SPSS > 使用技巧 > spss检验有几种类型 spss检验一个变量是否受另一个影响

spss检验有几种类型 spss检验一个变量是否受另一个影响

发布时间:2023-12-09 10: 00: 00

品牌型号:Dell N5010

系统:Windows 10

软件版本:IBM SPSS Statistics

统计分析工作中,假设检验问题是非常重要的一类问题,即在不知道总体分布的前提下,为了推断总体的某些特征,提出的对总体的假设。那么SPSS检验有几种类型,SPSS检验一个变量是否受另一个影响如何操作?本文结合实例向大家作简单介绍。

一、spss检验有几种类型

SPSS中常用的假设检验有正态性检验,t检验,卡方检验等。

正态性检验用以分析数据是否服从正态分布,最常用的是夏皮洛-威尔克检验法。该检验的零假设为数据来源于服从正态分布的总体,如果根据统计量计算的P值小于显著性水平α(一般为0.05),则拒绝零假设,认为数据不服从正态分布,如果P值大于α,则接受零假设,认为数据服从正态分布。

图1是对某数据的检验结果,P大于0.05,认为数据服从正态分布。

正态性检验结果
图1 正态性检验结果

t检验用来分析两组数据是否来自同一个总体。t检验由Gosset提出,Gosset指出对于服从正态分布的总体,在测量数据不够多时,必须以一个新的统计量代t替总体的平均值μ,这样才能保持置信水平不变。因此对于少量的数据,分析是否来源于同一总体时,应使用t检验。

t检验零假设为数据来源于同一总体,如果计算的P小于α(0.05),则拒绝该假设,如果P大于α,则接受零假设,认为数据来源于同一总体。

在图2所示的t检验结果中,Sig.(双尾)即为P,P>0.05,认为两组数据来源于同一个总体。

t检验结果
图2 t检验结果

卡方检验是由皮尔逊提出的一种统计检验方法,在一定的置信水平下,通过比较期望概率和实际概率的符合程度,来了解两组定类变量的相关性。卡方检验的零假设是两组变量不相关,如果P大于α,则接受零假设,如果P小于α,则拒绝零假设,认为两组变量相关。

以上是几组常用的检验方法。在下一小节中我们以卡方检验为例,向大家介绍如何分析两组变量间是否存在相关性。

二、spss检验一个变量是否受另一个影响

分析一个变量是否受另一个变量的影响,可以对数据进行卡方检验。为了便于理解,这里列举一个实例。为调查性别是否与某种疾病发病率相关,进行了调查统计,数据如图3所示,其中1代表男性,2代表女性,1代表发病,2代表不发病。

待分析数据
图3 待分析数据

首先对数据进行加权,依次点击【数据】,【个案加权】,如图4所示。

进行个案加权
图4 进行个案加权

在弹出的界面中,勾选“个案加权系数”,将人数指定为频率变量,点击【确定】,即完成对数据的加权。

指定人数为频率变量
图5 指定人数为频率变量

在图6所示界面中,依次点击【分析】,【描述统计】,【交叉表】,进入交叉表分析界面。

进入交叉表分析界面
图6 进入交叉表分析界面

在交叉表分析界面中,将性别指定为行,将是否发病指定为列,点击【统计】按键,在弹出的窗口中,勾选“卡方”,点击【继续】,点击【确定】。

进行卡方分析
图7 进行卡方分析

卡方检验结果如图8所示,皮尔逊卡方检验渐进显著性为0,小于0.05,因此拒绝零假设,认为两组变量相关,即性别会对发病率产生影响。

卡方检验结果
图8 卡方检验结果

本文向大家介绍了SPSS检验有几种类型,SPSS检验一个变量是否受另一个影响的内容,SPSS提供的假设检验方法绝不仅限于此,更多的检验方法,大家可以登录IBM SPSS Statistics中文网站学习。

展开阅读全文

标签:变量类型SPSS软件SPSS数据分析软件SPSS数据类型SPSS检验SPSSt检验SPSSt检验步骤SPSSt检验教程SPSS正态性检验SPSS变量类型t检验SPSS

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分层卡方检验步骤 SPSS分层卡方检验结果解读
分层卡方检验是SPSS中常用的统计分析方法之一,常用来识别分类变量中的混杂因素并控制其影响。通过将数据按混杂因素分层后,分别在每一层内分析分类变量之间的关联性,从而排除混杂变量的干扰。接下来本文将来带大家了解SPSS分层卡方检验步骤,SPSS分层卡方检验结果解读的相关内容。
2025-04-24
SPSS逻辑回归怎么做 SPSS逻辑回归结果怎么看
在实际生活中我们会遇到客户是否产生购买行为、产品是否合格、学生是否通过能力考核这些典型的二分类问题,对于这些问题我们都可以用SPSS中的逻辑回归来轻松解决。今天我们就来分析一下SPSS逻辑回归怎么做,SPSS逻辑回归结果怎么看的相关内容。
2025-04-24
SPSS变量重构是什么 SPSS变量重构怎么做
SPSS作为一款强大的数据统计分析软件,在数据分析和数据统计上有着很多的功能,除了常见的一些数据分析方法外,SPSS还可以对已有数据进行结构重组,这就是SPSS的变量重构功能。接下来给大家详细讲解有关SPSS变量重构是什么,SPSS变量重构怎么做的相关内容。
2025-04-24
SPSS语法编辑器在哪 SPSS语法编辑器怎么用
在SPSS做数据分析时,我们除了可以用SPSS提供的现成功能,还可以通过编辑代码的方式,运行其他SPSS未提供的功能。除此以外,代码还可以用来运行一些重复性的统计分析工作,比如有多个变量要进行单因素方差分析,我们只要在代码里面修改变量名,就能重复运算。那么,SPSS语法编辑器在哪,SPSS语法编辑器怎么用?接下来,让我们一起来学习下吧。
2025-04-22
SPSS显著性字母怎么标记 SPSS中显著性主要看哪个数据
SPSS测量结果的p值在数据统计领域通常用于显著性分析,除了用p值直接标注,研究者也可以使用显著性字母标注方法来分析多个组别的比较结果。今天,我们以SPSS显著性字母怎么标记,SPSS中显著性主要看哪个数据这两个问题为例,带大家了解一下SPSS显著性字母标记的知识。
2025-04-22
SPSS数据分析中p代表什么 SPSS数据分析中星号的意思是什么
在数据统计领域,SPSS不仅可以计算各类数据占比,还可以对庞大的数据集进行数据组别之间的比较和分析,例如t检验、卡方检验、F检验等方法计算p值等关键数值。今天,我们以SPSS数据分析中p代表什么,SPSS数据分析中星号的意思是什么这两个问题为例,带大家了解一下SPSS关于数据分析p值的相关知识。
2025-04-22

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: