t检验与方差分析spss
SPSS数据的参数检验和方差分析
SPSS数据的参数检验和方差分析参数检验和方差分析是统计学中常用的两种分析方法。
本文将详细介绍SPSS软件中如何进行参数检验和方差分析，并提供一个示例来说明具体的操作步骤。
参数检验（Parametric Tests）适用于已知总体分布类型的数据，通过比较样本数据与总体参数之间的差异，来判断样本数据是否与总体相符。
常见的参数检验包括：1. 单样本t检验（One-sample t-test）：用于比较一个样本的均值是否与总体均值相等。
2. 独立样本t检验（Independent samples t-test）：用于比较两个独立样本的均值是否相等。
3. 配对样本t检验（Paired samples t-test）：用于比较两个相关样本的均值是否相等。
4. 卡方检验（Chi-square test）：用于比较两个或多个分类变量之间的关联性。
接下来，将以一个具体的实例来说明SPSS软件中如何进行单样本t检验和卡方检验。
实例：假设我们有一个数据集，记录了一所学校不同班级学生的身高信息。
我们想要进行以下两种分析：1. 单样本t检验：假设我们想要检验学生身高平均值是否等于169cm（假设总体均值为169cm）。
步骤如下：b.选择“分析”菜单，然后选择“比较均值”下的“单样本t检验”。
c.在弹出的对话框中，选择需要进行t检验的变量（身高），并将值169输入到“测试值”框中。
d.点击“确定”按钮，SPSS将生成t检验的结果，包括样本均值、标准差、t值和p值。
2.卡方检验：假设我们想要检验学生身高与体重之间是否存在关联。
步骤如下：a.打开SPSS软件，并导入数据集。
b.选择“分析”菜单，然后选择“非参数检验”下的“卡方”。
c.在弹出的对话框中，选择需要进行卡方检验的两个变量（身高和体重）。
d.点击“确定”按钮，SPSS将生成卡方检验的结果，包括卡方值、自由度和p值。
方差分析（Analysis of Variance，简称ANOVA）用于比较两个或以上样本之间的均值差异。
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医学统计方法是指在医学研究中使用统计学方法对数据进行分析和解释的方法。
SPSS作为一种统计分析软件，可以用于医学研究中的数据处理和分析。
在选择SPSS数据分析的医学统计方法时，需要考虑研究目的、变量类型、样本大小等因素。
以下是一些常用的医学统计方法，可以在SPSS中使用：描述性统计分析：描述性统计分析是对数据进行基本的统计描述，包括算术平均数、中位数、众数、标准差、方差等。
可以使用SPSS中的描述统计功能进行分析。
t检验：t检验用于比较两组样本之间的差异，例如比较两种不同治疗方法的效果差异。
SPSS中的独立样本t检验和配对样本t检验功能可以使用该方法。
方差分析（ANOVA）：方差分析用于比较三个或以上样本之间的差异，例如比较不同年龄组之间的生理指标差异。
SPSS中的单因素和多因素方差分析功能可以使用该方法。
相关分析：相关分析用于分析两个或多个变量之间的相关关系，例如分析年龄和血压之间的关系。
SPSS中的相关分析功能可以使用该方法。
回归分析：回归分析用于探究一个或多个自变量对一个因变量的影响程度，例如探究血糖水平与体重、血压、年龄等变量之间的关系。
SPSS中的线性回归和多元回归功能可以使用该方法。
生存分析：生存分析用于研究时间到事件（如患病、死亡）之间的关系，例如研究其中一种治疗方法对生存时间的影响。
SPSS中的生存分析功能可以使用该方法。
聚类分析：聚类分析用于对样本进行分类分组，例如将患者根据疾病病情进行分组。
SPSS中的聚类分析功能可以使用该方法。
主成分分析：主成分分析用于降维和提取数据中的主要方差成分，例如将多个生理指标转化为一个综合指标。
SPSS中的主成分分析功能可以使用该方法。
逻辑回归分析：逻辑回归分析用于探究自变量与因变量之间的关系，并进行分类预测，例如预测其中一种疾病的风险因素。
SPSS中的逻辑回归功能可以使用该方法。
以上仅是医学研究中常用的一些统计方法，在选择时应根据研究需求和实际情况进行选择。
SPSS显著性分析解析
SPSS显著性分析解析在统计学中，显著性分析是用来确定统计结果的意义是否具有统计学上的差异或重要性的一种方法。
在SPSS中进行显著性分析，通常使用t检验、方差分析和卡方检验等方法。
下面将就这几种方法进行详细解析。
1.t检验t检验用于比较两个样本平均值之间是否存在差异。
SPSS中可以通过选择"分析"-"比较手段"-"独立样本t检验"或"配对样本t检验"来进行t检验。
对于独立样本t检验，需要选择两个独立的样本变量，并将其分组进行比较。
输出结果中将给出均值、标准差、置信区间和显著性水平等信息，可以通过显著性水平来判断两组之间的差异是否具有统计学意义。
对于配对样本t检验，需要选择一个变量，并对其进行两次测量，然后进行比较。
