SPSS两个独立样本秩和检验操作步骤
S P S S两个独立样本秩和
检验操作步骤
Document serial number【NL89WT-NY98YT-NC8CB-NNUUT-NUT108】
SPSS两个独立样本秩和检验步骤例表：
分组动物数病变
组织
各组病变严重程度分级/动物数（只）数字
评分病变不明显病变轻度病变中度病变显着
正常组14心112015肝140000脑140000主动脉140000
模型组16心475017肝139330脑106006主动脉841315
对正常组及模型组各脏器病变差异进行统计分析：
1、打开SPSS，点变量视图，进行定义，注意都选择数值类型。
2、点数据视图，组别以1、2代替，病变程度0（不明显）、1（轻度）、2（中度）及3（显着），例数以模型及正常组心脏例数为例填上。
3、点数据→加权个案，频率变量选择例数，点确定，弹出输出数据对话框，可以选择不保存。
4、点击分析→非参数检验→2个独立样本，检测变量列表选择病变，分组变量选择组别，点定义组，写上1和2，再选择Mann-Whitney U检验，点确定。
5、分析结果看双侧P值，示例结果为，P<，具有显着性差异。
SPSS—单样本T检验
一、被调查学生对“云窗的打分值”总体平均值的推断： 1、以71个被调查学生为样本做T 检验 由表a 可知，71个观测的平均值为71.21，标准差为15，120，均值标准误为1.794。 表b 中，第二列是t 统计量的观测值为0.675，第三列是自由度n-1=70，第四列是t 统计量观测值的双尾概率p 值，第五列是样本均值与检验值的差（1.211），即t 统计量的分子部分，他除以表a 的均值标准误（1.794）后得到t 统计量的观测值0.675，第六列和第七列是总体均值与检验值差的95%的置信区间，为（67.63，74.79）。 对于研究的问题应采用双尾检验，因此比较 2α和2 p ，即比较α和p 。由于p 大于α（0.05），因此不能拒绝零假设，认为被调查学生对“云窗的打分值”总体平均值没有显著差异。有95%的把握认为总体均值在 67.63~74.79 分之间。70分包含在置信区间内，也证实了上述推断。
2、被调查学生对“云窗的打分值”的重抽样自举 表c Bootstrap 指定 采样方法简单箱图 样本数1000 置信区间度95.0% 置信区间类型百分位 由表c可知，自举过程执行1000次，随机数种子指定为默认值2000000，采样方法为简单箱图。 中均值的重抽样自举均值与实际样本均值的差为-0.12，1000个均值的标准差为1.82，由此得到的均值95%的置信区间为（67.18，74.46） 表e中没有给出双尾检验的概率p值，但是从检验的结果可知有95%的把握认为总体均值在 67.184~74.463之间。70包含在置信区间内。用更大的样本量再一次说明了被调查学生对“云窗的打分值”总体平均值没有显著差异。
SPSS单个样本T检验实验报告(一)
《统计学》实验分析报告 实验完成者 班级 2013级班 学号 实验时间 2015年6月5日 一、实验名称 假设检验——单个样本T检验 二、实验目的 掌握单样本t检验的基本原理和spss实现方法。 三、实验步骤 1、打开SPSS，选择输入数据； 2、由于已经有建好的数据，因此打开“电子元件抽验”； 3、在分析中选择比较均值，单样本t检验，将阻值添加到检验变量。 4、检验值为0.14，置信区间默认为95%，点击确定。 四、实验结果及分析 附件一：单个样本统计量表，给出了各个样本的均值，标准差和均值的标准误； 附件二：单个样本检验表，给出了各个样本的t值(t)、自由度(df)、P值(Sig.双尾)、均值差值、差值的95%可信区间 1、附件二——单个样本检验表中，第一批元件样本双尾T检验的显著性概率（Sig.(双侧)）, Sig.=0.012<0.05,说明第一批元件的平均电阻与额定电阻值0.140有显著的差异。
2、由附件二同样可以看出，对于第二批和第三批元件，显著性概率分别为0.130与0.265均大于0.05,所以接受原假设，认为这两批元件的电阻与额定值无显著差异，即认为产品合乎质量要求； 3、综上，第一批元件不符合质量要求，第二、三批元件符合质量要求。 五、自评及问题 掌握了单样本t检验的基本原理和spss实现方法，熟悉SPSS软件操作和方法。通过检验得出结论的真否，能够更快更简单的检验数据，对数据的检验让我很快的了解该数据的代表性。 六、成绩 七、指导教师 田劲松 附件一、 单个样本统计量 N 均值 标准差 均值的标准误 第一批元件样本电阻值 15 .14200 .002673
