SPSS简明教程X2检验和T检验
SPSS简明教程(X2检验和T检验)
S P S S最适用的统计学方法（X 2检验和T检验）1．SPSS的启动（1）在windows[开始]→[程序]→[spss20]，进入SPSSforWindows对话框，2．创建一个数据文件三个步骤：（1）选择菜单【文件】→【新建】→【数据】新建一个数据文件。
（2）单击左下角【变量视窗】标签进入变量视图界面，定义每个变量类型。
（1（2所示）在SPSS6.语言切换：编辑（E）—选项（N）--用户界面-语言--简体中文第六章：描述性统计分析(X2检验)完成计数资料和等级资料的统计描述和一般的统计检验，我们常用的X2检验也在其中完成。
6.1.1界面说明界面如下所示:分析—描述统计—频率用于定义需要计算的其他描述统计量。
现将各部分解释如下：PercentileValues复选框组定义需要输出的百分位数，可计算1.四分位数(Quartiles)、2.每隔指定百分位输出当前百分位数(Cutpointsforequalgroups)3.直接指定某个百分位数(Percentiles)，如直接P2.5和P97.5o Centraltendency复选框组用于定义描述集中趋势的一组指标：均数(Mean)、中位数(Median)、众数(Mode)、总和(Sum)。
o Dispersion复选框组用于定义描述离散趋势的一组指标：标准差(Std.deviation)、方差(Variance)、全距(Range)、最小值(Minimum)、604.473.644.345.186.143.244.903.05解：为节省篇幅，这里只给出精确频数表的做法，假设数据已经输好，变量名为X，具体解法如下：得出结果后手工计算出CV 。
6.1.3结果解释上题除直方图外的的输出结果如下：Frequencies统计量 XN有效101缺失0均值 4.6995中值 4.6100标准差.8616225 3.0455百分位数97.5 6.4565最上方为表格名称，左上方为分析变量名，可见样本量N为101例，缺失值0例，均数Mean=4.69，中位数Median=4.61，标准差STD=0.8616，P2.5=3.04，P97.5=6.45。
如何在spss上进行假设检验
当两样本的方差齐时，看第一行。不齐，看第二行。Sig与0.1?
四、完全随机设计方差分析
1、检验是否满足正正态性、方差齐性
Analyze------desctiptive statistic -------explore-------plots-------none normality plots with tests (正态性）、untransformed(组间方差齐性检验)(选择相应的dependent list、factor list)----ok
一、独立样本t检验
1、先做正态性检验
Analyze------DescriptiveStatistics-------Explore：选择Plots------Normality plots with Tests------Continue------ok
观察上述操作得出的表中sig与0.2的比较，大于0.2满足正态性，否则，不满足。
3、两组间多重比较
Analyze-----Nonparametric Tests----Legacy Dialogs----2 Independent Samples----选入相应的Test Variable List（应变量）和Grouping Variable选好要比较的两组放在前后相应的位置，两两依次比较---- Mann-Whitney U检验----OK
4、多重比较
Analyze----General Linear Model---- Univariate----Post Hoc----block(区组)----group（处理）------ Bonferroni---- Continue------OK
SPSS简明教程X2检验和T检验{作文类}
最适用的统计学方法（检验和检验）1．的启动（1）在[开始]→[程序]→[]，进入对话框，．创建一个数据文件三个步骤：（）选择菜单【文件】→【新建】→【数据】新建一个数据文件。
（）单击左下角【变量视窗】标签进入变量视图界面，定义每个变量类型。
（）单击【数据视窗】标签进入数据视窗界面，录入数据库单元格内。
．读取外部数据当前版本的可以很容易地读取数据，步骤如下：（）按【文件】→【打开】→【数据】的顺序使用菜单命令调出打开数据对话框，在文件类型下拉列表中选择数据文件,如图所示。
图对话框（）选择要打开的文件，单击“打开”按钮，调出打开数据源对话框，如图所示。
对话框中各选项的意义如下：工作表下拉列表：选择被读取数据所在的工作表。
范围输入框：用于限制被读取数据在工作表中的位置。
图对话框．数据编辑在中，对数据进行基本编辑操作的功能集中在和菜单中。
．数据的保存数据录入并编辑整理完成以后应及时保存，以防数据丢失。
保存数据文件可以通过【文件】→【保存】或者【文件】→【另存为】菜单方式来执行。
在数据保存对话框（如图所示）中根据不同要求进行数据保存。
图数据的保存. 数据分析在中，数据整理的功能主要集中在【数据】和【分析】两个主菜单下.语言切换：编辑（）—选项（）用户界面语言简体中文第六章：描述性统计分析(检验)完成计数资料和等级资料的统计描述和一般的统计检验，我们常用的检验也在其中完成。
界面说明界面如下所示:分析—描述统计—频率用于定义需要计算的其他描述统计量。
现将各部分解释如下：复选框组定义需要输出的百分位数，可计算.四分位数()、.每隔指定百分位输出当前百分位数( ).直接指定某个百分位数()，如直接和复选框组用于定义描述集中趋势的一组指标：均数()、中位数()、众数()、总和()。
