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)
spss实践题分析及答案
SPSS实践题 习题1 分析此班级不同性别的学生的物理和数学成绩的均值、最高分和最低分。
Std. Deviation Minimum Maximum 结论：男生数学成绩最高分: 95 最低分: 72 平均分: 物理成绩最高分: 87 最低分: 69 平均分: 女生数学成绩最高分: 99 最低分: 70 平均分: 物理成绩最高分: 91 最低分: 65 平均分: 习题2 分析此班级的数学成绩是否和全国平均成绩85存在显著差异。 One-Sample Statistics N Mean Std. Deviation Std. Error Mean 数学26 结论：由分析可知相伴概率为，小于显著性水平，因此拒绝零假设，即此班级数学成绩和全国平均水平85分有显著性差异 习题3 分析兰州市2月份的平均气温在90年代前后有无明显变化。
Group Statistics 分组N Mean Std. Deviation Std. Error Mean 二月份气温011.3628400 118.3065729 结论：由分析可知, 方差相同检验相伴概率为,大于显著性水平,因此接受零假设，90年代前后2月份温度方差相同。双侧检验相伴概率为, 小于显著性水平，拒绝零假设，即2月份平均气温在90年代前后有显著性差异 习题4 分析15个居民进行体育锻炼3个月后的体质变化。 Paired Samples Statistics Mean N Std. Deviation Std. Error Mean
Paired Samples Correlations N Correlation Sig. Pair 1锻炼前 & 锻炼后15.277 结论：由分析可知，锻炼前后差值与零比较，相伴概率小于显著性水平， 拒绝零假设，即锻炼前后有显著性差异 习题5 为了农民增收，某地区推广豌豆番茄青菜的套种生产方式。为了寻找该 种方式下最优豌豆品种，进行如下试验：选取5种不同的豌豆品种，每 一品种在4块条件完全相同的田地上试种，其它施肥等田间管理措施完 全一样。根据表中数据分析不同豌豆品种对平均亩产的影响是否显著。 ANOVA 产量 Sum of Squares df Mean Square F Sig.
spss-非参数检验-K多个独立样本检验( Kruskal-Wallis检验)案例解析
spss-非参数检验-K多个独立样本检验（ Kruskal-Wallis检验）案例解析 2011-09-19 15:09 最近经常失眠，好痛苦啊！大家有什么好的解决失眠的方法吗？希望知道的能够告诉我，谢谢啦，今天和大家一起探讨和分下一下SPSS-非参数检验--K个独立样本检验（ Kruskal-Wallis检验）。 还是以SPSS教程为例： 假设：HO: 不同地区的儿童，身高分布是相同的 H1：不同地区的儿童，身高分布是不同的 不同地区儿童身高样本数据如下所示： 提示：此样本数为4个（北京，上海，成都，广州）每个样本的样本量（观察数）都为5个 即：K=4>3 n=5, 此时如果样本逐渐增大，呈现出自由度为K-1的平方的分布，
（即指：卡方检验） 点击“分析”——非参数检验——旧对话框——K个独立样本检验，进入如下界面： 将“周岁儿童身高”变量拖入右侧“检验变量列表”内，将“城市（CS)变量” 拖入“分组变量”内，点击“定义范围” 输入“最小值”和“最大值”（这里的变量类型必须为“数字型”）如果不是数字型，必须要先定义或者重新编码。 在“检验类型”下面选择“秩和检验”（ Kruskal-Wallis检验）点击确定 运行结果如下所示：
对结果进行分析如下： 1：从“检验统计量a,b”表中可以看出：秩和统计量为：13.900 自由度为：3=k-1=4-1 下面来看看“秩和统计量”的计算过程，如下所示： 假设“秩和统计量”为 kw 那么:
其中：n+1/2 为全体样本的“秩平均” Ri./ni 为第i个样本的秩平均 Ri.代表第i个样本的秩和， ni代表第i个样本的观察数） 最后得到的公式为： 北京地区的“秩和”为：秩平均*观察数（N) = 14.4*5=72 上海地区的“秩和”为：8.2*5=41 成都地区的“秩和”为：15.8*5=79 广州地区的“秩和”为：3.6*5=18
假设检验spss操作例题
单样本T检验 按规定苗木平均高达1.60m以上可以出圃，今在苗圃中随机抽取10株苗木，测定的苗木高度如下： 1.75 1.58 1.71 1.64 1.55 1.72 1.62 1.83 1.63 1.65 假设苗高服从正态分布，试问苗木平均高是否达到出圃要求？(要求α=0.05) 解：1）根据题意，提出： 虚无假设H0：苗木的平均苗高为H0=1.6m; 备择假设H1：苗木的平均苗高H1>1.6m； 2）定义变量：在spss软件中的“变量视图”中定义苗木苗高, 之后在“数据视图”中输入苗高数据； 3)分析过程 在spss软件上操作分析，输出如下：
表1.1:单个样本统计量 表1.2:单个样本检验 由图1.1和表1.1数据分析可知，变量苗木苗高成正态分布，平均值为1.6680m，标准差为0.0843，说明样本的离散程度较小，标准误为0.0267，说明抽样误差较小。 由表1.3数据分析可知，T检验值为2.55，样本自由度为9，t检