输出结果中同样包含了显著性水平来判断差异是否具有统计学意义。
2.方差分析方差分析用于比较三个或更多样本之间的平均值是否存在差异。
SPSS中可以通过选择"分析"-"比较手段"-"方差分析"来进行方差分析。
在方差分析中，需要选择一个因素变量和至少一个依赖变量。
输出结果将给出各组均值、标准差、方差分析表和显著性水平等信息，可以通过显著性水平来判断不同组之间的差异是否具有统计学意义。
3.卡方检验卡方检验用于比较两个或更多分类变量之间的差异。
SPSS中可以通过选择"分析"-"非参数检验"-"卡方"来进行卡方检验。
在卡方检验中，需要选择一个或多个分类变量，然后进行比较。
输出结果将给出卡方检验的结果，包括卡方值、自由度和显著性水平等信息，可以通过显著性水平来判断不同组之间的差异是否具有统计学意义。
需要注意的是，在进行显著性分析时，显著性水平通常被设置在0.05或0.01水平，其中0.05指的是5%的概率水平。
SPSS检验步骤总结
检验步骤总结：1、t检验2、方差分析3、卡方检验4、秩和检验5、相关分析6、线性回归1、t检验要求数据来自正态总体,可能需要先做正态检验（1）单一样本t检验数据特征：单一样本变量均数与某固定已知均数进行比较方法：ANALYZE-COMPARE MEANS-ONE SAMPLE t TEST（2）独立样本t检验数据特征：两个独立、没有配对关系的样本有专门变量表示组数方法：ANALYZE-COMPARE MEANS-INDEPENDENT SAMPLES t TEST注意观察方差分析结果,判断查看的数据是哪一行（3）配对样本t检验数据特征：两个不独立的,有配对关系的样本没有专门变量表示组数方法：ANALYZE-COMPARE MEANS-PAIRED SAMPLES t TEST不需要方差分析结果检验步骤：（1）正态性检验1有同学推荐,老师没有强调,但依据理论应进行（2）建立假设H0：;;;;来自同一样本; H1：;;;;不来自同一样本（3）确定检验水准（4）计算统计量依据上面不同样本类型选择检验方法,注意独立样本t检验要先注明方差分析结果（5）确定概率值P（6）得出结论2、方差分析要求数据来自正态总体,可能需要先做正态检验（1）单因素方差分析数据特征：相互独立、来自正态总体、随机、方差齐性的多样本有专门变量表示组数,且组数大于2方法：ANALYZE-COMPARE MEANS-ONE WAY ANOVA注意需要在options 里面选择homogeneity variance test 做方差分析符合方差齐性才可以得出结论>（2）双因素方差分析1正态性检验方法：analyze-explore-plot里面选择normality test数据特征：有三列数据,1列是主要研究因素,1列是配伍组因素,1列是研究数据;方法：GENERAL LINEAR MODEL-UNIVARIATE 注意选择model里的custom,type是main effect,注意把两个因素选择为fixed factor检验步骤：（1）正态性检验有同学推荐,老师没有强调,但依据理论应进行（2）建立假设H0：;;;;来自同一样本; H1：;;;;不全来自同一样本或全不来自同一样本（3）确定检验水准（4）计算统计量依据上面不同样本类型选择检验方法,注意单因素方差分析要先注明方差分析结果（5）确定概率值P（6）得出结论3、卡方检验（1）Crosstabs数据特征：单个或多个样本率的比较;加权数据有三列数据,注意将最后一列数字加权其不参与运算,仅是说明前两列数据的数量;不加权数据有两列;其中运算列中通常第一列表述组数,可以大于二；第二列表述阳性或阴性,通常为1或2;检验方法：ANALYZE-DESCRIPTIVE STASTICS-CROSS TABS-注意加选statistics里面的chi-square复选框得到检验结果后,根据样本量以及每框的数据选择查看的数据行详见课件如果要看有无线性趋势,直接查看linear行（2）非参数检验数据特征：如果针对的是明确两种检测疾病手段的差异性,那么两种手段的阳性结果都要被剔除,此时选择非参数检验具体理论不详检验方法：NONPARAMETIC TESTS- TWO RELATED SAMPLES- 勾选MC MEAR复选框检验步骤：（1）建立假设H0：;;;;来自同一样本; H1：;;;;（2）确定检验水准（3）计算统计量注意cross tabs检验依据样本量以及单元格数据大小选择适宜的数据读取（4）确定概率值P（5）得出结论4、秩和检验T检验以及方差分析中,不满足条件的资料,可以进行秩和检验即非参数检验获得结论参数检验以及非参数检验范围详见课件,依据特征可以分为4类（1）两独立样本数据特征：两列,类似独立样本T检验,一列表明组数,一列是数据检验方法：NONPARAMETIC TESTS-2 INDEPENDENT SAMPLES-复选框勾选KOMOLGOROV（2）两配对样本数据特征：两列,类似独立样本T检验,分别是不同组数据检验方法：NONPARAMETIC