spss数据正态分布检验

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1、spss数据正态分布检验一、Z检验二、相关系数检验三、独立样本T检验四、相依样本T检验五、χ²独立性检验32一、Z检验第一步：录入数据。1．命名“变量视图”；2．“数据视图”中输入数据；第二步：进行分析。第三步：设置变量；32第四步：得到结果：32二、相关系数检验在一项研究中，一个学生想检查生活意义和心理健康是否相关。同意参与这项研究的30个学生测量了生活意义和心理健康。生活意义的得分范围是10-70分（更高的得分表示更强的生活意义），心理健康的得分范围是5-35分（更高的得分表示更健康的心理状态）。在研究中基本的兴趣问题也可以用研究问题的方式表示，例如例题：生活意义和心理健康相关吗？相

2、关系数数据的例子ParticipantMeaninginLifeWell-beingParticipantMeaninginLifeWell-being135192652731419435355653463334754358202892512105821113018123725135119145025153029167031172512185520196131205325216032223512233528245020253924266834275628281912295635306035说明：变量participant包含在数据中，但不用输入SPSS。在spss中输入数据及分析步骤1：

3、生成变量1．打开spss。2．点击“变量视图”标签。在spss中将生成两个变量，一个是生活意义，另一个是心理健康。变量分别被命名为meaning和wellbeing。3．在“变量视图”窗口前两行分别输入变量名称meaning和wellbeing。步骤2：输入数据1．点击“数据视图”，变量meaning和wellbeing出现在数据视图前两列。2．将两个变量的数据分别输入。如图。步骤3：分析数据321．从菜单栏中选择“分析>相关>双变量>……”打开“双变量”对话框，变量meaning和wellbeing出现在对话框的左边。2．选择变量meaning和wellbeing，点击向右箭头按钮（►

4、），把变量移到“变量”框中。3．点击“确定”。步骤4：解释结果二元相关性的输出结果显示如下：同样的结果在相关性表格中出现了两次。生活意义和心理健康间的相关性相关性wellbeingmeaningwellbeingPearson相关性1.549**显著性（双侧）相关性显著，因为p值小于0.05.002N3030meaningPearson相关性.549**1显著性（双侧）.002N3030**.在.01水平（双侧）上显著相关。32SPSS生成了一个输出表，标记为“相关性”，其中包括我们研究问题的答案，即变量meaning和wellbeing之间是否相关。注意在表格中meaning和well

5、being出现了两次，一次在行，一次在列（这表明SPSS生成的表格中出现了冗余）。相关系数值和原假设检验的p值位于变量meaning和wellbeing相交处。表格中显示meaning和wellbeing的相关性是0.549，相应的p值是0.002小于0.05，原假设被拒绝，在meaning和wellbeing的总体中存在正相关（相关系数右边的两个星号暗示了在0.01水平上相关性是统计显著的，因为p值为0.002小于0.01）。剩下的两个单元格显示了1的相关性，一个完美的正相关。即变量meaning和wellbeing自身与自身的相关性。32三、独立样本T检验例题：临床心理学家想调查认知

6、行为治疗和精神分析治疗对抑郁症的相对有效性。30名患有抑郁症的病人随机分配接受两个疗法。其中15人接受行为治疗，另外15人接受精神分析治疗，经过两个月的治疗后，记录下每个病人抑郁症得分。在本研究中，自变量是治疗方法（认知行为治疗与精神分析治疗），因变量是抑郁症，较高的分数表示更高的抑郁水平（抑郁水平的分数变化范围为10~70)。在研究中基本的兴趣问题也可以用研究问题的方式表示，例如：“在接受认知行为治疗与精神分析治疗的病人中，抑郁症水平的均值是否存在差异呢？”T检验用来检验两组数据的均值。所以，零假设假设两组数据的均值相等：原假设指出两组的抑郁症分数均值在总体上是相等的：H0：μ精神分析

7、=μ认知行为对立假设指出两组的抑郁症分数均值在总体上是不等的：H1：μ精神分析≠μ认知行为数据在下表列出了30个参与者的数据。接受精神分析治疗的参与者标记为“1”，接受认知行为治疗的标记为“2”。独立样本t检验例子的数据ParticipantTherapyDepressionParticipantTherapyDepression1157162472161172423167182594163192375l51202356155212