验的p值为0.031<0.05,说明差异性显著，因此，否定无效假设H0，取备择假设H1。 由以上分析知：在显著水平为0.05的水平上检验，苗木的平均苗高大于1.6m，符合出圃的要求。 独立样本T检验 从两个不同抚育措施育苗的苗圃中各以重复抽样的方式抽得样本如下： 样本1苗高（CM）：52 58 71 48 57 62 73 68 65 56 样本2苗高（CM）：56 75 69 82 74 63 58 64 78 77 66 73 设苗高服从正态分布且两个总体苗高方差相等（齐性），试以显著水平α=0.05检验两种抚育措施对苗高生长有无显著性影响。 解：1）根据题意提出： 虚无假设H0：两种抚育措施对苗木生长没有显著的影响； 备择假设H1：两种抚育措施对苗高生长影响显著； 2）在spss中的“变量视图”中定义变量“苗高1”，“抚育措施”，之后在“数据视图”中输入题中的苗高数据，及抚育措施，其中措施一定义为“1”措施二定义为“2”； 3）分析过程 在spss软件上操作分析输出分析数据如下;
第5章spss的参数检验(课后练习参考)
SPSS的参数检验 1、某公司经理宣称他的雇员英语水平很高，如果按照英语六级考试的话，一般平均得分为75分。现从雇员中随机选出11人参加考试，得分如下： 80, 81, 72, 60, 78, 65, 56, 79, 77,87, 76 请问该经理的宣称是否可信。 步骤：依题目录入数据，采用单样本T检验（原假设H0:u=u0,总体均值与检验值之间不存在显著差异.）；菜单选项：分析——比较均值——单样本T检验；指定检验值:在“检验值”后的框中输入检验值（填75），最后“确定”!分析：N=11人的平均值（mean）为，标准差（）为,均值标准误差(std error mean)为统计量观测值为，t统计量观测值的双尾概率p-值（sig.(2-tailed)）为，六七列是总体均值与原假设值差的95%的置信区间,为,,由此采用双尾检验比较a和p。T统计量观测值的双尾概率p-值（sig.(2-tailed)）为＞a=所以不能拒绝原假设；且总体均值的95%的置信区间为,,所以均值在~内,75包括在置信区间内,所以经理的话是可信的。 2、经济学家认为决策者是对事实做出反应，不是对提出事实的方式做出反应。然而心理学家则倾向于认为提出事实的方式是有关系的。为验证哪种观点更站得住脚，调查者分别以下面两种不同的方式随机访问了足球球迷。 l 方式一：假设你已经买了100元一张的足球票，当你来到足球场门口时，发现票丢了且再也找不到了。球场还有票出售。你会再掏出100元买一张球票吗（1.买 0.不买）。随机访问了200人，其中：92人回答买； l 方式二：你想看足球赛，100元一张票。当你来到足球场买票时，发现丢了100元钱。你口袋中还有钱，此时你还会付100元买一张球票吗（1.买 0.不买）。随机访问了183人，其中：161人回答买； 请恰当建立SPSS数据文件，并利用本章所学习的参数检验方法，说明你更倾向于那种观点，为什么 步骤：菜单选项:分析——比较均值——独立样本T检验；选择若干变量作为检验变量到“检验变量”框（填TD态度）；选择代表不同总体的变量（FS方式）作为分组变量到“分组变量”框；定义分组变量的分组情况“定义组”……：（填1，2）。分析：从分析结果上可以
SPSS的参数检验
第7章 SPSS 的参数检验 7-1 统计推断的基本方法 一、统计推断的概念 1、定义：根据已经收集到的样本数据，推断样本来自的总体的分布或总体均值、方差等总体参数。 2、统计推断的原因 （1）总体数据无法全部收集到 如：企业里面的质量检验 （2）收集总体数据的成本很高 3、两种类型（对于小样本而言） （1）假设总体分布已知——参数检验 （2）总体分布未知——非参数检验 二、统计推断的基本方法 1、步骤 （1）根据推断检验的目标，对待推断的总体参数或分不做一个基本假设H 0 （2）利用收集到的数据和基本假设计算某检验统计量，该统计量服从或近似服从某种统计分布。 （3）根据该统计量得到的相伴概率值，该值是该统计量在某个特定的极端区域取值在H 0 成立时的概率。 （4）做出判断。 2、注意 （1）显著性水平使弃真的概率 （2）比较相伴概率与显著性水平 三、统计推断的基本内容 1、单样本 （1）大样本n ≧50 2 ~(,)X N n σμ, 其中：μ为总体均值，2σ为总体方差，n 为样本容量 当2σ未知时，用样本方差s 2代替2σ 标准化： ~(0,1)X Z N = 同理，μ2~(,)P P N P σ P 为总体成数，n 为样本容量 2(1)p pq p p n n σ-= = 标准化： μ μ~(0,1)p P p Z N σ-== （2）小样本 2σ 已知：~(0,1)Z N = 2σ 未知：0 ~(1)X X t t n μσ-==- 2、两个独立样本 （1）大样本
22~(, )A B A B A B A B X X N n n σσμμ--+ 标准化统计量： ~(0,1)Z N = 如果22,A B σσ未知，则用S 2A ,S 2B 代替 （2）小样本 如果22,A B σσ已知 22~(, )A B A B A B A B X X N n n σσμμ--+ 标准化统计量： (~(0,1)X X Z N = 如果22,A B σσ未知，但要求22A B σσ= ()~(2)A B X X t n n -- S 为S A ,S B 的加权平均 ☆方差比检验 22~(1,1)A A B B S F F n n S =-- 3、配对样本 X A , X B 满足正态分布，但并不要求22,A B σσ相等。 当A B μμ= 配对数据可以看作来自均值为0的总体D: 2~(0,)D N σ 所以，2 ~(0,)d N n σ i i i A B d X X =- 若2 σ未知，则用 221 1()1n d i i S d d n ==--∑代替 0~(1)d t t n S -=- n 为配对数.
