统计描述与t检验-SPSS应用

合集下载

《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第3章)

《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第3章)第三章：统计分析与SPSS的应用(第五版) 课后练习答案第一节：描述性统计在本章的课后习题中，我们将通过SPSS软件进行一系列的统计分析。

本节将提供第三章的课后习题答案，通过展示实际的数据和分析结果，帮助读者更好地理解统计分析的应用和SPSS软件的操作。

1. 描述性统计分析题目：使用某城市2019年1月至12月的气温数据，计算月平均气温、最高气温和最低气温的描述性统计指标。

答案：通过SPSS导入数据，选择变量"月份"和"气温"，并进行描述性统计分析。

结果显示，2019年1月至12月的气温数据的月平均气温、最高气温和最低气温的描述性统计指标如下：月平均气温：- 平均值：20°C- 标准差：2°C- 最小值：15°C- 最大值：25°C最高气温：- 平均值：28°C- 标准差：3°C- 最小值：22°C- 最大值：35°C最低气温：- 平均值：12°C- 标准差：2°C- 最小值：8°C- 最大值：18°C根据以上结果，我们可以得出结论：2019年该城市的月平均气温在20°C左右，最高气温在28°C左右，最低气温在12°C左右。

气温的变化范围相对较小，波动性较小。

这些结果可以帮助我们对该城市的气候情况进行初步了解。

2. 相关性分析题目：使用某企业2018年1月至12月的销售额和广告投入数据，计算销售额和广告投入之间的相关性。

答案：通过SPSS导入数据，选择变量"销售额"和"广告投入"，并进行相关性分析。

结果显示，2018年1月至12月的销售额和广告投入之间的Pearson 相关系数为0.85，表明二者呈现强正相关关系。

统计分析与SPSS的应用

统计分析与SPSS的应⽤统计分析与SPSS的应⽤第1章SPSS统计分析软件概述常⽤的统计软件：SAS、SPSS、TSP、STATISTICA、EViews、MINITAB、Excel等。

1.1 SPSS使⽤基础数据编辑窗⼝是SPSS的主程序窗⼝，在软件启动时⾃动打开，并⼀直保持打开状态直到退出SPSS。

在运⾏时只能打开⼀个数据编辑窗⼝，它是由数据视图和变量视图组成的。

主要功能是：定义数据结构、录⼊编辑和管理待分析的数据。

结果输出窗⼝，主要功能是显⽰管理SPSS统计分析结果、报表和图形，与数据编辑窗⼝不同的是：结果输出窗⼝允许同时创建和打开多个窗⼝，⽬的是将同⼀批数据的不同分析结果指定输出到不同的输出窗⼝。

1.2 SPSS的基本运⾏⽅式SPSS的三种基本运⾏⽅式是：完全窗⼝菜单运⾏⽅式、程序运⾏⽅式、混合运⾏⽅式。

完全窗⼝菜单运⾏⽅式：所有的分析操作通过菜单、按钮、输⼊对话框等⽅式完成。

适合⼀般的统计分析⼈员和SPSS初学者。

程序运⾏⽅式：⾸先根据分析需要，将数据分析的步骤⼿⼯编写成SPSS命令程序，然后将编写好的程序⼀次性提交给计算机执⾏。

适合⼤规模的统计分析⼯作。

混合运⾏⽅式：完全窗⼝菜单运⾏⽅式和程序运⾏⽅式的综合。

1.3 利⽤SPSS进⾏数据分析的基本步骤⼀、数据分析的基本步骤1、明确数据分析的⽬标2、正确收集数据3、加⼯整理数据4、选择恰当的统计分析⽅法进⾏探索分析5、读懂统计分析结果⼆、利⽤SPSS进⾏数据分析的⼀般步骤1、SPSS数据的准备阶段在数据编辑窗⼝中定义SPSS数据的结构，录⼊和修改SPSS数据等。

2、SPSS数据的加⼯整理阶段对数据编辑窗⼝中的数据进⾏必要的预处理。

3、SPSS数据的分析阶段选择正确的统计分析⽅法，对数据编辑窗⼝中的数据进⾏分析建模。

4、SPSS分析结果的阅读和解释阶段读懂SPSS结果输出窗⼝中的分析结果，明确其统计含义，并结合应⽤背景知识做出切合实际的合理解释。

T检验(附spss图)

T检验的应用和注意事项（附图SPSS操作）（1）是定性还是定量资料？上表目的是反映迷走神经刺激后LHA的反映，可见是定性分析，而不是考查精确的神经元个数（全部个数一定不是以上的数目）处理：兴奋性，抑制性，无反应，三个水平是有序的，应该用秩和检验若无有序性，可用卡方检验和FISHER精确切线法。

（2）正态性上表安慰组合健脾组可见均值与方差基本相等，考虑可能为偏态分布。

处理：转换后符合正态分布和方差齐性，可用T检验。

（3）方差齐性上表示两组间的方差差异大，考虑方差不齐。

处理：应用t’检验（4）样本量当样本量n<60(总样本),总体均数未知时用t检验。

SPSS操作（1）正态性检验：SPSS操作示例SPSS中有很多操作可以进行正态检验，在此只介绍最主要和最全面最方便的操作：1、工具栏--分析—描述性统计—探索性2、选择要分析的变量，选入因变量框内，然后点选图表，设置输出茎叶图和直方图，选择输出正态性检验图表，注意显示（Display）要选择双项（Both）。

3、Output结果（1）Descriptives：描述中有峰度系数和偏度系数，根据上述判断标准，数据不符合正态分布。

S k=0，K u=0时，分布呈正态，Sk>0时，分布呈正偏态，Sk<0时，分布呈负偏态，时，Ku>0曲线比较陡峭，Ku<0时曲线比较平坦。

由此可判断本数据分布为正偏态（朝左偏），较陡峭。

（2）Tests of Normality：D检验和W检验均显示数据不服从正态分布，当然在此，数据样本量为1000，应以W检验为准。

（3）直方图直方图验证了上述检验结果。

（4）此外还有茎叶图、P-P图、Q-Q图、箱式图等输出结果，不再赘述。

结果同样验证数据不符合正态分布。

（2）方差齐性在SPSS中，如果进行方差齐性检验呢？命令是什么？方差分析(Anaylsis of V ariance, ANOV A)要求各组方差整齐，不过一般认为，如果各组人数相若，就算未能通过方差整齐检验，问题也不大。

利用SPSS进行统计检验

利用SPSS进行统计检验经常需要利用不同的教学媒体或教学资源对不同的对象进行教学改革试验，但教学试验的总体往往都有较大数量，限于人力、物力与时间，通常都采用抽取一定的样本作为研究对象，这样，就存在样本的特征数量能否反映总体特征的问题，也存在着两种不同的样本的数量标志的参数是否存在差异的问题，这就必需对样本量数进行定量分析与推断，在教育统计学中称为“统计检验”。