组别+秩和检验spss方法_显效和非显效
秩 group N 秩均值 秩和 频数 对照组 26 18.88 491.00 治疗组 30 36.83 1105.00 总数 56 Z 值为-4.234，p ＜0.001，拒绝H 0 经检验，某治疗方法有效，治疗组效果优于对照组。 秩和检验 应用条件 ①总体分布形式未知或分布类型不明； ②偏态分布的资料： 组别 n 痊愈 显效 有效 无效 总有效率 治疗组 30 16(53.3%) 8(26.7%) 6(20.0%) 0(0.0%) 30(100.0%) 对照组 26 5(19.2%) 6(23.1%) 8(30.7%) 7(26.9%) 19(73.1%)
③等级资料：不能精确测定，只能以严重程度、优劣等级、次序先后等表示； ④不满足参数检验条件的资料：各组方差明显不齐。 ⑤数据的一端或两端是不确定数值，如“>50mg”等。 一、配对资料的Wilcoxon符号秩和检验（Wilcoxon signed-rank test） 例1对10名健康人分别用离子交换法与蒸馏法，测得尿汞值，如表9.1的第（2）、（3）栏，问两种方法的结果有无差别？ 表1 10名健康人用离子交换法与蒸馏法测定尿汞值(μg/l) 样品号（1）离子交换法 （2） 蒸馏法 （3） 差值 (4)=(2) (3) 秩次 （5） 1 0.5 0.0 0.5 2 2 2.2 1.1 1.1 7 3 0.0 0.0 0.0 — 4 2.3 1.3 1.0 6 5 6.2 3.4 2.8 8 6 1.0 4.6 -3.6 -9 7 1.8 1.1 0.7 3.5 8 4.4 4.6 -0.2 -1 9 2.7 3.4 -0.7 -3.5 10 1.3 2.1 -0.8 -5 T+=+26. 5 T-=-18.5
SPSS-非参数检验—两独立样本检验 案例解析
SPSS-非参数检验—两独立样本检验案例解析 2011-09-16 16:29 好想睡觉，写一篇博文，希望可以减少睡意，今天跟大家研究和分享一下：spss非参数检验——两独立样本检验， 我还是引用教程里面的案例，以：一种产品有两种不同的工艺生产方法，那他们的使用寿命分别是否相同 下面进行假设：1：一种产品两种不同的工艺生产方法，他们的使用寿命分布是相同的 2：一种产品两种不同的工艺生产方法，他们的使用寿命分布是不相同的 我们采用SPSS进行分析，数据如下所示： 点击“分析”选择“非参数检验” 再选择“旧对话框——2个独立样本检 验如下所示：
在检验类型下面选择"Mann-Whitney U “ 检验类型（Mann-whitney u 检验等同于对两组数据的Wilcoxon秩和检验和Kruskal-Wallis检验，主要检验两个样本的总体在某些位置上是否相等。） 两种工艺类型分别为：甲种工艺和乙种工艺分别用定义值为“1” 和 “2”将“工艺类型”变量拖入“分组变量”下拉框内，点击“定义组”按钮，在组别1 和组别 2 中分别填入 1和2，点击继续按钮 选择“使用寿命”作为“检验变量”点击确定，得到分析结果如下：
下面对结果，我将进行详细分解： 1：N 代表变量个数，甲种工艺秩和为 80 乙种工艺秩和为 40， 下面来分析“秩和”这个结果如何出来的 第一步：我们将”使用寿命“这个变量按照“从小到大”的顺序进行排序，得到如下结果：
得到数据如下： 甲种工艺： 661 669 675 679 682 692 693 乙种工艺：646 649 650 651 652 662 663 672 我们将“甲种工艺”和“乙种工艺”两组数据进行合并排序，并且对两组数据进行“秩次排序”分别用“序号”代替以上数据 序号分别为： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 2 1 3 1 4 15 得到以下结果： 甲种工艺为：6 9 11 12 13 14 15 （加起来刚好等于80） 乙种工艺为：1 2 3 4 5 7 8 10 （加起来刚好等于40） 结果得到了验证