SPSS-非参数检验—两独立样本检验_案例解析
SPSS-非参数检验—两独立样本检验案例解析 2011-09-16 16:29 好想睡觉，写一篇博文，希望可以减少睡意，今天跟大家研究和分享一下：spss非参数检验——两独立样本检验， 我还是引用教程里面的案例，以：一种产品有两种不同的工艺生产方法，那他们的使用寿命分别是否相同 下面进行假设：1：一种产品两种不同的工艺生产方法，他们的使用寿命分布是相同的 2：一种产品两种不同的工艺生产方法，他们的使用寿命分布是不相同的 我们采用SPSS进行分析，数据如下所示： 点击“分析”选择“非参数检验” 再选择“旧对话框——2个独立样本检 验如下所示：
在检验类型下面选择"Mann-Whitney U “ 检验类型（Mann-whitney u 检验等同于对两组数据的Wilcoxon秩和检验和Kruskal-Wallis检验，主要检验两个样本的总体在某些位置上是否相等。） 两种工艺类型分别为：甲种工艺和乙种工艺分别用定义值为“1” 和 “2”将“工艺类型”变量拖入“分组变量”下拉框内，点击“定义组”按钮，在组别1 和组别 2 中分别填入 1和2，点击继续按钮 选择“使用寿命”作为“检验变量”点击确定，得到分析结果如下：
下面对结果，我将进行详细分解： 1：N 代表变量个数，甲种工艺秩和为 80 乙种工艺秩和为 40， 下面来分析“秩和”这个结果如何出来的 第一步：我们将”使用寿命“这个变量按照“从小到大”的顺序进行排序，得到如下结果：
得到数据如下： 甲种工 艺： 661 669 675 679 682 692 693 乙种工艺： 646 649 650 651 652 662 663 672 我们将“甲种工艺”和“乙种工艺”两组数据进行合并排序，并且对两组数据进行“秩次排序”分别用“序号”代替以上数据 序号分别为： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 得到以下结果： 甲种工艺为： 6 9 11 12 13 14 15 （加起来刚好等于80）
假设检验-例题讲解
假设检验 一、单样本总体均值的假设检验 .................................................... 1 二、独立样本两总体均值差的检验 ................................................ 2 三、两匹配样本均值差的检验 ........................................................ 4 四、单一总体比率的检验 ................................................................ 5 五、两总体比率差的假设检验 .. (7) 一、单样本总体均值的假设检验 例题： 某公司生产化妆品，需要严格控制装瓶重量。标准规格为每瓶250 克，标准差为1 克，企业的质检部门每日对此进行抽样检验。某日从生产线上随机抽取16 瓶测重，以95%的保证程度进行总体均值的假设检验。 x t μ-= data6_01 样本化妆品重量 SPSS 操作： （1）打开数据文件，依次选择Analyze （分析）→Compare Means （比较均值）→One Sample T Test （单样本t 检验），将要检验的变量置入Test Variable(s)（检验变量）； （2）在Test Value （检验值）框中输入250；点击Options （选项）按钮，在
Confidence Interval（置信区间百分比）后面的框中，输入置信度（系统默认为95%，对应的显著性水平设定为5%，即0.05，若需要改变显著性水平如改为0.01，则在框中输入99 即可）； （3）点击Continue（继续）→OK（确定），即可得到如图所示的输出结果。 图中的第2~5 列分别为：计算的检验统计量t 、自由度、双尾检验p-值和样本均值与待检验总体均值的差值。使用SPSS 软件做假设检验的判断规则是：p-值小于设定的显著性水平?时，要拒绝原假设（与教材不同，教材的判断标准是p
第五章 spss的参数检验
spss的参数检验第五单元 分。、某公司经理宣称他的雇员英语水平很高，如果按照英语六级考试的话，一般平均得分为751请76 56, 79, 77,87, 80, 人参加考试，得分如下：81, 72, 60, 78, 65, 现从雇员中随机选出11 问该经理的宣称是否可信。u=u0=75 即原假设：样本均值等于总体均值t检验→相关设置→输出结果步骤：生成spss数据→分析→比较均值→单样本5-1 表 表 ，故不能拒绝原假设，且0.668>0.050.05的检验值下得到双侧检验值为分析：由上表可以看出，在在此区间，更加证明73.73一般六级成置信区间为（67.31,80.14），表中从置信区间上也可以看出绩为75 ，即认为该总经理的话可信。 2、经济学家认为决策者是对事实做出反应，不是对提出事实的方式做出反应。然而心理学家则倾向于认为提出事实的方式是有关系的。为验证哪种观点更站得住脚，调查者分别以下面两种不同的方式随机访问了足球球迷。原假设：决策与提问方式无关，即u-u0=0 步骤：生成spss数据→分析→比较均值→两独立样本t检验→相关设置→输出结果 表5-3 组统计量 提问方式 N 均值标准差均值的标准误 .035 200 .46 丢票再买 .500 决策 .024 183 .88 丢钱再买 .326 表5-4
