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时间:2019-06-10
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1、SPSS应用概要一、SPSS之参数检验1)单样本t检验单样本t检验的目的是利用来自某总体的样本数据,推断该总体的均值是否与指定的检验值存在显著差异。Analyze→Comparemeans→One-SamplesTtest选取任意变量到TestVariable,之后在TestValue框中输入检验值。2)两独立样本t检验两独立样本t检验的目的是利用来自两个总体的独立样本,推断两个总体的均值是否存在差异。Analyze→Comparemeans→Independent-SamplesTtest3)两配对样本t检验(已经有方差分析的影子)两
2、配对样本t检验的目的是利用来自两个总体的配对样本,推断两个总体的均值是否存在差异。所谓“配对样本”,可以是个体在处理“前”“后”两种状态下某种属性的两种状态,也可以是对某事物两个不同侧面或方面的描述。Analyze→Comparemeans→Paired-SamplesTtest二、SPSS之方差分析1)单因素方差分析单因素方差分析是用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。如分析不同施肥量是否给农作物产量带来显著影响;研究地区差异是否影响妇女的生育率;研究学历对工资收入的影响等。Analyze→Comparemean
3、s→One-WayANOVA如图所示,将观测变量x(如上述农作物产量、妇女生育率、工资收入等)选择到DependentList框;将控制变量g(如上述施肥量、地区、学历等)选择到Factor框。进一步分析——方差齐性检验与多重比较检验在窗口有三个选项,分别为“Contrasts”“PostHoc”“Option”:Contrasts→用来实现先验对比检验和趋势检验;PostHoc→用来实验多重比较检验,如LSD方法;Option→用来对方差分析的前提条件进行检验,如齐性检验、变量描述、均值的折线图等等。2)多因素方差分析多因素方差分析用
4、来研究两个及两个以上控制变量是否对观测变量产生显著影响。例如,分析不同品种、不同施肥量对农作物产量的影响时,可将农作物产量作为观测变量,品种和施肥量作为控制变量。Analyze→GeneralLinearModel→Univariate把观测变量x指定到DependentVariable框中,把固定效应的控制变量g1、g2指定到FixedFactor(s)框中,把可能的随机效应的控制变量指定到RandomFactor(s)框中,此处也可选择因子的交互作用。进一步分析——非饱和模型与均值检验在窗口主要用到二个选项,即“Model”“Pos
5、tHoc”Model→默认建立的为饱和模型,选择“Custom”则可自定义非饱和模型中的数据项,其中“Interaction”为交互作用,“Maineffects”为主效应,“All2-way”、“All3-way”等表示二阶、三阶或更高阶交互作用;PostHoc→用来实验多重比较检验,和单因素方差分析相同。3)协方差分析为更加准确地研究控制变量不同水平对观测变量的影响,应尽可能排除其他因素对分析结论的影响。除了通过设计科学的实验方案,对数据获取的过程和方式等加以控制外,也可以从方法入手,在数据分析时利用更有效的分析方法对影响因素加以排
6、除。Analyze→GeneralLinearModel→Univariate只是要把作为协变量的变量指定到Covariate(s)框中。可以说,协方差分析是介于方差分析和回归分析之间的一种分析方法,作为协方差的变量一般是定距向量,且通常要求多个协变量之间无交互作用,且观测值与协变量之间有显著的线性关系。三、SPSS之非参数检验样本处理后,往往希望了解样本的分布是否与某个已知的理论分布相吻合,除了汇制各种图形作粗略判断,还可以利用非参数检验的方法来实现。1)单样本的非参数检验总体分布的卡方检验:Analyze→Nonparametric
7、Tests→Chi-Square待检验变量放入TestVariable框中二项分布检验:现实生活中有很多数据的取值是二值的,例如人群可以分为男性和女性,产品可以分为合格与不合格等等。Analyze→NonparametricTests→Binomial单样品K-S检验:主要检验总体是否服从某一理论分布,主要有Normal—正态分布、Uniform—均匀分布、Poisson—泊松分布、Exponential—指数分布变量随机性检验:Analyze→NonparametricTests→Runs待检验变量放入TestVariableList
8、框中2)两独立样本的非参数检验Analyze→NonparametricTests→2IndependentSamples待检验变量放入TestVariableList框中;分组变量指定到GroupingV
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