TESTS-2 related SAMPLES-复选框勾选wilcoxon （3）多组独立随机样本数据特征：两列, 类似单因素方差分析检验方法：NONPARAMETIC TESTS-k INDEPENDENT SAMPLES-复选框勾选Krushal—Wallis H（4）多组配对样本数据特征：多列,1列说明分组,其余多列都为数据检验方法：NONPARAMETIC TESTS-k related SAMPLES-复选框勾选Friedman检验步骤：（1）建立假设H0：;;;;来自同一样本; H1：;;;;（2）确定检验水准（3）计算统计量（4）确定概率值P（5）得出结论5、相关分析（1）制作散点图：数据特点：双变量,两列数据方法: graphs------scatter,可利用双击左键方式选择绘出相关直线（2）双变量正态分布且连续相关性分析：数据特点：双变量,两列计算方法：一定要检验正态性,首先对两者进行正态性检验,两个正态结果CORRELATE-BIVARIATE-勾选Pearson（3）等级资料相关性分析：数据特点：明显等级资料,三列一列是编号,但不入计算CORRELATE-BIVARIATE-勾选spearman（4）双变量非正态;;;数据特点：检验后非正态CORRELATE-BIVARIATE-勾选kendall检验步骤：非等级资料：（1）正态性检验（2）计算相关系数r（3）建立相关系数的假设检验H0：p=0, 两变量间无直线相关关系H1：p≠0,两变量间有直线相关关系（4）确定检验水准a=（5）计算统计量其实表中会直接给出（6）确定p值（7）得出结论等级资料：（1）计算相关系数r（2）建立相关系数的假设检验H0：p=0, H1：p≠0,（3）确定检验水准a=（4）计算统计量其实表中会直接给出（5）确定p值（6）得出结论6、一元线性回归需建立拟合方程是否需要正态检验、相关分析铺垫7、8、数据类型：类似相关分析计算方法：regression-linear-勾选好后,选enter模式拟合步骤：1）计算回归系数系数表内看,通常<12）对回归系数b进行假设检验系数表内,最后1列3）建立回归方程系数表内4）评价回归方程模型汇总表内R2xybxay bb1+=+=ΛΛ或。
SPSS软件在医学科研中的应用(t检验-方差分析-协方差分析)
SPSS软件在医学科研中的应用计算机实习（SPSS10.0）何平平北大医学部流行病与卫生统计学系实习三连续变量的假设检验（t检验、方差分析及协方差分析）一、t检验（一）样本均数与已知总体均数的比较（三）配对设计的两样本均数比较二、方差分析三、协方差分析t检验的目的一、t检验推断两个总体均数是否相等假设检验的结论具有概率性。
当Pδ0.05，拒绝H0 时，有可能犯第一类错误（〈）当P>0.05，不拒绝H0时，有可能犯第二类错误（®）〈为事先指定的检验水平（一般取0.05），®未知；增大样本量n，可以同时减小〈和®。
一、t检验（一）样本均数与已知总体均数的比较（单样本t检验）例1 通过大量调查，已知某地正常男婴出生体重为3.26kg。
某医生随机抽取20名难产男婴，测得出生体重如下（见数据文件p192.sav）。
问该地难产男婴出生体重均数是否与正常男婴不同？3.5 3.5 3.2 3.5 3.3 3.0 3.3 3.23.4 2.7 3.4 3.6 3.5 2.8 3.4 2.93.5 3.54.0 4.0SPSS 操作步骤： 变量说明：weight ：出生体重。
t 检 验已知的总体均数Sig：significance结论：因为t=1.330，P＝0.199>0.05，所以尚不能认为难产男婴出生体重均数与正常男婴不同。
一、t检验（二）完全随机设计（成组设计）的两样本均数比较（两独立样本t检验）例2 某医师测得12名正常人和13名病毒性肝炎患者血清转铁蛋白含量（g/L），结果如下（见数据文件p193.sav）。
问病毒性肝炎患者和正常人血清转铁蛋白含量有无差异？病毒性肝炎患者：2.34 2.47 2.22 2.31 2.36 2.38 2.15 2.572.19 2.25 2.28 2.31 2.42正常人：2.61 2.71 2.73 2.64 2.68 2.81 2.762.55 2.91 2.85 2.71 2.64SPSS操作步骤：变量说明：group：分组，1＝患者；2＝正常人。
SPSS中的卡方检验、t检验和方差分析
SPSS中的卡⽅检验、t检验和⽅差分析
⾸先要明⽩两个概念：
计数资料和计量资料
（1）计数资料⼜称为定性资料：是分类型的，统计每个类型有多少数量。
（2）计量资料⼜称为定量资料：⽐如年龄，是有具体的数值。
根据数据的类型，使⽤不同的⽅法：
（1）对于计量资料。
秩和检验在国内的⽂章中很少见到。
当数据只有两组进⾏对⽐的时候，使⽤t检验和⽅差分析都可以。
但是有两组或者两组以上的时候，使⽤⽅差检验。
（2）对于计数资料，使⽤卡⽅分析，卡⽅分析⽤于⽐较，不同组之间，不同数量是否有差异。
⽐如，⽐较两组，男⽣⼈数和⼥⽣⼈数是否有差距。
