spss-非参数检验-K多个独立样本检验案例解析
SPSS统计分析教程独立样本T检验doc
SPSS统计分析教程-独立样本T检验.docSPSS统计分析教程：独立样本T检验一、简介独立样本T检验（Independent Sample T-test）是统计分析中常见的一种方法，主要用于比较两组数据的均值是否存在显著差异。
这种检验的前提假设是，两组数据来自正态分布的独立样本。
独立样本T检验在SPSS中的实现相对简单，下面将详细介绍其操作步骤和解读结果。
二、数据准备在进行独立样本T检验之前，需要准备好数据。
数据通常存储在Excel或SPSS数据文件中。
为了方便起见，我们将使用SPSS数据文件进行说明。
三、操作步骤1.打开SPSS软件，点击“分析”（Analyze）菜单，然后选择“比较均值”（Compare Means）中的“独立样本T检验”（Independent Sample T-test）。
2.在弹出的对话框中，将左侧的“组别”（Grouped By）字段设置为一组变量，如“性别”（Gender），将右侧的“组1”（Group 1）和“组2”（Group 2）字段设置为另一组变量，如“年龄”（Age）。
3.点击“确定”（OK）按钮开始进行独立样本T检验。
四、结果解读1.假设检验（Hypothesis Test）：在结果中，可以看到假设检验的结果。
如果p值小于显著性水平（通常为0.05），则拒绝原假设（即两组数据的均值无显著差异），认为两组数据的均值存在显著差异。
反之，如果p值大于显著性水平，则接受原假设，认为两组数据的均值无显著差异。
2.均值（Mean）：在结果中，可以看到每组数据的均值。
如果两组数据的均值存在显著差异，则可以通过均值的大小来判断哪组数据更好或更优。
3.标准差（Standard Deviation）：在结果中，还可以看到每组数据的标准差。
标准差反映了数据分布的离散程度，标准差越大，说明数据分布越不集中。
4.t统计量（t-statistic）：t统计量是用来衡量两组数据之间差异大小的一个指标。
使用SPSS做t检验和方差分析
4
2 两独立样本的t检验
P（Sig.）值的意义： 通常我们在计算出t的值后，通过查表得tα(n-1)，然后比较t和tα(n1) 决定接受H0还是拒绝H0.
这里假设检验的判断采取另外一种形式：即直接计算检验统计量样本 实现的临界概率P值(也称为检验的P值)。 P值的含义：利用样本实现能够做出拒绝原假设的最小显著水平。 利用临界P值下结论：若P≤α，则拒绝H0；若P＞α，则接受H0。P 的计算是复杂的，因为这将会设计抽样分布。现在的统计软件都有 此功能，可以直接比较。
Levene's Test for Equality of Variances
血磷值
Equal variances assumed
Equal variances not assumed
F .038
Sig. .847
Independent Samples Test
t 2.539
2.540
t-test for Equality of Means
3
1 单样本的t检验
One-Sample Statistics
结果：假设H0，样本总体均数=100
打包 的质量
N 9
Mean Std. Deviation
99.978
1.2122
Std. Error M ea n .4041
从左到右依次为t值，自由度(df), P值(Sig.2-tailed), 两均值误差(Mean Difference)、差值95%置信区间
2
1 单样本的t检验
例：某工厂用自动打包机打包，每包标准质量为100kg。 为了保证生产出的正常运行，每天开工后需要先行试 机，检查打包机是否有系统偏差，以便及时调整。某 日开工后在试机中共打了9个包，测得9包质量(kg)为 :99.3, 98.7, 100.5, 101.2, 98.3, 99.7, 99.5, 102.1,100.5。现在需要做出判断，今天的打包机是否 需要作出调整？ 假设H0：μ=100; H1: μ≠100
spss独立样本T检验
例题
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？（提示：需考虑方差齐性问题）
分析步骤：
单击工具栏“分析”——>单击“比较均值”——>单击“单因素ANOVA检验”——>因变量列表置为电阻——>因子置为类别——>选项——>选中方差齐性检验
图1 单因素ANOVA检验
图2 统计
单击工具栏“分析”——>单击“比较均值”——>单击“独立样本T检验”——>检验变量置为电阻——>单击定义组——>填入A批、B批——>单击“确定”
图3 独立样本T检验结果展示：
表4：独立样本检验
结果分析：
假设A,B两批电阻相互独立且均服从正态分布。
H0：u1-u2＝0，两批电阻器材的电阻相同
H1：u1-u2≠0，两批电阻器材的电阻不相同
1、查看表4莱文方差等同性检验（levene），假定等方差（显著性为0.435>0.05，代表方差是齐性的），我们看第一行数据。
t检验结果显示，t=1.648，v=12，P=0.125>0.05，按照检验水准，接受H0，拒绝H1，故两批电阻器材的电阻相同。
2、查看表4莱文方差等同性检验（levene），不假定等方差，我们看第二行数据。
t’检验结果显示，t=1.648，v=10.671，P=0.129>0.05，按照检验水准，接受H0，拒绝H1，故两批电阻器材的电阻相同。
spss非参数检验K多个独立样本检验KruskalWallis检验重点学习学习案例分析.doc
