spss 数据正态分布检验

合集下载
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

spss 数据正态分布检验

一、Z检验

二、相关系数检验

三、独立样本T检验

四、相依样本T检验

五、χ²独立性检验

一、Z检验

第一步:录入数据。

1.命名“变量视图”;

2.“数据视图”中输入数据;

第二步:进行分析。

第三步:设置变量;

第四步:得到结果:

二、相关系数检验

在一项研究中,一个学生想检查生活意义和心理健康是否相关。同意参与这项研究的30个学生测量了生活意义和心理健康。生活意义的得分围是10-70分(更高的得分表示更强的生活意义),心理健康的得分围是5-35分(更高的得分表示更健康的心理状态)。

在研究中基本的兴趣问题也可以用研究问题的方式表示,例如

例题:生活意义和心理健康相关吗?

相关系数数据的例子

Participant Meaning in Life Well-being Participant Meaning in Life Well-being

1 35 19

2 65 27

3 1

4 19

4 3

5 35

5 65 34

6 33 34

7 54 35

8 20 28

9 25 12

10 58 21

11 30 18

12 37 25

13 51 19

14 50 25

15 30 29

16 70 31

17 25 12

18 55 20

19 61 31

20 53 25

21 60 32

22 35 12

23 35 28

24 50 20

25 39 24

26 68 34

27 56 28

28 19 12

29 56 35

30 60 35

说明:变量participant包含在数据中,但不用输入SPSS。

在spss中输入数据及分析

步骤1:生成变量

1.打开spss。

2.点击“变量视图”标签。

在spss中将生成两个变量,一个是生活意义,另一个是心理健康。变量分别被命名为meaning和wellbeing。

3.在“变量视图”窗口前两行分别输入变量名称meaning和wellbeing。

步骤2:输入数据

1.点击“数据视图”,变量meaning和wellbeing出现在数据视图前两列。

2.将两个变量的数据分别输入。如图。

步骤3:分析数据

1.从菜单栏中选择“分析>相关>双变量>……”

打开“双变量”对话框,变量meaning和wellbeing出现

在对话框的左边。

2.选择变量meaning和wellbeing,点击向右箭头按

钮(►),把变量移到“变量”框中。

3.点击“确定”。

步骤4:解释结果

二元相关性的输出结果显示如下:

相关性

wellbein

g

meanin

g

wellbein

g

Pearson 相关

1 .549**

显著性(双侧).002

同样的结果在相关性表格

中出现了两次。

生活意义和心理

健康间的相关性

相关性显著,因

为p值小于0.05

N 30 30

.549** 1

meaning Pearson 相关

显著性(双侧).002

N 30 30

**. 在 .01 水平(双侧)上显著相关。

SPSS生成了一个输出表,标记为“相关性”,其中包括我们研究问题的答案,即变量meaning和wellbeing之间是否相关。

注意在表格中meaning和wellbeing出现了两次,一次在行,一次在列(这表明SPSS 生成的表格中出现了冗余)。相关系数值和原假设检验的p值位于变量meaning和wellbeing 相交处。表格中显示meaning和wellbeing的相关性是0.549,相应的p值是0.002小于0.05,原假设被拒绝,在meaning和wellbeing的总体中存在正相关(相关系数右边的两个星号暗示了在0.01水平上相关性是统计显著的,因为p值为0.002小于0.01)。剩下的两个单元格显示了1的相关性,一个完美的正相关。即变量meaning和wellbeing自身与自身的相关性。

三、独立样本T检验

例题:

临床心理学家想调查认知行为治疗和精神分析治疗对抑郁症的相对有效性。30名患有抑郁症的病人随机分配接受两个疗法。其中15人接受行为治疗,另外15人接受精神分析治疗,经过两个月的治疗后,记录下每个病人抑郁症得分。在本研究中,自变量是治疗方法(认知行为治疗与精神分析治疗),因变量是抑郁症,较高的分数表示更高的抑郁水平(抑郁水平的分数变化围为10~70)。

在研究中基本的兴趣问题也可以用研究问题的方式表示,例如:

“在接受认知行为治疗与精神分析治疗的病人中,抑郁症水平的均值是否存在差异呢?”

T检验用来检验两组数据的均值。所以,零假设假设两组数据的均值相等:

原假设指出两组的抑郁症分数均值在总体上是相等的:

H0:μ精神分析=μ认知行为

对立假设指出两组的抑郁症分数均值在总体上是不等的:

H1:μ精神分析≠μ认知行为

数据

在下表列出了30个参与者的数据。接受精神分析治疗的参与者标记为“1”,接受认知行为治疗的标记为“2”。

独立样本t检验例子的数据

1 1 57 16

2 47

2 1 61 17 2 42

3 1 67 18 2 59

4 1 63 19 2 37

5 l 51 20 2 35

6 1 55 21 2 42

7 1 45 22 2 38

8 1 62 23 2 49

9 1 41 24 2 61

10 l 36 25 2 43

11 1 55 26 2 47

12 1 57 27 2 49

13 1 70 28 2 37

14 l 62 29 2 41

15 1 58 30 2 48

说明:变量participant包含在数据中,但不用输入SPSS。

相关文档
最新文档