統(tǒng)計(jì)軟件SPSS

1、2012.4.221主講人主講人 陶育純陶育純 t 檢驗(yàn)和方差分析檢驗(yàn)和方差分析http:/ t 檢驗(yàn)檢驗(yàn)一、配對(duì)一、配對(duì) t 檢驗(yàn)檢驗(yàn)二、兩組獨(dú)立樣本的二、兩組獨(dú)立樣本的 t 檢驗(yàn)檢驗(yàn)第七章第七章 方差分析方差分析一、單因素方差分析一、單因素方差分析二、方差分析中均數(shù)的兩兩比較二、方差分析中均數(shù)的兩兩比較三、隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)的方差分析三、隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)的方差分析2012.4.223* 四、四、多因素方差分析多因素方差分析 * * 附加講附加講2012.4.224 一、配對(duì)一、配對(duì) t 檢驗(yàn)檢驗(yàn) 使用使用Paired-Samples T Test命令命令 SPSS主要通過主要通過Analyze Co

2、mpare Means Paired-Samples T Test檢驗(yàn)完成對(duì)某資料的配對(duì)檢驗(yàn)完成對(duì)某資料的配對(duì) t 檢驗(yàn)檢驗(yàn)。 SPSS的配對(duì)的配對(duì) t 檢驗(yàn)要求資料建立配對(duì)的兩個(gè)檢驗(yàn)要求資料建立配對(duì)的兩個(gè)變量數(shù)據(jù)變量數(shù)據(jù)。 例題及例題及分析過程分析過程2012.4.225 下面通過對(duì)下面通過對(duì)例例6.1的數(shù)據(jù)做配對(duì)的數(shù)據(jù)做配對(duì) t 檢驗(yàn)來講述操作步驟檢驗(yàn)來講述操作步驟及結(jié)果的判讀。及結(jié)果的判讀。 建立數(shù)據(jù)文件建立數(shù)據(jù)文件（見（見exp6.1.sav） 適用條件判斷適用條件判斷 利用前述的正態(tài)性檢驗(yàn)方法對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行正態(tài)性檢利用前述的正態(tài)性檢驗(yàn)方法對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)。驗(yàn)。Analyze

3、Nonparametric Tests 1-Sample K-S打開打開One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test對(duì)話框?qū)υ捒?。選擇。選擇要配對(duì)的兩個(gè)變量的要配對(duì)的兩個(gè)變量的差值差值作為檢驗(yàn)變量，作為檢驗(yàn)變量， OK完成。從輸完成。從輸出結(jié)果出結(jié)果表表6.2中可以判斷出數(shù)據(jù)的正態(tài)性。本例治療前與治中可以判斷出數(shù)據(jù)的正態(tài)性。本例治療前與治療后的血紅蛋白含量數(shù)據(jù)的差值服從正態(tài)分布。療后的血紅蛋白含量數(shù)據(jù)的差值服從正態(tài)分布。 配對(duì)配對(duì) t 檢驗(yàn)檢驗(yàn) 2012.4.226 Analyze Compare Means Paired-Samples T Test打開打開Paire

4、d-Samples T Test對(duì)話框?qū)υ捒?，點(diǎn)擊兩個(gè)變量形，點(diǎn)擊兩個(gè)變量形成成配對(duì)變量配對(duì)變量并移入并移入Paired Variables:列表欄列表欄里里, OK完成。完成。 結(jié)果判讀結(jié)果判讀 輸出結(jié)果見輸出結(jié)果見表表6.36.5，在表，在表6.5中可以得到配對(duì)中可以得到配對(duì) t 檢驗(yàn)檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量的統(tǒng)計(jì)量 t 值為值為-0.364，檢驗(yàn)概率，檢驗(yàn)概率P為為Sig. (2-tailed)的值，的值，即即P=0.7220.05，則無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，即還不能認(rèn)為該藥能則無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，即還不能認(rèn)為該藥能引起患者的血紅蛋白含量的顯著變化。引起患者的血紅蛋白含量的顯著變化。 二、二、兩組獨(dú)立樣本的兩組獨(dú)立

