SPSS简明教程(X2检验和T检验)
独立样本T检验SPSS操作步骤
独立样本T检验SPSS操作
例如：男生和女生之间的学业自我效能感有没有统计学意义上的差异
第一步：点击分析→比较均值→独立样本T检验
第二步：出现如下界面，将“学业自我效能感”选入检验变量，将“性别”选入分组变量。
第三步：点击“定义组”，在“使用指定值”下“组1”文本框中填入“1”，“组2”文本框中填入
“2”（因为数据中“1”代表男生，“2”代表女生），然后点击“继续”。
第四步：点击“确定”，出现得到T检验的结果。
第五步：分析结果。
第一张表的名字叫组统计量，实际上这个性别就是男性组和女性组，即按照不同的组别进行分组。
统计出男性组和女性组每一组的均值和标准差。
一列数据是可以选择用均值和标准差来表示的，均值表示的是这一组的学业自我效能感分数的一个均衡状态，标准差反映的就是同学们得分与这个均衡状态的这个偏离程度。
男性和女性在均值上的差异是否具有统计学意义，我们还需要继续考察独立样本T检验的表。
假设方差相等，看F和F对应的显著性水平，要看显著性水平是不是小于0.05，判断方差是否齐性。
若这个数小于0.05，说明假设方差相等的可能性小
于0.05，小概率事件发生，拒绝原假设，即假设方
差不相等，看第二行的数据t和t对应的显著性水平。
如果方差齐性，也就是sig值大于0.05，就看第一
行的数据。
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
SPSSX2检验过程
---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------SPSSX2检验过程X 2 检验 X 2 检验是用途广泛的假设检验方法，它的原理是检验实际分布和理论分布的吻合程度。
在检验是用途广泛的假设检验方法，它的原理是检验实际分布和理论分布的吻合程度。
在 SPSS 中，所有 X 2 用检验均用 Crosstabs 完成。
Crosstabls 过程用于对计数资料和有序分类资料进行统计描述和统计推断。
在分析时可以产生二维至过程用于对计数资料和有序分类资料进行统计描述和统计推断。
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 X 2 检验、Kappa 层值，分层 X 2 （（X 2 M-H ）。
Crosstabs 过程不能产生一维频数表（单变量频数表），该功能由Frequencies 过程实现。
界面说明【【Rows 框】用于选择行* 列表中的行变量。
【【Columns 框】用于选择行* 列表中的列变量。
【【Layer 框】 Layer 指的是层，对话框中的许多设置都可以1 / 12分层设定，在同一层中的变量使用相同的设置，而不同层中的变量分别使用各自层的设置。
如果要让不同的变量做不同的分析，则将其选入指的是层，对话框中的许多设置都可以分层设定，在同一层中的变量使用相同的设置，而不同层中的变量分别使用各自层的设置。
如果要让不同的变量做不同的分析，则将其选入 Layer 框，并用Previous 和和 Next钮设为不同层。
Layer 在这里用的比较少，在多元回归中我们将进行详细的解释。
在这里用的比较少，在多元回归中我们将进行详细的解释。
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（）。
T检验简易教程-SPSS
速度知觉实验数据处理之SPSS简易教程配对样本T检验T检验是做什么的？T检验是对组与组之间平均水平的比较。
什么是配对样本T检验？配对样本是指样本x1,x2,…x n,与y1,y2,…y n ,不可以独立颠倒顺序，如果顺序颠倒，就会改变问题的性质。
比如要考察一项培训的效果，培训前和培训后分别对每个学生进行测试，得到两组分数，要比较培训前后的分数有无显著差异，就需要使用配对样本T检验。
如果顺序颠倒，将A学生培训前的分数与B学生培训后的分数相比较，是没有意义的。
对于本实验来说，需要分别比较（1）快速和慢速情况下速度知觉差别阈限是否有显著差异；（2）远距离和近距离情况下速度知觉差别阈限是否有显著差异。
步骤一，输入数据（图中所有数据均为随机虚拟！）。
打开SPSS，输入数据。
SPSS的主体页面和Excel是相似的，直接将数据输入表格中即可。
将所有快速（慢速）条件下的数据输入“快速”（慢速）一栏（不区分距离远近），但必须注意的是，横向的两个数据是同一位被试的数据（配对！）。
