组均数相等，当不能确定方差齐性检验时，该 统计量优于F统计量。
• Mean plot复选项，即均数分布图，横轴为分类变量，纵轴为 反应变量的均数线图;
重比较对每个水平的均值逐对进行比较，以判断具体是哪些水
平间存在显著差异。
• 常用方法备选：
– LSD法：t检验的变形，在变异和自由度的计算上利用了整个样本信息
。
– Duncan 新复极差测验法
– Tukey 固定极差测验法
– Dunnett最小显著差数测验法 等
• 实现手段：
– 方差分析菜单中的“Post ho. c test…”按钮
• One-Way ANOVA过程要求：
因（分析）变量属于正态分布总体，若因（分析 ）变量的分布明显的是非正态，应该用非参数分 析过程。
对被观测对象的实验不是随机分组的，而是进行 的重复测量形成几个彼此不独立的变量，应该用 Repeated Measure菜. 单项，进行重复测量方差8
• analyze→compare means→one-way ANVOA
SPSS统计分析—差异分析

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统计分析方法及应用》第四章--基本统计分析课件

《SPSS统计分析方法及应用》第四章--基本统计分析课件

（3）众数（Mode）：即一组数据中出现次数最多的 数据值。如生产鞋的厂商在制定各种型号鞋的生产 计划时应该运用众数。
学习交流PPT
17
（4）均值标准误差（Standard Error of Mean）：描述 样本均值与总体均值之间的平均差异程度的统计量。 其计算公式为：
S.E.of .Mean ( x X )2 n
按Variables框中的排列顺 序输出
按各变量的字母顺序输出 按均值的升序排列 按均值的降序排列
Options 对话框
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28
在上面窗口中，用户可以指定分析多变量时结 果输出的次序（Display Order）。其中，Variable list表示按变量在数据窗口中从左到右的次序输出； Alphabetic表示按字母顺序输出；Ascending Means 表示按均值升序输出；Descending Means表示按均 值降序输出。
至此，SPSS便自动计算所选变量的基本描述统 计量并显示到输出窗口中。
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• 5.2.3 计算基本描述统计量的应用举例
1. 利用商品房购买意向的调查数据，对月住 房开销变量计算基本描述统计量。
有以下分析目标：计算月住房开销的基本描述 统计量，并分别对不同居住类型进行比较分析： 首先按居住类型对数据进行拆分（Split file）， 然后计算月住房开销的基本描述统计量。
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常见的刻画离散程度的描述统计量如下：
（1）全距（Range）：也称极差，是数据的最大值 （Maximum）与最小值（Minimum）之间的绝对离差。
（2）方差（Variance）：也是表示变量取值距均值的离 散程度的统计量，是各变量值与算数平均数离差平方 的算术平均数。其计算公式为：
《SPSS的方差分析》课件

《SPSS的方差分析》课件

总结词
数据来源与格式
详细描述
介绍如何新建数据文件，以及如何导入不同格式的数据文件，如Excel、CSV等。同时说明数据的基本 格式和要求。
SPSS数据的基本操作与整理
总结词
数据清洗与整理技巧
VS
详细描述
介绍SPSS中常见的数据清洗和整理操作 ，如缺失值处理、异常值检测与处理、数 据排序与分组等。同时提供实际操作案例 和技巧。
03
对于非数值型数据或分类数据，需要进行 转换或处理，较为繁琐。
04
对于大规模数据集，计算量大，需要较长 时间才能得出结果。
方差分析的未来发展方向
结合机器学习算法
01
利用机器学习算法对方差分析进行优化，提高分析的效率和准
确性。
拓展到多因素分析
02
将方差分析拓展到多因素分析领域，对方差分析进行更深入的
06
总结与展望
方差分析的优缺点总结
01
优点
02
适用于多组数据的比较，能够快速准确地判断各组 之间的差异。
03
可用于不同类型的数据，如计数数据、计量数据等 ，具有广泛的适用性。
方差分析的优缺点总结
• 能够考虑多种影响因素，进行多因素分析 。
方差分析的优缺点总结
01
缺点
02
对数据的要求较高，需要满足一定的假设 条件，如正态分布、方差齐性等。
双因素方差分析
总结词
用于比较两个分类变量各自所划分的不同组 之间的总体均值是否存在显著差异。
详细描述
双因素方差分析是单因素方差分析的扩展， 用于比较两个分类变量各自所划分的不同组
之间的总体均值是否存在显著差异。在 SPSS中，可以通过“分析”菜单中的“一 般线性模型”选项进行双因素方差分析。
SPSS数据统计与分析标准教程差异性均值分析

