熟练使用SPSS 17.0进行假设检验的方法
参数估计与假设检验SPSS
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区别
参数估计更侧重于总体参数的估计和推断，而假 设检验更侧重于对总体参数的假设进行验证和决 策。
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SPSS软件介绍
SPSS软件的特点与优势
强大的统计分析功能
SPSS提供了广泛的统计分析方法，包括描述性统计、推论性统计、 多元统计分析等，能够满足各种数据分析和科学研究的需求。
易用性
SPSS的用户界面友好，操作简单，使得用户可以快速上手，减少了 学习成本。
参数估计与假设检验的应用场景与注 意事项
参数估计与假设检验的应用场景
社会科学研究 在社会科学研究中，参数估计与 假设检验是常用的统计方法，用 于检验理论模型和假设，评估变 量之间的关系。
心理学研究 在心理学研究中，参数估计与假 设检验用于研究人类行为、认知 和情感等方面的规律和特点。
医学研究 在医学研究中，参数估计与假设 检验常用于临床试验和流行病学 研究中，以评估治疗效果、疾病 发病率和风险因素等。
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根据输出结果判断假设是否 成立。
假设检验的实例分析
以一个实际研究问题为例，如比较两组人群的平均身高是否存在显著差异。
在SPSS中实现该实例分析，包括数据导入、选择统计方法、设置参数、运 行统计方法和结果解读等步骤。
根据SPSS的输出结果，判断提出的假设是否成立，并解释结果的实际意义。
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数据处理技术，提高分析效率和准确性。
多变量分析方法
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多变量分析方法的发展将促进参数估计与假设检验的进一步应
用，能够更全面地揭示变量之间的关系。
THANKS
感谢观看
使用SPSS进行参数估计，例如使用逻辑回归分 析来估计吸烟与肺癌之间的关系。
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假设检验在SPSS中的实现
spss假设检验
SPSS假设检验1. 简介SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种非常常用的统计软件，被广泛应用于社会科学研究中。
其中，假设检验是SPSS中常用的统计方法之一，用于验证研究者对总体或样本的某种假设。
2. 假设检验的概念假设检验是统计学中的一种重要方法，用于判断一个统计推断是否与样本数据一致。
在假设检验中，通常会提出一个原假设（H0）和一个备择假设（H1），然后根据样本数据对两个假设进行检验，以确定是否拒绝原假设，从而对总体进行推断。
3. SPSS中的假设检验SPSS中提供了丰富的假设检验方法，涵盖了多种统计推断的情况。
下面将介绍几种常见的假设检验方法。
3.1 单样本 t 检验单样本 t 检验用于判断一个样本的均值是否与一个已知的常数有显著性差异。
在SPSS中，进行单样本 t 检验的步骤如下：1.导入数据：在SPSS中打开或导入数据文件。
2.选择变量：选择要进行 t 检验的变量。
3.进行检验：选择菜单栏上的“分析”-“比较均值”-“单样本 t 检验”。
4.设置参数：选择相关的变量和检验参数，点击“确定”进行分析。
5.查看结果：SPSS将显示 t 检验的结果，包括均值、标准差、t 值、自由度和显著性等。
3.2 独立样本 t 检验独立样本 t 检验用于判断两个独立样本的均值是否存在显著性差异。
在SPSS中，进行独立样本 t 检验的步骤如下：1.导入数据：在SPSS中打开或导入数据文件。
2.选择变量：选择需要进行对比的两个变量。
3.进行检验：选择菜单栏上的“分析”-“比较均值”-“独立样本 t 检验”。
4.设置参数：选择相关的变量和检验参数，点击“确定”进行分析。
5.查看结果：SPSS将显示独立样本 t 检验的结果，包括均值、标准差、t 值、自由度和显著性等。
3.3 配对样本 t 检验配对样本 t 检验用于判断同一组个体在两个不同时间点或条件下的均值是否存在显著性差异。
SPSS17.0在生物统计学中的应用-实验五、方差分析报告 六、简单相关与回归分析报告
SPSS在生物统计学中的应用——实验指导手册实验五：方差分析一、实验目标与要求1．帮助学生深入了解方差及方差分析的基本概念，掌握方差分析的基本思想和原理2．掌握方差分析的过程。
3．增强学生的实践能力，使学生能够利用SPSS统计软件，熟练进行单因素方差分析、两因素方差分析等操作，激发学生的学习兴趣，增强自我学习和研究的能力。
二、实验原理在现实的生产和经营管理过程中，影响产品质量、数量或销量的因素往往很多。
例如，农作物的产量受作物的品种、施肥的多少及种类等的影响；某种商品的销量受商品价格、质量、广告等的影响。
为此引入方差分析的方法。
方差分析也是一种假设检验，它是对全部样本观测值的变动进行分解，将某种控制因素下各组样本观测值之间可能存在的由该因素导致的系统性误差与随即误差加以比较，据以推断各组样本之间是否存在显著差异。
若存在显著差异，则说明该因素对各总体的影响是显著的。
方差分析有3个基本的概念：观测变量、因素和水平。
