SPSSt检验与单因素方差分析PPT课件
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北京大学医学部spss_t检验与方差分析 ppt课件
经检验两组μ不相等， 用药人群的血脂低于不 用药人群，则药物有效。
2020/10/28
2
精品资料
假设检验基本思想：首先假设两样本来自同一总
体，通过计算估计这一假设成立的可能性大还是小。 若这一假设成立是小概率事件则认为假设不成立， 两样本来自不同总体；若是大概率事件，两样本来 自同一总体。
假设μ1=μ2
2020/10/28
7
比较一组或两组数值变量的数据库形式
单一样本
独立样本
配对样本
2020/10/28
8
独立样本和配对样本T检验的数据库比较
测量结果变量， 包括两个组测量 结果数值
一组测 二组测 量结果 量结果
分 组 变 量
2020/10/28
独立样本T检验
配对样本T检验
9
SPSS过程： Compare Means
统计量值与p值
t x 2.584
One-Sample Test
Test Value = 72
95% Confidence Interval of the
Mean Difference dfSig. (2-taiDleifdf)erencLeower Upper
24
.0162.40383 .48424.3235
2020/10/28
15
T检验 H0： μ1= μ2 H1： μ1≠μ2 α=0.05
t=1.873，P=0.080。
P>0.05，不拒绝H0，尚不能认为两总体均数不相等， 不能认为病人与健康人平板时间不同。
2020/10/28
16
配对T检验
例：某研究者欲研究控制饮食是否对高血脂病人有疗效， 对18名高血脂病人控制饮食一年，观察这18名病人控 制饮食前后血清胆固醇的变化，数据见t3，控制饮食对 降血脂是否有效？
2020/10/28
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精品资料
假设检验基本思想：首先假设两样本来自同一总
体，通过计算估计这一假设成立的可能性大还是小。 若这一假设成立是小概率事件则认为假设不成立， 两样本来自不同总体；若是大概率事件，两样本来 自同一总体。
假设μ1=μ2
2020/10/28
7
比较一组或两组数值变量的数据库形式
单一样本
独立样本
配对样本
2020/10/28
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独立样本和配对样本T检验的数据库比较
测量结果变量， 包括两个组测量 结果数值
一组测 二组测 量结果 量结果
分 组 变 量
2020/10/28
独立样本T检验
配对样本T检验
9
SPSS过程： Compare Means
统计量值与p值
t x 2.584
One-Sample Test
Test Value = 72
95% Confidence Interval of the
Mean Difference dfSig. (2-taiDleifdf)erencLeower Upper
24
.0162.40383 .48424.3235
2020/10/28
15
T检验 H0： μ1= μ2 H1： μ1≠μ2 α=0.05
t=1.873，P=0.080。
P>0.05，不拒绝H0，尚不能认为两总体均数不相等， 不能认为病人与健康人平板时间不同。
2020/10/28
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配对T检验
例：某研究者欲研究控制饮食是否对高血脂病人有疗效， 对18名高血脂病人控制饮食一年，观察这18名病人控 制饮食前后血清胆固醇的变化，数据见t3，控制饮食对 降血脂是否有效？
SPSS高级第部分PPT课件
i1 j1i 1源自i1 j1SST = SSA + SSE
▪ 前例的计算结果
4164.608696=1456.608696+2708
构造检验的统计量
(计算均方MS)
1. 各误差平方和的大小与观察值的多少有关，为消除观 察值多少对误差平方和大小的影响，需要将其平均，
这就是均方，也称为方差
2. 由误差平方和除以相应的自由度求得
7
三、方差分析的原理 （一）方差的分解 样本数据的波动，可通过离差平方和来反映，这个离差平方和可分解为组间方差与组
内方差两部分。组间方差反映出因子水平不同的影响；组内方差则是纯随机影响。 （二）检验统计量 检验因子影响是否显著的统计量是一个 F 统计量： 组间均方差 F 组内均方差
F 统计量越大，越说明组间方差是主要方差来源，因子影响是显著的；F 越小，越说明 随机方差是主要的方差来源，因子的影响不显著。
▪ 前例的计算结果
SST = (57-47.869565)2+…+(58-
47.869565)2
=115.9295
构造检验的统计量
(计算组间平方和 SSA)
1. 各组平均值 xi (i 1,2,, k ) 与总平均值 x 的离差平方
和
2. 反映各总体的样本均值之间的差异程度
3. 该平方和既包括随机误差，也包括系统误差
6
方差分析模型常用术语
▪ 协变量（Covariates）
▪ 指对因变量可能有影响，需要在分析时对其作用加以 控制的连续性变量
▪ 实际上，可以简单的把因素和协变量分别理解为分类 自变量和连续性自变量
▪ 交互作用（Interaction）
▪ 如果一个因素的效应大小在另一个因素不同水平下明 显不同，则称为两因素间存在交互作用。当存在交互 作用时，单纯研究某个因素的作用是没有意义的，必 须分另一个因素的不同水平研究该因素的作用大小。
第五讲SPSS方差分析(共49张PPT)
组间因素的多重比较组内因素的重比较• 处理被试内设计和混和设计使用 Repeated Measures 菜单。
重复测量的方差分析
Analyze→General Linear Model →Repeated
Measures
输入重复测 量次数
将factor1改为 变量名“测量”
>0.05,说明“测量”主效应对模型的贡献不大
>0.05,接受球形假设 ，可接受单因素方 差分析的结果
Analyze→General Linear Model →Univariate 这在种单设 因计素能方够差更分好析的控窗制口被中试只的选个入体一差个异影。响因素，其效果与Compare Means→ One-way ANOVA一样。 在实多验 因中素，实每验个设被计试中仅，接即受包一含个重实复验测处量理因，素称，为又被包试含间非设重计复。测量因素，称为混和设计。 这处里理用 被于试选内择设在计模和型混中和分设析计哪使些用因R素ep及ea其te交d M互e作as用ur。es 菜单。 模想型对选 模择型菜进单行是自一定个义非设常置重，要先的选菜这单里，。不同的实验设计所采用的不同方法，有些时候仅仅是在这里做了不同的设置而已。 0在5单,说因明素“测方量差”分主析效的应窗对口模中型只的选贡入献一不个大影响因素，其效果与Compare Means→ One-way ANOVA一样。 当在F方值法显1水著平时上，，必不须同进入行学平成均绩数等的级多的重数比学较成，绩以之便间了差解异影显响著因。素如何产生影响。 一各元因方 变差量分之析间的存所在有一条定件关系 单在因多素 因方素差实分验析设（计中Un，iva即ri包ate含) 重复测量因素，又包含非重复测量因素，称为混和设计。 这在种实设 验计中能，够每更个好被的试控仅制接被受试一的个个实体验差处异理。，称为被试间设计。 多元方差分析（Multivariate） 在方单法 因1素水方平差上分，析不的同窗入口学中成只绩选等入级一的个数影学响成因绩素之，间其差效异果显与著C。ompare Means→ One-way ANOVA一样。 单协因方素 差方分差析分（析an（alOysnies-owfacyoAvaNrOiaVnAce）） 在 协多方因差素 分实 析验 （设an计al中ys，is 即of包co含va重ria复n测ce量）因素，又包含非重复测量因素，称为混和设计。 在SPSS中实现方差分析
《SPSS的方差分析》课件
总结词
数据来源与格式
详细描述
介绍如何新建数据文件，以及如何导入不同格式的数据文件，如Excel、CSV等。同时说明数据的基本 格式和要求。
SPSS数据的基本操作与整理
总结词
数据清洗与整理技巧
VS
详细描述
介绍SPSS中常见的数据清洗和整理操作 ，如缺失值处理、异常值检测与处理、数 据排序与分组等。同时提供实际操作案例 和技巧。
03
对于非数值型数据或分类数据，需要进行 转换或处理，较为繁琐。
04
对于大规模数据集，计算量大，需要较长 时间才能得出结果。
方差分析的未来发展方向
结合机器学习算法
01
利用机器学习算法对方差分析进行优化，提高分析的效率和准
确性。
拓展到多因素分析
02
将方差分析拓展到多因素分析领域，对方差分析进行更深入的
06
总结与展望
方差分析的优缺点总结
01
优点
02
适用于多组数据的比较，能够快速准确地判断各组 之间的差异。
03
可用于不同类型的数据，如计数数据、计量数据等 ，具有广泛的适用性。
方差分析的优缺点总结
• 能够考虑多种影响因素，进行多因素分析 。
方差分析的优缺点总结
01
缺点
02