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。
利用SPSS进行数据显著性差异分析

利用SPSS进行数据显著性差异分析

利用SPSS进行数据显著性差异分析SPSS是一种统计分析软件，可用于进行数据显著性差异分析。

在数据显著性差异分析中，我们使用统计测试来确定不同组之间的显著差异。

本文将详细介绍利用SPSS进行数据显著性差异分析的步骤。

首先，我们要准备数据。

假设我们有一个实验，其中包含两个或更多组的数据。

每组数据都有一个或多个变量，我们想要确定不同组之间是否存在显著差异。

在SPSS中，我们可以使用两种常见的统计方法来进行数据显著性差异分析：t检验和方差分析(ANOVA)。

选择哪种方法取决于我们的数据类型和实验设计。

对于t检验，如果我们只有两个组的数据，可以选择独立样本t检验或配对样本t检验。

独立样本t检验用于比较两个独立组的平均值是否显著不同，而配对样本t检验用于比较同一组的两个相关条件的平均值是否显著不同。

对于方差分析，我们可以选择一元方差分析(One-Way ANOVA)或多元方差分析(One-Way MANOVA)。

一元方差分析用于比较一个因素下多个独立组的平均值是否显著不同，而多元方差分析用于比较多个相关条件下多个独立组的平均值是否显著不同。

下面，我们将详细介绍如何在SPSS中执行独立样本t检验和一元方差分析。

独立样本t检验：1.打开SPSS并导入数据。

3. 在弹出的对话框中，将要比较的变量移动到“因子(Factor)”栏和“依赖(Dependent)”栏中。

4.点击“OK”按钮执行独立样本t检验，并查看结果。

一元方差分析：1.打开SPSS并导入数据。

3. 在弹出的对话框中，将要比较的变量移动到“因子(Factor)”栏和“依赖(Dependent)”栏中。

4.点击“OK”按钮执行一元方差分析，并查看结果。

在执行以上分析后，SPSS将生成统计数据和显著性测试结果。

重要的结果包括均值、标准差、t值、p值等。

p值表示差异是否显著，值越小说明差异越显著，通常使用0.05为显著性水平。

此外，SPSS还提供了其他的数据显著性差异分析方法，如配对样本t检验、多元方差分析等。

用SPSS进行统计差异显著性分析检验的基本原理和方法


【例6-5】某项教育技术实验，对实验组和控制组的前测和后测的数据分别如表6-14所示，
比较两组前测和后测是否存在差异。
由于n>30，属于大样本，应采用Z检验。由于这是检验来自两个不同总体的两个样本平均数，
看它们各自代表的总体的差异是否显著，所以采用双总体的Z检验方法。
计算前测Z的值
它是用t分布理论来推断差异发生的概率，从而判定两个平均数的差异是否显著。其一般步骤如下：
第一步，建立虚无假设，即先假定两个总体平均数之间没有显著差异。
第二步，计算统计量t值，对于不同类型的问题选用不同的统计量计算方法。
(1)如果要评断一个总体中的小样本平均数与总体平均值之间的差异程度，其统计量t值的计算公式为：
(2)如果要评断两组样本平均数之间的差异程度，其统计量t值的计算公式为：
第三步，根据自由度df= n-1，查t值表，找出规定的t理论值(见附录)并进行比较。
理论值差异的显著水平为0.01级或0.05级。不同自由度的显著水平理论值记为t (df)0.01和t (df)0.05
第四步，比较计算得到的t值和理论t值，推断发生的概率，
依据表6-15给出的t值与差异显著性关系表作出判断。
第五步，根据是以上分析，结合具体情况，作出结论
用SPSS进行统计差异显著性分析检验的基本原理和方法
发布时间：2012-09-07 点击数： 462
用SPSS进行统计差异显著性分析检验的基本原理和方法
一、统计检验的基本原理
统计检验是先对总体的分布规律作出某种假说，然后根据样本提供的数据，通过统计运算，根据运算结果，
对假说作出肯定或否定的决策。如果现要检验实验组和对照组的平均数(μ1和μ2)有没有差异，其步骤为：

