如何在spss上進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)

1、一、獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)1、 先做正態(tài)性檢驗(yàn)Analyze-Descriptive Statistics-Explore：選擇Plots -Normality plots with Tests-Continue-ok 觀察上述操作得出的表中sig與0.2的比較，大于0.2滿足正態(tài)性，否則，不滿足。 2、 進(jìn)行T檢驗(yàn)Analyze-Compare Means -One-sample T Test-在彈出的對(duì)話框中，點(diǎn)擊所要檢驗(yàn)的變量放入Test Variable(s)中-該頁面上，選擇Options,設(shè)置相應(yīng)的 可信區(qū)間（Confidence Interval）-Continue-Ok出現(xiàn)兩個(gè)表，第一

2、個(gè)表為簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)量第二個(gè)表為單樣本t檢驗(yàn)結(jié)果T值 自由度 雙側(cè)概率p值 已知總體均數(shù)和樣本均數(shù)的差值 該差值的95%可信區(qū)間二、配對(duì)t檢驗(yàn)1、計(jì)算配對(duì)差值Transform-compute-Target Variable生成變量d=x1-x2-OK2、檢驗(yàn)配對(duì)差值的正態(tài)性Analyze-Descriptive Statistics-Explore：選擇Plots -Normality plots with Tests-Continue-ok 3、進(jìn)行配對(duì)樣本t檢驗(yàn)Analyze-Compare Means -Paired-samples T Test-在彈出的對(duì)話框中，點(diǎn)擊所要檢驗(yàn)的兩個(gè)變量放入

3、Paired Variables框內(nèi)-該頁面上，選擇Options,設(shè)置相應(yīng)的 可信區(qū)間（Confidence Interval）-Continue-Ok 配對(duì)樣本差值的均數(shù) 差值的標(biāo)準(zhǔn)差 差值的標(biāo)準(zhǔn)誤 差值的95%可信區(qū)間 t值 自由度 雙側(cè)概率p值三、兩獨(dú)立樣本均數(shù)的t檢驗(yàn)1、文件拆分：Data-Split File-選擇Organize output by groups,將分組變量選入右側(cè)對(duì)話框-Ok2、正態(tài)性及方差齊性檢驗(yàn)：Analyze-Descriptive Statistics-Explore：選擇Plots -Normality plots with Tests，Untrans

4、formed-Continue-ok 可以看到兩個(gè)不同樣本的正態(tài)性和方差齊性檢驗(yàn)3、 關(guān)閉拆分：Data-Split File-選擇Analyze all cases-OK4、 T檢驗(yàn)：Analyze-Compare Means -Independent-sample T Test-點(diǎn)擊x變量進(jìn)入Test Variable(s)中-點(diǎn)擊分組（group）進(jìn)入Grouping Variable-Use specified values-賦值- Continue-OK兩獨(dú)立樣本方差齊性檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量F值與相應(yīng)的概率P值，兩組獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)的t值，自由度、雙側(cè)概率 P值、兩樣本均數(shù)的差值、該差值的標(biāo)準(zhǔn)

5、誤以及該差值的95%可信區(qū)間。當(dāng)兩樣本的方差齊時(shí)，看第一行。不齊，看第二行。Sig與0.1?四、完全隨機(jī)設(shè)計(jì)方差分析1、 檢驗(yàn)是否滿足正正態(tài)性、方差齊性Analyze-desctiptive statistic -explore-plots-none normality plots with tests (正態(tài)性）、untransformed(組間方差齊性檢驗(yàn))(選擇相應(yīng)的dependent list、factor list)-ok看結(jié)果中 正態(tài)性sig0.2 方差齊性sig0.12、 單因素方差分析Analyze-compare means -one-way anova-選擇dependen

6、t list、factor list-ok3、 多重比較Analyze-Compare means-One-way ANOVA-Post Hoc-Bonferroni (最常用)、SNK、Dunnett（control category 一個(gè)對(duì)照組和多個(gè)組比，分組最大、最小、first、last）-Options-Descriptive(統(tǒng)計(jì)描述), Homogeneity of variance test（方差齊性檢驗(yàn)）, Means plot（均數(shù)圖）, Exclude cases analysis by analysis（缺失值選項(xiàng)）- Continue-OK五、隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)方差分析1、

7、方差分析Analyze-General Linear Model-Univariate（單變量）-Dependent Variable、Fixed Factor（區(qū)組+處理）-Model-Custom-將想分析的因素（區(qū)組+處理）導(dǎo)入右邊框框中，一般都導(dǎo)入-Continue-Save（保存殘差）-Predicted Values（Unstandaradize）和 Residuals(Standaradized)- Continue-OK2、殘差分析Graphs-Legacy Dialogs-Scatter/Dot-Y(ZRE)、X(PRE)在上述操作后，spss表格中會(huì)出現(xiàn)兩列新的-OK-雙擊

