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spss假设检验的主要分析方法 spss假设检验步骤描述

发布时间:2022/07/01 11:24:17

品牌型号:联想GeekPro 2020

系统: Windows 10 64位专业版

软件版本: IBM SPSS Statistics

spss假设检验的主要分析方法,spss提供了丰富的假设检验分析功能,包括正态检验、方差齐性检验、参数检验等分析方法。本文会运用具体的例子演示spss假设检验步骤描述。

一、spss假设检验的主要分析方法

spss假设检验是运用“小概率事件”来检验多组样本或样本与总体间的差异,是由随机差异引起的,还是由本质性差异引起的一种分析方法,常会结合显著性检验来判断差异的类型。一般先建立假设,然后再通过具体的假设检验分析方法进行统计运算,以推断是接受还是拒绝该假设。

spss提供的假设检验方法包括:

1.正态性检验,用于检验数据是否满足正态性假设,在线性回归等运算中需要用到。

2.方差齐性检验,即样本与样本、样本与总体间的方差是否相等。

3.相关性检验:皮尔逊系数检验、斯皮尔曼系数检验、Kendall's tau-b相关检验等。

4.参数检验:单样本T检验、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、重复测量方差分析。

5.非参数检验:卡方检验,游程检验、二项检验、多独立样本的非参数检验。

spss提供的检验分析方法类型很丰富,针对不同的分析方法,还提供可选的检验统计量、辅助图表等功能,可进行专业而严密的数据检验分析。

spss分析方法
spss分析方法

 

二、spss假设检验步骤描述

那么,spss假设检验步骤是怎样的呢?接下来,我们以正态性检验为例,详细演示一下操作步骤。

如图6所示,本例使用的是不同组别动物的重量数据,需要检验所抽样的样本是否满足正态性分布。

示例数据
示例数据

 

第一步:选择假设检验方法

spss的正态性检验可在“描述统计”的“探索分析”中进行。Spss探索分析提供了极值、平均值、方差、识别异常值、正态检验等统计分析功能,常用于数据研究前的规律、特点探索分析。

探索分析
探索分析

 

第二步:根据研究目的设置变量

选择了探索分析方法,如图4所示,根据研究目的进行变量的设置,包括因变量、因子、个案标注依据的变量设置。

变量设置
变量设置

 

根据本例的研究目的:检验所抽样的动物重量样本数据是否满足正态分布,将“重量”选入因变量列表,如果要检验不同组别动物重量样本数据的正态性,需将“组别”选入“因子列表”,本例将只进行总体样本的正态性检验,因此不选入。

设置因变量
设置因变量

 

第三步:设置统计值与参考图表

spss探索分析提供的正态性检验功能位于“图”设置中,如图6所示,勾选“含检验的正态图”以及“直方图”,以检验数据的正态性。

参考图表
参考图表

 

三、spss假设检验结果解读(正态检验)

接下来,我们进行探索分析的正态假设检验解读,如图7所示,先看到直方图的分布情况,数据呈现中间高,两边低的正态分布趋势。

直方图
直方图

 

而从数据的正态Q-Q图看到,数据的分布与期待正态值曲线的分布一致,也说明数据的分布服从正态性。

正态Q-Q图
正态Q-Q图

 

以上直方图与正态Q-Q的辅助分析结果,初步来看,所抽样数据服从正态分布。接下来,从假设检验层面检查数据的正态性,如图9所示,从图9的“正态性检验”图表看到,显著性P值为0.2>0.05,无法拒绝原假设,即抽样数据服从正态分布。

正态性检验
正态性检验

 

四、小结

以上就是spss假设检验的主要分析方法,spss假设检验步骤描述的相关内容。spss假设检验分析方法的类型很丰富,同时也能结合不同的图表、检验统计量进行假设检验的统计运算,以获得更直观的检验结果。

 

作者:泽洋

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