复选框组用于定义描述离散趋势的一组指标：标准差()、方差()、全距()、最小值()、最大值()、标准误()。
复选框组用于定义描述分布特征的两个指标：偏度系数（）和峰度系数()。
Spss统计软件操作2-t检验
标准株（11人） 100 200 400 400 400 400 800 1600 1600 1600 3200 水生株（9人） 100 100 100 200 200 200 200
Analyze—Compare Means—Independent-Samples T Test
Thanks
计量资料的统计推断
目的要求
掌握：假设检验的基本步骤、均数假设检验的
常见类型及公式计算
学会：使用SPSS操作及对输出结果做恰当解释
假设检验的基本步骤
1.建立检验假设，确定检验水准
H0：（无效假设） µ =µ 0；μ1=μ2 H1：（备择假设） µ >µ 0或μ<μ0 （ µ≠µ0 ） μ1>μ2 或μ1<μ2 （μ1≠μ2）
检验水准 α=0.05 单、双侧检验的选择： （1）根据专业知识
事先不知道会出现什么结果 事先知道只能出现某种结果 双侧 单侧
（2）问题的提法
*通常用双侧(除非有充足的理由选用单侧之外, 一般选用 保守的双侧较稳妥)
2.选定检验方法或计算统计量
根据研究设计的类型、资料类型及分析目的
选用适当的检验方法。如样本均数与总体均数的
比较、配对资料的比较、成组设计两个样本均数
的比较等。
3.确定P值，做出统计推断
P值的含义：P值是在H0成立的条件下推断出的现 有统计量(第2步中计算出的统计量)的概率或更 极端的概率（尾部概率） 确定P值大小的方法：用公式求出的t值与 查表查出的t0.05, 比较
P
P=0.05 t
t0.05,ν
4.做出推断结论
（推断的结论＝统计结论＋专业结论）
P＞0.05，按α=0.05检验水准，不拒绝H0，差异无统 计学意义，还不能认为……不同或不等。 P<0.05 ，按α=0.05检验水准，拒绝H0，接受H1设检验的注意问题
用SPSS进行T检验解析
对变量框内，单击
，输出表3-11、3-12和表3-13
所示结果。
图3-8 配对样本T检验对话框
表3-11 两种处理方法结果基本统计量 表3-12两种处理方法结果的相关关系 表3-13 两种处理方法的t 检验结果
3.结果说明（参照例3.3的结果说明）
表3-10 仔猪饲料对比试验 单位：kg
◆ 具体步骤： 1.数据输入 (1)在这数据编辑窗口底部的变量视图标签，进入变量视 图界面，分别命名变量：甲饲料和乙饲料，小数位数都 定义为1，如图3-9a所示。
图3-9a 例3.3资料的变量命名
(2)在这数据编辑窗口底部的 数据视图标签，进入数据 视图界面，按图3-9b格式输入 数据资料。
图3-3 例3.2资料的变量命名
(2)在这数据编辑窗口底部的数 据视图标签，进入数据视图 界面，按图3-3格式输入数据 资料。
组别取值1表示A料， 取值2表示B料。
图3-4 例3.2数据输入格式
2. 统计分析 (1)简明分析步骤
分析→比较均值→独立样本T检验
检验变量：产鱼量
分析的变量为产鱼量
分组变量：组别
二、本节重点、难点: 1. SPSS中进行T检验分析的基本命令与操作； 2. SPSS进行T检验分析所得结果的含义。
一、单样本t检验
（一）基本原理和方法（略）
（二）例题及统计分析
【例3.1】成虾的平均体重一般为21g,在配合饲料中添加 了0.5%的酵母培养物养成虾时，随机抽取16对成虾，体 重为20.1、21.6、22.2、23.1、20.7、19.9、21.3、 21.4、22.6、22.3、20.9、21.7、22.8、21.7、21.3、 20.7，试检验在添加了0.5%的酵母培养物养对成虾体重 是否有影响。
根据相关文献,进行双样本T检验SPSS操作步骤
根据相关文献，进行双样本T检验SPSS
操作步骤
双样本T检验是一种常用的统计方法，用于比较两组独立样本
的均值是否存在显著差异。
下面是使用SPSS进行双样本T检验的
操作步骤：
1. 导入数据：在SPSS软件中打开数据文件，确保包含两组独
立样本的变量。
2. 设定分组：将两组样本分别指定为不同的组别，在SPSS中
使用“Variable View”界面进行设置。
确保组别变量的取值分别对应
两组样本。
4. 设置变量：在弹出的“Independent-Samples T Test”对话框中，将需要比较的变量移至“Test Variables”框中。
同时，在“Grouping Variable”框中选择之前设定的组别变量。
5. 设置选项：可以根据需要，在对话框中选择一些额外的选项。
例如，可以指定显著性水平、置信区间等。
6. 运行分析：点击“OK”按钮，SPSS将自动执行双样本T检验
并生成结果。
7. 解读结果：查看SPSS输出结果中的统计量和显著性水平。
一般情况下，我们关注的是均值差异是否显著，即显著性水平是否
小于设定的显著性水平（通常为0.05或0.01）。
请注意，进行双样本T检验前需要满足一些基本假设，如两组
样本来自正态分布总体、具有相同的方差等。
在解读结果时，应考
虑是否满足这些假设。
以上是根据相关文献进行双样本T检验SPSS操作的基本步骤，希望对你有帮助！。
SPSS对数据进行T检验统计分析
SPSS对数据进行T检验统计分析下面将做此项目的最后一个环节，即使用SPSS进行统计分析。
先用SPSS来做组设计两样本均数比较的T检验，其步骤如下。
（1）执行Analyze/Compare Means/Independent-Samples T test命令，打开如图1-43所示的对话框。
