SPSS在两配对样本
SPSS实验配对样本t检验6
8.1165
1.8149
-18.3436
-10.7464
-8.014
19
.000
3，从第一个表可以看出培训前的测试得分均值为30.270，而培训后的测试得分均值为44.815可以初步断定该培训机构的培训计划是有一定的显著效果的。,
4，从第三个表中可得出该配对样本检验的Sig=0.000<0.05，且该检验的t值是负值，说明培训后的测试成绩有了明显提升即语言表达能力有了明显的提高，这两对配对样本具有显著性差异，即该机构的培训计划的确是有明显的提升效果的。
1，选择检验方法
因为测试成绩可以近似认为服从正态分布，而且该数据集的两个样本是配对的，因此可以用这种配对样本t检验的方法。
2，利用SPSS可以分析得出下列结果：
Paired Samples Statistics
Mean
N
Std. Deviation
Std. Error Mean
Pair 1
语言表达能力测试得分(培训前)
30.270
20
6.8366
1.5287
语言表达能力测试得分(培训后)
44.815
20
6.6545
1.4880
Paired Samples Correlations
N
Correlation
Sig.
Pair 1
语言表达能力测试得分(培训前) &语言表达能力测试得分(培训后)
20
.276
.238
Paired Samples Test
Paired Differences
t
df
Sig. (2-ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱailed)
两配对样本非参数检验
Wilcoxon检验结果如下两表所示。
出现了一个差值等于零的个案，删除此个 案，于是样本容量从10变成了9。符号为 正的有9个，秩和为45，符号为负的有0个， 秩和为0。这样，统计量W=0，构造的 Z=-2.673，近似相伴概率值p=Pr{｜Z｜ >=-2.673}=0.008，（Z服从标准正态分 布。）因而拒绝原假设，认为训练前后学 生的成绩有显著性差异。
训练后成绩
70.00 71.00 65.00 68.00 50.00 55.00 75.00 70.00 65.00 70.00
实验步骤
图10-23 在菜单中选择“2 Related Samples”命令
图10-24 “TwoRelatedSamples Tests” 对话框
设置配对 的样本
配对样本的几种检验方法，（其 中Marginal Homogeneity检 验是McNemar检验针对多取值 有序数据的推广方法）
01
按照符号检验的方法，将 第二组样本的各个观察值 减去第一组样本对应的观 察值，如果得到差值是一 个正数，则记为正号；差 值为负数，则记为负号。 （出现差值等于０时，删 除此个案，样本数ｎ相应 地减少。）
02
保留差值数据。根据差值 数据的绝对值大小按升序 排序，并求出相应的秩。
03
分别计算符号为正号的秩 和 W+、负号秩总合 W− 以及正号平均秩、 负号平均秩。
SPSS中有以下3种两配对样本非参数检验方法。
1．两配对样本的McNemar(麦克尼马尔)变化显著性检验
1 McNemar变化显著性检验以研究对象自身为对 照，检验其两组样本变化是否显著。 原假设：样本来自的两配对总体分布无显著差异。
SPSS独立样本与配对样本检验
在SPSS中独立样本T检验所检验的是独立样本，配对样本T检验检验的是相关样本。 如何判断是独立样本还是相关样本呢? 举例说明: (独立样本)“已知人们一般状况下的脉搏。考察焦虑状况下人的脉搏与一般状况下的有无差别”CDA数据分析师能够 熟练运用Excel、SPSS、SAS等一门专业分析软件，有良好的商业理解能力，能够根据业务问题指标利用常用数据分析方法进行数 据的处理与分析，并得出逻辑清晰的业务报告。
（相关样本）“考察家庭中夫妻之间收入的差异性”相关样本有一 一对应关系. 我觉得一般情况下，比较两个（类）人之间的差异就是独立样本【除了丈夫妻子(以家庭为两者的联系对应）、同卵双生子研 究（当成一个人)等特殊情况】一个人对两种不同事物的反应就是相关样本。 前测后测的情况属于相关样本，因为会对同一个人测两次，前测和后测的结果都有一个人对应；实验组控制组的情况属于独立样本 ，因为是把人分成两类，每类人之接受一种实验处理，如一部分人A处理一部分人B处理，A处理和B处理中间找不到一个人连接 起来，因为没有人接受了两种处理.