8、散點(diǎn)圖添加0刻度線分析：數(shù)據(jù)獨(dú)立性 正態(tài)性：散點(diǎn)均勻的分布在0刻度線附近 方差齊性：當(dāng)不存在“鞍型”或“喇叭口型”則滿足方差齊性，否則不滿足。4、 多重比較Analyze-General Linear Model- Univariate-Post Hoc-block(區(qū)組)-group（處理）- Bonferroni- Continue-OK析因設(shè)計(jì)非參數(shù)檢驗(yàn)秩和檢驗(yàn)一、 配對(duì)樣本秩和檢驗(yàn)1、計(jì)算配對(duì)差值Transform-compute-Target Variable生成變量d=x1-x2-OK2、檢驗(yàn)配對(duì)差值的正態(tài)性Analyze-Descriptive Statistics-Explor

9、e：選擇Plots -Normality plots with Tests-Continue-ok 3、 秩和檢驗(yàn)舊方法Analyze-Nonparametric Tests-Legacy Dialogs-2 Related Samples-在彈出的對(duì)話框中，點(diǎn)擊所要檢驗(yàn)的兩個(gè)變量放入Paired Variables框內(nèi)- Continue-Ok4、智能分析模塊Analyze-Nonparametric Tests-Related Samples-Fields-將前后兩個(gè)導(dǎo)入到Test Fields中-Run二、 兩獨(dú)立樣本U檢驗(yàn)1、 檢驗(yàn)是否符合正態(tài)性Analyze-Descriptive

10、Statistics-Explore：選擇Plots -Normality plots with Tests-Continue-ok 2、 Mann-Whitney U 檢驗(yàn)Analyze-Nonparametric Tests-Legacy Dialogs-2 Independent Samples-選入相應(yīng)的Test Variable List（應(yīng)變量）和 Grouping Variable 選好分組相應(yīng)的值，如0,1- Mann-Whitney U 檢驗(yàn)-OK如果兩樣本的總樣本量小于40，spss還會(huì)提供精確概率（Exact Sig.）的結(jié)果，此時(shí)以精確概率為準(zhǔn)3、智能分析模塊Analy

11、ze-Nonparametric Tests- Independent Samples-Fields-Test Fields（框框右下角會(huì)有相應(yīng)的圖標(biāo)，由此在變量設(shè)置時(shí)應(yīng)提前設(shè)好） 和Groups（分組）-RunDecision 如p<0.05框內(nèi)為黃色，拒絕H0；如p>0.05框內(nèi)為黑色，不拒絕H0點(diǎn)開圖，可以看到更詳細(xì)的信息三、多樣本的秩和檢驗(yàn)1、正態(tài)性、方差齊性檢驗(yàn)Analyze-desctiptive statistic -explore-plots-none normality plots with tests (正態(tài)性）、untransformed(組間方差齊性檢驗(yàn))(

12、選擇相應(yīng)的dependent list、factor list)-ok2、H檢驗(yàn)Analyze-Nonparametric Tests-Legacy Dialogs- k Independent Samples-選入相應(yīng)的Test Variable List（應(yīng)變量）和 Grouping Variable 選好分組相應(yīng)的值,最大值和最小值，包含所有分組-Kruskal-Wallis H 檢驗(yàn)-OK3、兩組間多重比較Analyze-Nonparametric Tests-Legacy Dialogs-2 Independent Samples-選入相應(yīng)的Test Variable List（應(yīng)變

13、量）和 Grouping Variable 選好要比較的兩組放在前后相應(yīng)的位置，兩兩依次比較- Mann-Whitney U 檢驗(yàn)-OK得出的p值要乘以比較次數(shù)再與比較4、智能分析模塊Analyze-Nonparametric Tests- Independent Samples-Fields-Test Fields（框框右下角會(huì)有相應(yīng)的圖標(biāo)，由此在變量設(shè)置時(shí)應(yīng)提前設(shè)好） 和Groups（分組）-RunDecision 如p<0.05框內(nèi)為黃色，拒絕H0；如p>0.05框內(nèi)為黑色，不拒絕H0雙擊所得到的表格，右下方View下拉菜單中選擇Pairwise Comparisons即可進(jìn)

14、行兩兩比較（Bonferroni 校正的正態(tài)近似法，p值已乘以了比較次數(shù)）當(dāng)為有序分類類型的變量時(shí)Analyze-Nonparametric Tests-Independent Samples-Setting-Jonckheere-Terpastra for K samples 智能分析模塊中四、隨機(jī)區(qū)組秩和檢驗(yàn)Friedman檢驗(yàn)區(qū)組內(nèi)編秩，組間求和1、方差分析Analyze-General Linear Model-Univariate（單變量）-Dependent Variable、Fixed Factor（區(qū)組+處理）-Model-Custom-將想分析的因素（區(qū)組+處理）導(dǎo)入右邊框框