（2）在该对话框中选择X放入TEST列表框中，选择Group放入Grouping Variable文本框中，如图1-44所示。
图1-43 打开T检验对话框图1-44 选择入列表（3）单击Define Groups按钮，系统弹出比较组定义对话框，如图1-45所示。
（4）在该对话框中的两个值框中分别输入1和2，然后单击Continue按钮，如图1-46所示。
图1-45 比较组定义对话框图1-46 输入值（5）单击T检验对话框中的OK按钮，如图1-47所示。
图1-47 进行T检验（6）系统经过计算后，会弹出结果浏览窗口。
首先给出的是两组的基本情况描述，如样本量、均数等，然后是T检验的结果，如图1-48所示。
图1-48 T检验结果从上图中可见，结果分为两大部分：第一部分为Levene's方差检验，用于判断两体方差是否齐，这里的检验结果为F=0.032，p=0.860，可见在本例中方差齐；第二部分则分别给出两组所在部体方差齐和方差不齐时的T检验结果，即上面一行列出的T=2.542，V=22，p=0.019。
从而最终的统计结论为按=0.05水准，拒绝H0，认为克山病患者与健康人的血磷值是不同的。
从样本均数来看，可以确定克山病患者的血磷值较高。
《证券理论与实务》模块八考试精要（证券市场基础知识）模块八考试精要一、单项选择题1、涉及证券市场的法律、法规第一个层次是指（）。
A、法律B、行政法规C、厂纪厂规D、部门规章2、涉及证券市场的法律、法规第二个层次是指（）。
A、法律B、行政法规C、厂纪厂规D、部门规章3、涉及证券市场的法律、法规第三个层次是指（）。
两独立样本T检验SPSS操作详解
两独立样本T检验SPSS操作详解以下是步骤详解：1.打开SPSS软件，并导入数据文件。
在“文件”菜单中选择“打开”选项，浏览并选择你的数据文件，并点击“打开”。
数据文件需要包含两组要比较的两个变量。
2.选择菜单中的“分析”选项，然后选择“比较均值”子选项，再选择“独立样本T检验”。
3.在弹出的独立样本T检验对话框中，将你要比较的两个变量移动到变量框中。
其中一个变量移动到“依赖变量”框中，另一个变量移动到“提取组变量”框中。
4.点击“定义组”按钮，在出现的对话框中输入两个组的编号，并点击“添加”按钮。
然后关闭“定义组”对话框。
5.在独立样本T检验对话框中，确定其他参数，如显著性水平（默认为0.05）和描述统计量选项。
6.点击“确定”按钮运行分析。
SPSS将计算出两组的均值、标准差、样本大小等统计量，并给出T值、自由度和显著性水平。
7.分析结果将显示在输出窗口的“独立样本T检验”表中。
主要关注的结果包括均值差异、T值、自由度和显著性水平。
8.可以根据需要导出分析结果。
在输出窗口中选择你感兴趣的表格或图表，然后在菜单中选择“文件”选项，再选择“另存为”选项，将分析结果保存为你想要的格式。
需要注意的是，在进行两独立样本T检验之前，要确保数据满足T检验的假设：两组样本是独立的、来自正态分布总体和方差齐性。
如不满足这些假设，可以考虑使用非参数检验或进行数据转换。
此外，对于SPSS软件的具体操作细节可能会因软件版本而有些差异，但基本的步骤和参数设置是相同的。
以上就是两独立样本T检验SPSS操作的详解。
通过SPSS软件进行数据分析可以更方便地得到结果，并为研究者提供科学依据。
SPSS简明教程X检验和T检验
SPSS简明教程(X检验和T检验)————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：SPSS最适用的统计学方法（X2检验和T检验）1．SPSS的启动（1）在windows[开始]→[程序]→[spss20]，进入SPSS for Windows对话框，2．创建一个数据文件三个步骤：（1）选择菜单【文件】→【新建】→【数据】新建一个数据文件。
（2）单击左下角【变量视窗】标签进入变量视图界面，定义每个变量类型。
（3）单击【数据视窗】标签进入数据视窗界面，录入数据库单元格内。
3．读取外部数据当前版本的SPSS可以很容易地读取Excel数据，步骤如下：（1）按【文件】→【打开】→【数据】的顺序使用菜单命令调出打开数据对话框，在文件类型下拉列表中选择数据文件,如图2.2所示。
图2.2 Open File对话框（2）选择要打开的Excel文件，单击“打开”按钮，调出打开Excel数据源对话框，如图2.3所示。
对话框中各选项的意义如下：工作表下拉列表：选择被读取数据所在的Excel工作表。
范围输入框：用于限制被读取数据在Excel工作表中的位置。
图2.3 Open Excel Data Source对话框4．数据编辑在SPSS中，对数据进行基本编辑操作的功能集中在Edit和Data菜单中。
5．SPSS数据的保存SPSS数据录入并编辑整理完成以后应及时保存，以防数据丢失。
保存数据文件可以通过【文件】→【保存】或者【文件】→【另存为】菜单方式来执行。
在数据保存对话框（如图2.5所示）中根据不同要求进行SPSS数据保存。
图2.5 SPSS数据的保存5. 数据分析在SPSS中，数据整理的功能主要集中在【数据】和【分析】两个主菜单下6.语言切换：编辑（E）—选项（N）--用户界面-语言--简体中文第六章：描述性统计分析(X2检验)完成计数资料和等级资料的统计描述和一般的统计检验，我们常用的X2检验也在其中完成。
SPSS简明教程X2检验和T检验
SPSS最适用的统计学方法(X2检验与T检验)1．SPSS的启动（1）在windows[开始]→[程序]→[spss20],进入SPSS for Windows对话框,2.创建一个数据文件三个步骤:(1)选择菜单【文件】→【新建】→【数据】新建一个数据文件。
