SPSS常见数据分析方法比较

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SPSS统计分析平均数差异检验

SPSS统计分析平均数差异检验统计分析是研究中常常使用的一种方法，它通过对数据进行整理、描述和分析，从而得出结论。

而SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）则是一款广泛应用于统计学领域的软件，它提供了丰富的统计分析工具和功能，方便研究者进行数据处理和统计分析。

其中一个常用的统计分析方法是平均数差异检验。

平均数差异检验可以用来比较两组或多组样本之间的平均数是否存在显著差异。

这个方法在实际研究中非常重要，因为它可以帮助我们确定不同群体或条件下的差异是否真实存在，从而为决策提供依据。

SPSS作为一款专业的统计软件，提供了多种平均数差异检验方法，能够帮助研究者快速准确地完成数据分析。

下面将介绍SPSS中两种常用的平均数差异检验方法：独立样本t检验和配对样本t检验。

1. 独立样本t检验独立样本t检验用于比较两个独立样本之间的平均数差异是否显著。

它适用于两个样本之间没有联系的情况，比如男性和女性之间的差异、两个地区之间的差异等。

在SPSS中进行独立样本t检验，依次选择"Analyze"、"Compare Means"、"Independent Samples T Test"，然后将要比较的两个变量分别添加到"Test Variable(s)"和"Grouping Variable"中，最后点击"OK"即可得出结果。

2. 配对样本t检验配对样本t检验用于比较同一组样本在不同条件下的平均数差异是否显著。

它适用于实验前后的比较或者相同个体在两个不同时间点的比较等情况。

在SPSS中进行配对样本t检验，依次选择"Analyze"、"Compare Means"、"Paired-samples T Test"，然后将要比较的变量添加到"Paired Variables"中，最后点击"OK"即可得出结果。