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接近 13.90 （由于中间的计算，我采用四舍五入，丢弃了部分数值，所以，会有部分误差）2：“检验统计量 a,b ”表中可以看出：“渐进显著性为0.003 ，由于0.003<0.01所以得出结论：H1：不同地区的儿童，身高分布是不同的。
spss两独立样本t检验结果解析
spss两独立样本t检验结果解析SPSS是一款非常常用的统计分析软件，它适用于不同领域的全部用户。
SPSS统计软件不仅可以完成数据录入、数据清洗等简单操作，还可以完成数据分析、数据挖掘等复杂的操作。
在进行SPSS两独立样本t检验之前，我们需要了解两个样本的数据情况以及两组数据是否满足t检验的前提条件。
两独立样本t检验的前提条件为：1. 两样本各自服从正态分布。
2. 两样本方差相等（方差齐性）。
下面我们来看一下SPSS两独立样本t检验的结果解析。
首先，我们要在SPSS中输入两组数据，造成数据如下：组别得分组1 85、90、88、75、92、80组2 85、95、75、70、88、82第一步打开SPSS软件后，点击运行拦，然后选择“t检验单样本均数的文件”，进入t检验对话框。
第二步在t检验对话框中选择两独立样本t检验选项。
在窗口中，输入变量对，也就是需要比较的两组数据的变量名。
在本例中，变量对为“得分”和“组别”。
第三步在t检验对话框的“选项”标签页中，选择检验方向和置信区间。
选择一个置信度，通常选择95%或99%。
第四步点击“确定”按钮运行SPSS两独立样本t检验。
运行完成后，我们将获得以下输出：【IMG】输出的表格中包含了两个主要的部分：汇总信息（Summary Information）和检验结果（Test Results）。
检验结果中包括统计量（t值）、自由度（df）和p值。
这些统计量可以用来决定是否拒绝零假设，即两个样本的均值相等。
在本例中，t=1.025，df=10，p=0.325。
根据p值大于0.05，我们不能拒绝零假设，即两组样本的均值可能是相等的。
因为本数据的p值大于0.05，在这个置信度下，我们不能否定零假设，即不能得出两组数据的平均值不同。
因此，可以根据结果推断，“得分”在两个组别之间没有显著差异。
综上述，我们已经学会了如何进行SPSS两独立样本t检验，以及如何解析结果。
在SPSS中使用两独立样本t检验可以让我们更快、更方便地了解两个样本的差异，这对于许多研究者来说非常相关。
SPSS操作：多个独立样本的非参数检验及两两比较
SPSS操作：多个独立样本的非参数检验及两两比较一、问题与数据某研究者想探讨不同体力活动的人，应对职场压力的能力是否不同。
因此，研究招募了31名研究对象，测量了他们每周进行体力活动的时间（分钟），以及应对职场压力的能力。
根据体力活动的时间长短，研究对象被分为4组：久坐组、低、中、高体力活动组（变量名为group）。
利用Likert量表调查的总得分（CWWS得分）来评估应对职场压力的能力，分数越高，表明应对职场压力的能力越强（变量名为coping_stress）。
部分数据如下图。
二、对问题的分析研究者想知道不同体力活动组之间CWWS得分是否不同，可以使用Kruskal-Wallis H检验。
Kruskal-Wallis H检验（有时也叫做对秩次的单因素方差分析）是基于秩次的非参数检验方法，用于检验多组间（也可以是两组）连续或有序变量是否存在差异。
使用Kruskal-Wallis H test进行分析时，需要考虑以下3个假设。
假设1：有一个因变量，且因变量为连续变量或等级变量。
假设2：存在多个分组（≥2个）。
假设3：具有相互独立的观测值，如本研究中各位研究对象的信息都是独立的，不存在相互干扰作用。
三、SPSS操作1. Kruskal-Wallis H检验在主界面点击Analyze→Nonparametric Tests→Independent Samples，出现Nonparametric Tests: Two or More Independent Samples对话框，默认选择Automatically compare distributions across groups。
点击Fields，在Fields下方选择Use custom field assignments，将变量coping_stress放入Test Fields框中，将变量group放入Groups框中。
点击Settings→Customize tests，在Compare MedianDifference to Hypothesized区域选择Kruskal-Wallis 1-way ANOVA (k samples)，如下图。
SPSS非参数检验
卡方检验
流行病学与卫生统计学教研室
25
卡方检验
两（多）个率或构成比的比较 一致性检验与配对卡方检验 分层卡方检验
Analyze
Descriptive Statistics
Crosstabs
26
卡方检验
理论复习 适用于分类变量的统计推断
27
两个率或构成比的比较
应用案例 ➢ 某医生为比较中药和西药治疗胃炎的疗效，随机抽取
17
Test Stat istics b
Man n-Whitney U Wilcoxon W Z Asy mp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-t ailed S ig.)]
