SPSS在两配对样本

合集下载

SPSS实验配对样本t检验6

-14.5450
8.1165
1.8149
-18.3436
-10.7464
-8.014
19
.000
3，从第一个表可以看出培训前的测试得分均值为30.270，而培训后的测试得分均值为44.815可以初步断定该培训机构的培训计划是有一定的显著效果的。,
4，从第三个表中可得出该配对样本检验的Sig=0.000<0.05，且该检验的t值是负值，说明培训后的测试成绩有了明显提升即语言表达能力有了明显的提高，这两对配对样本具有显著性差异，即该机构的培训计划的确是有明显的提升效果的。
1，选择检验方法
因为测试成绩可以近似认为服从正态分布，而且该数据集的两个样本是配对的，因此可以用这种配对样本t检验的方法。
2，利用SPSS可以分析得出下列结果：
Paired Samples Statistics
Mean
N
Std. Deviation
Std. Error Mean
Pair 1
语言表达能力测试得分(培训前)
30.270
20
6.8366
1.5287
语言表达能力测试得分(培训后)
44.815
20
6.6545
1.4880
Paired Samples Correlations
N
Correlation
Sig.
Pair 1
语言表达能力测试得分(培训前) &语言表达能力测试得分(培训后)
20
.276
.238
Paired Samples Test
Paired Differences
t
df
Sig. (2-ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱailed)

两配对样本非参数检验

相伴概率值为0.125，应该认为训练前后学生成绩没有变化
Wilcoxon检验结果如下两表所示。
出现了一个差值等于零的个案，删除此个案，于是样本容量从10变成了9。符号为正的有9个，秩和为45，符号为负的有0个，秩和为0。这样，统计量W=0，构造的 Z=-2.673，近似相伴概率值p=Pr{｜Z｜ >=-2.673}=0.008，（Z服从标准正态分布。）因而拒绝原假设，认为训练前后学生的成绩有显著性差异。
训练后成绩
70.00 71.00 65.00 68.00 50.00 55.00 75.00 70.00 65.00 70.00
实验步骤
图10-23 在菜单中选择“2 Related Samples”命令
图10-24 “TwoRelatedSamples Tests” 对话框
设置配对的样本
配对样本的几种检验方法，（其中Marginal Homogeneity检验是McNemar检验针对多取值有序数据的推广方法）
01
按照符号检验的方法，将第二组样本的各个观察值减去第一组样本对应的观察值，如果得到差值是一个正数，则记为正号；差值为负数，则记为负号。（出现差值等于０时，删除此个案，样本数ｎ相应地减少。）
02
保留差值数据。根据差值数据的绝对值大小按升序排序，并求出相应的秩。
03
分别计算符号为正号的秩和 W+、负号秩总合 W− 以及正号平均秩、负号平均秩。
SPSS中有以下3种两配对样本非参数检验方法。
1．两配对样本的McNemar(麦克尼马尔)变化显著性检验
1 McNemar变化显著性检验以研究对象自身为对照，检验其两组样本变化是否显著。原假设：样本来自的两配对总体分布无显著差异。

