如何在spss上進行假設檢驗

1、一、獨立樣本t檢驗1、 先做正態(tài)性檢驗Analyze-Descriptive Statistics-Explore：選擇Plots -Normality plots with Tests-Continue-ok 觀察上述操作得出的表中sig與0.2的比較，大于0.2滿足正態(tài)性，否則，不滿足。 2、 進行T檢驗Analyze-Compare Means -One-sample T Test-在彈出的對話框中，點擊所要檢驗的變量放入Test Variable(s)中-該頁面上，選擇Options,設置相應的 可信區(qū)間（Confidence Interval）-Continue-Ok出現(xiàn)兩個表，第一

2、個表為簡單統(tǒng)計量第二個表為單樣本t檢驗結果T值 自由度 雙側概率p值 已知總體均數(shù)和樣本均數(shù)的差值 該差值的95%可信區(qū)間二、配對t檢驗1、計算配對差值Transform-compute-Target Variable生成變量d=x1-x2-OK2、檢驗配對差值的正態(tài)性Analyze-Descriptive Statistics-Explore：選擇Plots -Normality plots with Tests-Continue-ok 3、進行配對樣本t檢驗Analyze-Compare Means -Paired-samples T Test-在彈出的對話框中，點擊所要檢驗的兩個變量放入

3、Paired Variables框內-該頁面上，選擇Options,設置相應的 可信區(qū)間（Confidence Interval）-Continue-Ok 配對樣本差值的均數(shù) 差值的標準差 差值的標準誤 差值的95%可信區(qū)間 t值 自由度 雙側概率p值三、兩獨立樣本均數(shù)的t檢驗1、文件拆分：Data-Split File-選擇Organize output by groups,將分組變量選入右側對話框-Ok2、正態(tài)性及方差齊性檢驗：Analyze-Descriptive Statistics-Explore：選擇Plots -Normality plots with Tests，Untrans

4、formed-Continue-ok 可以看到兩個不同樣本的正態(tài)性和方差齊性檢驗3、 關閉拆分：Data-Split File-選擇Analyze all cases-OK4、 T檢驗：Analyze-Compare Means -Independent-sample T Test-點擊x變量進入Test Variable(s)中-點擊分組（group）進入Grouping Variable-Use specified values-賦值- Continue-OK兩獨立樣本方差齊性檢驗的統(tǒng)計量F值與相應的概率P值，兩組獨立樣本t檢驗的t值，自由度、雙側概率 P值、兩樣本均數(shù)的差值、該差值的標準

5、誤以及該差值的95%可信區(qū)間。當兩樣本的方差齊時，看第一行。不齊，看第二行。Sig與0.1?四、完全隨機設計方差分析1、 檢驗是否滿足正正態(tài)性、方差齊性Analyze-desctiptive statistic -explore-plots-none normality plots with tests (正態(tài)性）、untransformed(組間方差齊性檢驗)(選擇相應的dependent list、factor list)-ok看結果中 正態(tài)性sig0.2 方差齊性sig0.12、 單因素方差分析Analyze-compare means -one-way anova-選擇dependen

6、t list、factor list-ok3、 多重比較Analyze-Compare means-One-way ANOVA-Post Hoc-Bonferroni (最常用)、SNK、Dunnett（control category 一個對照組和多個組比，分組最大、最小、first、last）-Options-Descriptive(統(tǒng)計描述), Homogeneity of variance test（方差齊性檢驗）, Means plot（均數(shù)圖）, Exclude cases analysis by analysis（缺失值選項）- Continue-OK五、隨機區(qū)組設計方差分析1、

7、方差分析Analyze-General Linear Model-Univariate（單變量）-Dependent Variable、Fixed Factor（區(qū)組+處理）-Model-Custom-將想分析的因素（區(qū)組+處理）導入右邊框框中，一般都導入-Continue-Save（保存殘差）-Predicted Values（Unstandaradize）和 Residuals(Standaradized)- Continue-OK2、殘差分析Graphs-Legacy Dialogs-Scatter/Dot-Y(ZRE)、X(PRE)在上述操作后，spss表格中會出現(xiàn)兩列新的-OK-雙擊