文章来源：/view/8128.html
二 如何对SPSS结果进行分析 首先,对两个样本进行方差检验,使用F检验. (若为小样本,则使用T检验对两个样本的均值差进行检验的前提是两个总体分布的方
差必须相等.大样本则不作要求 . — 书) 图பைடு நூலகம்F值的Sig为0.013<0.05，拒绝方差相等的原假设。看下面一行方差不相等的T值。
其次，对T检验值进行分析。 图中t=-0.0287，检验值=0.007<0.05，拒绝原假设。即,两组数据得分均值方面存在差异。
1. 假如人造纤维缩水后能够复原。那么，如果同一根人造纤维，在60度测试后再在80度中测试，使用配对检验。如果同一批人 造纤维的样品，一半测试60度，一半测试80度，则使用独立检验。
spss两配对样本t检验例题与练习
SPSS两配对样本t检验
例题基于数据“减肥茶数据.sav”，通过对喝茶前体重和喝茶后体重这两组样本数据的对比分析，推断减肥茶是否具有明显的减肥作用。
这里，假设体重近似服从正态分布。
练习某医疗机构针对具有家族心脏病史的病人研发了一种新药。
为了检验这种新药的疗效是否显著，对16位病人进行为期半年的观察测试，测试指标为使用该药之前和之后的体重以及甘油三酯的水平的变化，得到数据如下表。
表1 服药前后的甘油三酯水平和体重数据
服药前后的甘油三酯水平和体重数据
服药前甘油三酯水平180.00 139.00 152.00 112.00 156.00 167.00 138.00 160.00 107.00 156.00 94.00 107.00 145.00 186.00 112.00 104.00
服药后甘油三酯水平100.00 92.00 118.00 82.00 97.00 171.00 132.00 123.00 174.00 92.00 121.00 150.00 159.00 101.00 148.00 130.00
服药前体重198.00 237.00 233.00 179.00 219.00 169.00 222.00 167.00 199.00 233.00 179.00 158.00 157.00 216.00 257.00 151.00
服药后体重192.00 225.00 226.00 172.00 214.00 161.00 210.00 161.00 193.00 226.00 173.00 154.00 143.00 206.00 249.00 140.00
假设甘油三酯水平和体重都近似服从正态分布。
问服药前后的甘油三酯水平和平均体重是否有显著差异？。
两配对样本非参数检验详解演示文稿
原假设为：样本来自的两配对样本总体的 分布无显著差异。
检验步骤：
１．按照符号检验的方法，将第二组样本的 各个观察值减去第一组样本对应的观察值，如果 得到差值是一个正数，则记为正号；差值为负数， 则记为负号。（出现差值等于０时，删除此个案， 样本数ｎ相应地减少。）
McNemar变化显著性检验以研究对象自身 为对照，检验其两组样本变化是否显著。
原假设：样本来自的两配对总体分布无显 著差异。
McNemar变化显著性检验要求待检验的两 组样本的观察值是二分类数据，在实际分析中 有一定的局限性。
McNemar变化显著性检验基本方法采用二 项分布检验。它通过对两组样本前后变化的频 率，计算二项分布的概率值。
５．根据检验统计量计算相伴概率值，与 设定的显著性水平进行比较作出检验判断。
10.7.2 SPSS中实现过程
研究问题 分析10个学生接受某种方法进行训练的效
果，收集到这些学生在训练前、后的成绩，如 表10-9所示。表格的每一行表示一个学生的4 个成绩。其中第一列表示，训练前的成绩是否 合格，0表示不合格，1表示合格；第二列表示 训练后的成绩是否合格，0表示不合格，1表示 合格；第三列表示训练前学生的具体成绩；第 四列表示训练后学生的具体成绩。问训练前后 学生的成绩是否存在显著差异？
如果得到的概率值小于或等于用户的显著 性水平，则应拒绝零假设H0，认为两配对样 本来自的总体分布有显著差异；如果概率值大 于显著性水平，则不能拒绝零假设H0，认为两 配对样本来自的2
3．两配对样本的Wilcoxon符号平均秩 检验
两配对样本的符号检验考虑了总体数据变 化的性质，但没有考虑两组样本变化的程度。
spss讲稿5(2) SPSS参数检验和区间估计(二)
H0
D = 0
D 0
D 0
H1
D 0
D< 0
D > 0
注：Di = X1i - X2i ，对第 i 对观察值
6 - 16
精品教材
统计学
观察序号
两个配对样本来自的 总体参数的检验
样本1 样本2 差值
1 2 M i M n
6 - 17
x 11
x 12 M x 1i M x 1n
9.85 - 8.5 2.199 10
1.9413
决策: 在 = 0.05的水平上拒绝H0
拒绝域
结论:
.05
有证据表明该俱乐部的宣称可信 如何利用SPSS进行分析？
6 - 19
0
1.833
t
利用SPSS进行两配对样本来自的 统计学 总体参数的检验
精品教材
分析某减肥茶是否有显著的减肥效果？ 基本操作步骤 (1)菜单选项: analyze->compare means->paired-samples T… (2)选择一对或若干对配对变量作为检测变量到paired variables框.