独⽴样本t检验：两独⽴样本t检验就是根据样本数据对两个样本来⾃的两独⽴总体的均值是否有显著差异进⾏推断；进⾏两独⽴样本t检验的条件是，两样本的总体相互独⽴且符合正态分布；
⽐如：A组和B组，⽐较A组⼈的⾝⾼和B组⼈的⾝⾼是否有差异。
配对样本t检验-：配对样本是指对同⼀样本进⾏两次测试所获得的两组数据，或对两个完全的样本在不同条件下进⾏测试所得到的两组数据；两独⽴样本t检验就是根据样本数据对两个配对样本来⾃的两配对总体的均值是否有显著差异进⾏推断；两配对样本t检验的前提条件：两样本是配对的（数量⼀样，顺序不能变），服从正态分布。
⽐如：实验组A组中，实验前后，变化的对⽐。
SPSS数据的参数检验和方差分析
SPSS数据的参数检验和方差分析SPSS软件是一种用于统计和数据分析的工具，它可以进行各种参数检验和方差分析。
本文将重点介绍SPSS中的参数检验和方差分析，并提供一些建议和注意事项。
参数检验是一种统计方法，用于确定一个或多个总体参数的真实值。
在SPSS中，可以使用各种统计方法进行参数检验，例如t检验、方差分析（ANOVA）、卡方检验等。
t检验是用于比较两个样本均值是否显著不同的方法。
在SPSS中，可以通过选择“分析”->“比较均值”->“独立样本t检验”或“相关样本t检验”来执行t检验。
在进行t检验之前，需要确保数据符合正态分布和方差齐性的假设。
可以使用SPSS中的正态性检验和方差齐性检验来验证这些假设。
方差分析是用于比较三个或更多组之间差异的方法。
在SPSS中，可以通过选择“分析”->“方差”->“单因素方差分析”或“多因素方差分析”来执行方差分析。
在进行方差分析之前，同样需要检验正态性和方差齐性的假设。
在进行参数检验和方差分析时，还需确认是否使用方差分析的正确方法。
例如，如果有多个自变量，可能需要使用混合设计方差分析或多重方差分析等方法。
SPSS提供了多种不同的方差分析方法，可以根据具体研究设计选择适当的方法。
进行参数检验和方差分析时，还需要注意一些统计概念和报告结果的规范。
例如，结果中应包括样本均值、标准差、置信区间、显著性水平等信息。
此外，还应使用适当的图表和图形来展示数据和结果，以帮助读者更好地理解研究结果。
除了参数检验和方差分析，SPSS还可以进行其他类型的统计分析，例如相关分析、回归分析、因子分析等。
这些分析方法可以用来探索和描述数据之间的关系，以及预测和解释变量之间的关系。
在使用SPSS进行数据分析时，还需注意数据的质量和准确性。
确保数据输入正确、完整，处理缺失值和异常值等。
此外，也需要根据研究目的和问题选择合适的统计方法，并理解相关假设和前提条件。
总之，SPSS是一种功能强大的统计和数据分析工具，在参数检验和方差分析方面提供了丰富的方法和功能。
使用SPSS做t检验和方差分析
3 两配对样本的t检验
两配对样本的t检验用于检验两个相关样本是否 来自于具有相同均值的正态总体，即对于两个 配对样本，推断两个总体的均值是否存在显著 差异。 配对的概念是指两个样本的各均值之间存在着 对应的关系。如：一组病人治疗前后的体重对 比，显然，对于同一个病人对应治疗前后两组 不同的体重。
Mean Std. Error df Sig. (2-tailed) Difference Difference
22
.019 1.35629
.53411
95% Confidence Interval of the Difference
Lower Upper
.24863 2.46396
21.354
.019 1.35629
M ea n 8.470
20.560
N 10 10
Std. Deviation 6.7112
13.5140
Std. Error M ea n 2.1223
4.2735
Paired Samples Test
Pair 1
化疗前 -化疗后
Mean -12.0900
Paired Differences
95% Confidence
单因素方差分析的应用条件：在不同的水平 （因素变量取不同值）下，各总体应当服从方
差相等的正态分布。
13
4 单因素方差分析
例：例4，某企业需要一种零件，现有三个不同的地区的企业生 产的同种零件可供选择，为了比较这三个零件的强度是否相同， 每个地区的企业抽出6件产品进行强度测试，其值如表2.6所示。 假设每个企业零件的强度值服从正态分布，试检验这三个地区企 业的零件强度是否存在显著差异。
SPSS数据分析的统计方法选择
SPSS数据分析的统计方法选择SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款广泛应用于社会科学领域的统计分析软件。
在进行数据分析时，选择合适的统计方法非常重要，因为不同的问题需要不同的统计方法来解决。
下面是一些常用的统计方法及其在SPSS中的应用。
1.描述统计：描述统计是对数据的基本特征进行汇总和整理的方法。
SPSS提供了丰富的描述统计方法，如变量的均值、中位数、标准差、最小值、最大值、分位数等。