步骤二，统计分析点击分析→比较均值→配对样本T检验，如图单击之后，出现下面的界面：然后把左边的“快速”“慢速”“远距离”“近距离”放到右边，方法是点击中间的蓝色箭头，放置结果如下，单击确定，之后会弹出输出结果的界面，可以找到T检验的结果，最重要的是红框里面的结果，Sig代表显著性，如果小于0.05，则认为两组平均水平具有显著差异，如果小于0.01，则是极其显著的差异。
（图中的结果表示不显著，由于数据完全是随机虚拟，此结果没有任何意义！）注意：在最后的结果呈现中，请将均值，标准差，T，df,Sig,这几项结果放在三线表中，请勿直接将SPSS的结果黏贴到实验报告中。
在SPSS中利用均数和标准差做两独立样本t检验
在SPSS中利用均数和标准差做两独立样本t检验一、引言在统计学中，两个独立样本t检验被广泛应用于比较两个独立样本的均值是否存在显著差异。
它可以用于各个领域，比如医学、心理学、社会科学等等。
本文将介绍如何使用SPSS软件进行两独立样本t检验，以及如何使用均数和标准差来解读结果。
二、数据准备首先，我们需要准备好两组独立的样本数据。
例如，我们对男性和女性的身高进行比较。
我们需要收集到足够的样本数据，分别记录男性身高和女性身高。
这里我们假设每组数据的样本量相等，并且服从正态分布。
数据准备完毕后，我们可以开始进行两独立样本t检验。
三、SPSS分析步骤1. 打开SPSS软件，新建数据文件，并将收集到的数据录入到不同的变量列中。
确保每列代表一个变量，每行代表一个样本。
2. 点击“分析”选项卡，选择“比较手段”下的“独立样本t检验”。
3. 在弹出的对话框中，将两组独立样本的变量分别拖拽到左右两栏中。
点击“确定”。
4. SPSS会进行假设检验，计算两组样本的均值和标准差，并给出两组样本均值是否有显著差异的判断结果。
同时，SPSS 还会给出相关的统计指标和可视化图表帮助解读结果。
四、结果解释1. 假设检验结果SPSS会给出一个包括假设检验结果的统计表，其中包括两组样本的均值、标准差、t值、自由度、显著性水平等信息。
通过观察显著性水平是否小于设定的显著性水平（通常为0.05），我们可以判断两组样本的均值是否存在显著差异。
如果显著性水平小于设定的显著性水平，我们可以得出结论：两组样本的均值存在显著差异，即可以认为两组样本在某个变量上有不同的表现。
反之，如果显著性水平大于设定的显著性水平，我们则无法准确地判断两组样本的均值是否存在显著差异。
2. 相关统计指标除了假设检验结果，SPSS还会给出两组样本的均值和标准差，以及t值和自由度。
均值表示两组样本的平均水平，标准差代表样本值的差异程度。
t值则表示两组样本均值之差的标准误差，自由度代表样本数据参与构建t统计量的程度。
SPSS两独立样本T检验结果解析
SPSS两独立样本T检验结果解析SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款广泛使用的统计分析软件，可以进行各种复杂的数据分析。
其中，两独立样本T检验是SPSS中的常用统计方法之一、下面将对SPSS进行两独立样本T检验结果进行详细解析。
首先要明确两独立样本T检验的目的是比较两个独立样本之间的平均值是否存在显著差异。
在SPSS中，进行两独立样本T检验的步骤如下：1. 打开数据文件（Data Editor）并导入数据。
3. 在下拉菜单中选择“Independent-Samples T Test”（独立样本T检验）。
4. 将需要进行比较的两个变量移动到“Test Variable List”（测试变量列表）中。
5.点击“OK”进行分析。
对于两独立样本T检验的结果解析，主要关注以下几个方面的内容：1. 描述统计（Descriptive Statistics）：此部分显示了两个样本的基本统计信息，包括平均值（Mean）、标准差（Standard Deviation）等。
通过比较两个样本的均值可以初步判断是否存在差异。
2. 独立样本T检验（Independent Samples Test）：此部分给出了两独立样本T检验的结果。
主要包括t值（t），自由度（df），显著性水平（Sig.）和均值差（Mean Difference）等。
其中，t值用于判断两个样本均值之间的差异是否显著，自由度表示模型中自由变量的约束条件的数量。
显著性水平表示差异的统计显著程度，一般选择显著性水平为0.05，即p值小于0.05时，差异是显著的。
均值差可以用来衡量两个样本之间的差异的大小。