●观测变量是进行方差分析所研究的对象；●因素是影响观测变量变化的客观或人为条件；●因素的不同类别或不通取值则称为因素的不同水平。
在上面的例子中，农作物的产量和商品的销量就是观测变量，作物的品种、施肥种类、商品价格、广告等就是因素。
在方差分析中，因素常常是某一个或多个离散型的分类变量。
⏹根据观测变量的个数，可将方差分析分为单变量方差分析和多变量方差分析；⏹根据因素个数，可分为单因素方差分析和多因素方差分析。
在SPSS中，有One－way ANOV A(单变量－单因素方差分析)、GLM Univariate（单变量多因素方差分析）；GLM Multivariate （多变量多因素方差分析），不同的方差分析方法适用于不同的实际情况。
本节仅练习最为常用的单变量方差分析。
三、实验演示容与步骤㈠单变量－单因素方差分析单因素方差分析也称一维方差分析，对两组以上的均值加以比较。
检验由单一因素影响的一个分析变量由因素各水平分组的均值之间的差异是否有统计意义。
SPSS 17的简易操作
SPSS 17的简易操作
1.输入数据——变量视图选择数值or文本等
2.正态性检验：
（1）分析Analyze→
非参数检验Nonparametric Tests→
Legacy dialogs→
One-Sample Kolmogorovo-Smirnov Test
（2）.弹出新的对话框，左下角勾选“正常Normal”
（3）.确定后弹出结果：
P>0.05, 认为近似正态分布3.单因素方差分析：
（1）. 输入数据，分好组
（2）分析Analyze→
比较均值Compare Means→
单因素One-Way ANOVA
（3）.确定后弹出对话框：
（4）点击右上角的第三个“选项Options”
（5）点击继续然后确定得出结果：
方差P<0.05，方差不齐（7）例如：
方差的P>0．05，方差齐性。
组间有差异。
4.两两组的比较：
在前面步骤完成之后：
（1）.右上角第二个选项：“两两比较Post Hoc…”
（2）.方差齐选择上面的，通常是LSD和S-N-K
方差不齐，选择下面的。
（3）.左下角输入0.05或者0.01
方差齐的LSD两两比较结果：P<0.05；1和2；1和3；1和4均有意义；2和3无意义。
方差齐的SNK两两比较结果：2和3无意义，故出现在同一子集下。
方差不齐检验结果。
利用SPSS17.0软件进行卡方检验
在医学论文写作中，通常要用到Pearson卡方检验。
用途：用于检验两个或多个率或构成比的差别有无统计学意义的方法。
它常用于四格表和行列资料的分析，基于无效假设成立时理论频数与实际频数的差别不大的思想进行假设检验。
它对样本量有一定的要求，样本量条件不满足时，需使用其他方法如校正卡方或确切概率法检验。
对下面一组数据分别进行卡方检验。
2005－2007年高一新生HBSAg检测结果
?
1.分组1＝男生 2＝女生；类别 1＝阳性人数 2＝阴性人数
2.打开SPSS界面：
3.编辑菜单，插入变量→类别、分组、频数。
4.在类别、分组、频数中输入相应数值。
5.数据菜单，个案加权→选中频数→单击确定。
6.分析菜单→描述统计→交叉表→把分组加入到行,把类别加入到列, 单击统计量，选中卡方，单击继续，单击确定。
7. 卡方检验（X2）结果显示如下：
8.依照上述方法可以对2006年及2007年进行卡方检验（X2）结果，其结果分别为、。
巧用SPSS进行均值的假设检验
Cheng Ying, Chen Xizhen
College of Mathematics and Information science of Wenzhou University (325035) Abstract
Multivariate Testsb
Effect Intercept Pillai's Trace
Wilks' Lambda
Hotelling's Trace
Roy's Largest Root
性别
Pillai's Trace
Wilks' Lambda
Hotelling's Trace
Roy's Largest Root
相应检验规则来判定量均指向量有无显著性差异。问题是能否不通过编程，直接运用 SPSS
输出 S1, S2 , S p ？
2. SPSS 对计算过程的实现
2.1 用 “判别分析”得到男、女的各个指标均值及其协方差阵 S1, S2
将表 1 中数据输入 SPSS 文件中，打开数据文件，选择菜单“Analyze Discriminant”弹出判别分析对话框（文献[2]），
关键词：霍特林统计量；判别分析；多变量方差分析；SPSS13.0
中图分类号：O212.1
文献标识码：A
1. 引言
在对多元正态总体进行假设检验时，由于数据量很大，因此必须借助于计算机进行处理。 常见的统计软件有 SAS，S-PLUS 和 SPSS 等。由于 SPSS 操作方便，学起来上手快，因而 受到很多用户的喜欢，适用范围很广。可它也有不足之处，对于很多计算，我们经常只能得 到最后结果，而不能知道每一步的计算过程，这对学生学习理解这方面的知识是不利的。因 此如何巧用 SPSS，不但得出结果，而且知道每一步的计算过程，就是教师应该研究的一个 问题。
SPSS中的相关分析及假设检验
相关分析及假设检验 spss1.概念变量之间相关，但是又不能由一个或几个变量值去完全和唯一确定另一个变量值的这种关系称为相关关系。
相关关系是普遍存在的，函数关系仅仅是相关关系的特例。