分析：由表5-3可以看出，提问方式不同所做的相同决策的平均比例是 46%和88%，认为决策者的决策与提问方式有关。由表5-4看出，独立样本在0.05的检验值为0，小于0.05，故拒绝原假设，认为决策者对事实所作出的反应与提问方式有关，心理学家的观点更站得住脚。 3、一种植物只开兰花和白花。按照某权威建立的遗传模型，该植物杂交的后代有75%的几率开株开了兰花，请利142颗，种植后发现200的几率开白花。现从杂交种子中随机挑选25%兰花， SPSS 进行分析，说明这与遗传模型是否一致？用u=u0=0.75 75%，即原假设：开蓝花的比例是 t 检验→相关设置→输出结果步骤：生成spss 数据→分析→比较均值→单样本5-5 表 5-6 表 0.75，1.23,1.35）值为0，小于0.05，故拒绝原假设，由于检验区间为（sig 分析：由于检验的结果 不在此区间内，进一步说明原假设不成立，故认为与遗传模型不一致。：同一鼠喂不同的饲料所测得的体1 给幼鼠喂以不同的饲料，用以下两种方法设计实验：方式4、所测得的钙留存量数29只喂饲料12只喂饲料1，乙组有内钙留存量数据如下： 方式2：甲组有请选用恰当方法对上述两种方式所获得的数据进行分析，研究不同饲料是否使幼鼠体内钙据如下 的留存量有显著不同。 原假设：不同饲料使幼鼠体内钙的留存量无显著不同。1方式 t 检验 →相关设置→输出结果步骤：生成spss 数据→分析→比较均值→配对样本5-7 表 5-8 表
SPSS的参数检验和非参数检验
S P S S的参数检验和非 参数检验 公司内部档案编码：[OPPTR-OPPT28-OPPTL98-OPPNN08]
实验报告 SPSS的参数检验和非参数检验 学期：_2013__至2013_ 第_1_学期 课程名称:_数学建模专业:数学 实验项目__SPSS的参数检验和非参数检验实验成绩：＿＿＿＿＿ 一、实验目的及要求 熟练掌握t检验及其结果分析。熟练掌握单样本、两独立样本、多独立样本的非参数检验及各种方法的适用范围，能对结果给出准确分析。 二、实验内容 使用指定的数据按实验教材完成相关的操作。 1、给幼鼠喂以不同的饲料，用以下两种方法设计实验： 方式1：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2：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：
请选用恰当方法对上述两种方式所获得的数据进行分析，研究不同饲料是否使幼鼠体内钙的留存量有显着不同。 2、为分析大众对牛奶品牌是否具有偏好，随机挑选超市收集其周一至 周六各天三种品牌牛奶的日销售额数据，如下表所示： 请选用恰当的非参数检验方法，以恰当形式组织上述数据进行分析，并说明分析结论。 实验报告附页 三、实验步骤 （一） 方式1： 1、打开SPSS软件，根据所给表格录入数据，建立数据文件； 2、选择菜单Analyze－Compare means－Paired-Samples T Test，出现窗口； 3、把检验变量饲料1，饲料2 选择到Paired Variables框，单击OK。方式2： 1、打开SPSS软件，根据所给表格录入数据，建立数据文件； 2、选择菜单Analyze－Compare means－Independent-Samples T Test，出现窗口 3、选择检验变量饲料到Test Variable(s)框中。 4、选择总体标志变量组号到Grouping Variables框中。 5、单击Define Groups按钮定义两总体的标志值1、2，单击OK。
北科SPSS软件应用练习题全新
Spss第 3 次作业 方差分析练习题： 第1题 (1)【实验目的】 学会单因素方差分析 (2)【实验内容】 1、入户推销有五种方法。某大公司想比较这五种方法有无显著的效果差异，设计了一项实验。从尚无推销经验的应聘人员中随机挑选一部分，并随机将他们分为五个组，每种用一种推销方 第一组20 16.8 17.9 21.2 23.9 26.8 22.4 第二组24.9 21.3 22.6 30.2 29.9 22.5 20.7 第三组16.0 20.1 17.3 20.9 22.0 26.8 20.8 第四组17.5 18.2 20.2 17.7 19.1 18.4 16.5 第五组25.2 26.2 26.9 29.3 30.4 29.7 28.2 (2)绘制各组的均值比对图，并利用LSD方法进行剁成比较检验。 (3)【操作步骤】 在数据编辑窗口输入组别和推销额→分析→比较平均值→单因素ANOVA检验→将“推销额”转入“因变量列表”→将“组别”转入“因子”→确定 分析→一般线性模型→单变量→将“推销额”转入“因变量”→将“组别”转入“固定因子”→事后比较→将“组别”转入“下列各项的事后检验”→选中“LSD”→继续→确定