3. Levene's Test for Equality of Variances（Levene方差齐性检验）：此部分用于判断两个样本的方差是否相等。
若显著性水平小于0.05，则认为两个样本的方差不相等，这将影响到独立样本T检验的结果。
依据先前研究,进行成对样本T检验SPSS操作步骤
依据先前研究，进行成对样本T检验SPSS操作步骤成对样本T检验（Paired Sample T-test）是一种用于比较同一组样本在两个不同时间点或条件下的差异是否显著的统计方法。
SPSS软件可以帮助我们进行这种分析。
下面是进行成对样本T检验的SPSS操作步骤：1.导入数据：在SPSS中，选择"File"（文件）菜单，然后选择"Open"（打开）选项。
在弹出窗口中，找到并选择包含你的数据的文件，然后点击"Open"（打开）按钮。
2.准备数据：确保你的数据文件包含一个变量列，代表两个不同时间点或条件下的测量结果。
确认数据被正确输入，没有错误值或缺失数据。
3.执行成对样本T检验：在SPSS的菜单栏上选择"Analyze"（分析）菜单，然后选择"Compare Means"（比较均值）选项，再选择"Paired-Samples T Test"（成对样本T检验）在弹出窗口中，将变量列已正确地添加到"Paired Variables"（成对变量）框中。
确保"ns"（选项）框中没有勾选"Descriptives"（描述统计）选项。
点击"OK"（确定）按钮，开始进行成对样本T检验。
4.解读结果：成对样本T检验的结果将在SPSS的输出窗口中显示。
结果中包括了平均数、标准差、样本大小、T值、自由度以及显著性水平等。
根据显著性水平判断差异是否显著。
通常，如果p值小于0.05，则认为差异具有统计学意义。
以上就是依据先前研究进行成对样本T检验SPSS操作的步骤。
通过SPSS软件的支持，我们可以方便地进行统计分析并得出结论。
注意：在进行任何统计分析之前，确保你已经明确了研究的目的、数据的适用性，并且已经掌握了正确操作的技巧。
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)。
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。
独立样本T检验SPSS操作步骤
独立样本T检验SPSS操作
例如：男生和女生之间的学业自我效能感有没有统计学意义上的差异
第一步：点击分析→比较均值→独立样本T检验
第二步：出现如下界面，将“学业自我效能感”选入检验变量，将“性别”选入分组变量。
第三步：点击“定义组”，在“使用指定值”下“组1”文本框中填入“1”，“组2”文本框中填入
“2”（因为数据中“1”代表男生，“2”代表女生），然后点击“继续”。
第四步：点击“确定”，出现得到T检验的结果。
第五步：分析结果。
第一张表的名字叫组统计量，实际上这个性别就是男性组和女性组，即按照不同的组别进行分组。
统计出男性组和女性组每一组的均值和标准差。
一列数据是可以选择用均值和标准差来表示的，均值表示的是这一组的学业自我效能感分数的一个均衡状态，标准差反映的就是同学们得分与这个均衡状态的这个偏离程度。
男性和女性在均值上的差异是否具有统计学意义，我们还需要继续考察独立样本T检验的表。
假设方差相等，看F和F对应的显著性水平，要看显著性水平是不是小于0.05，判断方差是否齐性。
若这个数小于0.05，说明假设方差相等的可能性小
于0.05，小概率事件发生，拒绝原假设，即假设方
差不相等，看第二行的数据t和t对应的显著性水平。
如果方差齐性，也就是sig值大于0.05，就看第一
行的数据。
如何在spss上进行假设检验
3、关闭拆分：Data---Split File----选择Analyze all cases-----OK
4、T检验：Analyze-------Compare Means --------Independent-sample T Test----点击x变量进入Test Variable(s)中------点击分组（group）进入Grouping Variable------Use specified values----赋值------ Continue------OK
看结果中正态性sig〉0.2方差齐性sig〉0.1
2、单因素方差分析
Analyze-----compare means----one-way anova------选择dependent list、factor list-----ok