8、散點圖添加0刻度線分析：數(shù)據(jù)獨立性 正態(tài)性：散點均勻的分布在0刻度線附近 方差齊性：當不存在“鞍型”或“喇叭口型”則滿足方差齊性，否則不滿足。4、 多重比較Analyze-General Linear Model- Univariate-Post Hoc-block(區(qū)組)-group（處理）- Bonferroni- Continue-OK析因設計非參數(shù)檢驗秩和檢驗一、 配對樣本秩和檢驗1、計算配對差值Transform-compute-Target Variable生成變量d=x1-x2-OK2、檢驗配對差值的正態(tài)性Analyze-Descriptive Statistics-Explor

9、e：選擇Plots -Normality plots with Tests-Continue-ok 3、 秩和檢驗舊方法Analyze-Nonparametric Tests-Legacy Dialogs-2 Related Samples-在彈出的對話框中，點擊所要檢驗的兩個變量放入Paired Variables框內- Continue-Ok4、智能分析模塊Analyze-Nonparametric Tests-Related Samples-Fields-將前后兩個導入到Test Fields中-Run二、 兩獨立樣本U檢驗1、 檢驗是否符合正態(tài)性Analyze-Descriptive

10、Statistics-Explore：選擇Plots -Normality plots with Tests-Continue-ok 2、 Mann-Whitney U 檢驗Analyze-Nonparametric Tests-Legacy Dialogs-2 Independent Samples-選入相應的Test Variable List（應變量）和 Grouping Variable 選好分組相應的值，如0,1- Mann-Whitney U 檢驗-OK如果兩樣本的總樣本量小于40，spss還會提供精確概率（Exact Sig.）的結果，此時以精確概率為準3、智能分析模塊Analy

11、ze-Nonparametric Tests- Independent Samples-Fields-Test Fields（框框右下角會有相應的圖標，由此在變量設置時應提前設好） 和Groups（分組）-RunDecision 如p<0.05框內為黃色，拒絕H0；如p>0.05框內為黑色，不拒絕H0點開圖，可以看到更詳細的信息三、多樣本的秩和檢驗1、正態(tài)性、方差齊性檢驗Analyze-desctiptive statistic -explore-plots-none normality plots with tests (正態(tài)性）、untransformed(組間方差齊性檢驗)(

12、選擇相應的dependent list、factor list)-ok2、H檢驗Analyze-Nonparametric Tests-Legacy Dialogs- k Independent Samples-選入相應的Test Variable List（應變量）和 Grouping Variable 選好分組相應的值,最大值和最小值，包含所有分組-Kruskal-Wallis H 檢驗-OK3、兩組間多重比較Analyze-Nonparametric Tests-Legacy Dialogs-2 Independent Samples-選入相應的Test Variable List（應變

13、量）和 Grouping Variable 選好要比較的兩組放在前后相應的位置，兩兩依次比較- Mann-Whitney U 檢驗-OK得出的p值要乘以比較次數(shù)再與比較4、智能分析模塊Analyze-Nonparametric Tests- Independent Samples-Fields-Test Fields（框框右下角會有相應的圖標，由此在變量設置時應提前設好） 和Groups（分組）-RunDecision 如p<0.05框內為黃色，拒絕H0；如p>0.05框內為黑色，不拒絕H0雙擊所得到的表格，右下方View下拉菜單中選擇Pairwise Comparisons即可進

14、行兩兩比較（Bonferroni 校正的正態(tài)近似法，p值已乘以了比較次數(shù)）當為有序分類類型的變量時Analyze-Nonparametric Tests-Independent Samples-Setting-Jonckheere-Terpastra for K samples 智能分析模塊中四、隨機區(qū)組秩和檢驗Friedman檢驗區(qū)組內編秩，組間求和1、方差分析Analyze-General Linear Model-Univariate（單變量）-Dependent Variable、Fixed Factor（區(qū)組+處理）-Model-Custom-將想分析的因素（區(qū)組+處理）導入右邊框框

15、中，一般都導入-Continue-Save（保存殘差）-Predicted Values（Unstandaradize）和 Residuals(Standaradized)- Continue-OK2、殘差分析Graphs-Legacy Dialogs-Scatter/Dot-Y(ZRE)、X(PRE)在上述操作后，spss表格中會出現(xiàn)兩列新的-OK-雙擊散點圖添加0刻度線分析：數(shù)據(jù)獨立性 正態(tài)性：散點均勻的分布在0刻度線附近 方差齊性：當不存在“鞍型”或“喇叭口型”則滿足方差齊性，否則不滿足。3、Friedman檢驗傳統(tǒng)方法：Analyze-Nonparametric Tests-Legac

16、y Dialogs-k Related Samples-在彈出的對話框中，點擊所有不同的處理組導入Test Variables框內- Continue-Ok-校正p值傳統(tǒng)兩兩比較Analyze-Nonparametric Tests-Legacy Dialogs-2 Related Samples-在彈出的對話框中，點擊所要檢驗的兩個變量放入Paired Variables框內- Continue-Ok-兩兩依次重復比較智能分析模塊Analyze-Nonparametric Tests- Related Samples-Fields 將不同的處理組放入Test Variables-settin

17、g-Friedman-Run雙擊輸出來的表，右下方View下拉菜單中選擇Pairwise Comparisons即可進行兩兩比較（Bonferroni 校正的正態(tài)近似法，p值已乘以了比較次數(shù)）單樣本卡方檢驗1、 Analyze-Nonparametric Tests-Legacy DialogsChi-s quare-將變量選入Test Variable List，在Expected values中values 按順序輸入相應期望值，一般題中會有？獨立四格表卡方檢驗Analyze-Descriptive statistics-Crosstabs-row行（分組變量） columns 列（觀察指

18、標）-Statistics：chi-aquare Cell Display:count選obesed Percentages 選rowRxC表1、Analyze-Descriptive statistics-Crosstabs-row行（分組變量） columns 列（觀察指標）-Statistics：chi-aquare Cell Display:count選obesed Percentages 選row2、多重比較通過設置缺失值實現(xiàn) Variable View-Missing得出的結果要看總的樣本量與40的筆，以及理論頻數(shù)與1和5的大小如果需要Fisher確切概率，則需手動設置Analyz

19、e-Descriptive statistics-Crosstabs-Exact TestsExact多重比較是組間比較，每個組之間所有觀察值是一個整體，不能拆分。配對四格表卡方檢驗Analyze-Descriptive statistics-CrosstabsStatistics-McNemar-ok 沒有連續(xù)校正，p值不準或者AnalyzeNonparametric Tests-Legacy Dialogs-2 Related Samples-選入配對的2個-McNemar-ok有連續(xù)校正或者智能模塊簡單線性相關1、 繪制散點圖Graphs-Scatter-Simple-Define2、

20、正態(tài)性檢驗Analyze-Descriptive Statistics-Explore：選擇Plots -Normality plots with Tests-Continue-ok 3、 進行相關分析Analyze-correlateBivariate-Variables(都選入)-Correlation -Coefficients(pearson)-Tow-tailed-OK簡單線性回歸1、 繪制散點圖Graphs-Scatter-Simple-Define2、 正態(tài)性檢驗3、 Analyze-Descriptive Statistics-Explore：選擇Plots -Normalit

21、y plots with Tests-Continue-ok進行一元線性回歸Analyze-Regression-Linear-確定好因變量Dependent和自變量Independent-Method（Enter強行進入、Stepwise逐步回歸法、Backward后退法、Forward前進法）-Statistics: Regression Coefficient選Estimates、Confident intervals ，右側選Model it和Descriptive-Continue Plots：Y:ZRESID、X：DEPENDNT，standardizes Residual Plo

22、ts選Histogram(直方圖)-ContinueSave：Predicted Values ( Unstandardized) Residuals(Unstandardized、standardized)-Prediction Intervals(Mean Individual)-Continue多元線性回歸4、 繪制散點圖Graphs-Scatter-Simple-Define5、 正態(tài)性檢驗Analyze-Descriptive Statistics-Explore：選擇Plots -Normality plots with Tests-Continue-ok4、 進行多元線性回歸An

23、alyze-Regression-Linear-確定好因變量Dependent和多個自變量選入Independent-Method（Enter強行進入、Stepwise逐步回歸法、Backward后退法、Forward前進法）-Statistics: Regression Coefficient選Estimates、Confident intervals ，右側選Model it和Descriptive-Continue Plots：Y:ZRESID、X：DEPENDNT，standardizes Residual Plots選Histogram(直方圖)-ContinueSave：Predicted Values ( Unstandardize