对数据的要求较高，需要满足一定的假设 条件，如正态分布、方差齐性等。
双因素方差分析
总结词
用于比较两个分类变量各自所划分的不同组 之间的总体均值是否存在显著差异。
详细描述
双因素方差分析是单因素方差分析的扩展， 用于比较两个分类变量各自所划分的不同组
之间的总体均值是否存在显著差异。在 SPSS中，可以通过“分析”菜单中的“一 般线性模型”选项进行双因素方差分析。
数据来源与格式
详细描述
介绍如何新建数据文件，以及如何导入不同格式的数据文件，如Excel、CSV等。同时说明数据的基本 格式和要求。
SPSS数据的基本操作与整理
总结词
数据清洗与整理技巧
VS
详细描述
介绍SPSS中常见的数据清洗和整理操作 ，如缺失值处理、异常值检测与处理、数 据排序与分组等。同时提供实际操作案例 和技巧。
03
对于非数值型数据或分类数据，需要进行 转换或处理，较为繁琐。
04
对于大规模数据集，计算量大，需要较长 时间才能得出结果。
方差分析的未来发展方向
结合机器学习算法
01
利用机器学习算法对方差分析进行优化，提高分析的效率和准
确性。
拓展到多因素分析
02
将方差分析拓展到多因素分析领域，对方差分析进行更深入的
06
总结与展望
方差分析的优缺点总结
01
优点
02
适用于多组数据的比较，能够快速准确地判断各组 之间的差异。
03
可用于不同类型的数据，如计数数据、计量数据等 ，具有广泛的适用性。
方差分析的优缺点总结
• 能够考虑多种影响因素，进行多因素分析 。
方差分析的优缺点总结
01
缺点
02
对数据的要求较高，需要满足一定的假设 条件，如正态分布、方差齐性等。
双因素方差分析
总结词
用于比较两个分类变量各自所划分的不同组 之间的总体均值是否存在显著差异。
详细描述
双因素方差分析是单因素方差分析的扩展， 用于比较两个分类变量各自所划分的不同组
之间的总体均值是否存在显著差异。在 SPSS中，可以通过“分析”菜单中的“一 般线性模型”选项进行双因素方差分析。
第章SPSS的方差分析PPT课件
5
10
20
0
5
27
x1 4 x2 9 x3 24
661.25 211.25 361.25
已婚
x4
19 35 15 26 30
x4 25
451.25
k
SSA ni xi x 2 1685 i 1
X 15.5
20
总离差平方和（SST）
丧偶
离婚
未婚
已婚
x1 (x1 x)2 x2
10次两两平均数的差异显著性检验；若有k个处理， 则要作 k(k-1)/2次类似的检验。 2、误差估计的精确性和检验的灵敏性低 对同一试验的多个处理进行比较时，应该有一个统 一的试验误差的估计值。若用t检验法作两两比较， 由于每次比较需计算一个，故使得各次比较误差的 估计不统一，同时没有充分利用资料所提供的信息 而使误差估计的精确性降低，从而降低检验的灵敏 性。
2
例如，试验有5个处理 ，每个处理 重复 6次，共有30个观
测值。进行t检验时，每次只能利用两个处理共12个观测值
估计试验误差 ，误差自由度为 2(6-1)=10 ；若利用整个试 验的30个观测值估计试验误差 ，显然估计的精确性高，且
误差自由度为5(6-1)=25。可见，在用t检法进行检验时 ，
6
亩产量 500；500；500 600；600；600 700；700；700
施肥量（公斤） 5 10 15
亩产量 施肥量（公斤）
501；502；503
5
503；501；502
10
502；503；501
15
亩产量 施肥量（公斤）
608；501；521
5
510；601；524
SPSS t检验课件
Independent Samples T test
–Test Variable(s)：要求平均值的变量（一
般是定距或定序变量）
–Grouping Variable ：分组变量（只能分成
两组）
–结果中比较有用的值：方差齐次性检验F
的Sig和方差相等或不相等的Sig（ Sig为显
著性概率值）
• 例子：
独立样本的T检验
• 要求：a. 被比较的两组样本彼此独立, 没有配
对关系 b. 两组样本均来自正态总体 c. 均 值是对于检验有意义的描述统计量 • 两组样本方差相等和不等时使用的计算t值 的公式不同。因此应该先对方差进行齐次性 检验。SPSS的输出，在给出方差齐和不齐两 种计算结果的t值，和t检验的显著性概率的 同时，还给出对方差齐次性检验的F值和F检 验的显著性概率。
均值比较与检验
本章主要介绍以下内容： 均值比较与均值比较的检验过程 MEANS 过程 单一样本的T检验 独立样本的T检验 配对样本T检验
均值比较与检验过程