SPSS如何实现多个样本类型的多重比较

SPSS如何实现多个样本类型的多重比较
SPSS是一种统计分析软件，可以进行多重比较分析。

多重比
较可以在不同样本类型之间进行比较，帮助研究人员发现不同样本
之间的差异。

以下是实现多个样本类型的多重比较的步骤：
1. 在SPSS中加载数据
首先，在SPSS中加载包含所需变量的数据集。

确保数据集包
含多个样本类型的数据，以便进行比较分析。

2. 打开“分析”菜单
在SPSS的菜单栏中，点击“分析”菜单，以打开分析选项。

3. 选择“比较均值”选项
在“分析”菜单中，选择“比较均值”选项，以打开多重比较分析。

4. 选择“GLM方差分析”的子选项
在“比较均值”选项中，选择“GLM方差分析”的子选项。

这将允许您进行多重比较分析。

5. 选择“因子”和“因子水平”
在GLM方差分析窗口中，选择需要进行比较的样本类型的“因子”和“因子水平”。

这些信息将帮助SPSS确定需要进行比较的样本类型。

6. 点击“确定”按钮
完成选择后，点击GLM方差分析窗口中的“确定”按钮。

SPSS 会根据您的选择进行多重比较分析。

7. 查看结果
SPSS将显示多重比较的结果。

您可以查看各个样本类型之间的差异和显著性水平，以了解它们之间的统计差异。

通过按照以上步骤，在SPSS中实现多个样本类型的多重比较分析。

这将帮助您发现不同样本类型之间的差异，并得出有关样本的结论。

SPSS数据分析的统计方法选择

数据分析的统计方法选择小结目录数据分析的统计方法选择小结 (1)目录 (1)●资料1 (2)完全随机分组设计的资料 (2)配对设计或随机区组设计 (3)变量之间的关联性分析 (4)●资料2 (5)1.连续性资料 (5)1.1两组独立样本比较 (5)1.2两组配对样本的比较 (5)1.3多组完全随机样本比较 (6)1.4多组随机区组样本比较 (6)2．分类资料 (6)2.1四格表资料 (6)2.2 2×C表或R×2表资料的统计分析 (7)2.3 R×C表资料的统计分析 (7)2.4 配对分类资料的统计分析 (7)●资料3 (8)一、两个变量之间的关联性分析 (8)二、回归分析 (9)●资料4 (9)一．统计方法抉择的条件 (9)1．分析目的 (10)2．资料类型 (10)3．设计方法 (11)4．分布特征及数理统计条件 (12)二．数据资料的描述 (12)1．数值变量资料的描述 (13)2．分类变量资料的描述 (13)三．数据资料的比较 (14)1．假设检验的基本步骤 (14)2．假设检验结论的两类错误 (15)3．假设检验的注意事项 (15)4．常用假设检验方法 (16)四．变量间的相关分析 (17)1．数值变量（计量资料）的关系分析 (18)2．无序分类变量（计数资料）的相关分析 (18)3．有序分类变量（等级资料）等级相关 (18)●资料1完全随机分组设计的资料一、两组或多组计量资料的比较1.两组资料：1)大样本资料或服从正态分布的小样本资料(1)若方差齐性，则作成组t检验(2)若方差不齐，则作t’检验或用成组的Wilcoxon秩和检验2)小样本偏态分布资料，则用成组的Wilcoxon秩和检验2.多组资料：1)若大样本资料或服从正态分布，并且方差齐性，则作完全随机的方差分析。

如果方差分析的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：LSD检验，Bonferroni检验等）进行两两比较。

利用SPSS进行数据分析的技巧与方法

利用SPSS进行数据分析的技巧与方法数据分析是信息时代的重要技能之一，尤其在商业、金融、科学和社会科学等领域。

而SPSS软件是一种广泛使用的统计分析软件，能够帮助用户简化数据分析过程。

本文将介绍利用SPSS进行数据分析的技巧和方法，包括数据输入、数据清洗、数据可视化、假设检验和回归分析等方面。

一、数据输入SPSS支持多种数据来源的导入，包括CSV、TXT、Microsoft Excel、Access、SAS和Stata等文件格式，还可以从关系型数据库中读取数据。

在SPSS中打开数据集后，应该检查数据集的编码、缺失值和重复值。

首先，确保数据集的编码与文件格式一致，例如，如果数据集使用UTF-8编码，那么也要确保文件格式为UTF-8。

其次，检查数据集是否存在缺失值和重复值，并决定如何处理它们。

二、数据清洗数据清洗是数据分析的关键步骤之一，可以有效提高数据质量。

数据清洗的主要任务是检查数据集中存在的错误、缺失值和异常值。

SPSS软件提供了各种功能来识别和处理这些问题，例如，数据转换、数据筛选和变量相关性矩阵等。

在数据清洗中，要学会对缺失值、异常值和无效值进行处理。

对于缺失值，可以通过删除、插值或替换为特定值等方法进行处理；对于异常值，可以通过对数据进行修正、平滑或转换等方法进行处理。

三、数据可视化数据可视化是数据分析不可或缺的一个环节，它可以帮助用户更好地了解数据的分布情况和变化趋势。

SPSS软件提供了多种数据可视化功能，如散点图、直方图、箱线图等。

在数据可视化时，要注意选择合适的图表类型来呈现数据。

例如，散点图非常适合呈现多变量之间的关系，而直方图则适合呈现单变量的分布情况。

此外，还要注意选择好图表的颜色、字体和标签等设置。

四、假设检验假设检验是通过一定的样本数据来推断总体参数的一种方法。

SPSS软件提供了多种假设检验方法，包括单样本t检验、独立样本t检验、方差分析、卡方检验等。

假设检验的关键是选择适当的检验方法和确定显著性水平。

SPSS常见数据分析方法比较 ppt课件

二SPSS常用统计技术（变量个数与测量量表）比较汇总表
SPSS常见数据分析方法比较
SPSS常见数据分析方法比较汇总
一 SPSS常用多变量分析技术比较汇总表
ห้องสมุดไป่ตู้
注
• 卡方分析：定量两个定性变量的关联程度
• 简单相关分析：计量两个计量变量的相关程度
• 独立样本T检验：比较两组平均数是否相等
• ONEWAY ANOVA：比较三组以上的平均数是否相等，并进行多重比较检验
• TWOWAY ANOVA:比较两因素的平均数是否相等，并检验主效应和交互效应
• 判别分析与Logistic回归：检验一组计量的自变量（可含虚拟变量）是否可以正确区别一个定性的因变量
• 多维量表发（MDS)：试图将个体中的变异数据，经过转维为一个多维度的空间图，且转化的个体在空间中的相对关系仍与原始数据尽量配合一致

spss常用分析方法操作步骤

SPSS常用分析方法操作步骤一、单变量单因素方差分析例题：某个年级有三个班，现在对他们的一次数学考试成绩进行随机抽（见下表），试在显著性水平0.005下检验各班级的平均分数有无显著差异（数据文件：数学考试成绩.sav）。

（1）建立数学成绩数据文件。

（2）选择“分析”→“比较均值”→“单因素方差”，打开单因素方差分析窗口，将“数学成绩”移入因变量列表框，将“班级”移入因子列表框。

（3）单击“两两比较”按钮，打开“单因素ANOV A两两比较”窗口。

（4）在假定方差齐性选项栏中选择常用的LSD检验法，在未假定方差齐性选项栏中选择Tamhane’s检验法。

在显著性水平框中输入0.05，点击继续，回到方差分析窗口。

（5）单击“选项”按钮，打开“单因素ANOV A选项”窗口，在统计量选项框中勾选“描述性”和“方差同质性检验”。

并勾选均值图复选框，点击“继续”，回到“单因素ANOV A选项”窗口，点击确定，就会在输出窗口中输出分析结果。

二、单变量多因素方差分析研究不同温度与不同湿度对粘虫发育历期的影响，得试验数据如表5-7。

分析不同温度和湿度对粘虫发育历期的影响是否存在着显著性差异（数据文件：粘虫.sav）。

（1）建立数据文件“粘虫.sav”。

（2）选择“分析”→“一般线性模型”→“单变量”，打开单变量设置窗口。

（3）分析模型选择：此处我们选用默认；（4）比较方法选择：在窗口中单击“对比”按钮，打开“单变量：对比”窗口进行设置，单击“继续”返回；（5）均值轮廓图选择：单击“绘制”按钮，设置比较模型中的边际均值轮廓图，单击“继续”返回；（6）“两两比较”选择，用于设置两两比较检验，本例中设置为“温度”和“湿度”。

三、相关分析调查了29人身高、体重和肺活量的数据见下表，试分析这三者之间的相互关系。

（1）建立数据文件“学生生理数据.sav”。

（2）选择“分析”→“相关”→“双变量”，打开双变量相关分析对话框。

（3）选择分析变量：将“身高”、“体重”和“肺活量”分别移入分析变量框中。

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目录数据分析的统计方法选择小结....................................错误!未定义书签。

目录 ........................................................错误!未定义书签。

●资料1 ......................................................错误!未定义书签。

完全随机分组设计的资料....................................错误!未定义书签。

配对设计或随机区组设计....................................错误!未定义书签。

变量之间的关联性分析......................................错误!未定义书签。

●资料2 ......................................................错误!未定义书签。

1.连续性资料..............................................错误!未定义书签。

两组独立样本比较..................................错误!未定义书签。

两组配对样本的比较................................错误!未定义书签。

多组完全随机样本比较..............................错误!未定义书签。

多组随机区组样本比较..............................错误!未定义书签。

2．分类资料...............................................错误!未定义书签。

四格表资料........................................错误!未定义书签。

SPSS实现经典统计学分析与变异系数偏度峰度等常用统计学指标计算

SPSS实现经典统计学分析与变异系数偏度峰度等常用统计学指标计算SPSS是一个广泛使用的统计软件，可以进行各种经典统计学分析和计算常用统计学指标。

1.经典统计学分析经典统计学分析是指通过描述性统计和推断统计方法对数据进行分析。

SPSS提供了各种分析方法，包括描述性统计、相关性分析、T检验、方差分析、回归分析等。

-描述性统计：描述性统计是对数据进行总体和样本的基本描述。

可以计算平均值、中位数、众数、标准差、方差、最大值、最小值等。

在SPSS中，可以通过选择Analyze菜单下的Descriptive Statistics来进行描述性统计分析。

-相关性分析：相关性分析用于检测两个或多个变量之间是否存在关联关系。

可以通过计算皮尔逊相关系数来衡量变量之间的线性关系。

在SPSS中，可以通过选择Analyze菜单下的Correlate来进行相关性分析。

-T检验：-方差分析：方差分析用于比较三个或多个样本均值是否存在显著差异。

可以进行单因素方差分析和多因素方差分析。

在SPSS中，可以通过选择Analyze菜单下的General Linear Model来进行方差分析。

-回归分析：回归分析用于建立一种变量和其他若干个变量之间的函数关系。

可以进行一元线性回归、多元线性回归和逻辑回归等。

在SPSS中，可以通过选择Analyze菜单下的Regression来进行回归分析。

变异系数、偏度和峰度是常用的描述性统计学指标。

-变异系数：变异系数是用来衡量样本观测值的变异程度大小的指标。

它是标准差与均值之比，通常以百分比表示。

在SPSS中，可以通过计算标准差和平均值来得到变异系数。

-偏度：偏度是用来衡量一个数据分布是否对称的指标。

正偏表示分布右尾较长，负偏表示分布左尾较长，零偏表示分布基本对称。

在SPSS中，可以通过计算偏度来得到偏度指标。

-峰度：峰度是用来衡量一个数据分布的离散程度的指标。

正峰表示分布具有较高的峰，负峰表示分布具有较低的峰，零峰表示分布具有与正态分布相同的峰度。

SPSS分析调查问卷数据的方法

SPSS分析调查问卷数据的方法当我们的调查问卷在把调查数据拿回来后,我们该做的工作就是用相关的统计软件进行处理,在此,我们以p为处理软件,来简要说明一下问卷的处理过程,它的过程大致可分为四个过程:定义变量﹑数据录入﹑统计分析和结果保存.下面将从这四个方面来对问卷的处理做详细的介绍.Sp处理:第一步:定义变量我们知道在p中,我们可以把一份问卷上面的每一个问题设为一个变量,这样一份问卷有多少个问题就要有多少个变量与之对应,每一个问题的答案即为变量的取值.现在我们以问卷第一个问题为例来说明变量的设置.为了便于说明,可假设此题为:1.请问你的年龄属于下面哪一个年龄段()以上为问卷中常见的单项选择题型的变量设置,下面将对一些特殊情况的变量设置也作一下说明.1.开放式题型的设置:诸如你所在的省份是_____这样的填空题即为开放题,设置这些变量的时候只需要将Value、Miing两项不设置即可.2.多选题的变量设置:这类题型的设置有两种方法即多重二分法和多重分类法,在这里我们只对多重二分法进行介绍.这种方法的基本思想是把该题每一个选项设置成一个变量,然后将每一个选项拆分为两个选项项,即选中该项和不选中该项.现在举例来说明在p中的具体操作.比如如下一例:请问您通常获取新闻的方式有哪些()1报纸2杂志3电视4收音机5网络在p中设置变量时可为此题设置五个变量,假如此题为问卷第三题,那么变量名分别为3_1、3_2、3_3、3_4、3_5,然后每一个选项有两个选项选中和不选中,只需在Value一项中为每一个变量设置成1=选中此项、0=不选中此项即可.使用该窗口，我们可以把一个问卷中的所有问题作为变量在这个窗口中一次定义。