(4)【输出结果】 ANOVA VAR00002 平方和自由度均方 F 显著性 组间405.534 4 101.384 11.276 .000 组内269.737 30 8.991 总计675.271 34 主体间因子 个案数 VAR00001 1.00 7 2.00 7 3.00 7 4.00 7 5.00 7
主体间效应检验因变量: VAR00002 源III 类平方 和自由度均方 F 显著性 修正模型405.534a 4 101.384 11.276 .000 截距17763.779 1 17763.779 1975.677 .000 VAR00001 405.534 4 101.384 11.276 .000 误差269.737 30 8.991 总计18439.050 35 修正后总计675.271 34 a. R 方 = .601（调整后 R 方 = .547）
管理统计学-假设检验的SPSS实现-实验报告
假设检验的SPSS实现 、实验目的与要求 1. 掌握单样本 t检验的基本原理和 spss实现方法。 2. 掌握两样本 t检验的基本原理和 spss实现方法。 3. 熟悉配对样本 t检验的基本原理和 spss实现方法。 二、实验内容提要 1. 从一批木头里抽取 5根，测得直径如下（单位： cm），是否能认为这批木头的平均直径是1 2.3cm 12.3 12.8 12.4 12.1 12.7 2. 比较两批电子器材的电阻，随机抽取的样本测量电阻如题表2所示，试比较两批电子器 材的电阻是否相同（需考虑方差齐性的问题） 3. 配对 t检验的实质就是对差值进行单样本t检验，要求按此思路对例课本 13.4进行重新分析，比较其结果和配对 t检验的结果有什么异同。 4．一家汽车厂设计出 3种型号的手刹，现欲比较它们与传统手刹的寿命。分别在传统手刹，型号I、II、和型号 III中随机选取了 5只样品，在相同的试验条件下，测量其使用寿命（单位：月），结果如下： 传统手刹：21.213.417.015.212.0 型号 I ：21.412.015.018.924.5 型号 II ：15.219.114.216.524.5 型号 III ：38.735.839.332.229.6 （ 1）各种型号间寿命有无差别 ? （2）厂家的研究人员在研究设计阶段，便关心型号III 与传统手刹寿命的比较结果。此时应 当考虑什么样的分析方法？如何使用 SPSS实现？ 三、实验步骤 为完成实验提要 1. 可进行如下步骤 1. 在变量视图中新建一个数据，在数据视图中录入数据，在分析中选择比较均值，单样本t 检验，将直径添加到检验变量，点击确定。
spss实验报告—非参数检验
实验报告 ——（非参数检验） 实验目的： 1、学会使用SPSS软件进行非参数检验。 2、熟悉非参数检验的概念及适用范围，掌握常见的秩和检验计算方法。 实验内容： 1、某公司准备推出一个新产品，但产品名称还没有正式确定，决定进行抽样调 查，在受访200人中，52人喜欢A名称，61人喜欢B名称，87人喜欢C 名称，请问ABC三种名称受欢迎的程度有无差别？(数据表自建) SPSS计算结果如下： 此题为总体分布的卡方检验。 零假设：样本来自总体分布形态和期望分布没有显著差异。即ABC三种名称受欢迎的程度无差别,分布形态为1：1：1，呈均匀分布。 观察结果，上表为200个观察数据对A、B、C三个名称（分别对应1，2，3）的喜爱的期望频数以及实际观察频数和期望频数的差。从下表中可以看出相伴概
率值为0.007小于显著性水平0.05，因此拒绝零假设，认为样本来自的总体分布与制定的期望分布有显著差异，即A、B、C三种名称受欢迎的程度有差异。 2、某村庄发生了一起集体食物中毒事件，经过调查，发现当地居民是直接饮用 河水，研究者怀疑是河水污染所致，县按照可疑污染源的大致范围调查了沿河居民的中毒情况，河边33户有成员中毒（+）和均未中毒（-）的家庭分布如下：（案例数据run.sav） -+++*++++-+++-+++++----++----+---- 毒源 问：中毒与饮水是否有关？ SPSS计算结果如下： 此题为单样本变量值随机检验 零假设：总体某变量的变量值是随机出现的。即中毒的家庭沿河分布的情况随机分布，与饮水无关。 相伴概率为0.036，小于显著性水平0.05，拒绝零假设，因此中毒与饮水有关。 3、某试验室用小白鼠观察某种抗癌新药的疗效，两组各10只小白鼠，以生存日数作为观察指标，试验结果如下，案例数据集为：npara1.sav，问两组小白鼠生存日数有无差别。 试验组：24 26 27 30 32 34 36 40 60 天以上 对照组：4 6 7 9 10 10 12 13 16 16 SPSS计算结果如下： 此题为两独立样本非参数检验。 （1）两独立样本Mann-Whitney U检验：
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！（>0.1） （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