一、统计检验的基本原理统计检验是先对总体的分布规律作出某种假说，然后根据样本提供的数据，通过统计运算，根据运算结果，对假说作出肯定或否定的决策。

如果现要检验实验组和对照组的平均数（μ1和μ2）有没有差异，其步骤为：1．建立虚无假设，即先认为两者没有差异，用表示；2．通过统计运算，确定假设成立的概率P。

⒊根据P 的大小，判断假设是否成立。

如表6-12所示。

二、大样本平均数差异的显著性检验——Z检验Z检验法适用于大样本（样本容量小于30）的两平均数之间差异显著性检验的方法。

它是通过计算两个平均数之间差的Z分数来与规定的理论Z值相比较，看是否大于规定的理论Z值，从而判定两平均数的差异是否显著的一种差异显著性检验方法。

其一般步骤：第一步，建立虚无假设，即先假定两个平均数之间没有显著差异。

第二步，计算统计量Z值，对于不同类型的问题选用不同的统计量计算方法。

（1）如果检验一个样本平均数（）与一个已知的总体平均数()的差异是否显著。

其Z 值计算公式为：其中是检验样本的平均数；是已知总体的平均数；S是样本的方差；n是样本容量。

（2）如果检验来自两个的两组样本平均数的差异性，从而判断它们各自代表的总体的差异是否显著。

其Z值计算公式为：其中，1、2是样本1，样本2的平均数；是样本1，样本2的标准差；是样本1，样本2的容量。

第三步，比较计算所得Z值与理论Z值，推断发生的概率，依据Z值与差异显著性关系表作出判断。

如表6-13所示。

第四步，根据是以上分析，结合具体情况，作出结论。

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（）。

统计描述与t检验-SPSS应用

6
计量资料的统计描述
集中趋势统计指标
算术均数(Mean) 几何均数(Geometric Mean)
中位数(Median)
众数（Mode）
7
计量资料的统计描述
离散趋势统计指标
极差(Range) 四分位数间距(Quartile range)
方差(Variance)
标准差(Standard Deviation)
统计学描述的基本方法有数据频数分布特征描述、集中趋势值和离散趋势值的计算等。

3
资料分类
针对不同的资料类型，采用的统计学描述方法也不同。

那么，常见的资料类型有哪些呢？计量资料资料类型计数资料等级资料
4
资料分类
计量资料：可分为连续型和离散型，是指对每个观察对象的观察指标用定量方法测定其数值大小所得，一般带有度量衡单位。例如：血压值、身高、体重等。
• 实例1：某年抽样调查某地120名18--35岁健康男性居民血清铁含量（umol/L），请大家利用spss软件进行统计性描述。
21
Descriptives操作过程
该界面类似于Frequencies的界面，其中Save standardized values as variables是指将标准化得分另存为变量（Z）。
35
Explore结果分析
上图是对按性别不同对身高进行的方差齐性检验，采用了四种方法计算统计量：Based on Mean(基于均数的统计量）、 Based on Median (基于中位数的统计量)、 Based on Median and with adjusted df(基于中位数并调整自由度的统计量)、Based on trimmed Mean (基于调整均数的统计量）。Df1是分子自由度、 df2为分母自由度。经检验，上述四种方法的计算出的P值均大于 0.05，不拒绝零假设，可以认为两组总体方差相同。

统计描述与t检验-spss应用

数据可视化
SPSS提供丰富的图表类型，如直方图、散点图、箱线图等，方便用户对数据进行可视化展示，更好地理解数据分布和变化趋势。
spss在t检验中的应用
单样本t检验
用于检验一个样本均值与已知的单个总体均值之间是否存在显著差异。
02
独立样本t检验
用于比较两个独立样本的均值是否存在显著差异。
01
常用指标
均值、中位数、众数、标准差、方差等。
数据的集中趋势
均值
01
所有数据之和除以数据个数，反映数据的平均水平。
中位数
02
将数据按大小排序后，位于中间位置的数值，用于反映数据的
中心位置。
众数
03
出现次数最多的数值，反映数据的集中趋势。
数据的离散程度
方差
每个数据与均值之差的平方的平均值，用于衡量数据的离散程度。
标准差
方差的平方根，实际应用中常用标准差来描述数据的离散程度。
变异系数
标准差与均值的比值，用于比较不同组数据的离散程度。
数据的分布形态
偏态
描述数据分布的不对称性，通过计算偏度系数来衡量。
峰态
描述数据分布的尖锐程度或平坦程度，通过计算峰度系数来衡量。
正态分布
一种常见的连续型概率分布，特点是数据分布对称、均匀，且具有钟形曲线。
结果解释
根据SPSS输出的结果，判断样本均值与总体均值是否存在显著差异，从而得出相应的结论。
05
03
配对样本t检验
用于比较两个相关样本的均值是否存在显著差异，通常用于同一组被试在不同条件下的比较。
04
操作步骤
在SPSS中，选择相应的t检验功能，输入数据，选择适当的选项和参数，运行分析后查看结果。

SPSS数据分析3

SPSS数据分析3SPSS数据分析3SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是社会科学的一种数据分析软件，广泛应用在社会科学、心理学、教育学、经济学等领域。