3、多重比较
Analyze----Compare means----One-wayANOVA----PostHoc----Bonferroni(最常用)、SNK、Dunnett（control category一个对照组和多个组比，分组最大、最小、first、last）-----Options----Descriptive(统计描述), Homogeneity of variance test（方差齐性检验）, Means plot（均数图）, Exclude cases analysis by analysis（缺失值选项）---- Continue------OK
1、计算配对差值
Transform------compute-----Target Variable生成变量d=x1-x2-----OK
2、检验配对差值的正态性
SPSS统计分析简明教程
3 SPSS统计描述
差异量数
在统计分析中经常应用的是标准差，其公式如下：
人物生平 文学成就
S
xi x2
di2
n
n
其中， di xi X
为每个学生的得分与平均分的离差。
23
3 SPSS统计描述
差异量数
标准分数，又称Z分数，是以标准差为单位表示一个分人文物学生成平就 数在团队分数中所处的位置。其计算公式为：
人物生平 文学成就
可生成数十种基本图和交互图，例如条形图、面积图 、饼图、直方图、交互点形图、交互带形图等，这些 图形生成后可以进行编辑。
与其它软件的衔接
能打开Excel、Access、Foxbase、文本编辑器等生成 的数据文件。
SPSS生成的图形可保存为多种图形格式。
9
1 SPSS统计软件介绍
20 3 SPSS统计描述
正态分布
10
人物生平 文学成就
Std. Dev = 7.21
Mean = 79.4
0
N = 100.00
60.0 65.0 70.0 75.0 80.0 85.0 90.0 95.0
62.5 67.5 72.5 77.5 82.5 87.5 92.5
32
¿¼ ÊÔ ³É ¼¨
Insert Variable、Delete—在列上进行操作 Insert Case-----在行上进行操作
11
2 SPSS统计软件基本功能
SPSS统计分析的基本过程
2 数据的预分析
人物生平 文学成就
在原始数据录入完毕后，要对数据进行必要的预分析 ，如数据分组、排序、分布图、平均数、标准差的描 述等。
t检验和x2检验doc
---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------t检验和x2检验doc实验一 t-检验实验目的及要求掌握利用Excel 数据分析中提供t-检验工具进行假设检验的方法，并能够解释实验结果。
实验内容及步骤例1-7：双样本等均值检验是在一定置信水平之下, 在两个总体方差相等的假设之下，检验两个总体均值的差值等于指定平均差的假设是否成立的检验。
假设某工厂为了比较两种装配方法的效率，分别组织了两组员工，每组9 人，一组采用新的装配方法，另外一组采用旧的装配方法。
18个员工的设备装配时间图1-18 中表格所示。
根据以下数据，是否有理由认为新的装配方法更节约时间？图1-18 操作步骤：STEP1：选择工具菜单的数据分析子菜单，双击t-检验: 双样本等方差假设选项，则弹出图1-19 所示对话框。
(注: 如果没有数据分析，则请加载分析工具库加载宏。
操作方法：在工具菜单上，单击加载宏。
在可用加载宏列表中，选中分析工具库框，再单击确定。
如果必要，请按安装程序中的指示进行操作。
1 / 5) 2）在数据分析对话框中，单击t－检验，再单击确定。
3）在出现的对话框中，设置所需的参数。
图1-19 STEP2：分别填写变量1 的区域：$B$1: $B$10，变量2 的区域：$D$1: $D$10，由于我们进行的是等均值的检验，填写假设平均差为0，由于数据的首行包括标志项选择标志选项，所以选择标志选项，再填写显著水平为0. 05, 然后点击确定按扭。
则可以得到图1-20所示的结果。
图1-20 结果分析：如图1-20中所示，表中分别给出了两组装配时间的平均值、方差和样本个数。
其中，合并方差是样本方差加权之后的平均值, Df 是假设检验的自由度它等于样本总个数减2， t 统计量是两个样本差值减去假设平均差之后再除于标准误差的结果， P(T=t) 单尾是单尾检验的显著水平， t 单尾临界是单尾检验t 的临界值， P(T=t) 双尾是双尾检验的显著水平， t 双尾临界是双尾检验t 的临界值。