第五章 spss的参数检验 人大薛薇版
第五单元spss的参数检验 1、某公司经理宣称他的雇员英语水平很高，如果按照英语六级考试的话，一般平均得分为75分。 现从雇员中随机选出11人参加考试，得分如下： 80, 81, 72, 60, 78, 65, 56, 79, 77,87, 76 请 问该经理的宣称是否可信。 原假设：样本均值等于总体均值即u=u0=75 步骤：生成spss数据→分析→比较均值→单样本t检验→相关设置→输出结果（Analyze->compare means->one-samples T test；） 分析： 分析：N=11人的平均值（mean）为73.7，标准差（std.deviation）为9.55,均值标准误差(std error mean)为2.87.t统计量观测值为-4.22，t统计量观测值的双尾概率p-值（sig.(2-tailed)）为0.668，六七列是总体均值与原假设值差的95%的置信区间,为(-7.68,5.14),由此采用双尾检验比较a和p。T统计量观测值的双尾概率p-值（sig.(2-tailed)）为0.668＞a=0.05所以不能拒绝原假设；且总体均值的95%的置信区间为(67.31,80.14),所以均值在67.31~80.14内,75包括在置信区间内,所以经理的话是可信的。 2、经济学家认为决策者是对事实做出反应，不是对提出事实的方式做出反应。然而心理学家则倾向于认为提出事实的方式是有关系的。为验证哪种观点更站得住脚，调查者分别以下面两种不同的方式随机访问了足球球迷。 原假设：决策与提问方式无关，即u-u0=0 步骤：生成spss数据→分析→比较均值→两独立样本t检验→相关设置→输出结果
spss两配对样本的非参数检验
原文地址：SPSS学习笔记之——两配对样本的非参数检验（Wilcoxon符号秩检验）作者：王江源 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
该对话框有三个选项卡，第一个选项卡会根据第三个选项卡的设置自动设置，故一般不用手动设定。点击进入“字段”选项卡。将“放松前”、“放松后”均选入右边“检验字段”框中。 点击进入“设置”对话框，选择检验方法，切换为“自定义检验”，选择“Wilcoxon匹
配样本对符号秩（二样本）”复选框。“检验选项”可以设定显著性水平。 点击“运行”按钮，输出结果 四、结果解读 这就是输出结果。原假设示放松前好放松后差值的中位数等于0，P=0.015<0.05，拒绝原假设，认为放松前后有统计学差异。
双击该表格，会弹出如下的“模型浏览器”窗口，可以看到更详细的信息。如下图。
统计第十一课：SPSS 多相关样本的非参数检验（Friedman检验） 关键词：SPSS多相关样本非参数检验2015-07-14 00:00来源：互联网点击次数：5103 先讲讲什么是 Friedman 检验 Friedman 检验是利用秩实现对多个总体分布是否存在显著差异的非参数检验方法。 其原假设是：多个配对样本来自的多个总体分布无显著差异。 SPSS 将自动计算 Friedman 统计量和对应的概率 P 值。如果概率 P 值小于给定的显著性水平 0.05，则拒绝原假设，认为各组样本的秩存在显著差异，多个配对样本来自的多个总体的分布有显著差异。 反之，则不能拒绝原假设，可以认为各组样本的秩不存在显著性差异。 基于上述基本思路，多配对样本的 Friedman 检验时，首先以行为单位将数据按升序排序，并求得各变量值在各自行中的秩；然后，分别计算各组样本下的秩总和与平均秩。多配对样本的 Friedman 检验适于对定距型数据的分析。 看完这些，是不是有点儿晕，好吧，让我们进入实例来分析分析。
熟练使用spss17.0进行假设检验的方法
熟练使用SPSS 进行假设检验 [例] 某克山病区测得11例克山病患者与13名健康人的血磷值mmol/L如下,问该地急性克山病患者与健康人的血磷值是否不同。 表1 克山病区调查数据结果 患 者 健 康 人 1.录入数据。将组别设为g，可将患者组设为1，健康人设为2，血磷值设为x，如患者组中第一个测量到的血磷值为，则g为1，x为，其他数据均仿此录入，如下图所示。
图1 数据输入界面 2.统计分析。依次选择“Analyze”、“ Compare means”、“ Independent Samples T Test”。 图2 选择分析工具
3.弹出对话框如下图所示，将x选入Test Variables、g选入Grouping Variable，并单击下方的Define Groups按钮，弹出定义组对话框，默认选项为Use Specified Value，在Group1和Group2框中分别填入1和2，即要对组别变量值为1和2的两个组做t检验，另外Options 对话框中可选择置信度和处理缺失值的方法。 图3 选择变量进入右侧的分析列表SPSS输出的结果和结果说明: 图4 输出结果 表2 统计量描述列表