6 - 21
精品教材
统计学
•
两个总体比例差的检验
假定条件 两个总体是独立的 两个总体都服从二项分布 可以用正态分布来近似 • 检验统计量
Z
6 - 22
( P1 - P2 ) - ( 1 - 2 ) P1 (1 - P1 ) P2 (1 - P2 ) n1 n2
~ N (0,1)
训练后
85
89.5 101.5
96
86
80.5
87
93.5
93
配对样本t检验-SPSS教程
配对样本t检验-SPSS教程一、问题与数据某研究者拟分析某种药物是否可以降低低密度脂蛋白胆固醇（LDL）水平。
他招募了20位研究对象，测量基线低密度脂蛋白胆固醇水平，记录为LDL1，然后对患者进行4周的药物干预，再次测量低密度脂蛋白胆固醇水平，记录为LDL2，收集的部分数据如图1。
图1 部分数据二、对问题分析研究者想探索是否2个相关（配对）组别间的均数是否存在差异，可以使用配对样本t检验。
使用配对样本t检验时，需要考虑4个假设。
假设1：观测变量为连续变量。
假设2：分组变量包含两个分类、且相关（配对）。
假设3：两个相关（配对）组别间观测变量的差值没有明显异常值。
假设4：两个相关（配对）组别间观测变量的差值近似服从正态分布。
假设1和假设2取决于研究设计和数据类型，本研究数据满足假设1和假设2。
那么应该如何检验假设3和假设4，并进行配对样本t检验呢？三、SPSS操作3.1 检验假设3：两个相关（配对）组别间观测变量的差值没有明显异常值配对样本t检验中，异常值和正态性的假设检验都是基于两组间配对数值的差值进行的。
因此，我们首先需要计算两组观测变量的差值，并把它作为一个新变量储存，变量名为difference。
在主界面点击Transform→Compute Variable，出现Compute Variable对话框，在Target Variable中输入difference（新创建的变量名）。
将变量LDL1选入Numeric Expression框中，再双击下方的减号“-”，最后将变量LDL2选入Numeric Expression框中。
点击OK生成新变量difference。
如图2。
图2 Compute Variable本研究中，两组观测变量差值的计算方法是LDL1减LDL2。
实际研究中，差值的计算方法与研究设计和研究目的有关。
本研究关心的是某种药物是否可以降低LDL水平，如果差值是正数，则说明可以降低，反之亦然。
两配对样本T检验整理
1、两配对样本T检验2、单因素方差分析3、多因素方差分析一、两配对样本T检验定义:两配对样本T检验就是根据样本数据对样本来自得两配对总体得均值就是否有显著性差异进行推断。
一般用于同一研究对象(或两配对对象)分别给予两种不同处理得效果比较,以及同一研究对象(或两配对对象)处理前后得效果比较。
两配对样本T检验得前提要求如下:两个样本应就是配对得。
在应用领域中,主要得配对资料包括:具有年龄、性别、体重、病况等非处理因素相同或相似者。
首先两个样本得观察数目相同,其次两样本得观察值顺序不能随意改变。
样本来自得两个总体应服从正态分布二、配对样本t检验得基本实现思路设总体服从正太分布,总体服从正太分布,分别从这两个总体中抽取样与,且两样本相互配对。
要求检验就是否有显著差异。
第一步,引进一个新得随机变量对应得样本值为,其中,这样,检验得问题就转化为单样本t检验问题。
即转化为检验Y 得均值就是否与0有显著差异。
第二步,建立零假设第三步,构造t统计量第四步,SPSS自动计算t值与对应得P值第五步,作出推断:若P值<显著水平,则拒绝零假设即认为两总体均值存在显著差异若P值>显著水平,则不能拒绝零假设,即认为两总体均值不存在显著差异三、SPSS配对样本t检验得操作步骤例题:研究一个班同学在参加了暑期数学、化学培训班后,学习成绩就是否有显著变化。
数据如表3所示。
1、操作步骤:首先打开SPSS软件1、1输入数据点击: 文件-----打开文本数据(D)-----选择需要编辑得数据-----打开图1 (这个就是已经导入数据得截图)在这里首先需要确定导入得数据就是符合两配对样本T检验得前提得。
1、2找到配对样本T检验得位置点击:菜单栏得分析按钮----选择比较均值-----配对样本T检验(如图2 )图21、3将数据对应导入配对样本T检验得选项框图1、31导入前得图像如图3图31、32导入后得图像如图4图4在此选项中需要设置“选项”得值为95%图5选择选项完成后,点击“继续”,接下来执行下面步骤:图6点击确定生成我们需要得表格:图7表1 成对样本统计量均值N 标准差均值得标准误对 1 数学1 72、94 18 20、157 4、751 数学2 84、78 18 10、339 2、437对 2 化学1 81、83 18 15、240 3、592 化学2 89、44 18 8、183 1、929该表1给出了本实验对样本得一些统计量。
- 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、"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、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)。