5、樣本的 t 檢驗(yàn)檢驗(yàn)2012.4.227 使用使用Independent-Samples T Test命令命令 SPSS主要通過主要通過Analyze Compare Means Independent-Samples T Test檢驗(yàn)完成對(duì)某資料的兩組獨(dú)檢驗(yàn)完成對(duì)某資料的兩組獨(dú)立樣本的立樣本的 t 檢驗(yàn)檢驗(yàn)。 SPSS的兩組獨(dú)立樣本的的兩組獨(dú)立樣本的 t 檢驗(yàn)要求資料建立分檢驗(yàn)要求資料建立分組變量組變量。 例題及例題及分析過程分析過程 下面通過對(duì)下面通過對(duì)例例6.2的數(shù)據(jù)做兩組獨(dú)立樣本的的數(shù)據(jù)做兩組獨(dú)立樣本的 t 檢驗(yàn)來講檢驗(yàn)來講述操作步驟及結(jié)果的判讀。述操作步驟及結(jié)果的判讀。2012.4.

6、228 建立數(shù)據(jù)文件建立數(shù)據(jù)文件（見（見exp6.2.sav） 適用條件判斷適用條件判斷 利用前述的利用前述的SPSS的數(shù)據(jù)文件的形式拆分命令的數(shù)據(jù)文件的形式拆分命令Split File把數(shù)據(jù)文件中的分組變量把數(shù)據(jù)文件中的分組變量(group)設(shè)置成設(shè)置成分組比較變量分組比較變量，從，從而使得正態(tài)性檢驗(yàn)方法可以對(duì)分組樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行正態(tài)性檢而使得正態(tài)性檢驗(yàn)方法可以對(duì)分組樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)（即驗(yàn)（即）。）。 Data Split File Split File 對(duì)話框?qū)υ捒?，點(diǎn)擊選擇點(diǎn)擊選擇Compare groups選項(xiàng)，再從左側(cè)數(shù)據(jù)庫變量列表中選擇分選項(xiàng)，再從左側(cè)數(shù)據(jù)庫變量列表中選擇分組變量

7、組變量(group)，移動(dòng)到，移動(dòng)到Groups Based on選項(xiàng)框里，選項(xiàng)框里， OK即即可?？伞nalyze Descriptive Statistics Explore打開打開2012.4.229Explore對(duì)話框?qū)υ捒?，選擇血磷值變量（，選擇血磷值變量（xl）作為檢驗(yàn)變量，作為檢驗(yàn)變量，點(diǎn)擊點(diǎn)擊 Plots按鈕打開按鈕打開Explore: Plots對(duì)話框?qū)υ捒? 選擇選擇 Normality plots with tests選項(xiàng)選項(xiàng), Continue OK完成。完成。 從輸出結(jié)果從輸出結(jié)果表表6.7中可以判斷出本例急性克山病組與健中可以判斷出本例急性克山病組與健康組的血磷測(cè)

8、定值數(shù)據(jù)均服從正態(tài)分布?？到M的血磷測(cè)定值數(shù)據(jù)均服從正態(tài)分布。 兩組獨(dú)立樣本的兩組獨(dú)立樣本的 t 檢驗(yàn)檢驗(yàn) Analyze Compare Means IndependentSamples T Test打開打開Independent -Samples T Test對(duì)話框?qū)υ捒?，選擇分，選擇分析析變量和分組變量變量和分組變量, 點(diǎn)擊點(diǎn)擊Define Groups按鈕打開按鈕打開Define Groups對(duì)話框?qū)υ捒蜉斎胼斎敕纸M標(biāo)志值分組標(biāo)志值， Continue OK完成。完成。2012.4.2210 結(jié)果判讀結(jié)果判讀 輸出結(jié)果見輸出結(jié)果見表表6.86.9，表，表6.8顯示的是每組血磷值的描顯示的

9、是每組血磷值的描述統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果；在表述統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果；在表6.9中同時(shí)顯示方差齊性檢驗(yàn)結(jié)果和中同時(shí)顯示方差齊性檢驗(yàn)結(jié)果和 t 檢驗(yàn)結(jié)果。檢驗(yàn)結(jié)果。 首先通過首先通過Levenes test for equality of variances（即（即Levene方差齊性檢驗(yàn)）結(jié)果判斷此數(shù)據(jù)的方差齊性結(jié)果，方差齊性檢驗(yàn)）結(jié)果判斷此數(shù)據(jù)的方差齊性結(jié)果，本例本例 F 值為值為0.072，P=0.7910.05，則方差齊。，則方差齊。 然后在然后在Equal variances assumed（即等方差假設(shè)）一（即等方差假設(shè)）一行找出行找出t 檢驗(yàn)結(jié)果。本例檢驗(yàn)結(jié)果。本例 t = 2.576，P=0.01

10、70.05，則方差齊。則方差齊。 表表7.5顯示的是方差分析的結(jié)果。本例顯示的是方差分析的結(jié)果。本例F = 5.564，P= 0.0080.05，即認(rèn)為三組大鼠腎組織液中，即認(rèn)為三組大鼠腎組織液中NO水平存在著不水平存在著不同。同。 二、二、方差分析中均數(shù)的兩兩比較方差分析中均數(shù)的兩兩比較2012.4.2214 當(dāng)方差分析結(jié)論拒絕當(dāng)方差分析結(jié)論拒絕H0時(shí)，得到的多組樣本的總體均時(shí)，得到的多組樣本的總體均數(shù)不同只是籠統(tǒng)的，而研究者往往需要知道多個(gè)均數(shù)間到數(shù)不同只是籠統(tǒng)的，而研究者往往需要知道多個(gè)均數(shù)間到底哪些存在不同，這就需要借助多重比較（底哪些存在不同，這就需要借助多重比較（Multiple

11、Comparisons）的方法。的方法。 SPSS提供了多達(dá)提供了多達(dá)18種的多重比較方法，我們這里只介種的多重比較方法，我們這里只介紹常用的紹常用的S-N-K法、法、LSD法、法、Dunnett法和法和Bonfferoni法。法。 S-N-K法（法（Student-Newman-Keuls）：）：又稱又稱q檢驗(yàn)。檢驗(yàn)。常用于多個(gè)均數(shù)間常用于多個(gè)均數(shù)間每兩個(gè)每兩個(gè)均數(shù)的比較。均數(shù)的比較。 LSD法（法（Least Significant Difference）：）：即最小顯著即最小顯著差法。常用于多個(gè)處理組與對(duì)照組的均數(shù)比較。差法。常用于多個(gè)處理組與對(duì)照組的均數(shù)比較。2012.4.2215Du

12、nnett法法:常用于多個(gè)處理組與對(duì)照組的均數(shù)比較。常用于多個(gè)處理組與對(duì)照組的均數(shù)比較。Bonfferoni法法:常用于多個(gè)均數(shù)間常用于多個(gè)均數(shù)間每兩個(gè)每兩個(gè)均數(shù)的比較。均數(shù)的比較。 使用使用Post Hoc按鈕按鈕 SPSS通過通過Analyze Compare Means One-Way ANOVA打開打開One-Way ANOVA對(duì)話框并點(diǎn)擊對(duì)話框并點(diǎn)擊Post Hoc按鈕打開按鈕打開One-Way ANOVA: Post Hoc Multiple Comparisons對(duì)話框來選擇使用某種多重比較方法對(duì)話框來選擇使用某種多重比較方法。 例題及例題及分析過程分析過程2012.4.2216