第二步:数据录入Sp数据录入有很多方式,大致有一下几种:1.读取SPSS格式的数据2.读取E某cel等格式的数据3.读取文本数据（Fi某ed和Delimiter)4.读取数据库格式数据(分如下两步)（1）配置ODBC（2）在SPSS中通过ODBC和数据库进行但是对于问卷的数据录入其实很简单,只要在p的数据录入窗口中直接输入就可以了,只是在这里有几点注意的事项需要说明一下.1.在数据录入窗口,我们可以看到有一个表格,这个表格中的每一行代表一份问卷,我们也称为一个个案.在数据录入完成后,我们要做的就是我们的关键部分,即问卷的统计分析了,因为这时我们已经把问卷中的数据录入我们的软件中了.第三步:统计分析有了数据，可以利用SPSS的各种分析方法进行分析，但选择何种统计分析方法，即调用哪个统计分析过程，是得到正确分析结果的关键。

《SPSS数据分析教程》方差分析

《SPSS数据分析教程》方差分析方差分析是一种常用的统计方法，用于比较三个或三个以上组之间的均值差异是否显著。

它用于探究不同组别的因素对所研究的因变量的影响是否具有统计显著性。

在SPSS数据分析教程中，方差分析是一个非常重要的分析方法。

本文将介绍方差分析的原理、SPSS中的操作步骤以及结果的解读。

方差分析的原理是基于三个或三个以上不同组别之间的方差之间的比较来判断均值之间的差异是否显著。

方差分析的核心思想是通过比较组内方差与组间方差的大小来判断均值的差异是否显著。

方差分析的原假设是所有组别的均值相等，而备择假设是至少存在一个组别的均值与其他组别的均值不相等。

在SPSS中进行方差分析的操作步骤如下：步骤1：打开SPSS软件，点击“变量视图”页面。

在第一栏输入不同组别的名称，例如“组别1”、“组别2”、“组别3”。

步骤2：在第二栏输入待分析的因变量名称，并设置其测量类型为“比例”。

步骤3：点击“数据视图”页面，输入各组别的数据。

确保每个组别的数据都在同一列中，并且分组的数据之间用“空格”或“逗号”隔开。

步骤4：点击菜单栏上的“分析，—比较手段，—单因素方差分析”。

步骤5：在方差分析的对话框中，将因变量移入因变量方框，将分组变量移入因子方框。

步骤6：点击“选项”按钮，出现选项对话框。

可以选择计算哪些统计量，如均值、标准差、总和平方和等。

步骤7：点击“确定”按钮，SPSS将得出方差分析的结果。

方差分析的结果包括了多个统计量，如SS（组间平方和）、SS（组内平方和）、MS（组内均方和）、MS（组间均方和）、F值和P值。

-SS（组间平方和）反映了组间差异的大小，SS（组内平方和）反映了组内差异的大小。

-MS（组间均方和）是SS（组间平方和）除以自由度（组间）得到的，反映了组间差异的平均大小。

-MS（组内均方和）是SS（组内平方和）除以自由度（组内）得到的，反映了组内差异的平均大小。

-F值是MS（组间均方和）除以MS（组内均方和）得到的，是判断组间差异是否显著的依据。

SPSS统计策略（12）：多组率、构成比比较的统计方法（卡方和Fisher法）

SPSS统计策略（12）：多组率、构成⽐⽐较的统计⽅法（卡⽅和Fisher法）多组率、构成⽐⽐较的统计分析从第11⽂开始，介绍实验性分类数据结局的统计分析⽅法。

第11⽂介绍了两组⼆分类结局的⽐较，即两组率的⽐较，俗称四格表资料的统计分析。

分类数据除了2*2的交叉表之外，还有诸多其他形式，⽐如多组率的⽐较、2组构成⽐的⽐较、甚⾄多组构成⽐的⽐较。

它们数据结构更为复杂，虽都采⽤卡⽅检验为主要⽅法，但细节⽅⾯与两组率的分析上有所区别。