75th 14.25
8.20
2.616
4
11
5.75
8.50
11.00
3. 实例结果及分析
（2）秩统计表
N 有放松-无放松 Negative Ranks 8a 1b 1c
Mean Rank 5.44 1.50
Sum of Ranks 43.50 1.50
Positive Ranks
Ties Total
6.8.3 实例分析：音乐与入睡时间
1. 实例内容 在关于放松（听音乐）对成年女性入睡所需时间影响的研究 中，抽取了 10 名女性组成样本。下表给出了 10个对象在有听音乐和 不听音乐下入睡所需的时间（min）。就此数据你的结论是什么？
研究对象 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
不听音乐
15
10
3. 实例结果及分析
（3）非参数检验结果表
有放松 - 无放松 Z Asymp. Sig. (2-tailed) 0.012 -2.499a
6.8.2 两配对样本非参数检验 的SPSS操作详解
Step01：打开对话框 选 择 菜 单 栏 中 的 【Analyze( 分 析 )】→【Nonparametric Tests( 非 参 数 检 验 )】→【Legacy Dialogs( 旧 对 话 框 )】→【2 Related Samples(2 个 相 关 样 本 )】 命 令 ， 弹 出 【Two-RelatedSamples Tests(两个关联样本检验)】对话框，这是两配对样本非 参数检验的主操作窗口。
6.8.2 两配对样本非参数检验 的SPSS操作详解
Step04：选择计算精确概率 【Exact】按钮用于选择计算概率 P 值的方法。 Step05：其他选项选择 【Options】按钮用于指定输出内容和关于缺 失值的处理方法。 Step06：单击【OK】按钮，结束操作，SPSS软件自 动输出结果。
12
22
8
10
7
8
10
14
9
听音乐
10
11
9
4
11
5
8
7
11
6
6.实例操作 案例要分析听音乐是否会影响成年人的入睡时间，于 是选择了10名女性，对她们分别进行听音乐和不听音乐两种 条件下的入睡时间检测。由于选择的样本是相同的，因此表 中的两组样本是成对数据。由于这里样本量较少，难以确定 总体的分布，因此可以引入非参数的检验方法。故引入两配 对样本非参数检验方法。同时这里的数据是连续性数据，故 采用Wilcoxon符号秩检验。于是建立如下假设检验。 H0 ：听音乐和不听音乐两种条件下入睡时间没有显 著差异。 H1 ：听音乐和不听音乐两种条件下入睡时间存在显 著差异。
Step04：完成操作 最后，单击【OK(确定)】按钮，操作完成。
3. 实例结果及分析
（1）描述统计量表
Percentiles
N 无放松 10 有放松 10
Mean 11.50
Std. Deviation 4.528
Minimum 7
Maximum 22
25th 8.00
50th (Median) 10.00
6.8.2 两配对样本非参数检验 的SPSS操作详解
Step02：选择检验变量 在主对话框左侧的候选变量列表框中选择变量，将其 添加至【Test Pairs(检验对)】列表框中。需注意的是，由于是 进行配对检验，所以检验变量要成对添加至【Test Pairs(检验 对)】列表框。 Step03：选择检验方法 在【Test Type( 检验类型 )】选项组中，用户需要选择 两配对样本检验的方法。系统提供了四种常用方法：Wilcoxon 符 号 秩 检 验 、 符 号 检 验 、 McNemar 检 验 、 Marginal Homogeneity检验。
SPSS具体操作步骤
Step01：打开对话框 打开数据文件6-8.sav。选择菜单栏中的【Analyze(分析)】 →【Nonparametric Tests(非参数检验)】→【Legacy Dialogs(旧 对话框 )】→【2 Related Samples(2 个相关样本 )】命令，弹出 【Two-Related-Samples Tests(两个关联样本检验)】对话框。
6.8 SPSS在两配对样本 非参数检验中的应用
6.8.1 两配对样本非参数检验的基本原理
两配对样本的非参数检验是在对两组配对样本的 总体分布不甚了解的情况下，推断样本来自的两个总体 的分布等是否存在显著差异的方法。这种检验对两个总 体服从的分布不做要求，但要求数据必须是成对出现的， 而且顺序不能够随意调换。下面简要介绍常用的四种检 验方法:符号检验、Wilcoxon符号秩检验、 McNemar检 验、 Marginal Homogeneity检验 。
Step02：在左侧的候选变量列表框中同时选择“x”变量和“y”变量 作为成对检验变量，将其同时添加至【Test Pairs( 检验对 )】列表 框中
提示：可以在【Test Type(检验类型)】选项组中选择检验方法。
Step03 ：单击【Options】按钮，在弹出的对话框的 【Statistics(统计量)】选项组中勾选【Descriptive(描 述性 )】和【Quartiles( 四分位数 )】复选框，表示输 出基本统计量。再单击【Continue】按钮，返回主对 话框。