SPSS检验步骤总结
检验步骤总结： 1、t检验 2、方差分析 3、卡方检验 4、秩和检验 5、相关分析 6、线性回归 1、t检验（要求数据来自正态总体，可能需要先做正态检验） （1）单一样本t检验 数据特征：单一样本变量均数与某固定已知均数进行比较 方法：ANALYZE-COMPARE MEANS-ONE SAMPLE t TEST （2）独立样本t检验 数据特征：两个独立、没有配对关系的样本（有专门变量表示组数） 方法：ANALYZE-COMPARE MEANS-INDEPENDENT SAMPLES t TEST 注意观察方差分析结果，判断查看的数据是哪一行！ （3）配对样本t检验 数据特征：两个不独立的，有配对关系的样本（没有专门变量表示组数） 方法：ANALYZE-COMPARE MEANS-PAIRED SAMPLES t TEST 不需要方差分析结果 检验步骤： （1）正态性检验1（有同学推荐，老师没有强调，但依据理论应进行） （2）建立假设（H0：。。。。来自同一样本。H1：。。。。不来自同一样本） （3）确定检验水准 （4）计算统计量（依据上面不同样本类型选择检验方法，注意独立样本t检验要先注明方差分析结果） （5）确定概率值P （6）得出结论 2、方差分析（要求数据来自正态总体，可能需要先做正态检验） （1）单因素方差分析 数据特征：相互独立、来自正态总体、随机、方差齐性的多样本（有专门变量 表示组数，且组数大于2） 方法：ANALYZE-COMPARE MEANS-ONE WAY ANOVA 注意需要在options 里面选择homogeneity variance test 做方差分析 符合方差齐性才可以得出结论！（>0.1） （2）双因素方差分析 1正态性检验方法：analyze-explore-plot里面选择normality test
spss 单样本t检验操作步骤
spss单样本t检验Analyze----compare Means----one sample T test 输入方式 实验数据 12 12 1 2 1 2 3 4 5 6 4 9 5 直接输入数据
Sig=0.000 差异显著
独立样本t检验（两组数据） Analyze-----compare Means----Independent-samples T test 输入方式 试验分组实验数据 1 12 1 13 1 12 1 12 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 两组数据个数可以不同
成组数据t检验 Analyze----compare Means-----paired-samples T test
单因素方差分析 Analyze---compare means----one-way ANOV A(analyze of variance)
Factor （因素）1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3(分组) Dependent List 试验数据 polynomial lines contrast---polynomial---Degree---linear post Hoc Multiple comparisons-----LSD(Duncan 邓肯检验) 先选方差齐性在结果中判断Sig 值？＜0.05（差异显著）若不齐则进行数据转化。 数据输入 分组试验数据 1 12 1 13 1 13 1 1 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 双因素方差分析 Analyze-----General linear Model-----univariate Dependent Variable(因变因素)因别的数字变化而变化 Fixed Factor （固定因素） Random Factors(随机因素) Model-----custom-----Build Term---Interaction(交互作用)----Main effects（主因素） Contrast--- simple---first----change Plot Hoc----LSD (Duncan)
组别+秩和检验spss方法：显效和非显效
