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、秩与检验

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-PARE MEANS-ONE SAMPLE t TEST

（2）独立样本t检验

数据特征:两个独立、没有配对关系得样本(有专门变量表示组数)

方法:ANALYZE-PARE MEANS-INDEPENDENT SAMPLES t TEST

注意观察方差分析结果,判断查瞧得数据就是哪一行！

（3）配对样本t检验

数据特征:两个不独立得,有配对关系得样本(没有专门变量表示组数)

方法:ANALYZE-PARE 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、方差齐性得多样本(有专门变量表示

组数,且组数大于2)

方法:ANALYZE-PARE 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！(>0、1)

（2）双因素方差分析

数据特征:有三列数据,1列就是主要研究因素,1列就是配伍组因素,1列就是研究

数据。

方法:GENERAL LINEAR MODEL-UNIVARIATE (注意选择model里得custom,type就是

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) 1正态性检验方法:analyze-explore-plot里面选择normality test

（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:单个或多个样本率得比较。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,仅就是说明前两列数据得数量)。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里面得

chi-square复选框

得到检验结果后,根据样本量以及每框得数据选择查瞧得数据行(详见课件)

如果要瞧有无线性趋势,直接查瞧linear行

（2）非参数检验

数据特征:如果针对得就是明确两种检测疾病手段得差异性,那么两种手段得阳

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得数据读取)

（4）确定概率值P

（5）得出结论

4、秩与检验

T检验以及方差分析中,不满足条件得资料,可以进行秩与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,一列就是数据

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,分别就是不同组数据

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:。。。。)

（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(一列就是编号,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）建立相关系数得假设检验(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=0、05)

（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）建立相关系数得假设检验(H0:p=0, H1:p≠0,)

（3）确定检验水准(a=0、05)

（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)(就是否需要正态检验、相关分析铺垫？)

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(系数表内瞧,通常<1)

2）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R2)