SPPS使用指南(3)

2018-12-11 22:56

2.1.1.界面说明

从SPSS的“Anallyze”->”Compare Means”->”One-Samples T Test”,进入单样本T检验的主对话框,如下图2.1:

图2.1 单样本T检验的主对话框

【Test Variables框】:用于选入需要分析的变量。

【Test Value框】:在此处输入已知的总体均数,默认值为0。 【Options钮】:弹出Options对话框,用于定义相关的选项,有:

(1)Confidence Interval框 输入需要计算的均数差值可信区间范围,默认为95%。如果是和总体均数为0相比,则此处计算的就是样本所在总体均数的可信区间。

(2)Missing Values单选框组 定义分析中对缺失值的处理方法,可以是具体分析用到的变量有缺失值才去除该记录(Excludes cases analysis by analysis),或只要相关变量有缺失值,则在所有分析中均将该记录去除(Excludes cases listwise)。默认为前者,以充分利用数据。

2.1.2.结果解释

One-Samples T Test过程的输出也是比较简单的,由描述统计表和t检验表组成,比如要检验某数据中血磷值的总体均数是否等于1,则输出见表2.1和表2.2。

表2.1 One-Samples T Test描述统计表

所分析变量的基本情况描述,有样本量、均数、标准差和标准误。

表2.2 单样本t检验表

表2.2为单样本t检验表,第一行注明了用于比较的已知总体均数为1,下面从左到右依次为t值(t)、自由度(df)、P值(Sig.2-tailed)、两均数的差值(Mean Difference)、差值的95%可信区间。由上表可知:t=2.975,P=0.007。因此可以认为血磷值的总体均数不等于1。

2.2.独立样本T检验(Independent-Samples T Test)过程

Independent-Samples T Test过程用于进行两样本均数的比较,即常用的两样本t检验。进行独立样本T检验要求被比较的两个样本彼此独立,即没有配对关系。要求样本均来自正态总体,而且均值对于检验是有意义的描述统计量。

2.2.1.界面说明

从SPSS的“Anallyze”->”Compare Means”->“ Independent-Samples T Test”,进入独立样本T检验的主对话框,如图2.2所示。

图2.2 独立样本T检验的主对话框

【Test Variables框】:用于选入需要分析的变量。

【Grouping Variable框】:用于选入分组变量。注意选入变量后还要定义需比较的组别。

【Define Groups框】:用于定义需要相互比较的两组的分组变量值。

【Options钮】:和One-Samples T Test对话框的Options钮完全相同,此处不再重复。

2.2.2.结果解释

比如要检验某数据中病患者与健康人的血磷值是否相同,用Independent-Samples T Test过程的结果输出如表2.3和表2.4。

表2.3 独立样本T检验统计表

表2.3为两组需检验变量的基本情况描述。

表2.4 独立样本T检验表

从表2.4可见该结果分为两大部分:第一部分为Levene's方差齐性检验,用于判断两总体方差是否齐,这里的戒严结果为F = 0.032,P = 0.860,可见在本例中方差是齐性的;第二部分则分别给出两组所在总体方差齐和方差不齐时的t检验结果,由于前面的方差齐性检验结果为方差齐性,第二部分就应选用方差齐时的t检验结果,即上面一行列出的t= 2.524,ν=22,P=0.019。从而最终的统计结论为按α=0.05水准,拒绝H0,认为病患者与

健康人的血磷值不同,从样本均数来看,可认为病患者的血磷值较高。最后面还附有一些其他指标,如两组均数的可信区间等,以对差异情况有更直观的了解。

2.3.配对样本T检验(Paired-Samples T Test)过程

该过程用于进行配对设计的差值均数与总体均数0比较的t检验,配对样本T检验与独立样本T检验均使用T Test 过程,但两者调用该过程的菜单不同,对数据文件结构的要求不同和使用的命令语句也有区别。在进行配对样本T检验的数据文件中一对数据必须作为同一观测值的两个变量。

2.3.1.界面说明

从SPSS的“Anallyze”->“Compare Means”->“Paired-Samples T Test”,进入配对样本T检验的主对话框,如下图2.3所示。

图2.3 配对样本T检验的主对话框

整个界面上只有一个Paired Variable框需要介绍,他用于选入希望进行比较的一对或几对变量--注意这里的量词是对而不是个。选入变量需要成对成对的选入,即按住Ctrl键,选中两个成对变量,再单击不可用。

2.3.2.分析实例

某单位研究饮食中缺乏维生素E与肝中维生素A含量的关系,将同种属的大白鼠按性别相同,年龄、体重相近者配成对子,共8对,并将每对中的两头动物随机分到正常饲料组和维生素E缺乏组,过一定时期将大白鼠杀死,测得其肝中维生素A的含量,问不同饲料的大白鼠肝中维生素A含量有无差别?

将其选入。如果只选中一个变量,则

按钮为灰色,

大白鼠对号 1 2 3 4 5 6 7 8

正常饲料组 3550 2000 3000 3950 3800 3750 3450 3050

维生素E缺乏 2450 2400 1800 3200 3250 2700 2500 1750

解:为了说明问题,此处假设输入数据时就按照上表格式输入,其中正常饲料组变量名为G1,维生素E缺乏组变量名为G2。操作如下:

1. 同时选中G1、G2:选入Paired Variables框 2. 单击OK钮 2.3.3.结果解释

其输出结果如表2.5。表2.6和表2.7。

表2.5 配对样本统计表

Pair 1 G1 G2 Mean 3318.7500 2506.2500 N 8 8 Std. Deviation 632.42024 555.13029 Std. Error Mean 223.59432 196.26820 配对变量各自的统计描述,此处只有1对,故只有Pair 1。

表2.6 配对样本相关分析

此处进行配对变量间的相关性分析。等价于Analyze==>Correlate==>Bivariate。

表2.6 配对样本检验

Mean Std. Deviation Paired Differences Std. Error 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper t df Sig. (2-tailed)


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