13、 下面通過對(duì)例下面通過對(duì)例7.1的數(shù)據(jù)做多重比較來講述操作步驟及的數(shù)據(jù)做多重比較來講述操作步驟及結(jié)果的判讀。結(jié)果的判讀。 打開數(shù)據(jù)文件打開數(shù)據(jù)文件（見（見exp7.1.sav） 選用多重比較方法選用多重比較方法 Analyze Compare Means One-Way ANOVA打開打開One-Way ANOVA對(duì)話框并點(diǎn)擊對(duì)話框并點(diǎn)擊Post Hoc按鈕打開按鈕打開One-Way ANOVA: Post Hoc Multiple Comparisons對(duì)話框?qū)υ捒颍謩e選擇分別選擇 LSD、 S-N-K、 Bonfferoni和和 Dunnett選項(xiàng)選項(xiàng),Continue OK完成。完成。

14、 結(jié)果判讀結(jié)果判讀2012.4.2217 輸出結(jié)果見表輸出結(jié)果見表7.67.7，表表7.6顯示的是顯示的是S-N-K法的分析法的分析結(jié)果；結(jié)果；表表7.7顯示的是顯示的是LSD法、法、 Bonfferoni法和法和Dunnett法的法的分析結(jié)果。分析結(jié)果。 S-N-K法是通過尋找法是通過尋找同質(zhì)子集同質(zhì)子集(Homogeneous Subsets)的方法得出比較結(jié)果。的方法得出比較結(jié)果。子集子集之間之間的各組間有差別的各組間有差別(P0.05）。 LSD法、法、 Bonfferoni法和法和Dunnett法是通過在法是通過在對(duì)比的兩對(duì)比的兩組均數(shù)差值組均數(shù)差值(Mean Difference

15、(I-J)的右上角標(biāo)記的右上角標(biāo)記“ * ”來來表示此兩組均數(shù)有差別表示此兩組均數(shù)有差別(P0.05)。 本例用上述四種多重比較方法得到的兩兩比較結(jié)果見本例用上述四種多重比較方法得到的兩兩比較結(jié)果見下表下表7.6-7。2012.4.2218對(duì)比組LSDBonfferoniDunnettS-N-K正常對(duì)照組與腎缺血60min組P 0.05P 0.05P 0.05P 0.05正常對(duì)照組與腎缺血60min再灌流組P 0.05P 0.05P 0.05P 0.05腎缺血60min組與腎缺血60min再灌流組P 0.05P 0.05P 0.05表7.6-7 四種多重比較方法得到的結(jié)果 三、三、隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)

16、的方差分析隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)的方差分析 使用使用Univariate命令命令 SPSS通過通過Analyze General Linear Model Univariate 命令完成隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)的方差分析命令完成隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)的方差分析。 例題及例題及分析過程分析過程2012.4.2219 下面通過對(duì)下面通過對(duì)例例7.3的資料做隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)的方差分析來的資料做隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)的方差分析來講述操作步驟及結(jié)果的判讀。講述操作步驟及結(jié)果的判讀。 建立數(shù)據(jù)文件建立數(shù)據(jù)文件（見（見exp7.3.sav） 適用條件判斷適用條件判斷 具體過程略。具體過程略。 隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)的方差分析隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)的方差分析 Analyze

17、 General Linear Model Univariate 打開打開Univariate對(duì)話框?qū)υ捒颍?將尿氟排出量變量（將尿氟排出量變量（nf）調(diào)入調(diào)入Dependent Variable (因變量因變量) 中，將時(shí)間變量中，將時(shí)間變量(group)、區(qū)區(qū)組變量組變量(block)調(diào)入調(diào)入Fixed Factor(s)（固定因素）固定因素）中，點(diǎn)擊中，點(diǎn)擊2012.4.2220Model按鈕打開按鈕打開Univariate: Model對(duì)話框?qū)υ捒? 選擇選擇Custom（自定義）選項(xiàng)，再點(diǎn)擊自定義）選項(xiàng)，再點(diǎn)擊 Build Term(s)下的下拉框并從中選下的下拉框并從中選擇擇Mai