组别n 痊愈显效有效无效总有效率治疗组30 16(53.3%) 8(26.7%) 6(20.0%) 0(0.0%) 30(100.0%) 对照组26 5(19.2%) 6(23.1%) 8(30.7%) 7(26.9%) 19(73.1%) 秩 group N 秩均值秩和 频数对照组26 18.88 491.00 治疗组30 36.83 1105.00 总数56 检验统计量a 频数 Mann-Whitney U 140.000 Wilcoxon W 491.000 Z -4.234 渐近显著性(双侧) .000 a. 分组变量: group Z值为-4.234，p＜0.001，拒绝H0 经检验，某治疗方法有效，治疗组效果优于对照组。 秩和检验
应用条件 ①总体分布形式未知或分布类型不明； ②偏态分布的资料： ③等级资料：不能精确测定，只能以严重程度、优劣等级、次序先后等表示； ④不满足参数检验条件的资料：各组方差明显不齐。 ⑤数据的一端或两端是不确定数值，如“>50mg”等。 一、配对资料的Wilcoxon符号秩和检验（Wilcoxon signed-rank test） 例1对10名健康人分别用离子交换法与蒸馏法，测得尿汞值，如表9.1的第（2）、（3）栏，问两种方法的结果有无差别？ 表1 10名健康人用离子交换法与蒸馏法测定尿汞值(μg/l) 样品号（1）离子交换法 （2） 蒸馏法 （3） 差值 (4)=(2) (3) 秩次 （5） 1 0.5 0.0 0.5 2 2 2.2 1.1 1.1 7 3 0.0 0.0 0.0 — 4 2.3 1.3 1.0 6 5 6.2 3.4 2.8 8 6 1.0 4.6 -3.6 -9 7 1.8 1.1 0.7 3.5 8 4.4 4.6 -0.2 -1 9 2.7 3.4 -0.7 -3.5 10 1.3 2.1 -0.8 -5
用SPSS19进行单样本T检验 截屏
用SPSS19进行单样本T检验(One -Sample T Test) 作者：邀月来源：博客园发布时间：2010-10-14 00:13 阅读：305 次原文链接[收藏] 在《0-1总体分布下的参数假设检验示例一(SPSS实现）》中，我们简要介绍了用SPSS 检验二项分布的参数。今天我们继续看看如何用SPSS进行单样本T检验(One -Sample T Test)。看例子： 例1：已知去年某市小学五年级学生400米的平均成绩是100秒，今年该市抽样测得60个五年级学生的400米成绩（数据见后面文件“CH6参检1小学生400米v提高.sav”），试检验该市五年级学生的400米平均成绩是否应为100秒（有无提高或下降）？ 分析：此检验的假设是： H0:该市五年级学生的400米平均成绩是仍为100秒。 H1:该市五年级学生的400米平均成绩是不为100秒。 打开SPSS,读入数据
从结果中可以判断： 1、p＝0.287>0.05，在5%的显著性水平上，不能拒绝假设H0。 2、95%的置信区间端点一正一负，必然覆盖总体均值。应该接受零假设(假设H0)。 这个结论出乎很多人的意料，因为样本均值明显下降了，105.38500000000003。实际上，那是因为有一个样本值为400秒，从而造成错觉的缘故。 再看一个更有趣的例子。 例1：已知去年某市小学五年级学生400米的平均成绩是100秒，今年该市抽样测得60个五年级学生的400米成绩（数据见后面文件“CH6参检1小学生400米v提高B.sav”），试检验该市五年级学生的400米平均成绩是否应为100秒（有无提高或下降）？ 同上，打开SPSS,读入数据，结果：
组别+秩和检验spss方法：显效和非显效
Z 值为-4.234，p ＜0.001，拒绝H 0 经检验，某治疗方法有效，治疗组效果优于对照组。 秩和检验 应用条件 ①总体分布形式未知或分布类型不明； ②偏态分布的资料： ③等级资料：不能精确测定，只能以严重程度、优劣等级、次序先后等表示； ④不满足参数检验条件的资料：各组方差明显不齐。 ⑤数据的一端或两端是不确定数值，如“>50mg ”等。 一、配对资料的Wilcoxon 符号秩和检验（Wilcoxon signed-rank test ） 组别 n 痊愈 显效 有效 无效 总有效率 治疗组 30 16(53.3%) 8(26.7%) 6(20.0%) 0(0.0%) 30(100.0%) 对照组 26 5(19.2%) 6(23.1%) 8(30.7%) 7(26.9%) 19(73.1%)
例1 对10名健康人分别用离子交换法与蒸馏法，测得尿汞值，如表9.1的第（2）、（3）栏，问两种方法的结果有无差别？ 表1 10名健康人用离子交换法与蒸馏法测定尿汞值(μg /l ) 样品号 （1） 离子交换法 （2） 蒸馏法 （3） 差值 (4)=(2)-(3) 秩次 （5） 1 0.5 0.0 0.5 2 2 2.2 1.1 1.1 7 3 0.0 0.0 0.0 — 4 2.3 1.3 1.0 6 5 6.2 3.4 2.8 8 6 1.0 4.6 -3.6 -9 7 1.8 1.1 0.7 3.5 8 4.4 4.6 -0.2 -1 9 2.7 3.4 -0.7 -3.5 10 1.3 2.1 -0.8 -5 T +=+26.5 T -=-18.5 差值先进行正态性及方差齐性检验，看是否可以做参数检验，其检验效能高于非参数检验。（下同） H0：Md （差值的总体中位数）=0 H1：Md ≠0 α=0.05 T ++T -=1+2+3+…n=n(n+1)/2 ① 小样本（n ≤50）--查T 界值表 基本思想：如果无效假设H0成立，则正负秩和的绝对值从理论上说应相等，都等于n(n+1)/4，既使有抽样误差的影响正负T 值的绝对值相差也不应过大。反过来说，如果实际计算出的正负T 值绝对值相差很大，我们只能认为H0成立的可能性很小。 界值的判断标准 若下限
spss操作独立样本T检验模板
例题：对某地区的山地和平原土壤中的磷含量的背景值各取了10个样品，数据如下所示: (单位：10-6)，问山地与平原土壤中磷含量是否有显著性差异。( 25分) 1、本题中自变量个数等于2,且不是来自于同一组样本，故采用独立样本T检验 2、打开spss，在变量视图内定义变量，由题目可知，磷含量为“计量资料”，归类为“度量变量”，地形为计数资料，归类为“名义变量”，并对地形进行赋值，如图输入： 3、在数据视图内如下图输入数据： 4、独立样本T检验进行的假设： (1)数据必须为连续性数据； 2 2 ⑵方差齐性(可偏不齐，即(T 1 / (T 2 <3)； (3)每组数据均服从正态分布 5、进行验证： (1)由题目可以看出，数据为连续型数据，满足； (2)此检验可于结果中查看； (3)首先，新建spss视图，重新输入变量进行探索队列，如下图所示:
将“山地”“平原”选入因变量列表，并于“绘图(T) ”中勾选“带检验的正态图”，操作步骤如下图所示： 根据正态性检验表的“ K-S检验”结果，由于样本内数据数量＜30,故看Shapiro-Wilk 结果, 由于两者的sig均大于，故满足正态分布 *. a. Lilliefors 显著性校正 6、进行独立样本T检验: (1)依次点击“分析”-“比较平均值”-“独立样本T检验”，调出独立样本T检验对话框: ⑵将“磷含量”选入检验变量(T)，将“地形”选入分组变量，然后定义组，于主页面中点 击“确定”，输出结果： 7、结果分析:
根据独立样本检验表的方差方程的Levene检验，F统计量的sig值＜,否认方差相等的假设，认为方差不齐性，故参考第二行的t检验结果； 第二行t检验的双侧sig=＞，即可认为在的显著性水平上，山地与平原土壤中磷含量
spss秩和检验
秩和检验 应用条件 ①总体分布形式未知或分布类型不明； ②偏态分布的资料： ③等级资料：不能精确测定，只能以严重程度、优劣等级、次序先后等表示； ④不满足参数检验条件的资料：各组方差明显不齐。 ⑤数据的一端或两端是不确定数值，如“>50mg”等。 一、配对资料的Wilcoxon符号秩和检验（Wilcoxon signed-rank test） 例1对10名健康人分别用离子交换法与蒸馏法，测得尿汞值，如表9.1的第（2）、（3）栏，问两种方法的结果有无差别？ 表1 10名健康人用离子交换法与蒸馏法测定尿汞值(μg/l) 样品号（1）离子交换法 （2） 蒸馏法 （3） 差值 (4)=(2)-(3) 秩次 （5） 1 0.5 0.0 0.5 2 2 2.2 1.1 1.1 7 3 0.0 0.0 0.0 — 4 2.3 1.3 1.0 6 5 6.2 3.4 2.8 8 6 1.0 4.6 -3.6 -9 7 1.8 1.1 0.7 3.5 8 4.4 4.6 -0.2 -1 9 2.7 3.4 -0.7 -3.5 10 1.3 2.1 -0.8 -5 T+=+26.5 T-=-18.5 差值先进行正态性及方差齐性检验，看是否可以做参数检验，其检验效能高于非参数检验。