在这篇文章中，我将介绍几种常用的SPSS数据分析方法。

首先是描述性统计分析。

描述性统计分析是用来总结和描述数据的基本统计特征的方法。

它可以帮助研究人员了解数据的分布情况、中心趋势和散布程度。

常见的描述性统计方法包括计算平均数、中位数、众数、标准差、方差和百分位数等。

通过这些统计指标，可以对数据集进行全面的分析和解读。

其次是t检验。

t检验是用来比较两组样本均值是否存在显著性差异的统计方法。

当我们想要比较两组样本的平均值时，可以使用t检验来检验差异是否达到了统计显著水平。

在SPSS中，可以通过选择“分析”-“比较均值”-“独立样本t检验”来进行t检验分析。

另外一种常用的数据分析方法是方差分析（ANOVA）。

方差分析用来比较三个或三个以上样本均值是否存在显著性差异。

它适用于研究因变量与多个自变量之间的关系。

在SPSS中，可以通过选择“分析”-“一元方差分析”来进行方差分析。

此外，相关分析是一种用于确定两个或多个变量之间关系强度和方向的统计方法。

在SPSS中，可以通过选择“分析”-“相关”来进行相关分析。

相关系数可以用来判断两个变量之间的相关程度，常见的相关系数包括Pearson相关系数和Spearman相关系数。

最后是回归分析。

回归分析是用来研究自变量与因变量之间关系的统计方法。

它可以确定自变量对因变量的影响程度，并建立回归方程来预测因变量的数值。

在SPSS中，可以选择“分析”-“回归”来进行回归分析。

常见的回归分析方法包括线性回归、多元回归和逐步回归等。

总之，SPSS是一种功能强大的数据分析软件，能够帮助研究人员对数据进行全面的分析和解读。

无论是描述性统计分析、t检验、方差分析、相关分析还是回归分析，SPSS都提供了简便易用的工具来进行数据分析。

spss t检验均数标准差

spss t检验均数标准差SPSS t检验均数标准差。

SPSS（Statistical Product and Service Solutions）是一种统计分析软件，广泛应用于各个领域的数据分析和研究中。

在SPSS中，t检验是一种常用的假设检验方法，用于比较两组样本均数是否存在显著差异。

本文将介绍如何在SPSS中进行t 检验，并解释如何计算均数和标准差。

首先，我们需要明确t检验的基本概念。

t检验用于比较两组样本均数的差异是否显著。

在进行t检验之前，我们需要先对两组数据进行描述性统计分析，计算它们的均数和标准差。

均数是样本数据的平均值，用来衡量一组数据的集中趋势；标准差是样本数据的离散程度的度量，用来衡量数据的分散程度。

在SPSS中进行t检验，首先需要导入数据。

在“数据编辑器”中输入或导入两组数据，然后点击“分析”菜单中的“比较均数”选项。

在弹出的对话框中，选择“独立样本t检验”，将两组数据分别输入到“变量1”和“变量2”中，然后点击“确定”按钮进行分析。

SPSS将自动生成t检验的结果报告，其中包括了两组数据的均数、标准差、t 值、自由度和显著性水平等统计指标。

我们可以根据这些指标来判断两组数据的均数是否存在显著差异。

如果t值的绝对值较大，且显著性水平小于0.05，我们就可以拒绝原假设，认为两组数据的均数存在显著差异；反之，则接受原假设，认为两组数据的均数没有显著差异。

除了SPSS自动生成的结果报告，我们也可以手动计算两组数据的均数和标准差，然后利用t检验的公式来进行计算。

假设两组数据分别为X和Y，它们的均数分别为μ1和μ2，标准差分别为σ1和σ2，样本量分别为n1和n2，t值的计算公式为：t = (μ1 μ2) / √(σ1²/n1 + σ2²/n2)。

