SPSS > 使用技巧 > SPSS参数检验和非参数检验的区别 SPSS参数检验结果分析

SPSS参数检验和非参数检验的区别 SPSS参数检验结果分析

发布时间:2024-11-27 17: 33: 00

品牌型号:联想拯救者R9000P 2021

系统:Windows 11

软件版本:IBM SPSS Statistics 27

对于经常需要进行数据分析的小伙伴来说,一款好用的数据分析软件当然是不可缺少的。在众多的数据分析软件当中,给大家介绍一款我自己常用的软件—IBM SPSS。它既能够给我们提供专业的数据分析服务,还可以将数据分析的结果一键式导出,便于我们随时提取和调用数据分析的表格或者图像。接下来给大家介绍SPSS参数检验和非参数检验的区别,SPSS参数检验结果分析的具体内容。

一、SPSS参数检验和非参数检验的区别

这里先给大家介绍在SPSS中参数检验和非参数检验的区别。

参数检验是在数据样本总体分布已知的前提下(例如数据样本整体服从正态分布),对总体的样本数据进行分析判断。参数检验的主要内容包含了单样本t检验、二独立样本t检验。参数检验在实际生活中也有着广泛的应用。

例如我们想要了解授课教师的性别是否对学习某门课程的男女学生的成绩有所影响。我们就可以采用把一半学生随机分配给一位男老师,另一半分配给另一位女老师。

而我们在进行分配的时候就要记住并控制随机分配给男女老师的学生人数、男女比例、分配的学生的总体能力水平和专业水平、人口特征等。这时候我们可以使用独立样本t检验的方法,对两组(男老师组和女老师组)数据的差异进行分析。

非参数检验指的是不依赖数据的整体分布情况,对数据总体分布的类型进行判断。非参数检验的主要内容包含了常见的卡方检验、独立样本检验以及二项分布检验等。在事件的概率分析中有着广泛的应用。

参数检验与非参数检验在实际的应用中也各有优缺点。

参数检验优点:对于满足参数检验使用条件的数据内容,检验的效率以及数据检验的质量较高。

参数检验缺点:对于数据样本的条件以及要求较高,数据样本需要满足参数检验的特定条件。

非参数检验优点:检验方法的应用范围较为广泛,在各类数据分析问题中都有应用。

非参数检验缺点:在数据样本的内容符合检验要求的前提下,数据分析的效率和质量要低于参数检验的效果。

二、SPSS参数检验结果分析

介绍完了SPSS参数检验和非参数检验的区别的相关内容,下面继续介绍SPSS参数检验结果分析。

1、打开SPSS软件并进入到数据分析主页面,在这里添加或者导入需要分析的数据内容。

将需要分析的数据添加到SPSS中
图一:将需要分析的数据添加到SPSS中

2、将数据添加完成后,在软件上方的菜单栏中点击【分析】选项,接着点击进入【比较平均值】下拉菜单内,在这里点击【单样本T检验】。

进入单样本T检验选项
图二:进入单样本T检验选项

3、在单样本T检验界面中将需要进行参数分析的数据内容添加到对应的数据框中,随后在下面的【检验值】中添加一个需要进行比较的均值。

将数据变量输入到检验变量框中
图三:将数据变量输入到检验变量框中

4、把检验值的数据设置完成后,继续点击【确定】,就可以得到对应的数据检测结果了。

得到样本统计的分析结果
图四:得到样本统计的分析结果

5、根据得到的数据检测结果,我们可以根据单样本检验的结果以及单样本效应大小来判断数据组之间的差异以及显著情况。

 

以上就是关于SPSS参数检验和非参数检验的区别,SPSS参数检验结果分析的具体内容。我们在了解了如何使用SPSS进行参数检验的数据分析后,大家可以根据自己的实际需求,选用合适的数据分析方法进行数据样本检测,更多软件详情大家可以访问SPSS中文网站。

 