a. Not correcte d for tie s. b. Grouping Variable: 分组
非参数检验
流行病学与卫生统计学教研室
1
非参数检验
配对设计非参数检验 两独立样本非参数检验 多个独立样本的非参数检验
Analyze
Nonparmetric Test
2
非参数检验
理论复习
➢ 当总体分布类型未知、已知总体分布与检验所需条件不符、一 端或两端有不确定值时，不再对总体的几个参数进行假设检验， 而是对总体分布的位置、分布的形状进行比较。
Mini法 Wright法
-1.245a
.213
.240
.120
.017
配对设计的非参数检验
练习
➢ 为研究长跑运动对增强普通高校学生的心功能的效果，某学院 随机抽取15名男生，进行5个月的长跑锻炼，5个月前后分别测 得其晨脉数据，问长跑锻炼后的晨脉次数是否有降低？ （chenmai.sav)
SPSS两独立样本T检验结果解析
SPSS两独立样本T检验结果解析SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款广泛使用的统计分析软件，可以进行各种复杂的数据分析。
其中，两独立样本T检验是SPSS中的常用统计方法之一、下面将对SPSS进行两独立样本T检验结果进行详细解析。
首先要明确两独立样本T检验的目的是比较两个独立样本之间的平均值是否存在显著差异。
在SPSS中，进行两独立样本T检验的步骤如下：1. 打开数据文件（Data Editor）并导入数据。
3. 在下拉菜单中选择“Independent-Samples T Test”（独立样本T检验）。
4. 将需要进行比较的两个变量移动到“Test Variable List”（测试变量列表）中。
5.点击“OK”进行分析。
对于两独立样本T检验的结果解析，主要关注以下几个方面的内容：1. 描述统计（Descriptive Statistics）：此部分显示了两个样本的基本统计信息，包括平均值（Mean）、标准差（Standard Deviation）等。
通过比较两个样本的均值可以初步判断是否存在差异。
2. 独立样本T检验（Independent Samples Test）：此部分给出了两独立样本T检验的结果。
主要包括t值（t），自由度（df），显著性水平（Sig.）和均值差（Mean Difference）等。
其中，t值用于判断两个样本均值之间的差异是否显著，自由度表示模型中自由变量的约束条件的数量。
显著性水平表示差异的统计显著程度，一般选择显著性水平为0.05，即p值小于0.05时，差异是显著的。
均值差可以用来衡量两个样本之间的差异的大小。
3. Levene's Test for Equality of Variances（Levene方差齐性检验）：此部分用于判断两个样本的方差是否相等。
若显著性水平小于0.05，则认为两个样本的方差不相等，这将影响到独立样本T检验的结果。
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1：从“检验统计量a,b”表中可以看出：秩和统计量为：
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）
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
H1：不同地区的儿童，身高分布是不同的
最后得到的公式为：
北京地区的“秩和”为：秩平均*观察数（N) = *5=72
上海地区的“秩和”为：*5=41
成都地区的“秩和”为：*5=79
广州地区的“秩和”为：*5=18
接近（由于中间的计算，我采用四舍五入，丢弃了部分数值，所以，会有部分误差）
2：“检验统计量a,b”表中可以看出：“渐进显著性为，由于<所以得出结论：
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。