在计算t值之后，我们可以利用t分布表或SPSS软件来查找对应的显著性水平，从而判断两组数据的均数是否存在显著差异。

总之，t检验是一种常用的假设检验方法，用于比较两组样本均数的差异是否显著。

SPSS数据分析——t检验

SPSS中t检验全都集中在分析—比较均值菜单中。

关于t检验再简单说一下，我们知道一个统计结果需要表达三部分内容，即集中性、变异性、显著性。

集中性的表现指标是均值变异的的表现指标是方差、标准差或标准误显著性的则是根据统计量判断是否达到显著性水平由于t分布样本均值的抽样分布，那么基于t分布的t检验就是样本均值的检验，是对均值差异的显著性检验。

t检验可以在以下三种分析中使用1.样本均数与总体均数的差异性分析（单样本t检验）2.配对设计样本均数或两非独立两样本均数差异性分析（配对t检验）3.两独立样本均数差异性分析（独立样本t检验）==============================================一、分析—比较均值—单样本T检验单样本T检验用来分析样本均值与总体均值的差异，以此来判断这个样本来自总体的均值是否等于（大于或小于）某个已知总体的均值，适用条件是样本数据分布呈正态分布，小样本情况下需要检验，大样本情况下近似正态，该方法比较稳健，只要不是严重偏态都可以使用。

二、分析—比较均值—配对样本T检验当配对设计的数据为连续变量时，可以使用配对T检验，配对T检验认为如果两种处理实际上没有差异，则每对数据的差值的总体均值应该为0，实际上就是已知均值为0的单样本T检验，因此适用条件也和单样本T检验一样。

三、分析—比较均值—独立样本T检验和配对设计相对应，独立样本t检验是针对成组设计，数据资料被分为两组，也就是两个样本，它们之间是相互独立的，检验的目的是判断这两个样本来自的总体均值是否存在差异。

由于涉及到两个总体，而每个总体的离散程度即方差也不一定相同，因此需要先对两样本的方差齐性做出检验，并且根据结果分为方差相同和方差不同两种算法。

独立样本t检验和配对样本t检验的区别：1.独立样本t检验用于检验两个独立样本是否来自具有相同均值的总体，也就是检验两个正态分布的总体均值是否相等。

配对样本t检验用于检验两个相关样本是否来自具有相同均值的正态总体，也就是检验两相关样本的差值的均值和零均值之间的差异显著性2.独立样本是指不同样本均值的比较，配对样本是相同样本均值的比较，例如同一个体的两次测量，如果分为实验组和对照组，那么就应该是独立样本。

SPSS数据统计与分析应用教程：基础篇

该部分通过一个综合案例，将前面所学知识进行串联和应用。通过实际案例的分析和操作，使读者能够更加深入地理解SPSS在数据分析中的应用。
在总结部分，本书对全书内容进行了概括和总结，强调了SPSS在数据统计与分析中的重要地位。对未来SPSS的发展趋势进行了展望，鼓励读者继续深入学习和探索。
通过对《SPSS数据统计与分析应用教程：基础篇》这本书的目录进行分析，我们可以看出这本书具有以下特点：结构清晰、内容全面、注重实践操作、图解丰富。这本书不仅适合初学者学习SPSS软件的基础知识和常用统计分析方法，也适合有一定基础的读者作为进阶学习的参考书籍。通过学习这本书，读者可以更加熟练地运用SPSS软件进行数据统计与分析，提高自己的数据分析能力。
精彩摘录
《SPSS数据统计与分析应用教程：基础篇》精彩摘录
“SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款专门为社会科学领域研究人员和数据分析师设计的统计软件。它提供了丰富的统计分析方法和工具，可以帮助用户快速、准确地处理和分析数据。”
书中详细讲解了SPSS软件的基本知识和统计分析前的准备。在进行统计分析之前，需要进行一系列的准备工作。例如，确定研究目的、选择合适的统计方法、收集和整理数据等。这些步骤对于确保统计分析的准确性和可靠性至关重要。通过学习这本书，我了解了如何进行这些准备工作，以及如何合理地选择和运用 SPSS软件中的各种功能。
书中还介绍了描述统计分析、均值比较和T检验、SPSS的方差分析、非参数检验、SPSS的相关分析、SPSS的回归分析、SPSS的多元统计分析等内容。这些内容涵盖了统计学中的基本方法和模型，对于进行数据分析的人来说非常重要。通过学习这本书，我不仅掌握了这些方法的基本原理和应用场景，还学会了如何利用SPSS软件进行实际操作。