(2)单击左下角【变量视窗】标签进入变量视图界面,定义每个变量类型。
(3)单击【数据视窗】标签进入数据视窗界面,录入数据库单元格内。
3.读取外部数据当前版本的SPSS可以很容易地读取Excel数据,步骤如下:(1)按【文件】→【打开】→【数据】的顺序使用菜单命令调出打开数据对话框,在文件类型下拉列表中选择数据文件,如图2、2所示。
图2、2 Open File对话框(2)选择要打开的Excel文件,单击“打开”按钮,调出打开Excel数据源对话框,如图2、3所示。
对话框中各选项的意义如下:工作表下拉列表:选择被读取数据所在的Excel工作表。
范围输入框:用于限制被读取数据在Excel工作表中的位置。
图2、3 Open Excel Data Source对话框4.数据编辑在SPSS中,对数据进行基本编辑操作的功能集中在Edit与Data菜单中。
5.SPSS数据的保存SPSS数据录入并编辑整理完成以后应及时保存,以防数据丢失。
保存数据文件可以通过【文件】→【保存】或者【文件】→【另存为】菜单方式来执行。
在数据保存对话框(如图2、5所示)中根据不同要求进行SPSS数据保存。
图2、5 SPSS数据的保存5、数据分析在SPSS中,数据整理的功能主要集中在【数据】与【分析】两个主菜单下6、语言切换:编辑(E)—选项(N)--用户界面-语言--简体中文第六章:描述性统计分析(X2检验)完成计数资料与等级资料的统计描述与一般的统计检验,我们常用的X2检验也在其中完成。
6.1.1界面说明界面如下所示:分析—描述统计—频率用于定义需要计算的其她描述统计量。
现将各部分解释如下:Percentile Values复选框组定义需要输出的百分位数,可计算1、四分位数(Quartiles)、2、每隔指定百分位输出当前百分位数(Cut points for equal groups)3、直接指定某个百分位数(Percentiles),如直接P2、5与P97、5o Central tendency复选框组用于定义描述集中趋势的一组指标:均数(Mean)、中位数(Median)、众数(Mode)、总与(Sum)。
统计学t值、z值、x2对应的统计检验方法
一、背景介绍统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，统计检验方法是统计学的重要应用之一。
在统计学中，t值、z值和x2值是常见的统计指标，它们对应着不同的统计检验方法，用于检验样本数据是否符合特定的分布或者是否存在差异。
本文将对t检验、z检验和卡方检验进行详细介绍，分析它们的应用场景、计算方法和实际意义。
二、 t检验t检验是一种用于比较两个样本均值是否存在显著差异的统计方法。
当样本数据符合正态分布且方差未知时，可以采用t检验进行假设检验。
t检验分为单样本t检验和双样本t检验两种。
1. 单样本t检验单样本t检验用于检验样本均值是否等于已知的总体均值。
它的计算公式为：t = (样本均值 - 总体均值) / (标准误差)其中，标准误差的计算需要用到样本标准差和样本容量。
2. 双样本t检验双样本t检验用于比较两个独立样本的均值是否存在显著差异。
在双样本t检验中，需要计算t值和自由度，然后查找t分布表得出显著性水平。
如果t值大于临界值，则拒绝原假设，认为两组样本均值存在显著差异。
三、 z检验z检验是一种用于比较样本均值与总体均值差异的统计方法。
当样本容量较大且符合正态分布时，可以采用z检验进行假设检验。
z检验通常用于总体标准差已知且样本容量较大的情况。
z检验的计算公式为：z = (样本均值 - 总体均值) / (总体标准差 / 样本容量的平方根)根据z值查找标准正态分布表可以得出样本均值的显著性水平。
如果z 值落在临界值之外，则可以拒绝原假设，认为样本均值存在显著差异。
四、卡方检验卡方检验是一种用于检验观察频数与期望频数之间是否存在显著差异的统计方法。
在实际应用中，卡方检验通常用于分析分类数据的拟合度或者独立性。
1. 卡方拟合度检验卡方拟合度检验用于检验观察频数与期望频数之间的拟合度。
计算公式为：X2 = Σ((观察频数 - 期望频数)2 / 期望频数)根据卡方分布表可以得出显著性水平，从而判断观察频数是否符合期望频数的分布。
SPSS精简版知识点
1、描述统计(描述一组数据的集中和离散情况) 分析一描述统计一描述一个班的成绩2、相关●相关身高和体重。
●偏相关身高体重和年龄。
3、回归回归一线性 Y=第一列+第二列x (前提是相关性显著) 身高预测体重。
4 、T检验(两组数据的检验)。
●单样本T检验：一组数据和某个值的比较●独立样本T检验：男女分别的数据，因此要定义1和2 !男女或者是12岁和14岁组的身高差异●相关样本T检验：一批人前后做的一组被试的前后侧5、方差分析(三组数据及以上的检验)●一个自变量两个以上水平(两个水平用T 检验) 比较均值一单因素灯光的亮度是否会影响工作效率：高中低三个水平的数据。
●两个自变量一个因变量的被试内设计几种水平结合就是几列变量(每列变量都是数据且是alb1a1b2 …) 一般线性模型一重复度量工厂的大小和灯光的亮度是否会影响工作效率：大小“高中低↵●两个自变量一个因变量的被试间设计输入三列变量(两列变量需要定义，一列变量为数据) 一般线性模型一单变量工厂的大小和灯光的亮度是否会影响工作效率：大小“高中低。
●两个自变量的混合实验设计变量输入时是以上两种方法的结合一般线性模型一重复度量工厂的大小和灯光的亮度是否会影响工作效率：大小“高中低6.卡方检验拟合度(适合性)检验：又称1*℃表的卡方检验，把一个变量分成若干类别(如性别分为男和女)。