作者:北京的春天

展开阅读全文

标签:非参数检验SPSS非参数检验

读者也访问过这里:
SPSS Statistics
强大的数据分析平台
立即购买
微信群
官方微信群 立即加群
400-8765-888 kefu@makeding.com
热门文章
SPSS数据分析显著性差异分析步骤 SPSS显著性差异分析结果怎么看
数据的显著性差异分析主要有三种方法,分别是卡方检验、T检验和方差分析。这三种方法都有具体的数据要求:卡方检验是对多个类别的数据进行分析,T检验是对两组数据进行分析,方差分析是对多组数据进行检验。下面,小编具体说明一下SPSS数据分析显著性差异分析步骤,SPSS显著性差异分析结果怎么看。
2022-01-07
实践SPSS单因素方差分析之检验结果解读
在《实践SPSS单因素方差分析之变量与检验方法设置》一文中,我们已经详细地演示了IBM SPSS Statistics单因素方差分析方法的变量选择以及相关的选项、对比设置。
2021-01-11
spss如何做显著性分析 spss显著性差异分析怎么标abc
在统计分析中,显著性分析是分析相关因素之间是否存在显著影响关系的关键性指标,通过它可以说明分析结论是否由抽样误差引起还是实际相关的,可论证分析结果的准确性。下面大家一起来看看用spss如何做显著性分析,spss显著性差异分析怎么标abc。
2022-03-14
SPSS回归分析中的f值是什么 SPSS回归分析F值在什么范围合适
回归分析中以R表示相关性程度的高低,以F评价回归分析是否有统计学的意义,使用IBM SPSS Statistics进行回归分析,可以非常快速的完成R,F的计算,并且给出回归曲线方程,那么,SPSS回归分析中f值是什么?SPSS回归分析F值在什么范围合适,本文结合实例向大家作简单的说明。
2022-07-22
SPSS多元logistic回归分析的使用技巧
回归分析是数据处理中较为常用的一类方法,它可以找出数据变量之间的未知关系,得到较为符合变量关系的数学表达式,以帮助用户完成数据分析。
2021-04-26
SPSS相关性分析结果怎么看
相关性分析是对变量或个案之间相关度的测量,在SPSS中可以选择三种方法来进行相关性分析:双变量、偏相关和距离。
2021-04-23
最新文章
SPSS可以做结构方程模型吗 SPSS可以做验证性因子分析吗
在调查服务满意度、人口数据影响特征和学生幸福感等等涉及一些无法直接测量的概念时,就会进入结构方程模型的应用领域。结构方程模型,是一种适用于多变量的统计分析方法,简称SEM,它是一种用于分析“观察变量与潜变量”和“潜变量”之间关系结构的方法。验证性因子分析,简称为“CFA”,是一种验证结构效度分析方法,常在结构方程模型分析中使用,作用是验证观测变量与潜在变量之间的结构关系。接下来就围绕着“SPSS可以做结构方程模型吗,SPSS可以做验证性因子分析吗”这两个问题,给大家介绍一下在SPSS中如何做结构方程模型分析。
2025-12-17
SPSS怎么生成分组柱状图 SPSS柱状图标签显示不全怎么调整
图表可以用简单直观的方式揭示数据的变化情况,帮助我们认识和预测事物变化的方式。如何绘制合适的图表是我们融入社会的一项重要的技能,在包括但不限于科学研究、行政管理和商业统计等社会生活诸多领域充满了各式图表,SPSS便以其丰富多样的图表类型和便捷的操作方式被广泛使用。本文中我就给大家介绍一下关于SPSS怎么生成分组柱状图,SPSS柱状图标签显示不全怎么调整的相关内容。
2025-12-17
SPSS如何把连续变量变成二分类 SPSS将连续变量重新编码为分类变量的方法
我们在使用SPSS进行数据分析时,都会导入大量的原始文件,只有原始文件的基数足够大,我们才能获得较为客观的分析结果。但是众多原始数据中,总会出现一些连续变量,它们会在一定程度上降低数据的参考价值。针对这种情况,我们就需要考虑如何将这些连续变量转换为对我们有利的分类变量。今天我就以SPSS如何把连续变量变成二分类,SPSS将连续变量重新编码为分类变量的方法这两个问题为例,来向大家讲解一下连续变量的转化技巧。
2025-12-17
SPSS软件购买大概花多少钱 SPSS软件版本有什么区别
市面上的数据分析软件有很多,如SPSS、Graphpad和Stata等等,这些软件帮助我们进行许多领域的数据分析,例如临床医学中的药品效果验证、农业中的农药防治病虫害效果和社会科学的人口数据调查等等。SPSS是其中应用十分广泛的一款软件,接下来我就介绍一下SPSS软件购买大概花多少钱,SPSS软件版本有什么区别。
2025-12-17
SPSS怎么做多元线性回归 SPSS共线性诊断怎么判断严重性
高考总分的构成是多元线性关系的一个典型例子,具体可表现为“总分=语文+数学+英语+...”。在这个关系中,总分是因变量,语文、数学和英语等科目是自变量,因变量会随着各个自变量的变化而变化。那么假设存在一个因变量y,受到自变量x1、x2和x3的影响,但是我们并不知道具体是如何变化的,我们该如何判断他们之间的关系呢?这时候就需要多元线性回归出场了,多元线性回归就是一种研究一个因变量与多个自变量之间线性关系的数学方法。本文中我就以SPSS软件为例,回答大家关于“SPSS怎么做多元线性回归,SPSS共线性诊断怎么判断严重性”的问题。
2025-12-17
SPSS怎么进行Logistic回归 SPSS Logistic回归分类结果不准确怎么办
在数据分析中,Logistic回归常常作为处理二分类因变量的方法,应用场景广泛。使用SPSS进行Logistic回归时,很多朋友常面临分类结果不准确的问题。今天我们将会详细介绍关于SPSS怎么进行Logistic回归,SPSS Logistic回归分类结果不准确怎么办的相关问题。
2025-12-10

微信公众号

欢迎加入 SPSS 产品的大家庭,立即扫码关注,获取更多软件动态和资源福利。

读者也喜欢这些内容: