SPSS检验步骤总结.doc

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