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spss差异性检验的方法有哪些 spss差异性检验需要正态分布吗

发布时间:2023-08-22 10: 34: 00

品牌型号:Dell N5010

系统:Windows 10

软件版本:IBM SPSS Statistics

很多时候,我们需要了解数组之间数据的集中趋势有没有差异。这就需要对数据进行差异性检验,在进行差异性检验之前,还应大致了解数据分布情况。这些工作我们一般借助专业的统计分析软件进行。关于SPSS差异性检验的方法有哪些,SPSS差异性检验需要正态分布吗的问题,本文结合实例,向大家作简单的介绍。

一、SPSS差异性检验的方法有哪些

对于均值差异显著性检验,一般有四种方法:独立样本t检验,配对样本t检验,单因素方差分析,多因素方差分析。

独立样本t检验和配对样本t检验用以检测两组数据的均值是否存在显著性差异,独立样本t检验用于两组独立数据之间的比较,如不同检验方法测定同一组样品的检测数值,来自不同地区群体之间的身高比较,不同分析设备对同一样本成分含量的分析值等。

配对样本t检验用以检测有联系的两个组别数据均值的差异,如某群体服用药物前后血压,施用生长素与不施用生长素两组植物生长速度的变化。

图1是进行t检验时的显著性控制图,如果差异检验值P小于α,则认为数据之间差异性显著,如果检验值P大于α,则认为数据之间差异不显著。

检验显著性控制图
图1 检验显著性控制图

对于多组数据比较均值差异,我们需要用到方差分析;对于认为是单因素影响的均值差异,我们采用单因素方差分析;对于怀疑是多因素影响或者各个因素间产生交互作用的,采用多因素方差分析。图2是使用SPSS进行多因素分析时,软件提供的多因素交互影响模型。

SPSS多因素交互作用模型
图2 SPSS多因素交互作用模型

均值差异比较要根据数据类型确定。数据类型不同,采取的比较方法也不相同,对于上述提及的方法,大家可以登录SPSS中文网站查找操作教程。在进行差异性检验时还应注意数据的分布特征,一般要求数据服从正态分布,这部分内容我们在第二小节中向大家介绍。

二、spss差异性检验需要正态分布吗

对于均值差异比较方法t检验和方差分析,两者均是基于数据服从正态分布推导得出的,所以会要求数据服从正态分布,对于方差分析还要求方差齐性。对于近似服从正态分布的数据,也可以进行t检验和方差分析。

如何考察数据是否服从正态分布呢,SPSS也提供了具体的方法。

以图3中数据为例,向大家作简单介绍。

检验数据
图3 检验数据

依次点击【分析】,【描述统计】,【探索】,如图4所示。

进行探索分析
图4 进行探索分析

如图5所示,将数据加入“因变量列表”,点击【图】,勾选“含检验的正态图”,点击【继续】,点击【确定】。

设置检验参数
图5 设置检验参数

结果如图6所示,检验显著性均小于0.05,认为数据不服从正态分布,如果检验显著性均大于0.05,则认为数据服从正态分布。很多情况下,显著性可能接近0.05,这时可认为近似服从正态分布,可以进行t检验和方差分析。

正态性检验结果
图6 正态性检验结果

SPSS差异性检验的方法有哪些?根据数据组数的不同,可分为t检验,方差分析。SPSS差异性检验需要正态分布吗?由于t检验和方差分析方法都是假设数据服从正态分布,推导得出的,因此需要对数据进行正态性检验,SPSS提供了正态性检验方法,检验完毕后,再使用SPSS进行t检验或方差分析。

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