表3 假设检验结果表 第一个表格是统计描述,给出了两个组的样本数N、均值Mean、标准偏差、标准误差Std. Error Mean。 第二个表格分两部分 (1)方差齐次检验（Levene 检验）。F＝、P（Sig）＝。 (2)t 检验。因方差齐次与不齐方法不同，（Equal variances assumed 方差齐次和Equal variances not assumed 方差不齐），结果分两行给出。由使用者根据方差齐次检验结果来判断。本例尚不能认为方差不齐，故取方差齐次的结果t＝,df 自由度
SPSS非参数检验之一卡方检验
SPSS 中非参数检验之一：总体分布的卡方（Chi-square ）检验 在得到一批样本数据后，人们往往希望从中得到样本所来自的总体的分布形态是否和某种特定分布相拟合。这可以通过绘制样本数据直方图的方法来进行粗略的判断。如果需要进行比较准确的判断，则需要使用非参数检验的方法。其中总体分布的卡方检验（也记为χ2检验）就是一种比较好的方法。 一、定义 总体分布的卡方检验适用于配合度检验，是根据样本数据的实际频数推断总体分布与期望分布或理论分布是否有显着差异。它的零假设H0：样本来自的总体分布形态和期望分布或某一理论分布没有显着差异。 总体分布的卡方检验的原理是：如果从一个随机变量尤中随机抽取若干个观察样本，这些观察样本落在X 的k 个互不相交的子集中的观察频数服从一个多项分布，这个多项分布当k 趋于无穷时，就近似服从X 的总体分布。 因此，假设样本来自的总体服从某个期望分布或理论分布集的实际观察频数同时获得样本数据各子集的实际观察频数，并依据下面的公式计算统计量Q () 2 1 k i i i i O E Q E =-=∑ 其中，Oi 表示观察频数；Ei 表示期望频数或理论频数。可见Q 值越大，表示观察频数和理论频数越不接近；Q 值越小，说明观察频数和理论频数越接近。SPSS 将自动计算Q 统计量，由于Q 统计量服从K-1个自由度的X
平方分布，因此SPSS将根据X平方分布表给出Q统计量所对应的相伴概率值。 如果相伴概率小于或等于用户的显着性水平，则应拒绝零假设H0，认为样本来自的总体分布形态与期望分布或理论分布存在显着差异；如果相伴概率值大于显着性水平，则不能拒绝零假设HO，认为样本来自的总体分布形态与期望分布或理论分布不存在显着差异。 因此，总体分布的卡方检验是一种吻合性检验，比较适用于一个因素的多项分类数据分析。总体分布的卡方检验的数据是实际收集到的样本数据，而非频数数据。 二、实例 某地一周内各日患忧郁症的人数分布如下表所示，请检验一周内各日人们忧郁数是否满足1:1:2:2:1:1:1。 实施步骤： 1、打开SPSS ，导入数据。
管理统计学-假设检验的SPSS实现-实验报告
假设检验的SPSS实现 一、实验目的与要求 1.掌握单样本t检验的基本原理和spss实现方法。 2.掌握两样本t检验的基本原理和spss实现方法。 3.熟悉配对样本t检验的基本原理和spss实现方法。 二、实验内容提要 1.从一批木头里抽取5根，测得直径如下（单位：cm），是否能认为这批木头的平均直径 是12.3cm 12.3 12.8 12.4 12.1 12.7 2.比较两批电子器材的电阻，随机抽取的样本测量电阻如题表2所示，试比较两批电子器 材的电阻是否相同（需考虑方差齐性的问题） A批0.140 0.138 0.143 0.142 0.144 0.148 0.137 B批0.135 0.140 0.142 0.136 0.138 0.140 0.141 3. 配对t检验的实质就是对差值进行单样本t检验，要求按此思路对例课本13.4进行重新分 析，比较其结果和配对t检验的结果有什么异同。 4．一家汽车厂设计出3种型号的手刹，现欲比较它们与传统手刹的寿命。分别在传统手刹， 型号I、II、和型号III中随机选取了5只样品，在相同的试验条件下，测量其使用寿命（单位： 月），结果如下： 传统手刹：21.2 13.4 17.0 15.2 12.0 型号I ：21.4 12.0 15.0 18.9 24.5 型号II ：15.2 19.1 14.2 16.5 24.5 型号III ：38.7 35.8 39.3 32.2 29.6 （1）各种型号间寿命有无差别? （2）厂家的研究人员在研究设计阶段，便关心型号III与传统手刹寿命的比较结果。此时应 当考虑什么样的分析方法？如何使用SPSS实现？ 三、实验步骤 为完成实验提要 1.可进行如下步骤 1.在变量视图中新建一个数据，在数据视图中录入数据，在分析中选择比较均值，单样 本t检验，将直径添加到检验变量，点击确定。
SPSS操作基础-试题答案
课后测试 单选题 1. 下列对SPSS的基本认识中，不正确的是：√ A基本和Office软件兼容 B具备很好的画图功能 C操作界面与Excel相差较大 D客户占有量最大的统计软件 正确答案：C 2. SPSS的主要操作流程大致可以分为五部分，其中第一步是：√ A数据读入 B数据预处理 C结果解读 D模型处理 正确答案：A 3. SPSS默认的是打开文件名为（）的文件。√ A doc B xls C pdf D sav 正确答案：D 4. 在SPSS操作中，绘制（）可以很好地呈现出数据的分布特征，是图形分析的基本功。√ A雷达图 B双轴图 C散点图 D气泡图 正确答案：C 5. 在市场调研分析中，最常用到的三个SPSS模块不包括：√ A数据 B图形 C转换