• 统计分析常常采取抽样研究的方法，即从总 体中随机抽取一定数量的样本进行研究来推 断总体的特性。由于总体中的每个个体间均 存在差异，即使严格遵守随机抽样原则也会 由于多抽到一些数值较大或较小的个体致使 样本统计量与总体参数之间有所不同。又由 于实验者测量技术的差别或测量仪器精确程 度的差别等等也会造成一定的偏差，使样本 统计量与总体参数之间存在差异。
112 113 134 110 125 117 108 120
104 96 103 90 108 119 92 90
Paired-Samples T Test 对话框
指定配对变量
输出结果：
P a ir e d Sa m p l es S t at i s ti c s Mean 119.50 102.50 N 10 10 Std. Deviation 10.07 11.12 Std. Error Mean 3.18 3.52 Pair 1 治疗前舒张压 治疗后舒张压
–Test Variable(s)：要求平均值的变量（一
般是定距或定序变量）
–Grouping Variable ：分组变量（只能分成
两组）
–结果中比较有用的值：方差齐次性检验F
的Sig和方差相等或不相等的Sig（ Sig为显
著性概率值）
• 例子：
独立样本的T检验
• 要求：a. 被比较的两组样本彼此独立, 没有配
对关系 b. 两组样本均来自正态总体 c. 均 值是对于检验有意义的描述统计量 • 两组样本方差相等和不等时使用的计算t值 的公式不同。因此应该先对方差进行齐次性 检验。SPSS的输出，在给出方差齐和不齐两 种计算结果的t值，和t检验的显著性概率的 同时，还给出对方差齐次性检验的F值和F检 验的显著性概率。
均值比较与检验
本章主要介绍以下内容： 均值比较与均值比较的检验过程 MEANS 过程 单一样本的T检验 独立样本的T检验 配对样本T检验
均值比较与检验过程
• 统计分析常常采取抽样研究的方法，即从总 体中随机抽取一定数量的样本进行研究来推 断总体的特性。由于总体中的每个个体间均 存在差异，即使严格遵守随机抽样原则也会 由于多抽到一些数值较大或较小的个体致使 样本统计量与总体参数之间有所不同。又由 于实验者测量技术的差别或测量仪器精确程 度的差别等等也会造成一定的偏差，使样本 统计量与总体参数之间存在差异。
112 113 134 110 125 117 108 120
104 96 103 90 108 119 92 90
Paired-Samples T Test 对话框
指定配对变量
输出结果：
P a ir e d Sa m p l es S t at i s ti c s Mean 119.50 102.50 N 10 10 Std. Deviation 10.07 11.12 Std. Error Mean 3.18 3.52 Pair 1 治疗前舒张压 治疗后舒张压
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2020/1/11
Page3
可编辑
理论回顾
计量资料的 假设检验 t 检验 方差分析
假设检验 Hypothesis test
计数资料的 假设检验
卡方检验 Chi-square test
等级资料的 假设检验
秩和检验 Rank sum test
2020/1/11
Page4
可编辑
Analyze → Compare Means
理论回顾
population
随机抽样
parameter
2020/1/11
Page1
sample
statistic
可编辑
理论回顾
统计分析
Statistical analysis
2020/1/11
统计描述
Statistical desFra bibliotekription
统计推断
Statistical inference
Page2
待选变量
分析 变量
分组 变量
2020/1/11
Page8
可编辑
Means过程
2020/1/11
可输出常用统计量，如样本含量、均 数、标准差、中位数、最小值、最大 值、偏度系数、峰度系数、几何均数 （Geometric Mean），并可以对分组 变量进行单因素方差分析（Anova table and eta）及进行线性相关性检验 （Test for linearity）
Page10
可编辑
One-Sample t test
操作提示：Analyze →Compare Means →One-Sample T Test …
2020/1/11
待选变量
分析变量
总体均数
Page11
可编辑
One-Sample t test
【 例2】 已知某水样中含CaCO3的真值为20.7mg/l，现用某法测定 该 水 样 11 次 ， 数 据 为 “ CaCO3 测 定 .sav” ， 均 数 为 21.0373mg/l，标准差为1.0516，问该法测得的均数是否偏 高？