第二讲SPSS统计绘图PPT课件

而乡村人口数则稳中略降，全国总人口数的城乡差 别在缩小。
2024/10/16
21
练习2：
已知我国改革开放以来部分农业产品产 量的变化数据，试以单个变量多线形图来反 映其变化。
（数据见SPSS练习——中国人均农业农产 品产量）
2024/10/16
22
三、散点图
用点的位置表示两变量间的数量关系和变化趋 势，如果有自变量和因变量之分，一般将自变量放在 横轴，因变量放在纵轴。散点图可以判断是否值得进 行直线回归分析或拟合何种曲线方程。
2024/10/16
23
例8：随机抽取15人调查获取资料，要求：绘制学习时 间与统计成绩之间相关的散点图。
2024/10/16
24
结果分析：
随着学习时间增加，应用统计学成绩呈线
性增长趋势。
2024/10/16
25
例9：已知child.sav数据文件，试绘制体重与身高、 体重与胸围的重叠散点图。
600
400
200
0
1962
1975
1985
1995
2005
年份
14
二、线形图 (Line…)
用线段的升降来表示 数值的变化，可用于描述 某统计变量随另一连续变 量变化而变化的趋势。
2024/10/16
15
例5: 1978～2006年历年全国人口数及构成数据已 建立数据文件population.sav，试绘制总人口数的 简单线图。
美术片 （本）
科学教 育片 （本）
记录片 （本）
1962 16
34
17
94
133
1975 15
27
11
214
313

方差分析的SPSS过程PPT课件

2024/10/16
均数估计
41
点击“OK”，运行结果
2024/10/16
42
➢结果输出
2024/10/16
43
有效数据例数统计
2024/10/16
44
分组统计描 述（均数、 标准差）
2024/10/16
45
方差分析表
平方 和
自由 度
均方
F值 P值
2024/10/16
46
均数估计
均数
标准误
3.16
3.26
3.82
3.28
2024/10/16
19
t检验法的不足
t 检验法适用于单样本及两样本平均数间的差异显著性检验 ⑴ 检验过程烦琐
本例中用t 检验法要进行 3次两两平均数的差异显著性检验 若有k个处理，则要作 k(k-1)/2次类似的检验
⑵无统一的试验误差，误差估计的精确性和检验的灵敏性低 ⑶推断的可靠性低，检验的 I 型错误率大
• 另一种情况是处理因素确实有作用。组间均方是 由于误差与不同处理共同导致的结果，即各样本 来自不同总体。那么，组间均方会远远大于组内 均方。MS组间＞＞MS组内。
• MS组间/MS组内比值构成F分布。用F值与其临界 值比较，推断各样本是否来自相同的总体。
2024/10/16
5ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
多重比较检验问题
多重比较是通过对总体均值之间的配对比较来进一步 检验到底哪些均值之间存在差异。
方此差43案224分02平 ..4例均 28/析1方 0将/1数 6和数((xQ据i i按))区组和处153理531657组4...3843两.802个方向进行17分3594组.55.5，6540属46..于20 无重2复247数44.97据.94的9 双向34

SPSS统计分析—差异分析 PPT

两配对样本T检验得前提要求如下: • 两个样本应就是配对的。在应用领域中,主要的配对资料包 括：具有年龄、性别、体重、病况等非处理因素相同或相似者。首 先两个样本的观察数目相同，其次两样本的观察值顺序不能随意改 变。 • 样本来自的两个总体应服从正态分布。
同质
P<=、 05 结果显著
结果不显著
T值显著否？
P>、05(接受 虚无假设)
1.判断两个总体得方差就是否相同
SPSS采用Levene F方法检验两总体方差 就是否相同。
如果“F值”检验不显著(Sig、得值大于.05),表示两个组别群体变异数 相等，此时瞧“方差齐性相等”所列之t值，看其就是否显著。 如果“F值”检验显著（Sig.的值小于.05），表示两个组别群体变异数 不相等，此时看“方差齐性不相等”所列之t值，看其是否显著。
SPSS中实现过程
分析——比较均值——独立样本T检验
SPSS中实现过程
研究问题 分析A、B两所高校大一学生得高考数学成
绩之间就是否存在显著性差异。
两所学校学生得高考数学成绩表
图4-6 “Independent-Samples T Test”对话框
图4-7 “Define Groups”对话框
差异分析
1、均值描述—Means过程 2、t检验 3、方差分析
均值描述——Means过程
定义:Means过程就是SPSS计算各种基本描述 统计量得过程。Means过程其实就是按照用户指 定条件,对样本进行分组计算均数与标准差，如 按性别计算各组的均数和标准差。
Means过程得计算公式为:
研究问题 比较不同性别同学得数学成绩平均值与方
两独立样本T检验得零假设H0为两总体均 值之间不存在显著差异。