2.t检验：t检验用于比较两个群体均值是否有显著差异。
SPSS中提供了独立样本t检验和配对样本t检验两种方式来进行t检验。
3.方差分析：方差分析用于比较多个群体均值是否有显著差异。
SPSS 中的一元方差分析可以用于比较一个因变量在一个自变量有多个水平时的均值差异。
4. 相关分析：相关分析用于研究两个变量之间的关系。
在SPSS中，可以通过计算Pearson相关系数或Spearman等级相关系数来进行相关分析。
5.回归分析：回归分析用于研究因变量与自变量之间的关系和预测。
SPSS中提供了多种回归方法，包括线性回归、逐步回归、逐级回归等。
6.卡方检验：卡方检验用于检验观察频数与期望频数之间的差异。
SPSS中提供了卡方检验方法，包括卡方独立性检验和卡方拟合度检验。
7.方差分析：方差分析（ANOVA）是一种用于比较多个组均值的统计方法。
在SPSS中，可以进行一元方差分析或多元方差分析来评估组间差异的显著性。
8. 非参数检验：非参数检验用于在不满足正态分布假设的情况下比较群体差异。
SPSS中提供了一些非参数检验方法，如Wilcoxon符号秩检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验等。
9.因素分析：因素分析用于降维和提取潜在变量。
在SPSS中，可以进行主成分分析或因子分析来研究变量之间的相关结构。
10.聚类分析：聚类分析用于将相似的个体或因素分组。
SPSS：数据分析3、T检验（TTest）方差分析（ANOVA）（Chi-squareTe。。。
SPSS：数据分析3、T检验（TTest）⽅差分析（ANOVA）（Chi-squareTe。
⽬录1、数据采集2、数据是否服从正态分布3、T检验（T Test）4、⽅差分析（ANOVA）5、卡⽅检验（Chi-square Test）6、灰⾊关联度分析（Grey Relation Analysis，GRA）7、弗⾥德曼检验（Friedman Test）8、箱图（Box）1、数据采集1、数据分类定性观察、访谈、调查定量⼿动测量、⾃动测量、问卷打分主观等级、排序、感觉、有⽤性客观时间、数量、错误率、分数⾃变量不同的实验条件因素，研究的因素因变量不同的实验条件所影响的、要观测的因素连续数量值（preference）时间、数量、错误率------离散数量值（usability问卷打分等级数量值（usability）等级、排序变量类型Norminal Data 定类变量 | 变量的不同取值仅仅代表了不同类的事物，这样的变量叫定类变量。
问卷的⼈⼝特征中最常使⽤的问题，⽽调查被访对象的“性别”，就是定类变量。
对于定类变量，加减乘除等运算是没有实际意义的。
Ordinal Data 定序变量 | 变量的值不仅能够代表事物的分类，还能代表事物按某种特性的排序，这样的变量叫定序变量。
问卷的⼈⼝特征中最常使⽤的问题“教育程度“，以及态度量表题⽬等都是定序变量，定序变量的值之间可以⽐较⼤⼩，或者有强弱顺序，但两个值的差⼀般没有什么实际意义。
Interval Data 定距变量 | 变量的值之间可以⽐较⼤⼩，两个值的差有实际意义，这样的变量叫定距变量。
有时问卷在调查被访者的“年龄”和“每⽉平均收⼊”，都是定距变量。
Ratio Data 定⽐变量 | 有绝对0点，如质量，⾼度。
定⽐变量与定距变量在市场调查中⼀般不加以区分，它们的差别在于，定距变量取值为“0”时，不表⽰“没有”，仅仅是取值为0。
定⽐变量取值为“0”时，则表⽰“没有”。
第5章SPSS均值比较T检验和方差分析
第5章SPSS均值比较T检验和方差分析第5章主要介绍了SPSS软件中进行均值比较的方法，包括t检验和方差分析。
本文将详细介绍SPSS中进行均值比较的步骤，以及如何解读结果。
5.1t检验t检验是一种用于比较两个样本均值差异的统计方法。
在SPSS中，进行t检验的步骤如下：1.打开SPSS软件，并导入需要进行t检验的数据集。
2.选择“分析”菜单，在下拉菜单中选择“比较均值”选项，再选择“独立样本t检验”选项。
3.在弹出的对话框中，将需要比较的变量移动到“因子”框中，将“分组变量”移动到“因子”框中，并选择需要进行的假设检验类型。
4.点击“确定”按钮，等待计算结果。
5.在输出窗口中，可以查看计算结果，包括均值、标准差、样本量、t值和p值等。
通常，我们关注的是p值，如果p值小于0.05，则认为差异显著。
例如，我们想比较男性和女性的体重是否有显著差异。
我们将体重作为因变量，性别作为自变量，进行t检验。
在计算结果中，如果p值小于0.05，则可以认为男女性别对体重有显著影响。
5.2方差分析方差分析是一种用于比较三个或更多个样本均值是否存在差异的统计方法。
在SPSS中，进行方差分析的步骤如下：1.打开SPSS软件，并导入需要进行方差分析的数据集。
2.选择“分析”菜单，在下拉菜单中选择“比较均值”选项，再选择“单因素方差分析”选项。