（下同） H0：Md（差值的总体中位数）=0 H1：Md≠0 α=0.05 T++T-=1+2+3+…n=n(n+1)/2 ①小样本（n≤50）--查T界值表 基本思想：如果无效假设H0成立，则正负秩和的绝对值从理论上说应相等，都等于n(n+1)/4，既使有抽样误差的影响正负T值的绝对值相差也不应过大。反过来说，如果实际计算出的正负T值绝对值相差很大，我们只能认为H0成立的可能性很小。 界值的判断标准 若下限
SPSS 比较均值 独立样本T检验 案例分析
SPSS-比较均值-独立样本T检验案例解析 2011-08-26 14:55 在使用SPSS进行单样本T检验时，很多人都会问，如果数据不符合正太分布，那还能够进行T检验吗？而大样本，我们一般会认为它是符合正太分布的，在鈡型图看来，正太分布，基本左右是对称的，一般具备两个参数，数学期望和标准方差，即：N(p, Q) 如果你的样本数非常少，一般需要进行正太分布检验，检验的方法网上很多，我就不说了 下面以“雄性老鼠和雌性老鼠分别注射了某种毒素，经过观察分析，进行随机取样，查看最终老鼠是否活着。 问题：很多人认为，雄性老鼠和雌性老鼠分别注射毒液后，雌性老鼠存活下来的数量会比雄性老鼠多？ 我们将通过进行统计分析来认证这个假设是否成立。 下面进行参数设置：a 代表：雄性老鼠 b代表：雌性老鼠 tim 代表：生存时间，即指经过多长时间后，去查看结果 0 代表：结果死亡 1 代表：结果活着 随机抽取的样本，如下所示：
打开SPSS- 分析---检验均值---独立样本T检验，如下图所示：
将你要分析的变量，移入右边的框内，再将你要进行分组的变量移入“分组变量”框内，“组别group（）里面的两个参数，不能够随意设置，必须要跟样本里面的数字一致 点击确定后，分析结果，如下所示： 从组统计量可以看出，雄性老鼠的存活下来的均值为0.73，但是雌性老鼠存活下来的均值为1.00，很明显，雌性老是存活下来的个数明显比雄性老鼠多，但是一般我们不看这个结果，为什么？因为样本不够大，如果将样本升至10000个？也许这个均值将会发生变化，不具备统计学意义， 我们一般只看独立样本检验的结果。 独立样本检验，提供了两种方法：levene检验和均值T检验两种方法 Levene检验主要用来检验原假设条件是否成立，（即：假设方差相等和方差不相等两种情况）如果SIG>0.05，证明假设成立，不能够拒绝原假设，如果 SIG<0.05，证明假设不成立，拒绝原假设。 进行levene检验结果判断是第一步，从上图，可以看出 sig<0.05 方差相等的假设不成立，所以看第二行，方差不相等的情况 sig=0.082>0.05 即说明 P 值大于显著性水平，不应该拒绝原假设：即指：雌性老鼠和雄性老鼠在注射毒液后，存活下来的个数没有显著的差异
SPSS检验步骤总结
检验步骤总结: 1、t检验 2、方差分析 3、卡方检验 4、秩与检验 5、相关分析 6、线性回归 1、t检验(要求数据来自正态总体,可能需要先做正态检验) （1）单一样本t检验 数据特征:单一样本变量均数与某固定已知均数进行比较 方法:ANALYZE-PARE MEANS-ONE SAMPLE t TEST （2）独立样本t检验 数据特征:两个独立、没有配对关系得样本(有专门变量表示组数) 方法:ANALYZE-PARE MEANS-INDEPENDENT SAMPLES t TEST 注意观察方差分析结果,判断查瞧得数据就是哪一行！ （3）配对样本t检验 数据特征:两个不独立得,有配对关系得样本(没有专门变量表示组数) 方法:ANALYZE-PARE MEANS-PAIRED SAMPLES t TEST 不需要方差分析结果 检验步骤: （1）正态性检验1(有同学推荐,老师没有强调,但依据理论应进行) （2）建立假设(H0:。。。。来自同一样本。H1:。。。。