SPSS独立样本与配对样本检验

SPSS独立样本与配对样本检验
在SPSS中独立样本T检验所检验的是独立样本，配对样本T检验检验的是相关样本。如何判断是独立样本还是相关样本呢? 举例说明: (独立样本)“已知人们一般状况下的脉搏。考察焦虑状况下人的脉搏与一般状况下的有无差别”CDA数据分析师能够熟练运用Excel、SPSS、SAS等一门专业分析软件，有良好的商业理解能力，能够根据业务问题指标利用常用数据分析方法进行数据的处理与分析，并得出逻辑清晰的业务报告。
（相关样本）“考察家庭中夫妻之间收入的差异性”相关样本有一一对应关系. 我觉得一般情况下，比较两个（类）人之间的差异就是独立样本【除了丈夫妻子(以家庭为两者的联系对应）、同卵双生子研究（当成一个人)等特殊情况】一个人对两种不同事物的反应就是相关样本。前测后测的情况属于相关样本，因为会对同一个人测两次，前测和后测的结果都有一个人对应；实验组控制组的情况属于独立样本，因为是把人分成两类，每类人之接受一种实验处理，如一部分人A处理一部分人B处理，A处理和B处理中间找不到一个人连接起来，因为没有人接受了两种处理.
文章来源：/view/8128.html
二如何对SPSS结果进行分析首先,对两个样本进行方差检验,使用F检验. (若为小样本,则使用T检验对两个样本的均值差进行检验的前提是两个总体分布的方
差必须相等.大样本则不作要求 . — 书) 图பைடு நூலகம்F值的Sig为0.013<0.05，拒绝方差相等的原假设。看下面一行方差不相等的T值。
其次，对T检验值进行分析。图中t=-0.0287，检验值=0.007<0.05，拒绝原假设。即,两组数据得分均值方面存在差异。
1. 假如人造纤维缩水后能够复原。那么，如果同一根人造纤维，在60度测试后再在80度中测试，使用配对检验。如果同一批人造纤维的样品，一半测试60度，一半测试80度，则使用独立检验。

spss两配对样本t检验例题与练习

SPSS两配对样本t检验
例题基于数据“减肥茶数据.sav”，通过对喝茶前体重和喝茶后体重这两组样本数据的对比分析，推断减肥茶是否具有明显的减肥作用。

这里，假设体重近似服从正态分布。

练习某医疗机构针对具有家族心脏病史的病人研发了一种新药。

为了检验这种新药的疗效是否显著，对16位病人进行为期半年的观察测试，测试指标为使用该药之前和之后的体重以及甘油三酯的水平的变化，得到数据如下表。

表1 服药前后的甘油三酯水平和体重数据
服药前后的甘油三酯水平和体重数据
服药前甘油三酯水平180.00 139.00 152.00 112.00 156.00 167.00 138.00 160.00 107.00 156.00 94.00 107.00 145.00 186.00 112.00 104.00
服药后甘油三酯水平100.00 92.00 118.00 82.00 97.00 171.00 132.00 123.00 174.00 92.00 121.00 150.00 159.00 101.00 148.00 130.00
服药前体重198.00 237.00 233.00 179.00 219.00 169.00 222.00 167.00 199.00 233.00 179.00 158.00 157.00 216.00 257.00 151.00
服药后体重192.00 225.00 226.00 172.00 214.00 161.00 210.00 161.00 193.00 226.00 173.00 154.00 143.00 206.00 249.00 140.00
假设甘油三酯水平和体重都近似服从正态分布。

问服药前后的甘油三酯水平和平均体重是否有显著差异？。

两配对样本非参数检验详解演示文稿

两配对样本的Wilcoxon符号平均秩检验考虑了这方面的因素。
原假设为：样本来自的两配对样本总体的分布无显著差异。
检验步骤：
１．按照符号检验的方法，将第二组样本的各个观察值减去第一组样本对应的观察值，如果得到差值是一个正数，则记为正号；差值为负数，则记为负号。（出现差值等于０时，删除此个案，样本数ｎ相应地减少。）
McNemar变化显著性检验以研究对象自身为对照，检验其两组样本变化是否显著。
原假设：样本来自的两配对总体分布无显著差异。
McNemar变化显著性检验要求待检验的两组样本的观察值是二分类数据，在实际分析中有一定的局限性。
McNemar变化显著性检验基本方法采用二项分布检验。它通过对两组样本前后变化的频率，计算二项分布的概率值。
５．根据检验统计量计算相伴概率值，与设定的显著性水平进行比较作出检验判断。
10.7.2 SPSS中实现过程
研究问题分析10个学生接受某种方法进行训练的效
果，收集到这些学生在训练前、后的成绩，如表10-9所示。表格的每一行表示一个学生的4 个成绩。其中第一列表示，训练前的成绩是否合格，0表示不合格，1表示合格；第二列表示训练后的成绩是否合格，0表示不合格，1表示合格；第三列表示训练前学生的具体成绩；第四列表示训练后学生的具体成绩。问训练前后学生的成绩是否存在显著差异？
如果得到的概率值小于或等于用户的显著性水平，则应拒绝零假设H0，认为两配对样本来自的总体分布有显著差异；如果概率值大于显著性水平，则不能拒绝零假设H0，认为两配对样本来自的2
3．两配对样本的Wilcoxon符号平均秩检验
两配对样本的符号检验考虑了总体数据变化的性质，但没有考虑两组样本变化的程度。

spss讲稿5(2) SPSS参数检验和区间估计(二)

H0
D = 0
D 0
D 0
H1
D 0
D< 0
D > 0
注：Di = X1i - X2i ，对第 i 对观察值
6 - 16
精品教材
统计学
观察序号
两个配对样本来自的总体参数的检验
样本1 样本2 差值
1 2 M i M n
6 - 17
x 11
x 12 M x 1i M x 1n

9.85 - 8.5 2.199 10
1.9413
决策: 在 = 0.05的水平上拒绝H0
拒绝域
结论:
.05
有证据表明该俱乐部的宣称可信如何利用SPSS进行分析？
6 - 19
0
1.833
t
利用SPSS进行两配对样本来自的统计学总体参数的检验
精品教材
分析某减肥茶是否有显著的减肥效果？基本操作步骤 (1)菜单选项: analyze->compare means->paired-samples T… (2)选择一对或若干对配对变量作为检测变量到paired variables框.
6 - 21
精品教材
统计学
•
两个总体比例差的检验
假定条件两个总体是独立的两个总体都服从二项分布可以用正态分布来近似 • 检验统计量
Z
6 - 22
( P1 - P2 ) - ( 1 - 2 ) P1 (1 - P1 ) P2 (1 - P2 ) n1 n2
~ N (0,1)
训练后
85
89.5 101.5
96
86
80.5
87
93.5
93

配对样本t检验-SPSS教程

配对样本t检验-SPSS教程一、问题与数据某研究者拟分析某种药物是否可以降低低密度脂蛋白胆固醇（LDL）水平。

他招募了20位研究对象，测量基线低密度脂蛋白胆固醇水平，记录为LDL1，然后对患者进行4周的药物干预，再次测量低密度脂蛋白胆固醇水平，记录为LDL2，收集的部分数据如图1。

图1 部分数据二、对问题分析研究者想探索是否2个相关（配对）组别间的均数是否存在差异，可以使用配对样本t检验。

使用配对样本t检验时，需要考虑4个假设。

假设1：观测变量为连续变量。

假设2：分组变量包含两个分类、且相关（配对）。

假设3：两个相关（配对）组别间观测变量的差值没有明显异常值。

假设4：两个相关（配对）组别间观测变量的差值近似服从正态分布。

假设1和假设2取决于研究设计和数据类型，本研究数据满足假设1和假设2。

那么应该如何检验假设3和假设4，并进行配对样本t检验呢？三、SPSS操作3.1 检验假设3：两个相关（配对）组别间观测变量的差值没有明显异常值配对样本t检验中，异常值和正态性的假设检验都是基于两组间配对数值的差值进行的。

因此，我们首先需要计算两组观测变量的差值，并把它作为一个新变量储存，变量名为difference。

在主界面点击Transform→Compute Variable，出现Compute Variable对话框，在Target Variable中输入difference（新创建的变量名）。

将变量LDL1选入Numeric Expression框中，再双击下方的减号“-”，最后将变量LDL2选入Numeric Expression框中。

点击OK生成新变量difference。

如图2。

图2 Compute Variable本研究中，两组观测变量差值的计算方法是LDL1减LDL2。

实际研究中，差值的计算方法与研究设计和研究目的有关。

本研究关心的是某种药物是否可以降低LDL水平，如果差值是正数，则说明可以降低，反之亦然。

两配对样本T检验整理

1、两配对样本T检验2、单因素方差分析3、多因素方差分析一、两配对样本T检验定义:两配对样本T检验就是根据样本数据对样本来自得两配对总体得均值就是否有显著性差异进行推断。