3.在弹出的对话框中，将需要比较的变量移动到“因子”框中，将“分组变量”移动到“因子”框中，并选择需要进行的假设检验类型。
4.点击“确定”按钮，等待计算结果。
5.在输出窗口中，可以查看计算结果，包括均值、标准差、样本量、F值和p值等。
通常，我们关注的是p值，如果p值小于0.05，则认为差异显著。
例如，我们想比较不同药物对治疗效果的影响。
我们将药物作为因变量，治疗效果作为自变量，进行方差分析。
在计算结果中，如果p值小于0.05，则可以认为不同药物对治疗效果有显著影响。
通过以上步骤，我们可以在SPSS中进行均值比较、t检验和方差分析。
3-SPSSt检验与单因素方差分析
5.18
8.79
3.14
6.46
3.72
6.64
5.60
4.57
7.71
4.99
4.01
2013-8-15
Page17
SPSS统计软件操作
Independent-Sample t test 过程
Group Statistics
分 组 支管人 气病 健人 康
N 14 11 Mean 4.3 779 5.5 282 Std . Deviation 1.4 498 9 1.7 354 0 Std . Error Mean .38 750 .52 324
• 是指采用统计图、统计表、统计指标等形式来对资 料的数量特征和分布规律作出测定和描述的一种方
法。
statistical inference统计推断 • 统计推断包括研究如何抽样，如何由样本信息来推 断总体特征。
2013-8-15
Page3
SPSS统计软件操作
理论回顾
假设检验 Hypothesis test
Page19
SPSS统计软件操作
Paired-sample t test
操作提示：Analyze →Compare Means →Paired-Sample T Test …
待选变量 配对变量
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Page20
SPSS统计软件操作
Paired-sample t test
【例4】
10例患者治疗前后的血红蛋白见数据“血红蛋白.sav”。问
差相等
优点： 不受比较组数的限制，可比较多组均数 可同时分析多个因素的作用 可分析因素间的交互作用
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Page24SPSS统计软件操作One-way ANOVA
SPSS统计分析—差异分析(1)
一类是不可控的随机因素的影响,这是人为很难控制的一 类影响因素,称为随机变量；
另一类是研究中人为施加的可控因素对结果的影响,称为 控制变量.
方差分析可以用来判断样本数据之间的差 异到底是由以上哪种因素造成的.
随机变量
SPSS中实现过程
分析——比较均值——单因素ANOVA
SPSS中实现过程
研究问题
三组学生的数学成绩
人名 hxh yaju yu shizg hah s watet jess wish
2_new1 2_new2 2_new3 2_new4 2_new5 2_new6 2_new7 2_new8 2_new9
事后比较方法的选择
• LSD法实际上是t检验的变形,只是在变异和自由度的计算上利用了整个样本 信息,而不仅仅是所比较两组的信息.因此它敏感度是最高,在比较时仍然存在 放大α水准〔一类错误〕问题,但换言之就是总的二类错误非常的小,要是LSD 都没有检验出差别,那恐怕真的没有差别.
数学 99.00 88.00 99.00 89.00 94.00 90.00 79.00 56.00 89.00 99.00 70.00 89.00 55.00 50.00 67.00 67.00 56.00 56.00
组别 0 0 0 0 0 0 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1
实现步骤
P>.05<接受 虚无假设>
1．判断两个总体的方差是否相同
SPSS采用Levene F方法检验两总体方差是 否相同.
如果"F值"检验不显著〔Sig.的值大于.05〕,表示两个组别群体变异数相 等,此时看"方差齐性相等"所列之t值,看其是否显著. 如果"F值"检验显著〔Sig.的值小于.05〕,表示两个组别群体变异数不相 等,此时看"方差齐性不相等"所列之t值,看其是否显著.
SPSS求t检验和方差分析
3
16.700 -29.033*
11.003 11.003
.294 .022
-10.16 -54.17
43.56 -3.90
2
3
-16.700 11.003
.226
-41.83
8.43
*. The mean difference is significant at the .05 level.
a. Dunnett t-tests treat one group as a control, and compare all other groups against it.