判断几个变量是否符合一定的比例，比如男女分别是10和20人，我们需要检验他是否符合1比3的比例；如果只是简单的看几个数据之间是否有显著差异，则只需要把数据变量输入检验变量列表中即可。
输入数据一加权数据(数据-加权）——卡方检验——分别输入期望值的比例独立性检验：一个是列联表一个是四格表，把一组试验对象按两个标准分类，一个变量在行内，一个变量在列内，需要用描述统计中的交叉表，与拟合度方法一样，最后一步用交叉表不用卡方检验。
SPSS数据分析 第四章 t检验
3. 被称为观察到的(或实测的)显著性水平
4. 决策规则：若p值<, 拒绝 H0
双侧检验的P 值
/2
拒绝H0
1/2 P 值
/2
拒绝H0
1/2 P 值
临界值 0
临界值
Z
计算出的样本统计量
计算出的样本统计量
左侧检验的P 值
抽样分布
拒绝H0
P值
异较大。其图形如下：
f(t)
ν─>∞(标准正态曲线)
ν=5
ν=1
-5.0
-4.0
-3.0
-2.0
-1.0
0.0
1.0
2.0
3.0
4.0
5.0
t
图3-3 不同自由度下的t 分布图
3．特征：
① 单峰分布，以 0 为中心，左右对称； ② 自由度 越小，则 t 值越分散，t 分布的峰部
越矮而尾部翘得越高； ③当 逼近, SX 逼近 X , t 分布逼近 u 分布，故标
解：研究者想收集证据予以证明的 假设应该是“生产过程不正常”。 建立的原假设和备择假设为
H0 ： 10cm H1 ： 10cm
【例】某品牌洗涤剂在它的产品说明书中声称： 平均净含量不少于500克。从消费者的利益出发， 有关研究人员要通过抽检其中的一批产品来验 证该产品制造商的说明是否属实。试陈述用于 检验的原假设与备择假设
行比较
3. 作出决策
双侧检验：统计量的绝对值 > 临界值，拒 绝H0
左侧检验：统计量 < 临界值，拒绝H0 右侧检验：统计量 > 临界值，拒绝H0
利用 P 值 进行决策
什么是P 值?
SPSS统计分析简明教程
SPSS统计分析简明教程SPSS（统计分析软件）是一种专业的统计分析工具，广泛应用于社会科学、市场调研、医学研究和商业分析等领域。
下面是一个简明教程，介绍SPSS的基本功能和常用统计分析方法。
一、数据导入与处理1. 数据导入：打开SPSS软件，选择“文件”-“打开”-“数据”，导入数据文件，可以是Excel表格、文本文件或其他格式的数据文件。
2.数据查看与修改：选择“数据查看器”可以查看导入的数据。
可以对数据进行修改、添加新变量或删除不需要的变量。
二、描述统计分析描述统计是指对数据集进行总体特征的概括和汇总。
常用的描述统计方法包括频数分析、描述性统计和交叉表分析。
以下是常用方法的简要介绍：1.频数分析：选择“分析”-“描述性统计”-“频数”，选择需要统计的变量，即可生成变量的频数、百分比、累计频数等统计结果。
2.描述性统计：选择“分析”-“描述性统计”-“描述性统计”，选择需要统计的变量，即可生成均值、标准差、最大最小值等统计结果。
3.交叉表分析：选择“分析”-“交叉表”-“交叉表”，选择需要交叉分析的变量，即可生成不同变量之间的交叉分析结果。
三、推论统计分析推论统计是指通过样本数据进行参数估计和假设检验，以推断总体的统计特征。
常用的推论统计方法包括t检验、方差分析、相关分析和回归分析等。
以下是常用方法的简要介绍：1.t检验：选择“分析”-“比较手段”-“独立样本t检验”或“相关样本t检验”，选择需要比较的变量和相关变量，即可进行t检验并生成结果。
2.方差分析：选择“分析”-“方差分析”-“单因素方差分析”或“多因素方差分析”，选择需要分析的变量和因素，即可进行方差分析并生成结果。
3.相关分析：选择“分析”-“相关”-“双变量”，选择需要进行相关分析的变量，即可生成变量之间的相关系数及相关显著性检验结果。
4.回归分析：选择“分析”-“回归”-“线性”，选择需要进行回归分析的自变量和因变量，即可生成回归方程、回归系数、显著性检验结果等。
SPSS中T检验的应用
本文指在简述SPSS中的T检验，主要说明了T检验的原理和应用，及使用范围。
和SPSS中的基本操作。
T检验是检验样本的均值和给定的均值是否存在显著性差异。
T检验分为3类：单样本T检验、两独立样本T检验和两配对样本T检验。
关键词：T检验、SPSS、显著性水平、统计量、概率P-值、自由度、线性相关、置信区间、零假设。
目录一、单样本T检验 (4)1.单样本T检验的目的 (4)2.单样本T检验的基本步骤 (4)3.单样本T检验的应用举例 (5)三、两独立样本T检验 (6)1.两独立样本T检验的目的 (6)2．两独立样本T检验的基本步骤 (6)3.两独立样本T检验的应用举例 (8)三、两配对样本T检验 (10)1.两配对样本T检验的目的 (10)2.两配对样本T检验的基本步骤 (10)3.两配对样本T检验的应用举例 (10)四、参考文献 (12)一、单样本T 检验1.单样本T 检验的目的。
单样本检验的目的是利用来自某总体的样本数据，推断该总体的均值是否与制定的t 检验值之间存在显著性差异。
它是对总体均值的假设检验。
2.单样本T 检验的基本步骤。
⑴.提出原假设。
单样本T 检验的原假设为：总体均值与检验值之间不存在显著差异，表述为：0H 0H 。
为总体均值，为检验值。
0μμ=μ0μ⑵.选择检验统计量。
当总体分布为正态分布时，样本均值的抽样分布仍为正态分布，该正态分),(2σμN 布的均值为，方差为/，即μ2σn),(~2nN X σμ式中，为总体均值，当原假设成立时，；为总体方差；为样本数。
总μ0μμ=2σn 体分布近似服从正态分布时。
通常总体方差是未知的，此时可以用样本方差替代，得到2S 的检验统计量为统计量，数学定义为:t①nSX t 2μ-=式中，统计量服从n-1自由度为分布。
