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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。

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