实例分析案例1：某医院⽤三种⽅案治疗急性⽆黄疸型病毒肝炎254例，观察结果见下表，问三种⽅案治疗急性⽆黄疸型病毒肝炎的有效率是否不同？数据详见Hepatitis.sav案例2：为了解⾎型分布与胃癌及消化性溃疡病的关系，某单位进⾏了调查，试⽐较各组⾎型构成有⽆差别？案例3：为了不同孩⼦的意外伤害，分别⽐较了有⾏为问题的⼉童和⽆⾏为问题的⼉童的数据，请问两组⼉童意外伤害类型的分布上有⽆差异？1案情分析案例1结局为⼆上述3个例⼦结局均为分类数据（效果、⾎型、意外伤害类型），汇总数据形成的三线表称为多⾏多列交叉表或者⾏列表多⾏多列交叉表或者⾏列表。

区别就在于，案例组多分类结局。

因此，第1个例⼦为多个率的⽐较，第2个例⼦为多个构成⽐的⽐较，第3个例⼦则是2个构分类结局，案例2为多分类结局，案例3则是2组多分类结局。

成⽐的⽐较。

2统计分析策略多⾏多列交叉表数据的分析，或者说多个率、构成⽐，乃⾄两个构成⽐的⽐较，四格表资料的分析策略⼀样，均可以考虑卡⽅和均可以考虑卡⽅和Fisher确切概率⽅法进⾏。

但是细节⽅⾯，与四格表资料的分析策略有所不同。

第⼀，多⾏多列交叉表分析没有校正卡⽅。

具体应⽤条件如下：1.不超过20%单元格的理论频数（期望频数）T < 5时，可使⽤卡⽅检验进⾏⽐较。

不超过20%的T < 5，卡⽅检验2.如果超过20%单元格的理论频数（期望频数）T < 5，或者⾄少⼀个T<1，此时采⽤的是Fisher确切概率法。

SPSS常见数据分析方法比较

SPSS常见数据分析方法比较汇总
一 SPSS常用多变量分析技术比较汇总表
自变量因变量一个分类变量卡方分析卡方分析分层卡方检验一个定量变量独立样本T检验单因子方差分析多因子方差分析协方差分析多个定量变量多变量方程分析多变量方程分析多变量方程分析多变量协方差分析
一个分组变量（2群）一个分组变量（多群）两个分组变量 N个分组变量一个定量变量一个定量变量
复回归分析
虚拟变量回归分析
REGRESSION
Dummy Reg
X1，X2，……
X1，X2，……， A,B,……
Y
Yபைடு நூலகம்
中文名称规则相关分析（无因果）
英文名称 CANCORR
自变量 X1，X2，……，A,B,……
因变量 Y1，Y2，……
路径分析（有因果） PATH
结构方程模型 SEM
X1，X2，……(显变量）
多个定量变量（或包含虚拟变量）多个定量变量
注 • 卡方分析：定量两个定性变量的关联程度 • 简单相关分析：计量两个计量变量的相关程度 • 独立样本T检验：比较两组平均数是否相等 • ONEWAY ANOVA：比较三组以上的平均数是否相等，并进行多重比较检验 • TWOWAY ANOVA:比较两因素的平均数是否相等，并检验主效应和交互效应 • 判别分析与Logistic回归：检验一组计量的自变量（可含虚拟变量）是否可以正确区别一个定性的因变量 • 多维量表发（MDS)：试图将个体中的变异数据，经过转维为一个多维度的空间图，且转化的个体在空间中的相对关系仍与原始数据尽量配合一致
二SPSS常用统计技术（变量个数与测量量表）比较汇总表
中文名称卡方分析简单相关分析独立样本T检验单因素方差分析方差分析协方差分析多变量方差分析多变量协变量方差分析英文名称 CROSSTABS CORRELATE T-TEST ONEWAY ANOVA ANCOVA MANOVA MANCOVA 自变量 A X A(两群） A(两群以上） A,B,…… A,B,协变量X A,B,…… A,B,协变量X 因变量 B Y Y Y（多重比较） Y（互动效果） Y Y1，Y2，…… Y1，Y2，……