15、中，一般都導(dǎo)入-Continue-Save（保存殘差）-Predicted Values（Unstandaradize）和 Residuals(Standaradized)- Continue-OK2、殘差分析Graphs-Legacy Dialogs-Scatter/Dot-Y(ZRE)、X(PRE)在上述操作后，spss表格中會(huì)出現(xiàn)兩列新的-OK-雙擊散點(diǎn)圖添加0刻度線分析：數(shù)據(jù)獨(dú)立性 正態(tài)性：散點(diǎn)均勻的分布在0刻度線附近 方差齊性：當(dāng)不存在“鞍型”或“喇叭口型”則滿足方差齊性，否則不滿足。3、Friedman檢驗(yàn)傳統(tǒng)方法：Analyze-Nonparametric Tests-Legac

16、y Dialogs-k Related Samples-在彈出的對(duì)話框中，點(diǎn)擊所有不同的處理組導(dǎo)入Test Variables框內(nèi)- Continue-Ok-校正p值傳統(tǒng)兩兩比較Analyze-Nonparametric Tests-Legacy Dialogs-2 Related Samples-在彈出的對(duì)話框中，點(diǎn)擊所要檢驗(yàn)的兩個(gè)變量放入Paired Variables框內(nèi)- Continue-Ok-兩兩依次重復(fù)比較智能分析模塊Analyze-Nonparametric Tests- Related Samples-Fields 將不同的處理組放入Test Variables-settin

17、g-Friedman-Run雙擊輸出來的表，右下方View下拉菜單中選擇Pairwise Comparisons即可進(jìn)行兩兩比較（Bonferroni 校正的正態(tài)近似法，p值已乘以了比較次數(shù)）單樣本卡方檢驗(yàn)1、 Analyze-Nonparametric Tests-Legacy DialogsChi-s quare-將變量選入Test Variable List，在Expected values中values 按順序輸入相應(yīng)期望值，一般題中會(huì)有？獨(dú)立四格表卡方檢驗(yàn)Analyze-Descriptive statistics-Crosstabs-row行（分組變量） columns 列（觀察指

18、標(biāo)）-Statistics：chi-aquare Cell Display:count選obesed Percentages 選rowRxC表1、Analyze-Descriptive statistics-Crosstabs-row行（分組變量） columns 列（觀察指標(biāo)）-Statistics：chi-aquare Cell Display:count選obesed Percentages 選row2、多重比較通過設(shè)置缺失值實(shí)現(xiàn) Variable View-Missing得出的結(jié)果要看總的樣本量與40的筆，以及理論頻數(shù)與1和5的大小如果需要Fisher確切概率，則需手動(dòng)設(shè)置Analyz

19、e-Descriptive statistics-Crosstabs-Exact TestsExact多重比較是組間比較，每個(gè)組之間所有觀察值是一個(gè)整體，不能拆分。配對(duì)四格表卡方檢驗(yàn)Analyze-Descriptive statistics-CrosstabsStatistics-McNemar-ok 沒有連續(xù)校正，p值不準(zhǔn)或者AnalyzeNonparametric Tests-Legacy Dialogs-2 Related Samples-選入配對(duì)的2個(gè)-McNemar-ok有連續(xù)校正或者智能模塊簡(jiǎn)單線性相關(guān)1、 繪制散點(diǎn)圖Graphs-Scatter-Simple-Define2、

20、正態(tài)性檢驗(yàn)Analyze-Descriptive Statistics-Explore：選擇Plots -Normality plots with Tests-Continue-ok 3、 進(jìn)行相關(guān)分析Analyze-correlateBivariate-Variables(都選入)-Correlation -Coefficients(pearson)-Tow-tailed-OK簡(jiǎn)單線性回歸1、 繪制散點(diǎn)圖Graphs-Scatter-Simple-Define2、 正態(tài)性檢驗(yàn)3、 Analyze-Descriptive Statistics-Explore：選擇Plots -Normalit

21、y plots with Tests-Continue-ok進(jìn)行一元線性回歸Analyze-Regression-Linear-確定好因變量Dependent和自變量Independent-Method（Enter強(qiáng)行進(jìn)入、Stepwise逐步回歸法、Backward后退法、Forward前進(jìn)法）-Statistics: Regression Coefficient選Estimates、Confident intervals ，右側(cè)選Model it和Descriptive-Continue Plots：Y:ZRESID、X：DEPENDNT，standardizes Residual Plo

22、ts選Histogram(直方圖)-ContinueSave：Predicted Values ( Unstandardized) Residuals(Unstandardized、standardized)-Prediction Intervals(Mean Individual)-Continue多元線性回歸4、 繪制散點(diǎn)圖Graphs-Scatter-Simple-Define5、 正態(tài)性檢驗(yàn)Analyze-Descriptive Statistics-Explore：選擇Plots -Normality plots with Tests-Continue-ok4、 進(jìn)行多元線性回歸An

23、alyze-Regression-Linear-確定好因變量Dependent和多個(gè)自變量選入Independent-Method（Enter強(qiáng)行進(jìn)入、Stepwise逐步回歸法、Backward后退法、Forward前進(jìn)法）-Statistics: Regression Coefficient選Estimates、Confident intervals ，右側(cè)選Model it和Descriptive-Continue Plots：Y:ZRESID、X：DEPENDNT，standardizes Residual Plots選Histogram(直方圖)-ContinueSave：Predicted Values ( Unstandardize