单样本检验的检验统计量即为统计量。
当t t t t 认为原假设成立时用代入。
μ0μ⑶计算检验统计量观测值和概率P-值该步目的是甲酸检验统计量的观测值和相应的概率P-值。
SPSS简明教程X2检验和T检验
SPSS最适用的统计学方法（X2检验和T检验）1．SPSS的启动（1）在windows[开始]→[程序]→[spss20]，进入SPSS for Windows对话框，2．创建一个数据文件三个步骤：（1）选择菜单【文件】→【新建】→【数据】新建一个数据文件。
（2）单击左下角【变量视窗】标签进入变量视图界面，定义每个变量类型。
（3）单击【数据视窗】标签进入数据视窗界面，录入数据库单元格内。
3．读取外部数据当前版本的SPSS可以很容易地读取Excel数据，步骤如下：（1）按【文件】→【打开】→【数据】的顺序使用菜单命令调出打开数据对话框，在文件类型下拉列表中选择数据文件,如图2.2所示。
图2.2 Open File对话框（2）选择要打开的Excel文件，单击“打开”按钮，调出打开Excel数据源对话框，如图2.3所示。
对话框中各选项的意义如下：工作表下拉列表：选择被读取数据所在的Excel工作表。
范围输入框：用于限制被读取数据在Excel工作表中的位置。
图2.3 Open Excel Data Source对话框4．数据编辑在SPSS中，对数据进行基本编辑操作的功能集中在Edit和Data菜单中。
5．SPSS数据的保存SPSS数据录入并编辑整理完成以后应及时保存，以防数据丢失。
保存数据文件可以通过【文件】→【保存】或者【文件】→【另存为】菜单方式来执行。
在数据保存对话框（如图2.5所示）中根据不同要求进行SPSS数据保存。
图2.5 SPSS数据的保存5. 数据分析在SPSS中，数据整理的功能主要集中在【数据】和【分析】两个主菜单下6.语言切换：编辑（E）—选项（N）--用户界面-语言--简体中文第六章：描述性统计分析(X2检验)完成计数资料和等级资料的统计描述和一般的统计检验，我们常用的X2检验也在其中完成。
6.1.1界面说明界面如下所示:分析—描述统计—频率用于定义需要计算的其他描述统计量。
现将各部分解释如下：Percentile Values复选框组定义需要输出的百分位数，可计算1.四分位数(Quartiles)、2.每隔指定百分位输出当前百分位数(Cut points for equal groups)3.直接指定某个百分位数(Percentiles)，如直接P2.5和P97.5o Central tendency复选框组用于定义描述集中趋势的一组指标：均数(Mean)、中位数(Median)、众数(Mode)、总和(Sum)。
SPSS中，进行两独立样本T检验
SPSS中，进⾏两独⽴样本T检验•两独⽴样本T检验的⽬的是利⽤来⾃两个正态总体的独⽴样本，推断两个总体的均值是否存在显著差异。
区别于配对样本T检验，独⽴样本T检验是来⾃两个独⽴样本，或者被同⼀样本数据的⼆分类变量分配的两个样本；配对样本是同⼀样本数据，不同环境。
⼀、验证两独⽴样本数据是否符合正态分布（分析-描述统计-探索），若不符合对数据进⾏处理，若符合进⾏第⼆步；关注正态分布结果：（1）单样本的K-S检验是⽤来检验⼀个数据的观测经验分布是否是已知的理论分布。
当两者间的差距很⼩时，推断该样本取⾃已知的理论分布。
作为零假设的理论分布⼀般是⼀维连续分布 F（如正态分布、均匀分布、指数分布等），有时也⽤于离散分布（如Poisson分布）。
即H0：总体X 服从某种⼀维连续分布 F。
检验统计量为：（2）Shapiro—Wilk检验法是S.S.Shapiro与M.B.Wilk提出⽤顺序统计量W来检验分布的正态性。
统计量：H0：总体服从正态分布（3）两种检验的选择：•样本量⼩于2000时看shapiro-wilk的检验结果，精度⾼。
•kolmogorov-smimov适合⼤样本，⼀般⼤于2000。
•对于此两种检验，如果P值⼤于0.05，没有理由说样本数据不服从正态分布。
•由下表得出结论：三国样本数据中，⽂官和武将两类数据均服从正态分布，可以进⾏两独⽴样本T检验⼆、分析-⽐较均值-两独⽴样本T检验；选项-置信⽔平；定义组-输⼊分类数据；三、输出结果；第⼀步：下表可以看出，⽂官和武将之间武⼒的样本平均值很⼤的差距。
通过假设检验应推断这种差异是抽样误差造成的还是系统性的。
第⼆步：First，两总体⽅差是否相等的F检验。
这⾥，该检验的F统计量的观测值为42.595，对应的概率P-值为0.000。
在0.05显著性⽔平下，由于概率P-值⼩于0.05，可以认为两总体的⽅差有显著差异，即两总体⽅差是不相等的。
原假设：⽅差相等。
SPSS统计分析简明教程
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SPSS统计分析简明教程
On the evening of July 24, 2021
主要内容
n 1 SPSS统计软件介绍 n 2 SPSS统计软件基本功能 n 3 利用SPSS进行统计描述 n 4 利用SPSS进行统计检验
n 在统计过程进行后，SPSS会自动生成一系列数 据表，SPSS提供了图形生成工具将结果可视化。
n 5 保存和导出分析结果
n 利用SPSS的输出功能导出分析结果
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2 SPSS统计软件基本功能
n SPSS统计分析的基本操作
n 利用Transform->Computer进行计算 n 将SPSS的输出图形导出为*.htm, *.jpg,
*.bmp等