不来自同一样本) （3）确定检验水准 （4）计算统计量(依据上面不同样本类型选择检验方法,注意独立样本t检验要先注明方差分析结果) （5）确定概率值P （6）得出结论 2、方差分析(要求数据来自正态总体,可能需要先做正态检验) （1）单因素方差分析 数据特征:相互独立、来自正态总体、随机、方差齐性得多样本(有专门变量表示 组数,且组数大于2) 方法:ANALYZE-PARE MEANS-ONE WAY ANOVA 注意需要在options 里面选择homogeneity variance test 做方差分析 符合方差齐性才可以得出结论！(>0、1) （2）双因素方差分析 数据特征:有三列数据,1列就是主要研究因素,1列就是配伍组因素,1列就是研究 数据。 方法:GENERAL LINEAR MODEL-UNIVARIATE (注意选择model里得custom,type就是 main effect,注意把两个因素选择为fixed factor) 检验步骤: （1）正态性检验(有同学推荐,老师没有强调,但依据理论应进行) （2）建立假设(H0:。。。。来自同一样本。H1:。。。。不全来自同一样本或全不来自同一样本) 1正态性检验方法:analyze-explore-plot里面选择normality test
两独立样本T检验---SPSS操作详解
两独立样本T检验-SPSS操作详解 为了解某一新药降血压的效果，将28名高血压患者随机分为实验组和对照组，实验组采用新药，对照组采用常规药，测得治疗前后的血压变化，问新药是否优于常规药？ 编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 新药前102 100 92 98 118 100 100 92 126 117 109 后90 90 85 90 114 95 86 88 102 92 98 编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 常规 前98 110 109 94 110 92 95 90 108 90 110 药 后100 103 105 98 109 95 94 88 104 85 110 变量1设置：name-group , decimals-0 , label-分组, value-(1=新药，2=常规药) 变量2设置：name-value , decimals-0 , label-血压下降值 2 输入数据---血压差=用药前血压-用药后血压 3 单击菜单栏analyze/compare means/independent-samples t test 4 将血压下降值调入test variables下矩形框 5 将分组（group）调入grouping variable 下矩形框 6单击define groups…定义分组group1为1 定义group2为2 单击continue 7 options选项默认 8 bootstrap选项默认 9 单击OK 输出结果 10 结果界面 11 结果解释 表1表示两独立样本t检验基本统计量-group statistics 表2表示两独立样本t检验结果，方差方程的levene检验（Levene’s Test for
(完整版)spss-非参数检验-K多个独立样本检验(Kruskal-Wallis检验)案例解析
spss-非参数检验-K多个独立样本检验（ Kruskal-Wallis检验）案例解析2011-09-19 15:09 最近经常失眠，好痛苦啊！大家有什么好的解决失眠的方法吗？希望知道的能够告诉我，谢谢啦，今天和大家一起探讨和分下一下SPSS-非参数检验--K个独立样本检验（ Kruskal-Wallis检验）。 还是以SPSS教程为例： 假设：HO: 不同地区的儿童，身高分布是相同的 H1：不同地区的儿童，身高分布是不同的 不同地区儿童身高样本数据如下所示： 提示：此样本数为4个（北京，上海，成都，广州）每个样本的样本量（观察数）都为5个 即：K=4>3 n=5, 此时如果样本逐渐增大，呈现出自由度为K-1的平方的
分布，（即指：卡方检验） 点击“分析”——非参数检验——旧对话框——K个独立样本检验，进入如下界面： 将“周岁儿童身高”变量拖入右侧“检验变量列表”内，将“城市（CS)变量” 拖入“分组变量”内，点击“定义范围” 输入“最小值”和“最大值”（这里的变量类型必须为“数字型”）如果不是数字型，必须要先定义或者重新编码。 在“检验类型”下面选择“秩和检验”（ Kruskal-Wallis检验）点击确定 运行结果如下所示：