spss统计分析实例分析PPT课件

• 操作步骤：
• 调用命令Analyze\Descriptive Statistics \Descriptives
• 选择“人均面积”作为分析变量 • 选择必要的分析指标
• 根据户口状况对数据进行拆分(Split File) • 重新调用命令\Descriptives计算不同户口状况的
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标准正态评分值，并以变量形式存入数据文件中，以便后续分析时应用。
在多元统计分析中，对均值差异较大的变量，采 用变量标准化后的数据进行分析，可以消除均值 差异带来的影响。
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SPSS
频数分析
的 操 作 步 骤
1、菜单中点分析/描述统计/频率，进入频 率对话框
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SPSS
的 操 作 步 骤
2、将变量选入变量 窗口，再点击统计 量，进行设置，完 成后点继续返回
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SPSS
的 操 作 步 骤
2、在频率主对话框中分别进入图表和格式进 行设置，完成后点继续返回，最后点确定
• 峰度：描述变量取值分布形态陡峭程度的统计量。
• 当数据分布与标准正态分布的陡峭程度相同时，峰度值等于0；峰度大于 0表示数据的分布比标准正态分布更陡峭，为尖峰分布；峰度小于0表示 数 据 的 分 布 比 标 准 正 态 分 布 平 缓第2，5页为/共平89峰页 分 布 。
偏态
峰态
左左偏偏分分布布
Ku rto si s
7.739
Skewness
.045
Ku rto si s
.089
Descriptiv e Statistics
户口 状况 本市户口 外地户口
N