18、n Effects，然后把左側(cè)的，然后把左側(cè)的group、block調(diào)入右側(cè)的調(diào)入右側(cè)的Model欄欄，去掉欄下的，去掉欄下的Include intercept in model選項(xiàng)選項(xiàng), Continue OK完成。完成。 結(jié)果判讀結(jié)果判讀 輸出結(jié)果見輸出結(jié)果見表表7.10a，結(jié)果顯示：結(jié)果顯示： group組（不同時(shí)間）：組（不同時(shí)間）：F=7.033, P=0.004 0.05，即工，即工人之間的差異對(duì)尿氟排出量影響不大。人之間的差異對(duì)尿氟排出量影響不大。2012.4.2221 多重比較多重比較 Analyze General Linear Model Univariate 打開打開Un

19、ivariate對(duì)話框?qū)υ捒? 點(diǎn)擊點(diǎn)擊Post Hoc按鈕打開按鈕打開Univariate:Post Hoc Multiple Comparisons for Observed Means對(duì)話框?qū)υ捒颍x擇選擇group為多重比較變量為多重比較變量, 再再分別選擇分別選擇 LSD、 S-N-K、 Bonfferoni和和 Dunnett選項(xiàng)，選項(xiàng)，Continue OK完成。完成。 輸出結(jié)果見輸出結(jié)果見表表7.12和和表表7.13。用上述四種多重比較方法用上述四種多重比較方法得到的兩兩比較結(jié)果見下表得到的兩兩比較結(jié)果見下表7.12-13。對(duì)比組LSDBonfferoniDunnettS-N-

20、K工前組與工中組P 0.05P 0.05P 0.05P 0.05P 0.05P 0.05P 0.05工中組與工后組P 0.05P 0.05P 0.05表7.12-13 四種多重比較方法得到的結(jié)果2012.4.2222 * 四、四、多因素方差分析多因素方差分析 前面講授的隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)的方差分析實(shí)質(zhì)就是一個(gè)最前面講授的隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)的方差分析實(shí)質(zhì)就是一個(gè)最簡單的多因素方差分析（兩因素?zé)o重復(fù)數(shù)據(jù)），因?yàn)樗缓唵蔚亩嘁蛩胤讲罘治觯▋梢蛩責(zé)o重復(fù)數(shù)據(jù)），因?yàn)樗淮嬖诖嬖诮换バ?yīng)交互效應(yīng)（interaction），），當(dāng)某因素的各單獨(dú)效應(yīng)隨當(dāng)某因素的各單獨(dú)效應(yīng)隨另一因素變化而變化時(shí)，則稱這兩個(gè)因素存在交互效應(yīng)

21、另一因素變化而變化時(shí)，則稱這兩個(gè)因素存在交互效應(yīng)。 由于從總變異中分解的變異項(xiàng)目增多，多因素方差分由于從總變異中分解的變異項(xiàng)目增多，多因素方差分析計(jì)算和輸出結(jié)果就更為復(fù)雜。本節(jié)內(nèi)容略。析計(jì)算和輸出結(jié)果就更為復(fù)雜。本節(jié)內(nèi)容略。 分組變量分組變量和和分組標(biāo)志值的區(qū)別。分組標(biāo)志值的區(qū)別。 單因素方差分析和隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)的方差分析區(qū)別。單因素方差分析和隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)的方差分析區(qū)別。2012.4.22232012.4.22242012.4.22252012.4.2226表表 6.2此結(jié)果是用此結(jié)果是用Explore分析分析得到的適合得到的適合 小樣本的小樣本的Shapiro-Wilk正態(tài)檢驗(yàn)結(jié)果正態(tài)檢驗(yàn)結(jié)果