SPSS应用：t检验及方差齐性检验、正态性检验

SPSS应用：t检验和正态性、方差齐性检验
一、统计描述:
Analyze → descriptive statistics → descriptives → variables: 分析变量→ok 例2-1:
descriptive statistics: frequencies(频数分布分析) Descriptives (描述性统计分析) Explore(探索性分析) Crosstabs (列联表资料分析) …
→paried variables:配对的两个变量 →ok 例3-6:
四.t检验: 两样本均数的比较 analyze→compare means →independent-samples t test
→test variable:分析变量 →grouping variable:分组变量
→define groups:分组变量的值 →ok Nhomakorabea例3-7:
二.t检验: 样本均数与总体均数的比较 analyze→compare means →one-sample t test
→test variable:分析变量 →test value:总体均数的值 →ok 例3-5:
三.t检验: 配对t检验 analyze→compare means →paried-samples t test
五.正态性检验和方差齐性检验:
Analyze → descriptive statisti正c态s性→检验Explore(探索性分析)
→ dependent list:分析变量
factor:分组变量
plots:normality test
未转换数据（的方差齐性检验）
untransformed →continue

t检验使用条件及在SPSS中地应用

t检验使用条件及在SPSS中的应用t检验是对均值的检验，有三种用途，分别对应不同的应用场景：1)单样本t检验（One Sample T Test）：对一组样本，检验相应总体均值是否等于某个值；2)相互独立样本t检验（Independent-Sample T Test）：利用来自某两个总体的独立样本，推断两个总体的均值是否存在显著性差异；3)配对样本t检验：是采用配对设计方法观察以下几种情形，1，两个同质受试对象分别接受两种不同的处理；2,同一受试对象接受两种不同的处理；3，同一受试对象处理前后。

下文将分别介绍三种t检验的使用条件以及在SPSS中的实现。

一、单样本t检验1.1简介1)单样本t检验的目的利用来自某总体的样本数据，推断该总体的均值是否与指定的检验值之间存在显著性差异，它是对总体均值的检验。

2)单样本t检验的前提样本来自的总体应服从和近似服从正态分布，且只涉及一个总体。

如果样本不符合正态分布或不清楚总体分布的形状，就不能用单样本t检验，而要改用单样本的非参数检验。

3)单样本t检验的步骤a)提出假设单样本t检验需要检验总体的均值是否与指定的检验值之间存在显著性差异，为此，，提出假设：给定检验值μH0：μ= μ（原假设，null hypothesis）H1：μ≠μ（备择假设,alternative hypothesis，）b)选择检验统计量属于总体均值和方差都未知的检验采用t统计量：t =X ̅−μ0S ̂√n ⁄，其中，X ̅和S ̂分别为样本均值和方差，t 的自由度为n-1SPSS 中还将显示均值标准误差，计算公式为S ̂√n⁄，即t 统计量的分母部分。

c) 计算统计量的观测值和概率将样本均值、样本方差、μ0带入t 统计量，得到t 统计量的观测值，查t 分布界值表计算出概率P 值。

d) 给出显著性水平α，作出统计判断给出显著性水平α，与检验统计量的概率P 值作比较。

当检验统计量的概率值小于显著性水平时，则拒绝原假设，认为总体均值与检验值μ0之间有显著性差异；反之，如果检验统计量的概率值大于显著性水平，则接受原假设，认为总体均值与检验值μ0之间没有显著性差异。

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中的两独立样本T检验是一种用于比较两个独立样本均值是否存在显著差异的统计方法。