对结果进行分析如下： 1：从“检验统计量a,b”表中可以看出：秩和统计量为：13.900 自由度为：3=k-1=4-1 下面来看看“秩和统计量”的计算过程，如下所示： 假设“秩和统计量”为 kw 那么:
其中：n+1/2 为全体样本的“秩平均” Ri./ni 为第i个样本的秩平均 Ri.代表第i个样本的秩和， ni代表第i个样本的观察数） 最后得到的公式为： 北京地区的“秩和”为：秩平均*观察数（N) = 14.4*5=72 上海地区的“秩和”为：8.2*5=41 成都地区的“秩和”为：15.8*5=79 广州地区的“秩和”为：3.6*5=18
用SPSS进行单样本T检验(One -Sample T Test)
用SPSS进行单样本T检验(One -Sample T Test) 在《0-1总体分布下的参数假设检验示例一(SPSS实现）》中，我们简要介绍了用SPSS 检验二项分布的参数。今天我们继续看看如何用SPSS进行单样本T检验(One -Sample T Test)。看例子： 例1：已知去年某市小学五年级学生400米的平均成绩是100秒，今年该市抽样测得60个五年级学生的400米成绩（数据见后面文件“CH6参检1小学生400米v提高.sav”），试检验该市五年级学生的400米平均成绩是否应为100秒（有无提高或下降）？ 分析：此检验的假设是： H0:该市五年级学生的400米平均成绩是仍为100秒。 H1:该市五年级学生的400米平均成绩是不为100秒。 打开SPSS,读入数据
从结果中可以判断： 1、p＝0.287>0.05，在5%的显著性水平上，不能拒绝假设H0。 2、95%的置信区间端点一正一负，必然覆盖总体均值。应该接受零假设(假设H0)。 这个结论出乎很多人的意料，因为样本均值明显下降了，105.38500000000003。实际上，那是因为有一个样本值为400秒，从而造成错觉的缘故。 再看一个更有趣的例子。 例1：已知去年某市小学五年级学生400米的平均成绩是100秒，今年该市抽样测得60个五年级学生的400米成绩（数据见后面文件“CH6参检1小学生400米v提高B.sav”），试检验该市五年级学生的400米平均成绩是否应为100秒（有无提高或下降）？ 同上，打开SPSS,读入数据，结果： 从结果中判断： t统计值的显著性概率为0.005小于1%，在1%犯错误的水平上拒绝零假设。可以认为，今年该市五年级学生的400米平均成绩明显下降了。
SPSS独立单样本t检验方法
SPSS独立单样本t检验方法（independent-samples t Test）又叫两样本t检验， 要将两组独立的数据进行差异性比较，这属于两样本t检验，这是实验中常用的一种检验方法，下面是基本操作方法。 以低浓度组与对照组比较为例进行说明： 操作步骤： 1.输入独立样本数据（变量1和变量2都可以做数据项）
2.选用程序 从菜单选择Analysize——Compare Mean——Independent-samples t Test,打开对话框，分别将数据变量组和组别变量组对应的var转入右边对应的空白框中，数据变量组转到Test Variable(s),组别变量组转到Grouping Variable
转入后，在定义组别， 点击Difine Groups…按钮，出现如下对话框，然后输入对应的组别号，在这个例子中，group1是用1来表示的，group2使用2表示的。因此，分别输入1和2，再点击Continue按钮。
点击continue按钮后出现如下对话框，再点击OK，这样独立样本T检验程序定义完成。 3.结果分析 在第二步最后点击OK后，软件的分析结果就会出现，如下图，红框里就是要的数据。 经Levene’s方差齐性检验，F=4.655，而P=0.045<0.5,认为两组总体方差是齐的，就看两样本t检验的第一横列的值（也就是跟F同列的值）：t=1.353，P=0.193，按P=0.05水准，P>0.05,则两样本物显著性差异，P<0.05,有显著性差异，P<0.01时，两样本有极大差异。 如果F的P>0.5，则认为两样本总体方差不齐，则看第二横列的值，t检验的P值分析同上。