D分析 正确答案：B 6. 在SPSS的基本分析模块中，其作用为“以行列表的形式揭示数据之间的关系”的是：√ A数据描述 B交叉表 C相关 D多重相应 正确答案：B 7. 在其他条件相同时，下列置信区间中置信度最高的是：√ A0—10万 B0—100万 C0—500万 D0—1000万 正确答案：D 8. 非此即彼的两个值，例如经济是否增长、是否患病、品牌是否被接受等，属于离散量中的：√ A二项 B名义值 C有序值 D不属于上述任何一种 正确答案：A 9. 一般来说，检验P值低于（），就认为差异效果是明显的，反之则认为差异效果不显著。√ A1% B5% C8% D10% 正确答案：B 判断题 10. 方差和标准差的换算公式为：方差等于标准差的算术平方根。此种说法：× 正确 错误
正确答案：错误 11. 离散量是指在数值上可以连续变的值，如空气质量标准欧III、欧IV、欧V等。此种说法：√ 正确 错误 正确答案：错误 12. SPSS中的“编辑”模块主要用于各种各样的建模，包含大部分常用的基本分析模块。此种说法：√ 正确 错误 正确答案：错误 13. R平方是一个介于0和1之间的数，越接近0，表示拟合效果越好。此种说法：√ 正确 错误 正确答案：错误 14. 方差和均值有着各自不同的作用：均值反映数据的平均水平，而方差则反映数据的波动情况。此种说法：√ 正确 错误 正确答案：正确 15. 假设检验的结论为：当检验统计量的观察值落入危险域，放弃虚拟假设；反之，则接受。此种说法：√ 正确 错误 正确答案：正确
SPSS的参数检验和非参数检验
实验二 SPSS的参数检验和非参数检验 （验证性实验 4学时） 1、目的要求：熟练掌握t检验及其结果分析。熟练掌握单样本、两独立 样本、多独立样本的非参数检验及各种方法的适用范围，能对结果给 出准确分析。 2、实验内容：使用指定的数据按实验教材完成相关的操作。 3、主要仪器设备：计算机。 练习： 1、给幼鼠喂以不同的饲料，用以下两种方法设计实验： 鼠体内钙的留存量有显著不同。 2、为分析大众对牛奶品牌是否具有偏好，随机挑选超市收集其周一至周六各天 并说明分析结论。 1 参数检验概述 假设检验的基本思想 .事先对总体参数或分布形式作出某种假设，然后利用样本信息来判断原假设是否成立； .采用逻辑上的反证法，依据统计上的小概率原理。
2 单样本的T检验 2.1检验目的： ?检验单个变量的均值是否与给定的常数(总体均值)之间是否存在显著差异。如：分析学生的IQ平均分是否为100分；大学生考研率是否为5%。 ?要求样本来自的总体服从或近似服从正态分布。 2.2 单样本T检验的实现思路 ?提出原假设： ?计算检验统计量和概率P值 ●给定显著性水平与p值做比较：如果p值小于显著性水平，小概率事件在 一次实验中发生，则我们应该拒绝原假设，反之就不能拒绝原假设。 2.3 单样本t检验的基本操作步骤 1、选择选项Analyze－Compare means－One-Samples T test，出现窗口： 2、在Test Value框中输入检验值。 3、单击Option按钮定义其他选项。Option选项用来指定缺失值的处理方法。其中，Exclude cases analysis by analysis表示计算时涉及的变量上有缺失值，则剔除在该变量上为缺失值的个案；Exclude cases listwise表示剔除所有在任意变量上含有缺失值的个案后再进行分析。可见，较第二种方式，第一种处理方式较充分地利用了样本数据。在后面的分析方法中，SPSS对缺失值的处理方法与此相同，不再赘述。另外，还可以输出默认95％的置信区间。 至此，SPSS将自动计算t统计量和对应的概率p值。 3 两独立样本的T检验 3.1 两独立样本T检验的目的 ?利用来自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； ?两独立样本的样本容量可以相等，也可以不相等； ?样本来自的总体服从或近似服从正态分布。 方差齐性检验（Levene F方法）： ?计算两组样本的均值 ●计算各个样本与本组均值的平均离差绝对值； ●利用单因素方差分析推断两独立总体平均离差绝对值是否有显著差异。 ●在对两独立样本进行T检验时，两组样本方差相等和不等时使用的计算t 值的公式不同，所以首先进行方差F检验。用户需要根据F检验的结果自己判断选择t检验输出中的哪个结果，得出最后结论。如果推断两总体方差相等则看方差相等的T检验值和P值，如果推断两总体方差不相等则看方差不相等的T检验值和P值。 3.2 两独立样本T检验的实现思路 ?提出原假设：两总体均值不存在显著差异： ●计算统计量和P值：首先利用F检验确定两个总体的方差是否相等；然后 再选择合适的T统计量计算观测值和概率P值； ●根据显著性水平和概率P值进行统计决策。 3.3 两独立样本t检验的基本操作步骤 进行两独立样本t检验之前，正确地组织数据是一个非常关键的任务。SPSS 要求将两组样本数据存放在一个SPSS变量中，同时，为区分哪些样本来自哪个