一般用于同一研究对象(或两配对对象)分别给予两种不同处理得效果比较,以及同一研究对象(或两配对对象)处理前后得效果比较。

两配对样本T检验得前提要求如下:两个样本应就是配对得。

在应用领域中,主要得配对资料包括:具有年龄、性别、体重、病况等非处理因素相同或相似者。

首先两个样本得观察数目相同,其次两样本得观察值顺序不能随意改变。

样本来自得两个总体应服从正态分布二、配对样本t检验得基本实现思路设总体服从正太分布,总体服从正太分布,分别从这两个总体中抽取样与,且两样本相互配对。

要求检验就是否有显著差异。

第一步,引进一个新得随机变量对应得样本值为,其中,这样,检验得问题就转化为单样本t检验问题。

即转化为检验Y 得均值就是否与0有显著差异。

第二步,建立零假设第三步,构造t统计量第四步,SPSS自动计算t值与对应得P值第五步,作出推断:若P值<显著水平,则拒绝零假设即认为两总体均值存在显著差异若P值>显著水平,则不能拒绝零假设,即认为两总体均值不存在显著差异三、SPSS配对样本t检验得操作步骤例题:研究一个班同学在参加了暑期数学、化学培训班后,学习成绩就是否有显著变化。

数据如表3所示。

1、操作步骤:首先打开SPSS软件1、1输入数据点击: 文件-----打开文本数据(D)-----选择需要编辑得数据-----打开图1 (这个就是已经导入数据得截图)在这里首先需要确定导入得数据就是符合两配对样本T检验得前提得。

1、2找到配对样本T检验得位置点击:菜单栏得分析按钮----选择比较均值-----配对样本T检验(如图2 )图21、3将数据对应导入配对样本T检验得选项框图1、31导入前得图像如图3图31、32导入后得图像如图4图4在此选项中需要设置“选项”得值为95%图5选择选项完成后,点击“继续”,接下来执行下面步骤:图6点击确定生成我们需要得表格:图7表1 成对样本统计量均值N 标准差均值得标准误对 1 数学1 72、94 18 20、157 4、751 数学2 84、78 18 10、339 2、437对 2 化学1 81、83 18 15、240 3、592 化学2 89、44 18 8、183 1、929该表1给出了本实验对样本得一些统计量。

spss软件进行T检验方法

小结
SPSS中“Analyze”菜单中的“Compare Means”可用于均值检验，其子菜单中的 “One-sample T test”用于单一样本T检验； “Independent-samples T test”用于两独立样本T检验；“Baired-samples T test”用于两配对样本T检验。
SPSS将自动计算T值，由于该统计量服从 n−1个自由度的T分布，SPSS将根据T分布表给出t值对应的相伴概率值。如果相伴概率值小于或等于用户设想的显著性水平，则拒绝H0，认为两总体均值之间存在显著差异。相反，相伴概率大于显著性水平，则不拒绝H0，可以认为两总体均值之间不存在显著差异。
4.1 Means过程 4.1.1 统计学上的定义和计算公式
定义：Means过程是SPSS计算各种基本描述统计量的过程。与第3章中的计算某一样本总体均值相比，Means过程其实就是按照用户指定条件，对样本进行分组计算均数和标准差，如按性别计算各组的均数和标准差。
用户可以指定一个或多个变量作为分组变量。如果分组变量为多个，还应指定这些分组变量之间的层次关系。层次关系可以是同层次的或多层次的。同层次意味着将按照各分组变量的不同取值分别对个案进行分组；多层次表示将首先按第一分组变量分组，然后对各个分组下的个案按照第二组分组变量进行分组。
78.00
89.00 87.00 76.00 56.00 76.00 89.00 89.00 99.00 89.00 88.00 98.00 78.00 89.00
78.00
87.00 89.00 97.00 76.00 100.00 89.00 89.00 89.00 98.00 78.00 78.00 89.00 68.00