SPSS多重比较方法

SPSS 多重比较方法（信息摘自网络，仅供参考）（一）常用方法总结1. LSD法最小显著差异法,公式为:它其实只是t检验的一个简单变形,并未对检验水准做出任何校正,只是在标准误的计算上充分利用了样本信息, 为所有组的均数统一估计出了一个更为稳健的标准误,其中MS误差是方差分析中计算得来的组内均方,它一般用于计划好的多重比较。

由于单次比较的检验水准仍为α,因此可认为LSD法是最灵敏的。

2. Bonferroni法该法又称Bonferroni t检验,由Bonferroni提出。

用t检验完成各组间均值的配对比较，但通过设置每个检验的误差率来控制整个误差率。

若每次检验水准为α′,共进行m 次比较,当H0 为真时,犯Ⅰ类错误的累积概率α不超过mα′,既有Bonferroni不等式α≤mα′成立。

3. Sidak法它实际上就是Sidak校正在LSD法上的应用,即通过Sidak校正降低每两次比较的Ⅰ类错误概率,以达到最终整个比较的Ⅰ类错误概率为α的目的。

即α′=1 - (1 -α)2 / k ( k - 1) ，计算t统计量进行多重配对比较。

可以调整显著性水平，比Bofferroni方法的界限要小。

4. Student-Newman-Keuls法( SNK法)它实质上是根据预先制定的准则将各组均数分为多个子集, 利用Studentized Range分布来进行假设检验,并根据所要检验的均数的个数调整总的Ⅰ类错误概率不超过α。

用student range分布进行所有各组均值间的配对比较。

如果各组样本含量相等或者选择了（差异较小的子集）的均值配对比较。

在该比较过程中，各组均值从大到小按顺序排列，最先比较最末端的差异。

5. Dunnett检验常用于多个试验组与一个对照组间的比较,根据算得的t值,误差自由度ν误差、试验组数k - 1以及检验水准α查Dunnett-t界值表,作出推断。

6. Duncan法(新复极差法)（SSR）指定一系列的“range”值，逐步进行计算比较得出结论。

SPSS数据分析的医学统计方法选择

S P S S数据分析的医学统计方法选择(总18页)-CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1-CAL-本页仅作为文档封面，使用请直接删除SPSS数据分析的医学统计方法选择目录数据分析的统计方法选择小结....................................错误!未定义书签。

目录 ........................................................错误!未定义书签。

●资料1 ......................................................错误!未定义书签。

完全随机分组设计的资料...................................错误!未定义书签。

配对设计或随机区组设计...................................错误!未定义书签。

变量之间的关联性分析.....................................错误!未定义书签。

●资料2 ......................................................错误!未定义书签。

1.连续性资料.............................................错误!未定义书签。

两组独立样本比较................................错误!未定义书签。

两组配对样本的比较..............................错误!未定义书签。

多组完全随机样本比较............................错误!未定义书签。

多组随机区组样本比较............................错误!未定义书签。

2．分类资料..............................................错误!未定义书签。

SPSS软件中几种常用的统计方法

要求样本数据来自于服从正态分布的单一总体
SPSS应用
操作步骤
按照顺序：分析 → 比较均值 → 单样本T检验，进入单一样本T检验 “单样本T检验”对话框中，将左侧“右2:4”变量选入到检验变量“检验变量”框中。右下角检验值“检验值”框用于输入已知的总体均值，在本例中假设为“1”。如图所示
OR值等于1，表示该因素对疾病的发生不起作用；
OR值大于1，表示该因素是危险因素；
OR值小于1，表示该因素是保护因素。
SPSS应用
操作步骤：在“变量视图”栏中输入相应的变量类别。
SPSS应用
在各变量的值标签中输入相应的值
SPSS应用
返回“数据视图”栏输入相应的数据。