条件：每组数据为正态分布，对称分布亦可，组间方差齐。 统计量：分组描述统计量，方差齐性检验，方差分析表，
趋势检验，自定义对照比较，两两比较。 目的：比较多组间均值差别
上海交大基础医学院生物统计教研室
注意事项
数据格式 两两比较的结果，推荐用SNK、Turkey、
Dunnett方法，LSD慎用
上海交大基础医学院生物统计教研室
结果样式
One -Sample Statistics
Std. Error
N
Mean Std. Deviation Mean
x
100
74.78
7.504
.750
One -Sample Te st
Test Value = 72
95% Confidence
Interval of the
assumed
.015
.905
1.891
17
.076
19.000
10.045
-2.194 40.194
Equal variances not assumed
4SPSS软件在医学科研中的应用(t检验方差分析)
例：采用随机区组设计方案，以窝作为区组标志，给 断奶后的小鼠喂以三种不同的营养素A、B、和C。四 周后检查各种营养素组的小鼠所增体重(g)。资料列 于下表第一部分。
P55 例4-8
例4-7 为了验证肾上腺素对降低呼吸道阻力的作用， 以豚鼠12只，进行支气管灌流实验，在注入定量肾 上腺素前后，测定每分钟灌流滴数，结果见表4-6， 问用药后灌流速度有无变化？
例5-1 P63 完设计，是配对设计的扩展 ➢ 将受试对象按性质（如动物的性别、体重，
随机区组设计的方差分析.sav
总变异
二、方差分析 （三）析因设计的方差分析
❖ 例5-8 P73 ❖ 析因设计的方差分析.sav
总 变 异
二、方差分析 （四）重复测量的方差分析
例5-9 P78 重复测量的方差分析.sav
t检验、方差分析 在SPSS中的实现
例4-5 大量研究显示，汉族足月正常产男婴的双顶径 (BPD)均数为9.3cm。某医生记录了某山区12名汉族足 月正常产男婴的双顶径资料如下：9.95 9.33 9.49
9.00 10.09 9.15 9.52 9.33 9.16 9.37 9.11 9.27 试问该山区男婴的双顶径是否大于一般男婴的双顶径？
t检验使用条件及在SPSS中的应用
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，给定检验值μ0，提出假设：H 0：μ = μ0 （原假设，null hypothesis ）H 1：μ ≠ μ0（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。
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一、SPSS软件概述
SPSS (Statistical Package for Social Sciences)，是一
个集强大数据管理、统计分析、结果输出诸多功能
于一身的国际著名的综合性统计分析软件，是当今 世界上最流行并最具权威性的统计软件之一。
原 名：Statistical Package for Social Sciences 社会科学统计软件包 2002年：Statistical Product and Service Solutions 统计产品与服务解决方案 2009年：Predictive Analytics Software, PASW 预测分析软件
程序编辑窗口
数据编辑窗口
结果浏览窗口
程序编辑窗口
四、SPSS数据文件的建立与存储
1. 数据获取（Getting Data into SPSS）
SPSS可直接读入许多常用格式的数据文件，例如： SPSS数据文件（*.sav） Excel数据文件（ *.xls，*.xlsx，*.xlsm） SAS数据文件（ *.sas7bdat, *.sd7, , *.sd2, *.ssd01, *.xpt ） dBase数据文件（*.dbf） 纯文本格式数据文件（*.txt, *.dat） …… 注意：医学领域常用数据库EpiData软件，先将数据文件 *.rec转换为*.sps文件，然后在SPSS的语法窗口运行，生成 *.sav 文件。
（4）开放性好。SPSS统计软件采用电子表格
的方式输入与管理数据，能方便地从其他数据库 中读入数据（如Excel，Dbase，Lotus等）。 （5）SPSS对硬件系统的要求较低，普通配置 的计算机都可以运行该软件。 （6）较详细的在线帮助（help）信息。
三、SPSS的三个主要窗口 数据编辑窗口 结果浏览窗口
二、SPSS for Windows的特点
（1）功能全面。具有完整的数据输入、编辑、 管理、统计分析、报表及图形制作等功能；
（2）使用简单，便于学习。除了数据输入工作 需要时用 键盘 完成外，大多数操作 都 可以通过 “菜单”、“图表选项”、“对话框”来完成； （3）统计功能强大。它既包括基础统计，专业 统计，高级统计，以及其他模块；
（3）Width：变量宽度，默认为8 （4）Decimals：小数位数，默认为2
（5）Label：变量标签，用于注释变量名的含义
（6）Values：变量值标签 例：性别 values 1为“男性”，2为“女性”，在分类变 量和等级变量的录入中很重要 （7）Missing：缺失值 （8）Columns：列宽 （9）Align：对齐方式 （10）Measure：测量尺度，包括三类： Scale Measurement：连续型变量 Ordinal Measurement：有序分类变量（等级变量） Nominal Measurement：无序分类变量