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，给定检验值μ，提出假设：：μ = μ（原假设，null hypothesis）：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：μ，其中，和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，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、μ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μ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μ之间没有显著性差异。

spss参数检验

1、钙留量可以近似的认为服从正态分布。

从实验设计和样本数据的获得过程可以看出，两组样本是配对的。

因此，可以借助两配对样本t检验的方法，通过检验使用不同饲料后，钙留量的均值是否发生显著变化来确定量饲料的补钙效果。

给幼鼠喂以不同的饲料，用以下两种方式设计实验：方式一：同一鼠喂不同的饲料所测得的体内钙留存量数据如下：方式二：甲组有12只喂饲料1，乙组有9只喂饲料2，所测得的钙留存量数据如下：乙组饲料2 28.728.329.332.231.130.36.236.230.请选用恰当的方法对上述两种方式所获得数据进行分析，研究不同饲料是否使幼鼠体内的钙留存量有显著不同。

将上面两表分别进行配对样本t检验答：首先根据图表在SPSS中建立表格如图所示：甲方法表格：进行两配对样本t检验：得出：GETFILE='C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\甲方法.sav'. DATASET NAME 数据集1 WINDOW=FRONT.T-TEST PAIRS=饲料1后体类钙含量 WITH 饲料2后体类钙含量 (PAIRED)/CRITERIA=CI(.9500)/MISSING=ANALYSIS.成对样本统计量均值N 标准差均值的标准误对 1饲料1后体类钙含量32.5778 9 3.81077 1.27026饲料2后体类钙含量34.2667 9 5.59933 1.86644成对样本相关系数N 相关系数Sig.对 1 饲料1后体类钙含量 & 饲料2后体类钙含量9 .571 .108分析：从均值可以看出喂养饲料一和喂养饲料二，均值相差 1.68889，喂养饲料一体类钙含量小于喂养饲料二体类钙含量；在显著性水平a=0.05时sig值大于0.05表明喂养饲料一饲料二无相关性。

乙组方法建立表格：由于样本含量不同进行独立样本t检验T-TEST GROUPS=饲料(1 2)/MISSING=ANALYSIS/VARIABLES=体类钙含量/CRITERIA=CI(.95).分析：有上表可知该检验的F统计量的观测值为0.116，对应的P值为0.737，大于a（a=0.05），因此认为两总体方差无显著差异。

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进行两配对样本的非参数检验（Wilcoxon符号秩检验）-实验方法-丁香通

SPSS进⾏两配对样本的⾮参数检验（Wilcoxon符号秩检验）-实验⽅法-丁⾹通⼀、概述
⾮参数检验对于总体分布没有要求，因⽽使⽤范围更⼴泛。

对于两配对样本的⾮参数检验，⾸
选Wilcoxon符号秩检验。

它与配对样本t检验相对应。

⼆、问题
为了研究某放松⽅法（如听⾳乐）对于⼊睡时间的影响，选择了10名志愿者，分别记录未进⾏
放松时的⼊睡时间及放松后的⼊睡时间（单位为分钟），数据如下笔。

请问该放松⽅法对⼊睡
时间有⽆影响。

本例可以采⽤配对样本t检验，但由于样本量少，数据可能不符合正太分布，所以考虑⽤⾮参数
检验。

三、统计操作
数据视图
菜单选择
打开如下的对话框。

检验两组配对样本均值的差异—配对样本t检验

任务
——
检
验
配两
对组
样配
本对
t
检验
样本均
值
的
差
异
一、配对样本t检验的基本原理
在调查研究中，除了同一组调查对象前后测的数据外，同一组调查对象接受两个变量的测试，或者同一个量表的两个因子，也可视为相关样本。例如，同一组调查对象既接受焦虑的测量，也接受抑郁的测量，研究者想了解这一组调查对象的哪种情绪问题更为严重，此时可以采用配对样本t 检验。配对样本t检验的计算公式为：
6
任务
——
检
验
配两
对组
样配
本对
t
检验
样本均
值
的
差
异
7
三、应用举例
（一）操作步骤
（1）打开本书配套素材文件
① 从左侧列表框向【成对变量
】列表框中添加两组配对变量：交谈[jt]和交际[jj]、待人接物 [drjw]和异性交往[yxjw]
“演示数据-t检验.sav”。
（2）在菜单栏中选择【分析】
值
的
差
异
二、操作方法
（1）在SPSS菜单栏中选择【分析】>【比较均值】>【配对样本t检验】菜单命令，如图5-13所示。
4
图5-13 配对样本t检验的操作命令
任务
——
检
验
配两
对组
样配
本对
t
检验
样本均
值
的
差
异
5
二、操作方法
（2）从左侧列表框中选定所要分析的两个配对变量，被选定的变量会高亮显示，单击按钮，将选定的两个配对变量移入【成对变量】列表框，如图5-14所示。值得注