操作步骤（2）
单击定义组别“定义组”按钮，弹出“定义组” 对话框，如图所示，分别为组1和组2输入1，2。 (1代表男性，2代表女性)
输出结果（1）
结果解释
此表给出了独立样本均值检验的描述性统计量，包括两个样本的均值、标准差和均值标准误差。
输出结果（2）
结果解释
对于方差齐性检验，其p值为0.731>0.05，认为两样本来自的总体的方差相等。
输出结果（1）
结果解释：
此表给出了单一样本均值检验的描述性统计量，包括均值、标准差和均值标准误差。右手指长 2D:4D的均值为0.93632，接近假设总体均值 1，但还不能就此下结论。
输出结果（2）
结果解释此表是单一样本均值检验的结果列表，给出了t 统计量、自由度、双尾概率、显著水平及置信区间。双尾概率P=0.000<0.05，故本研究样本 2D:4D比值与假设的总体均值具有显著性差异。

SPSS实现多组率的两两比较

SPSS实现多组率的两两比较SPSS实现多组率的两两比较在医学研究中，多组率的比较是一个常见的问题。

通常，这些比较会被列为R×2表进行χ2检验，但是这种方法只能说明多个率之间的差异具有统计学意义，而不能对两两之间的差异进行检验。

将其分割成2×2表虽然可以进行两两比较，但是不宜使用独立四格表的显著界值。

因此，本文将介绍如何使用国际通用的SPSS软件来解决这个问题。

首先，我们有一组病例资料，如图1所示。

我们需要对这些数据进行统计分析。

根据图2的方式，将这些数据录入SPSS中。

需要注意的是，要将各组按观察率从小到大排列。

在本例中，有效率已经是升序排列，因此无需再排序。

通过交叉表对三组资料进行卡方检验后，发现具有统计学意义。

下一步是进行两两比较。

下面是操作步骤：1.权变量：由于“数据”变量中的数据并非真正的每条记录的数据，而是频数资料，因此需要加权。

具体步骤如下：Data→Weight Case→选择⊙weight case by单选按钮→将“数据”变量添加到Frequency Variable框内→OK。

2.选择记录：根据杜养志法，需要分别将G1组与第Gi ( i = 2.3,⋯⋯k)组进行非独立2 ×2表。

具体步骤如下：Data→Select Case→选择⊙If n is satisfied单选按钮→点击其下方的If⋯⋯按钮→在右上方框体内录入引号内的内容:“行变量= 1 or行变量= i”( i根据所比的具体组的序数而定)→continue→OK。

3.卡方检验：XXX→Descriptive XXX→XXX→将“行变量”放入Row框体中→将“列变量”放入column框体中→Statistics→选择Chi-XXX→continue→OK。

4.重复选择记录步骤，选择新的比较组，再行卡方检验，直到所有组均与G1比较过为止。

经过分析后，得出下图结果。

然后根据下图“XXX非独立的2×2表的χ2值的显著界值表”确定界值。

SPSS数据分析—单因素及多因素方差分析

SPSS数据分析—单因素及多因素方差分
析
T检验可以用于解决单个样本或两个样本的均值比较问题。

但是，当涉及到两个以上的样本时，就不能使用T检验，而
需要使用方差分析。

方差分析是基于变异分解的思想，利用F
分布进行比较。

在算法方面，由于线性模型的引入，在SPSS中，方差分
析可以在比较均值和一般线性模型菜单中完成。

在适用条件方面，方差分析和两个独立样本的T检验一样，也需要满足独立性、正态性和方差齐性。

方差分析的原假设是n个样本的均值相同或n个样本来自同一个总体，或自变量对因变量没有影响。

由于涉及到两组以上的样本进行分析，因此除了需要说明多个样本均值是否有差异之外，还需要进一步说明哪些样本存在差异，因此需要进行多重比较。

在SPSS中，可以通过分析-比较均值-单因素ANOVA或
分析-一般线性模型-单变量来进行方差分析。

在一般线性模型
菜单中，方差分析更加具体细致，可以根据线性模型的思想进行分析。