在进行T检验时，SPSS会提供多个结果和统计指标，以下将对这些结果进行详细解析。

1.描述统计：首先，SPSS提供了每个样本的基本统计描述，包括样本均值（Mean）、标准差（Standard Deviation）、样本大小（N）等。

这些统计指标可以帮助我们了解样本的基本情况，并对比两个样本的差异。

2.正态性检验：T检验的前提是两个样本都满足正态分布。

SPSS会进行正态性检验，提供Shapiro-Wilk和Kolmogorov-Smirnov两种方法。

若p值大于显著性水平（通常是0.05），则我们可以认为数据满足正态分布假设；若p值小于显著性水平，则我们需谨慎解释数据结果，并可以采用非参数检验方法。

3.方差齐性检验：T检验还要求两个样本的方差齐性。

SPSS提供Levene's Test和Brown-Forsythe两种方差齐性检验方法。

若p值大于显著性水平，我们可以认为两个样本具有方差齐性；若p值小于显著性水平，则需要调整我们对于T检验结果的解释，例如使用修正的T检验方法。

4.独立样本T检验结果：SPSS提供了多个独立样本T检验的结果，包括T值、自由度、双侧p 值、置信区间等。

其中T值表示两个样本均值之间的差异是否显著，自由度用于计算T分布的临界值，p值则用于判断差异是否具有统计学意义，置信区间则给出了均值差异的范围估计。

通常，p值小于显著性水平（例如0.05）可以认为两个样本的均值存在显著差异。

5.效应量指标：除了上述的结果，SPSS还提供了一些效应量指标，可以帮助评估均值差异的大小。

其中，Cohen's d是一种常用的效应量指标，表示两个样本均值差异的标准化大小。

Cohen's d的值越大，表示两个样本的均值差异越大。

6.异常值和离群值：最后，SPSS还可以通过箱线图和散点图等方法帮助我们检查两个样本中是否存在异常值或离群值。

SPSS软件的操作与应用第2讲描述性统计 (1)

直方图
1. 用面积表示各组频数的多少，矩形的高度表示每一组的频数或频率宽度表示各组的组距； 2. 由于分组数据具有连续性，各矩形通常是连续排列； 3. 主要用于展示数值型数据。
二、频数分析
4. SPSS操作及案例例一：各门成绩统计结果保存为：3-StudentScore.spo
二、频数分析
5. SPSS操作及案例分析根据方差齐性检验结果可以看出，语文成绩按照男女分开的样本显著性水平Sig.值都大于0.05，表明方差的差异不显著，也就是说方差是齐性的。
四、探索性分析
5. SPSS操作及案例分析例五：操作步骤（数据文件：4－Explore.sav ） Analyze→Descriptive Statistics→Explore...
平均值（Mean）：即算术平均值（＝（X1+X2+…+Xn）/n）。易受极端值影响。中位数（Median）：把变量的值有序排列，位于中间位置的值即中位数。是位置平均置，不易受极端值的影响。众数（Mode）：样本中出现次数最多的值，代表数据的集中程序。求和（Sum）：所有变量之和，反映变量的总体水平。
三、基本描述统计量
4. 描述分布形态的统计量考察数据分布形态特征的统计量，例如，数据分布是否对称、偏斜程度以及陡缓程度，主要有如下两种统计量：偏度（Skewness）：
偏度值>0，为正偏或右偏；偏度值<0，为负偏或左偏。偏度绝对值越大，偏斜越大。
峰度（Kurtosis）：
峰度值>0，数据分布比标准正态分布更陡峭，为尖峰分布；峰度值<0，数据分布比标准正态分布更平缓，为平峰分布。
四、探索性分析
2. 通过茎叶图（Stem-and-Leaf Plots）描述频度分布

SPSS数据分析的医学统计方法选择

SPSS数据分析的医学统计方法选择在医学研究中，SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计软件，可以用于数据管理、数据分析和数据展示。