《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案-(1)

《统计分析与S P S S的应用（第五版）》课后练习答案第一章练习题答案1、SPSS的中文全名是：社会科学统计软件包（后改名为：统计产品与服务解决方案）英文全名是：Statistical Package for the Social Science.(Statistical Product and Service Solutions)2、SPSS的两个主要窗口是数据编辑器窗口和结果查看器窗口。

●数据编辑器窗口的主要功能是定义SPSS数据的结构、录入编辑和管理待分析的数据；●结果查看器窗口的主要功能是现实管理SPSS统计分析结果、报表及图形。

3、SPSS的数据集：●SPSS运行时可同时打开多个数据编辑器窗口。

每个数据编辑器窗口分别显示不同的数据集合（简称数据集）。

●活动数据集：其中只有一个数据集为当前数据集。

SPSS只对某时刻的当前数据集中的数据进行分析。

4、SPSS的三种基本运行方式：●完全窗口菜单方式、程序运行方式、混合运行方式。

●完全窗口菜单方式：是指在使用SPSS的过程中，所有的分析操作都通过菜单、按钮、输入对话框等方式来完成，是一种最常见和最普遍的使用方式，最大优点是简洁和直观。

●程序运行方式：是指在使用SPSS的过程中，统计分析人员根据自己的需要，手工编写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。

该方式适用于大规模的统计分析工作。

●混合运行方式：是前两者的综合。

5、.sav是数据编辑器窗口中的SPSS数据文件的扩展名.spv是结果查看器窗口中的SPSS分析结果文件的扩展名.sps是语法窗口中的SPSS程序6、SPSS的数据加工和管理功能主要集中在编辑、数据等菜单中；统计分析和绘图功能主要集中在分析、图形等菜单中。

7、概率抽样(probability sampling)：也称随机抽样，是指按一定的概率以随机原则抽取样本，抽取样本时每个单位都有一定的机会被抽中，每个单位被抽中的概率是已知的，或是可以计算出来的。

SPSS软件操作 (1)

6.3 两独立样本t检验
三、操作步骤：
（1）Analyze -> Compare Means Independent Sample T Test
（2）选择若干变量作为检验变量，送到 Test栏。如图：
6.3 两独立样本t检验
6.3 两独立样本t检验
（3）选择一个变量作为标识变量到Grouping Variable 栏 (4)选择Define Groupes，分别输入两个值。
n P-value 定义上是: 以现有的样本数据而言, 拒绝零假设 H0 的最小显著水平。
n 另一种解释是:「P-value」代表资料支持 H0 的程度，或支持 H0 的证据大小。
注意：不要把它误解成H0 成立的概率。
6.2 单样本t检验
一、什么是单样本t检验 1.检验某变量的总体均值与指定的检验值之间是否存在显著差异。 2. 前提：总体应服从正态分布。
6.3 两配对样本t检验
三、基本操作：步骤（1）Analyze -> Compare Means ->
Paired Sample T Test （2）指定一对或若干对配对变量作为检验
变量送入Paired Variables栏。
6.3 两配对样本t检验
6.2 单样本t检验
（3）单击Option，如图
6.3 两独立样本t检验
一、什么是两独立样本t检验 1.检验两独立的总体均值之间是否存在显著差异。 2.前提要求： (1)两样本应是相互独立的； (2)样本来自的两总体应服从正态分布。
6样本方差相等与不相等时使用的计算t值的公式不同，因此应先进行方差齐性检验。 2.SPSS的输出，在给出方差齐与不齐两种计算结果的t 值和t检验的显著性概率的同时，还给出对方差齐性检验的F值和F检验的显著性概率。用户需根据F检验的结果自己判断选择t检验输出中的哪个结果，得出结论。