3.12
3.01
47.58
46.80
2.建立SPSS数据文件
（1）定义变量 （2） 录入数据
变量属性
（1）Name：变量名，可用中文，建议用英文或拼音， 最多64个字符，第一个字符不能是数字，中 间不能有空格（可用_，-) （2）Type：变量类型，三种基本类型：数值型
（Numeric）、字符型（String）、日期型（Date） 数值型又根据内容和显示方式不同，分为标准数值 型（Numeric ）、逗点数值型（Comma）、圆点数值型 （Dot）、科学计数法型（Scientific Notation）、美元数值 型（Dollar)、用户自定义型(Customer Currency)
女
男 男 女 男
1993年04月21日
1991年11月07日 1993年05月21日 1990年11月14日 1992年02月01日
3.00
3.35 2.56 2.68 3.05
46.21
47.12 45.70 44.25 45.65
3108
3109
李建超
张汝芬
男
女
1993年12月21日
1991年12月08日
内容安排第一讲第二 Nhomakorabea 第三讲 第四讲
SPSS的绪论、基本操作和统计描述
t检验和方差分析 卡方检验和秩和检验 线性相关和线性回归
学习资料
网站：
1. 医学统计之星： 2. 数据分析论坛： 上面有SPSS课件、 SPSS使用经验交流及SPSS在线视频学习
1.分县描述调查对象的年龄( X ，Md， R，Q， S )及职 业构成； 2. 先将调查对象的年龄分段（<25岁， 25-35岁，≥35岁） 【注：分别用Compute和Recode过程进行操作】，然后描 述两县调查对象的年龄构成情况( n, % )。 输出格式要求 ： <25岁 n % 甲县 乙县 合计 25-35岁 n % ≥35岁 n %
2. 描述性分析/描述(Descriptives)
计量资料
3. 报表/报告 (Reports) 计量资料
个案综合(Case summury)
七、结果数据的报表呈现
• 表格透视方向的旋转
• 结果窗口中双击表格→表格编辑模式
→Pivot Trays→拖动Layers、Rows、
Columns元素
练习：
参考书：
1.《SPSS统计分析基础教程》、《SPSS统计分析高级教程》 ，张文彤，高
等教育出版社，2004
2.《SPSS for Windows统计分析》（第3版，附光盘），卢纹岱，电 子工业出版社， 2006 3.《SPSS 13.0统计软件应用教程》，陈平雁，人民卫生出版社，2006
第一讲 SPSS软件概述和基本操作
Case / Record
Variable
五、 SPSS数据管理功能
1. 数据(Data)菜单
2. 转换（Transform）菜单
1. 数据(Data)菜单
包括：对excel数据文件的引用，选定行或列，
删除行或列，标识重复个案，排序个案，合并 文件，分类汇总，复制数据集，拆分文件，选 择个案，加权个案等功能。
在Excel中建立以下数据文件：
表1 某地 9 例儿童登记资料
编号
儿童姓名
儿童性别
儿童出生日期
出生体重
出生身长
3101
3102
李安棋
周亮
女
女
1987年06月30日
1982年12月15日
2.80
1.90
40.00
44.00
3103
3104 3105 3106 3107
叶静
王爱学 程德胜 王爱华 顾士林
3.数据文件的保存
• 数据录入过程中，要随时保存 • Spss不仅可将数据保存为自己的数据格式 （*.sav），也可以保存为其它类型，如DBF、
FoxPro、 Excel、Access、SAS、TEXT等
• Save，Save as
在SPSS中建立数据文件练习：
表2 编号 3111 3112 3113 3114 3115 3116 3117 3118 3119 某地 9 例儿童登记资料 儿童出生日期 出生体重 10/29/2007 3.20 05/19/2008 2.80 05/18/2006 3.50 05/29/2006 3.80 04/02/2008 3.56 04/01/2008 3.68 05/09/2006 3.35 05/16/2006 3.00 05/16/2006 3.91 儿童姓名 儿童性别 李文浩 女 路博文 女 李雨晨 女 杨新元 女 刘云虎 男 魏子杰 男 胡炳志 男 王锦鹏 男 王玉涵 女
2. 转换（Transform）菜单
包括：计算变量（compute）
重新编码（Record）
可视离散化（Visual Binning)
自动重新编码（Automatic Record） 个案排秩（Rank cases）
六、统计描述
1. 频数分布分析/频率(Frequencies)
计量资料 计数资料
数据管理与分析
之
SPSS统计软件包介绍
卫生统计学教研室
目的及任务：以《医学统计学》中所学习的统计理 论和方法为依据，结合实例，掌握SPSS中常用统计 方法的具体操作过程，初步具备运用该软件对科研 资料进行统计分析的能力。
教学方式：以八年制教材《医学统计学》中绍的统 计理论和方法为依据，结合实例进行演示和练习。 注意事项：带八年制《医学统计学》教材 复习相关理论知识。
一、SPSS软件概述
它由美国芝加哥 SPSS INC公司研制，自1985年推
出SPSS/PC V1.0 以来，版本不断更新，软件功能 不断完善。随着 MS Windows 的普及，该公司于 95年后依次推出了基于SPSS for Windows95 / NT 的7.0，8.0，9.0，10.0，11.0，13.0，… ，18.0等 版本。