事物之间有相关关系，不一定是因果关系，也可能仅是伴随关系，但是事物之间有因果关系，则两者必然相关。
相关分析用于分析两个随机变量的关系，可以检验两个变量之间的相关度或多个变量两两之间的相关程度，也可以检验两组变量之间的相关程度偏相关分析是指在控制了其他变量的效应以后，对两个变量相关程度的分析。
、2.皮尔逊积差相关系数 pearson product－moment correlation coefficient变量之间的相关程度由相关系数来度量，pearson相关系数是应用最广的一种。
它用于检验连续型变量之间的线性相关程度2.1前提假设1）正态分布皮尔逊积差相关只适用于双元正态分布的变量，即两个变量都是正态分布，注意只有pearson要求正态分布如果正态分布的前提不满足，两变量间的关系可能属于非线性相关2）样本独立样本必须来自总体的随机样本，而且样本必须相互独立3）替换极值变量中的极端值如极值、离群值对相关系数的影响较大，最好加以删除或代之以均值或中数2.2相关分析的前提假设检验一般情况下是对是否满足正态分布进行检验，对于正态分布的检验有好几种方法，总的可分为非参数检验和图形检验法1）非参数检验法spss中的1－sample K－S检验，检验样本数据是否服从某种特定的分布，方法有三种a. Asymptotic only 是一种基于渐进分布的显著性水平的检验指标，通常显著性水平小于0.05则认为显著，适用于大样本。
如果样本过小或分布不好，该指标的适用性会降低b.Monte Carlo 精确显著性水平的无偏估计，适用于样本过大无法使用渐进方法估计显著性水平的情况，可以不必依赖渐近方法的假设前提c.Exact 精确计算观测结果的概率值，通常小于0.05即被认为显著，表明横变量和列变量之间存在相关，同时允许用户键入每次检验的最长时间显著，可以键入1到9999999999之间的数字，但只要一次检验超过指定时间的30分钟，就应该用monte carlo假设是服从某种分布所以如果计算出的值比如Asymp. Sig 小于0.05，那么拒绝原假设，说明样本为非正态分布，否则值越大越服从某种分布单样本K－S首先计算每一阶段实际值与观察值的差异值，再计算每一阶段差异值的绝对值Z，即K－S的Z值，Z值越大，样本服从理论分布的可能性越小还有一个是2 －sample Kolmogorov—Smirnov用于检验2个样本的分布是相同的假设2）图形法spss中grapha.Q－Q正态检验图图中横坐标为实际观测值，纵坐标为正态分布下的期望值，如果实际观测值取自正态分布的整体，那么图中所示的落点应该分布在趋势线的附近，并且应该表现出一定的集中趋势，即平均数附近应该聚集较多的落点，越靠近两个极端落点越少。
如何在spss上进行假设检验
当两样本的方差齐时，看第一行。不齐，看第二行。Sig与0.1?
四、完全随机设计方差分析
1、检验是否满足正正态性、方差齐性
Analyze------desctiptive statistic -------explore-------plots-------none normality plots with tests (正态性）、untransformed(组间方差齐性检验)(选择相应的dependent list、factor list)----ok
一、独立样本t检验
1、先做正态性检验
Analyze------DescriptiveStatistics-------Explore：选择Plots------Normality plots with Tests------Continue------ok
观察上述操作得出的表中sig与0.2的比较，大于0.2满足正态性，否则，不满足。
3、两组间多重比较
Analyze-----Nonparametric Tests----Legacy Dialogs----2 Independent Samples----选入相应的Test Variable List（应变量）和Grouping Variable选好要比较的两组放在前后相应的位置，两两依次比较---- Mann-Whitney U检验----OK
4、多重比较
Analyze----General Linear Model---- Univariate----Post Hoc----block(区组)----group（处理）------ Bonferroni---- Continue------OK
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熟练使用SPSS 17.0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
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0.84，则g为1，x为0.84，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Std.Deviation、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＝0.032、P（Sig）＝0.860 。
(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＝ 2.524,df 自由度22, 双侧t 检验概率=0.019 即可认为两组间血磷值有差别。
结果中还给出了两组间差值的均值标准误差和95%置信区间。