spss配对样本T检验

例题
用某药治疗10名高血压病人，对每一病人治疗前、后的舒张压（mmHg）进行了测量，结果见题表1，问该药有无降压作用？另外从研究设计的角度来看，该设计存在怎样的问题？
题表1
分析步骤：
单击工具栏“分析”——>单击比较均值——>单击成对样本T检验——>将变量1置为治疗前——>将变量2置为治疗后——>单击“确定”
图1 成对样本T检验
结果展示：
表2：配对样本统计
表3：配对样本相关性
表4：配对样本检验
结果分析：
1、题目中的两个样本配对且相关，两个样本所来自的总体都服从正态分布。

符合配对T检验的前提条件。

由于对比的是同一批病人治疗前、后的舒张压的变化，因此更应该使用配对样本的T检验进行分析。

2、表2显示了同一批病人治疗前、后的舒张压的平均值、个案数、标准差和标准误差结果。

可以看出，同一批病人治疗后，舒张压平均值降低了10。

3、表3列出了治疗前与治疗后的相关系数为0.674，显著性为0.033，小于0.05，说明治疗前、后的舒张压显著相关。

4、表4中，配对样本的显著性P值即Sig=0.027<0.05，说明同一批病人治疗前、后的舒张压差异性显著。

则该药有降压作用。

5、从研究设计的角度看，该研究存在的问题是：样本数目太少，不具有普遍性，说服力小。

spss配对样本t检验

spss配对样本t检验SPSS 配对样本 t 检验在数据分析的领域中，SPSS 配对样本 t 检验是一种常用且重要的统计方法。

它能够帮助我们比较配对数据之间的差异，从而得出有价值的结论。

那什么是配对样本呢？比如说，我们想要研究某种药物对患者治疗前后的效果，对同一批患者在治疗前和治疗后分别进行测量，这两组数据就是配对样本。

又或者，对同一组学生在考试前和考试后的成绩进行比较，这也是配对样本。

SPSS 配对样本 t 检验的基本原理是基于均值的比较。

它假设两组配对数据的差值服从正态分布。

如果这个假设成立，我们就可以通过计算 t 值来判断两组数据的均值是否存在显著差异。

接下来，让我们详细了解一下如何在SPSS 中进行配对样本t 检验。

首先，我们需要将数据正确地输入到 SPSS 软件中。

确保配对的两组数据在同一行，并且变量名清晰准确。

然后，在菜单栏中选择“分析” “比较均值” “配对样本 t 检验”。

这时候，会弹出一个对话框，我们需要将配对的两个变量选入“成对变量”框中。

点击“确定”后，SPSS 就会为我们输出一系列的结果。

其中最重要的就是 t 值和对应的 p 值。

t 值反映了两组数据均值差异的大小，而 p 值则告诉我们这个差异是否具有统计学意义。

一般来说，如果 p 值小于我们预先设定的显著性水平（通常为005），我们就可以认为两组数据的均值存在显著差异。

举个例子，假设我们研究一种新的减肥方法对体重的影响。

选取了10 名志愿者，在使用这种方法前测量了他们的体重，经过一段时间的干预后再次测量体重。

通过 SPSS 配对样本 t 检验，如果得出的 p 值小于 005，那么我们就可以说这种减肥方法对体重有显著的影响。

然而，在使用SPSS 配对样本t 检验时，也有一些需要注意的地方。

首先，要确保配对数据的合理性。

如果两组数据并不是真正的配对关系，那么使用这种方法得出的结果可能是错误的。

其次，要对数据进行正态性检验。

如果差值不服从正态分布，可能需要对数据进行转换或者使用非参数检验方法。