SPSS统计分析第4章平均数差异检验

检验”命令，打开“单样本T检验”主对话框，如图所示。
• （3）选择变量：在左边的源变量列表框中选中要进行单一样 本t检验的变量名，单击中间的箭头按钮，使选中的变量进入 右边的“检验变量”列表框中。
• （4）输入检验值：在“检验变量”列表框下方的“检验值”文本 框中填入要进行检验的确定的均值。
• （5）设置置信度、选择缺失值处理方法：单击“选项”按钮， 打开“选项”对话框，如图所示。
• 在统计学上，只能对虚无假设H0进行直接的检验。假设检 验的任务就是先假设H0是真的，然后以此为前提，如果有 不合理的现象出现则说明假设是错误的，即H0为真这一假 设是不成立的，要被拒绝。如果H0为假，就要拒绝H0并接 受H1，则研究者的假设成立；如果H0 为真，就要接受H0并 拒绝H1，则研究者的假设不能成立。这就是统计学上的“反 证法”。H1称为备择假设就是指其是预备当H0被拒绝时以供 选择的。虚无假设和备择假设互相排斥并且只有一个正确
• （7）设置完操作，输出结果。
4.2.4 实例分析：某普通高校本科生自尊平均水平
• 在某普通高校随机抽取152名本科生，运用缺憾感量表对其 自尊水平进行测量，收集测验数据。部分数据如下所示：
1．描述不同性别学生自尊的平均水平
解：在该案例中，因变量是被试的缺憾感量表的得分，即自尊 水平；自变量是被试的性别和专业。要描述不同性别学生的 自尊平均水平，可以直接由均值比较的操作实现。
• （4）选择自变量：在源变量框中选择作为自变量的变量，即 分组变量。单击下面的箭头按钮，该变量进入“自变量列表”框 。首先选择的自变量默认为第一层控制变量，若单击“下一张” 按钮，可以再选择其他变量作为第二层控制变量。
• （5）选择描述性统计量：单击“选项”按钮，出现“选项”对话 框，如图所示。
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图4-6 “Independent-Samples T Test”对话框
图4-7 “Define Groups”对话框
结果和讨论
两配对样本T检验
统计学上的定义和计算公式
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。
H0的拒绝域。 • 根据样本值计算统计量的值，并将其与临界值作比较。 • 下结论：若统计量的值落入拒绝域内，就拒绝H0；否则，不
拒绝H0。
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
2．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； 相反，t值越大，说明两样本的均值存在显著 差异。
SPSS中实现过程
分析——比较均值——单样本T检验
SPSS中实现过程
研究问题 分析某班级学生的高考数学成绩和全国的
平均成绩70之间是否存在显著性差异。数据如 表所示。
数学成绩表
性别
数学
Male
99
79
59
89
79
89
99
Female
88
54
56
23
单尾检验与双尾检验
在平均数的检验中，研究者的兴趣往往在于比较不同平均数的差距，而提出两个 平均数大于、小于与不等于几种不同形式的研究假设，形成有特定方向的检验或无 方向性的检验两种不同模式。当研究者只关心单一一个方向的比较关系时(例如男生 的数学成绩X1优于女生X2)，平均数的检验仅有一个拒绝区，需使用单尾检验(onetailed test)，范例如下：
SPSS中实现过程
分析——比较均值——独立样本T检验
SPSS中实现过程
研究问题 分析A、B两所高校大一学生的高考数学成
绩之间是否存在显著性差异。
两所学校学生的高考数学成绩表
学校 清华 北大
数学 99 88 79 59 54 89 79 56 89 99 23 89 70 50 67 78 89 56
注意： • 两样本必须是独立的，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。
• 样本来自的总体要服从正态分布且变量为连续测量数 据。
• 在进行独立两样本t检验之前，要通过F检验来看两样 本的方差是否相等。从而选取恰当的统计方法。
两独立样本T检验的零假设H0为两总体均 值之间不存在显著差异。
两配对样本T检验的前提要求如下： • 两个样本应是配对的。在应用领域中，主要的配对资料包 括：具有年龄、性别、体重、病况等非处理因素相同或相似者。首 先两个样本的观察数目相同，其次两样本的观察值顺序不能随意改 变。 • 样本来自的两个总体应服从正态分布。
差。数据如表所示。
数学成绩表
性别
数学
Male
99
79
59
89
79
89
99
Female
88
54
56
23
t检验就是检验统计量为t的假设检验。
用于检验两个变量之间的差异。
假设检验的一般步骤： • 根据实际问题提出原假设H0与备择假设 H1。 • 选择统计量t作为检验统计量，并在H0成立的条件下确定t的
分布。 • 选择显著性水平 ,并根据统计量t的分布查表确定临界值及
差异分析
1、均值描述—Means过程 2、t检验 3、方差分析
均值描述——Means过程
定义：Means过程是SPSS计算各种基本描述 统计量的过程。Means过程其实就是按照用户指 定条件，对样本进行分组计算均数和标准差，如 按性别计算各组的均数和标准差。
Means过程的计算公式为：
研究问题 比较不同性别同学的数学成绩平均值和方
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。
单样本T检验的零假设为H0总 体均值和指定检验值之间不存在 显著差异。采用T检验方法，按照 下面公式计算T统计量：
P>.05(接受 虚无假设)
1．判断两个总体的方差是否相同
SPSS采用Levene F方法检验两总体方差 是否相同。
如果“F值”检验不显著（Sig.的值大于.05），表示两个组别群体变异 数相等，此时看“方差齐性相等”所列之t值，看其是否显著。 如果“F值”检验显著（Sig.的值小于.05），表示两个组别群体变异数 不相等，此时看“方差齐性不相等”所列之t值，看其是否显著。
分别是男生与女生数学成绩的平均数
当研究者并无特定方向的设定(例如男生的智商与女生的智商有所不同)，假设检验在 两个极端的情况皆有可能发生，而必须设定两个拒绝区，此时即需使用双尾检验(twotailed test)。如：
单尾检验由于仅需考虑单方向的差异性，因此在同样的显著水平下，可以较双侧
检验容易得到显著结果，统计检验力(power)大于双侧检验，因此采用单侧检验对
于研究者较为有利。但是，采用单尾检验必须提出支持证据，除非理论文献支持单
侧的概念，或是变量间的关系具有明确的线索显示必需使用单侧检验，否则需采用
双侧检验来检验平均数的特性。
（邱 P169）
独立两样本t检验
定义：所谓独立样本是指两个样本之间彼此独立没有任 何关联，两个独立样本各自接受相同的测量，研究者的主要 目的是了解两个样本之间是否有显著差异存在。这个检验的 前提如下：
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。
P<=.05 异质 T值显著否？ P>.05
F值 是否显著？ P>.05(接受虚无假设)
同质
P<=.05 结果显著 结果不显著
T值显著否？