2020/1/11
Page12
可编辑
One-Sample t test
测定 值
O ne-Sample Statistics
N 11
Mean
Std. Dev iation Std. Error Mean
21.0373
1.05163
.3 1708
统计描述结果
测定 值
t 66.347
O n e-S am ple Te st
2020/1/11
Page6
可编辑
Means过程
该过程更倾向于对样本进行描述 它可以按分组变量计算描述指标，进行检验前的预分析 也可直接进行比较 可以输出几何均数
【例1】 对数据“hb.sav”进行预分析
2020/1/11
Page7
可编辑
Means过程
操作提示：Analyze →Compare Means →Means …
统计表
statistical table
统计图
statistical graph
统计指标
statistical target
参数估计
estimation of parameters
假设检验
Hypothesis test
可编辑
理论回顾
analysis of data统计分析 statistical description统计描述 • 是指采用统计图、统计表、统计指标等形式来对资 料的数量特征和分布规律作出测定和描述的一种方 法。 statistical inference统计推断 • 统计推断包括研究如何抽样，如何由样本信息来推 断总体特征。
Page15
可编辑
Independent-Sample t test 过程
操作提示：Analyze →Compare Means →Independent-Sample T Test …
待选变量
分析变量 分组变量
2020/1/11
Page16
可编辑
Independent-Sample t test 过程
【例3 】 分别测得14例老年性慢性支气管炎病人及11例健康人的 尿中17酮类固醇排出量如下，试比较两组均数有无差别。 （zhiqiguan.sav）
病人
2.90 5.41 5.48 4.60 4.03 5.10 4.97 4.24 4.36 2.72 2.37 2.09 7.10 5.92
健康人 5.18 8.79 3.14 6.46 3.72 6.64 5.60 4.57 7.71 4.99 4.01
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可编辑
One-Sample t test
H0:μ =μ 0 H1: μ ≠μ 0
(双侧）
μ >μ 0或μ <μ 0 (单侧）
α＝0.05
t X 0 t( ), n 1
S/ n
查ν=n-1的ｔ界值表，确定Ｐ值
P≤α
作出推断结论
P>α
拒绝H0，接受H1
不拒绝H0
2020/1/11
得的均数是否偏高
2020/1/11
Page13
可编辑
Independent-Sample t test 过程
满足独立性、正态性、方差齐，进行 t 检验 不满足条件，进行 t′ 检验、变量变换、秩和检验
正态性检验 方差齐性检验（自带） t 检验或t′ 检验
2020/1/11
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2020/1/11
Page5
可编辑
Analyze → Compare Means
均数比较 ---- Compare Means模块 Means One-Sample t test Independent-Sample t test Paired-sample t test One-way ANOVA
Test Val ue = 0
df
Sig. (2-tailed ) Mean Difference
10
.0 00
21.03727
95% Confidence In terval of the Difference
Lo wer 20.3308
U pper 21.7438
统计推断结果
本例：t=66.3347，P=0.000，因此拒绝H0，接受H1，认为测定结 果所对应的总体均数与给定总体均数间的差别有统计学意义，该法测
可编辑
Independent-Sample t test 过程
H0:μ 1= μ 2 H1: μ 1 ≠ μ 2
α＝0.05
t X1 X2 S X1 X 2
t( ), n1 n2 2
查相应ν的ｔ界值表，确定Ｐ值
P≤α
拒绝H0，接受H1
作出推断结论
P>α
不能拒绝H0
2020/1/11