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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SPSS
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
：
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P97.5
o 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 X
N
有效
101
缺失0
均值 4.6995
中值 4.6100
标准差.86162
25 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。
M-H
确切概率（Fisher'sExactTest）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WeightCases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
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。
连续性校正的卡方值(ContinuityCorrection)、
对数似然比方法计算的卡方(LikelihoodRatio)、
Fisher's确切概率法(Fisher'sExactTest)、
线性相关的卡方值(LinearbyLinearAssociation)、
有效记录数(NofValidCases)。
另外，ContinuityCorrection和Pearson卡方值处分别标注有a和b，表格下方为相应的注解：a.只为2*2表计算。
b.0%个格子的期望频数小于5，最小的期望频数为13.78。
因此，这里无须校正，直接采用第一行的检验结果，即X2=6.133，P=0.013。
如何选用上面众多的统计结果令许多初学者头痛，实际上我们只需要在未校正卡方、校正卡方和确切概率法三种方法之间选择即可，其余的对我们而言用处不大，可以视
一、1.Data==>WeightCases(数据==>加权个
案)
2.WeightCasesby单选框：选中加权个案单选框
3.FreqencyVariable(频率变量)：选入W
4.单击OK钮(单击确定按钮)
5.Analyze==>DescriptiveStatistics==>Crosstabs(分析==>描述统计==>交叉表)
6.Rows(行)框：选入男女、
7.Columns(列)框：阳性、阴性
9.单击OK(确定)钮
看第一行：X2卡方值是41.777，P<0.001，有显着性意义。
如果，单元格---百分比---行
第七章均数间的比较（T—检验）
CompareMeans（均值比较）使用频率最高
1.Means过程对准备比较的各组计算描述指标，进行预分析，也可直接比较。
2.One-SamplesTTest过程进行样本均数与已知总体均数的比较。
3.Independent-SamplesTTest（独立样本T检验）过程进行两样本均数差别的比较，
常用统计描述量报表。
这里按默认情况输出均数，样本量和标准差。
由于我们选择了分组变量，因此三项指标均给出分组及合计值，可见以这种方式列出统计量可以
非常直观的进行各组间的比较。
独立样本T检验（T）：分析（A）---比较均值（M）---独立样本T检验（T）
检验变量选X，分组变量group.在定义组中，组1输入1，组2中输入2。
继续。
配对样本的T检验
7.4.2分析实例
例7.1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（卫统第三版例4.5）？
配对变量各自的统计描述，此处只有1对，故只有对1。
成对样本相关系数
N 相关系数Sig.
对1 G1&G2 8 .584 .129
此处进行配对变量间的相关性分析。
等价于Analyze==>Correlate==>Bivariate。
成对样本检验
配对t检验表，给出最终的检验结果，由上表可见t=4.207,P=0.004，故可认为两种饲料所得肝中维生素A含量有差别，即维生素E缺乏对大白鼠肝中维生素A含量有影响。