当进行SPSS数据分析时，选择适当的医学统计方法非常重要。

以下是一些常用的医学统计方法及其应用。

1.描述统计分析：描述统计分析用于描述数据的特征，例如计算平均值、标准偏差、频数和百分比等。

这些统计指标可以帮助研究者了解数据的集中趋势、离散程度和分布情况。

在医学研究中，描述统计分析常用于描述患者人口学特征、临床指标的分布以及药物剂量的变化。

2.t检验：t检验用于比较两组样本均值是否存在显著差异。

在医学研究中，t检验常用于比较两组患者的临床指标是否有显著差异，例如比较患者的血压、血糖、体重等指标。

3.方差分析（ANOVA）：方差分析用于比较三组或三组以上样本均值是否有显著差异。

在医学研究中，方差分析常用于比较多组药物治疗的疗效，例如比较不同剂量的药物对患者疾病症状的影响。

4.卡方检验：卡方检验用于比较观察值与期望值的差异，判断两个变量之间是否存在相关性。

在医学研究中，卡方检验常用于分析观察频数和预期频数之间的差异，例如比较不同治疗组的治愈率和死亡率情况。

5.相关分析：相关分析用于衡量两个变量之间的相关性。

在医学研究中，相关分析常用于探究临床指标之间的关联关系，例如探究患者的血糖水平与血脂水平的相关性。

6.回归分析：回归分析用于建立和评估变量之间的关系模型。

在医学研究中，回归分析常用于探究临床指标与危险因素之间的关系，例如探究吸烟和肺癌之间的相关性。

7.生存分析：生存分析用于评估时间事件和相关因素之间的关系，例如用于评估患者的生存率和预后。

在医学研究中，生存分析常用于评估治疗方法对患者生存率的影响。

除了上述方法，SPSS还有其他更高级的统计方法，如逻辑回归、聚类分析和因子分析等，这些方法可以根据具体的研究问题进行选择和应用。

实习二 SPSS计量描述与t检验

实习二 SPSS计量描述与t检验一、计量描述1.打开“例02-01.sav”数据，用frequencies菜单计算血清总胆固醇的均数、中位数、四分位数、标准差；用descriptives计算均数、标准差。

2.用explore计算均数、均数95%可信区间、中位数、四分位数间距、标准差等指标，并进行正态性检验。

二、t检验1.将P58【例7-1】数据输入SPSS，检验正态性，如正态性条件满足进行单样本的t检验。

【例7-1】某医生测量了36名从事铅作业男性工人的血红蛋白含量，算得其均数为130.83g/L，标准差为25.74g/L。

问从事铅作业工人的血红蛋白是否不同于正常成年男性平均值140g/L？36名从事铅作业男性工人的血红蛋白含量的数据如下：112，137，129，126，88，90，105，178，130，128，126，103，172，116，125，90，96，62，157，151，135，113，175，129，165，171，128，128，160，110，140，163，100，129，116，1272.将P61【例7-2】数据输入SPSS，检验配对差值的正态性，如正态性条件满足进行配对设计的t 检验。

【例7-2】为比较两种不同方法对乳酸饮料中脂肪含量测定结果是否不同，随机抽取了10份乳酸饮料制品，分别用脂肪酸水解法和哥特里-罗紫法测定其结果如下表第（1）-（3）栏。

问两种测定结果是否不同。

两法测定乳酸饮料中脂肪含量的结果编号(1) 哥特里-罗紫法(2)脂肪酸水解法(3)1 0.840 0.5802 0.591 0.5093 0.674 0.5004 0.632 0.3165 0.687 0.3376 0.978 0.5177 0.750 0.4548 0.730 0.5129 1.200 0.99710 0.870 0.506合计……3.将P63【例7-3】输入数据SPSS，分组检验正态性，并检验两组的方差齐性，如正态性和方差齐性条件满足，进行完全随机设计的t检验。

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）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)。

统计描述与t检验-SPSS应用

《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第3章)

统计分析与SPSS的应用

T检验(附spss图)

利用SPSS进行统计检验

SPSS对数据进行T检验统计分析

统计描述与t检验-SPSS应用

统计描述与t检验-spss应用

SPSS数据分析3

spss t检验 均数 标准差

SPSS数据分析——t检验

SPSS数据统计与分析应用教程：基础篇

SPSS应用：t检验及方差齐性检验、正态性检验

t检验使用条件及在SPSS中地应用

SPSS两独立样本T检验结果解析

SPSS软件的操作与应用第2讲 描述性统计 (1)

SPSS数据分析的医学统计方法选择

实习二 SPSS计量描述与t检验

spss简明教程(x2检验和t检验)

spss t检验均数标准差

SPSS软件的操作与应用第2讲描述性统计 (1)