22、輸出結(jié)果輸出結(jié)果2012.4.2227需要點(diǎn)擊兩個(gè)變量名需要點(diǎn)擊兩個(gè)變量名形成變量對(duì)，移動(dòng)按形成變量對(duì)，移動(dòng)按鈕方可使用。鈕方可使用。配對(duì)變量配對(duì)變量2012.4.2228表表 6.36.5表表 6.3表表 6.4表表 6.5t = -0.364, P=0.722 0.05Differences 差值差值輸出結(jié)果輸出結(jié)果2012.4.22292012.4.2230分組變量分組變量血磷測(cè)定值變量血磷測(cè)定值變量group=1 代表代表急性克山病組急性克山病組group=2 代表代表 健康組健康組2012.4.22312012.4.2232被檢驗(yàn)變量被檢驗(yàn)變量選此項(xiàng)可以得到選此項(xiàng)可以得到 Shapi

23、ro-Wilk正態(tài)檢驗(yàn)結(jié)果正態(tài)檢驗(yàn)結(jié)果2012.4.2233O On ne e- -S Sa am mp pl le e K Ko ol lm mo og go or ro ov v- -S Sm mi ir rn no ov v T Te es st t124.69171.22208.126.126-.105.435.991.979.000143.43501.25535.176.176-.139.657.781.719.000NMeanStd. DeviationNormal Parametersa,bAbsolutePositiveNegativeMost ExtremeDifferenc

24、esKolmogorov-Smirnov ZAsymp. Sig. (2-tailed)Exact Sig. (2-tailed)Point ProbabilityNMeanStd. DeviationNormal Parametersa,bAbsolutePositiveNegativeMost ExtremeDifferencesKolmogorov-Smirnov ZAsymp. Sig. (2-tailed)Exact Sig. (2-tailed)Point Probability分組急性克山病患者健康人血磷值Test distribution is Normal.a. Calcul

25、ated from data.b. Tests of NormalityTests of Normality.12612.200*.96412.835.835.17614.200*.93114.316.316血磷值血磷值分組急性克山病患者健康人StatisticdfSig.StatisticdfSig.Kolmogorov-SmirnovaShapiro-WilkThis is a lower bound of the true significance.*. Lilliefors Significance Correctiona. 輸出結(jié)果輸出結(jié)果2012.4.2234被分析變量被分析變量分

26、組變量分組變量 點(diǎn)擊此鈕可以點(diǎn)擊此鈕可以輸入分組標(biāo)志值輸入分組標(biāo)志值分組標(biāo)志值分組標(biāo)志值2012.4.2235方差齊性檢驗(yàn)方差齊性檢驗(yàn)F = 0.072, P=0.791 0.05，方差齊。選用方差齊。選用等方差假設(shè)等方差假設(shè)下的檢驗(yàn)結(jié)果：下的檢驗(yàn)結(jié)果：t = 2.576, P=0.017 0.05，則方差齊。則方差齊。等方差假設(shè)等方差假設(shè)方差不等假設(shè)方差不等假設(shè)表表 6.8表表 6.9輸出結(jié)果輸出結(jié)果2012.4.22362012.4.2237NO值變量值變量group=1 代表代表 正常對(duì)照組正常對(duì)照組 group=2 代表代表腎缺血腎缺血60min組組分組變量分組變量 group=3 代

27、表代表 腎缺血腎缺血60min 再灌流組再灌流組2012.4.2238選此項(xiàng)可作多樣本選此項(xiàng)可作多樣本 方差齊性檢驗(yàn)方差齊性檢驗(yàn)被分析變量被分析變量分組變量分組變量2012.4.2239Oneway Test of Homogeneity of VariancesTest of Homogeneity of VariancesNO3.216233.053LeveneStatisticdf1df2Sig. ANOVAANOVANO46925.950223462.9755.564.008139157.6334216.898186083.635Between GroupsWithin GroupsTotalSum ofSquaresdfMean SquareFSig. 表表 7.4表表 7.5表表 7.47.5方差齊性檢驗(yàn)結(jié)果，方差齊性檢驗(yàn)結(jié)果，若若P0.05，則方差齊。則方差齊。F = 5.564, P=0.008 0.05輸出結(jié)果輸出結(jié)果Sum of Squares 離均差平方和離均差平方和df 自由度自由度Mean Square 均方均方20