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3 SPSS统计描述
n 统计描述方法，是研究简缩数据并描述这些 数据的统计方法。
n Transform->Computer计算总分
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2 SPSS统计软件基本功能
n SPSS统计分析的基本过程
n 3 统计分析
n 按研究的要求和数据的情况确定统计分析方法， 然后对数据进行统计分析。
n 4 统计结果可视化
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SPSS最适用的统计学方法（X2检验和T检验）1．SPSS的启动（1）在windows[开始]→[程序]→[spss20]，进入SPSS for Windows对话框，2．创建一个数据文件三个步骤：（1）选择菜单【文件】→【新建】→【数据】新建一个数据文件。
（2）单击左下角【变量视窗】标签进入变量视图界面，定义每个变量类型。
（3）单击【数据视窗】标签进入数据视窗界面，录入数据库单元格内。
3．读取外部数据当前版本的SPSS可以很容易地读取Excel数据，步骤如下：（1）按【文件】→【打开】→【数据】的顺序使用菜单命令调出打开数据对话框，在文件类型下拉列表中选择数据文件,如图2.2所示。
图2.2 Open File对话框（2）选择要打开的Excel文件，单击“打开”按钮，调出打开Excel数据源对话框，如图2.3所示。
对话框中各选项的意义如下：工作表下拉列表：选择被读取数据所在的Excel工作表。
范围输入框：用于限制被读取数据在Excel工作表中的位置。
图2.3 Open Excel Data Source对话框4．数据编辑在SPSS中，对数据进行基本编辑操作的功能集中在Edit和Data菜单中。
5．SPSS数据的保存SPSS数据录入并编辑整理完成以后应及时保存，以防数据丢失。
保存数据文件可以通过【文件】→【保存】或者【文件】→【另存为】菜单方式来执行。
在数据保存对话框（如图2.5所示）中根据不同要求进行SPSS数据保存。
图2.5 SPSS数据的保存5. 数据分析在SPSS中，数据整理的功能主要集中在【数据】和【分析】两个主菜单下6.语言切换：编辑（E）—选项（N）--用户界面-语言--简体中文第六章：描述性统计分析(X2检验)完成计数资料和等级资料的统计描述和一般的统计检验，我们常用的X2检验也在其中完成。
6.1.1界面说明界面如下所示:分析—描述统计—频率用于定义需要计算的其他描述统计量。
现将各部分解释如下：Percentile Values复选框组定义需要输出的百分位数，可计算1.四分位数(Quartiles)、2.每隔指定百分位输出当前百分位数(Cut points for equal groups)3.直接指定某个百分位数(Percentiles)，如直接P2.5和P97.5o Central tendency复选框组用于定义描述集中趋势的一组指标：均数(Mean)、中位数(Median)、众数(Mode)、总和(Sum)。
o Dispersion复选框组用于定义描述离散趋势的一组指标：标准差(Std.deviation)、方差(Variance)、全距(Range)、最小值(Minimum)、最大值(Maximum)、标准误(S.E.mean)。
o Distribution复选框组用于定义描述分布特征的两个指标：偏度系数（Skewness）和峰度系数(Kurtosis)。
o Values are group midpoints复选框当你输出的数据是分组频数数据，并且具体数值是组中值时，选中该复选框以通知SPSS，免得它犯错误。
【Charts钮】弹出Charts对话框，用于设定所做的统计图。
o Chart type单选钮组定义统计图类型，有四种选择：无、条图（Bar chart）、圆图(Pie chart)、直方图Histogram），其中直方图还可以选择是否加上正态曲线（With normal curve）。
例：许根友要求统计的。
丙氨酸氨基转移酶（ALT）调查，男性244人有50人异常，女性255人有6人结果异常，结果是否有统计学意义。
X2卡方值是41.777，P<0.0016.1.2 分析实例例6.1 某地101例健康男子血清总胆固醇值测定结果如下，请绘制频数表、直方图，计算均数、标准差、变异系数CV、中位数M、p2.5和p97.5（卫统第三版p233 1.1题）。
4.77 3.37 6.14 3.95 3.56 4.23 4.31 4.715.69 4.12 4.56 4.37 5.396.30 5.217.225.54 3.93 5.21 4.12 5.18 5.77 4.79 5.12 5.20 5.10 4.70 4.74 3.50 4.69 4.38 4.896.25 5.32 4.50 4.63 3.61 4.44 4.43 4.25 4.03 5.85 4.09 3.35 4.08 4.79 5.30 4.97 3.18 3.97 5.16 5.10 5.86 4.79 5.34 4.24 4.32 4.77 6.36 6.38 4.88 5.55 3.04 4.553.354.87 4.175.85 5.16 5.09 4.52 4.38 4.31 4.58 5.726.55 4.76 4.61 4.17 4.034.47 3.40 3.91 2.70 4.60 4.095.96 5.48 4.40 4.55 5.38 3.89 4.60 4.47 3.64 4.345.186.14 3.24 4.90 3.05解：为节省篇幅，这里只给出精确频数表的做法，假设数据已经输好，变量名为X，具体解法如下：1. Analyze==>Descriptive Statistics==>Frequencies （分析—描述统计—频率--）2. Variables（变量）框：选入X3. 单击Statistics（统计量）钮：4. 选中Mean(均数)、Std.deviation(标准差)、Median(中位数)复选框5. 单击Percentiles(百分位数)：输入2.5：单击Add(添加)：输入97.5：单击Add：6. 单击Continue钮7. 单击Charts（图表）钮：8. 选中Bar charts (条形图)9. 单击Continue钮10.单击OK得出结果后手工计算出CV。
6.1.3 结果解释上题除直方图外的的输出结果如下：Frequencies统计量XN有效101缺失0均值 4.6995中值 4.6100标准差.86162百分位数25 3.045597.5 6.4565最上方为表格名称，左上方为分析变量名，可见样本量N为101例，缺失值0例，均数Mean=4.69，中位数Median=4.61，标准差STD=0.8616，P2.5=3.04，P97.5=6.45。
系统对变量x作频数分布表（此处只列出了开头部分），Vaild右侧为原始值，Frequency 为频数，Percent为各组频数占总例数的百分比（包括缺失记录在内），Valid percent 为各组频数占总例数的有效百分比，Cum Percent为各组频数占总例数的累积百分比。
§6.2 Descriptives过程最上方为表格名称，左上方为分析变量名，可见样本量N为101例，缺失值0例，均数Mean=4.69，中位数Median=4.61，标准差STD=0.8616，P2.5=3.04，P97.5=6.45。
X频率百分比有效百分比累积百分比有效2.70 1 1.0 1.0 1.03.04 1 1.0 1.0 2.0 3.05 1 1.0 1.0 3.0 3.18 1 1.0 1.04.0 3.24 1 1.0 1.05.0 3.35 2 2.0 2.06.9 3.37 1 1.0 1.07.9 3.40 1 1.0 1.08.9 3.50 1 1.0 1.09.9 3.56 1 1.0 1.0 10.9 3.61 1 1.0 1.0 11.9 3.64 1 1.0 1.0 12.9 3.89 1 1.0 1.0 13.9 3.91 1 1.0 1.0 14.9 3.93 1 1.0 1.0 15.8 3.95 1 1.0 1.0 16.83.97 1 1.0 1.0 17.84.03 2 2.0 2.0 19.8 4.08 1 1.0 1.0 20.84.09 2 2.0 2.0 22.84.12 2 2.0 2.0 24.84.17 2 2.0 2.0 26.74.23 1 1.0 1.0 27.74.24 1 1.0 1.0 28.74.25 1 1.0 1.0 29.74.31 2 2.0 2.0 31.74.32 1 1.0 1.0 32.74.34 1 1.0 1.0 33.74.37 1 1.0 1.0 34.74.38 2 2.0 2.0 36.64.40 1 1.0 1.0 37.64.43 1 1.0 1.0 38.64.44 1 1.0 1.0 39.64.47 2 2.0 2.0 41.64.50 1 1.0 1.0 42.64.52 1 1.0 1.0 43.6系统对变量x作频数分布表（此处只列出了开头部分），Vaild右侧为原始值，Frequency 为频数，Percent为各组频数占总例数的百分比（包括缺失记录在内），Valid percent 为各组频数占总例数的有效百分比，Cum Percent为各组频数占总例数的累积百分比。
6.2 Descriptives过程(描述性统计分析)以上面的题为例，分析—统计描述—描述—选项—均值、标准差、方差、最小值、最大值、均值的标准误、变量例表---继续---确定。
§6.4 Crosstabs过程（交叉表）Crosstabs过程用于对计数资料和有序分类资料进行统计描述和简单的统计推断。
在分析时可以产生二维至n维列联表，并计算相应的百分数指标。
统计推断则包括了我们常用的X2检验、Kappa值，分层X2（X2）。
如果安装了相应模块，还可计算n维列联表的M-H确切概率（Fisher's Exact Test）值。
6.4.2 分析实例例6.2 某医生用国产呋喃硝胺治疗十二指肠溃疡，以甲氰咪胍作对照组，问两种方法行变量、列变量和指示每个格子中频数的变量，然后用Weight Cases对话框指定频数变量，最后调用Crosstabs过程进行X2检验。
假设三个变量分别名为R、C和W，则数据也可以这样在变量视图—药物的值中标签（1=呋喃硝胺，2=甲氰咪胍）在变量视图—治疗情况、药物、X的类型全为数值一、1. Data==>Weight Cases (数据==>加权个案)2. Weight Cases by单选框：选中加权个案单选框3. Freqency Variable(频率变量)：选入X4. 单击OK钮(单击确定按钮)二、5. Analyze==>Descriptive Statistics==>Crosstabs (分析==>描述统计==>交叉表)6. Rows(行)框：选入药物、7. Columns(列)框：选入治疗情况8. Statistics（统计量）钮：Chi-square(卡方)复选框：选中：单击Continue（继续）钮9. 单击OK(确定)钮6.4.3 结果解释上题的结果如下：首先是处理记录缺失值情况报告，可见126例均为有效值。