SPSS第三讲.ppt
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SPSS第三讲.ppt
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SPSS第三讲,假设检验和方差分析,2,2,3,进行均值比较及检验的过程,MEANS过程:
不同水平下(不同组)的描述统计量,如男女的平均工资,各工种的平均工资。
目的在于比较。
Ttest过程:
对样本进行T检验的过程单一样本的T检验One-SampleTTest:
检验单个变量的均值是否与给定的常数之间存在差异。
独立样本的T检验Independent-SampleTTest:
检验两组不相关的样本是否来自具有相同均值的总体(均值是否相同,如男女的平均收入是否相同,是否有显著性差异)配对T检验Paired-SampleTTest:
检验两组相关的样本是否来自具有相同均值的总体(前后比较,如训练效果,治疗效果)One-WayANOVA:
一元(单因素)方差分析,用于检验几个(三个或三个以上)独立的组,是否来自均值相同的总体GeneralLinearModel-Univariate:
双因素方差分析,3,4,一、单因素分析(2组),例某克山病区测得11例克山病患者与13名健康人的血磷值mmol/L如下,以=0.05的显著水平检验该地急性克山病患者与健康人的血磷值是否不同。
表1克山病区调查数据结果患者0.841.051.201.201.391.531.671.801.872.072.11健康人0.540.640.640.750.760.811.161.201.341.351.481.561.871.录入数据。
将组别设为g,可将患者组设为1,健康人设为2,血磷值设为x,如患者组中第一个测量到的血磷值为0.84,则g为1,x为0.84,其他数据均仿此录入,如下图所示。
4,5,图1数据输入界面,5,6,2.统计分析。
依次选择“Analyze”、“Comparemeans”、“IndependentSamplesTTest”。
图2选择分析工具,6,7,3.弹出对话框,将Var00001选入TestVariables、g选入GroupingVariable,并单击下方的DefineGroups按钮,弹出定义组对话框,默认选项为UseSpecifiedValue,在Group1和Group2框中分别填入1和2,即要对组别变量值为1和2的两个组做t检验,另外Options对话框中可选择置信度和处理缺失值的方法。
图3选择变量进入右侧的分析列表,7,8,SPSS输出的结果和结果说明,方差不齐是指两组标准差相差太大.一般若s1s22时可肯定为方差不齐.方差不齐时不应采用t值公式而应采用校正t值公式(t法)此时自由度也做了校正,8,9,表3假设检验结果表,Sig比大,接受原假设(不差异),否则接受备择假设(有差异),9,10,第一个表格是统计描述,给出了两个组的样本数N、均值Mean、标准偏差Std.Deviation、标准误差Std.ErrorMean。
第二个表格分两部分
(1)方差齐次检验(Levene检验)。
F0.032、P(Sig)0.860。
(2)t检验。
因方差齐次与不齐方法不同,(Equalvariancesassumed方差齐次和Equalvariancesnotassumed方差不齐),结果分两行给出。
由使用者根据方差齐次检验结果来判断。
本例尚不能认为方差不齐,故取方差齐次的结果t2.524,df自由度22,双侧t检验概率=0.019即可认为两组间血磷值有差别。
结果中还给出了两组间差值的均值标准误差和95%置信区间。
10,11,二、单因素方差分析(2组以上),试验例五个地区每天发生交通事故的次数如下:
表1五个地区每天发生交通事故数据列表,试以=0.01的显著水平检验各地区平均每天交通事故次数是否相等。
11,12,1.数据录入。
以变量x表示交通事故数据;g表示组别,可设1为东部,2为北部,3为中部,4为南部,5为西部,比如东部数据1可以录入为x=15,g=1。
具体格式见下图。
图1数据输入界面,12,13,2.统计分析。
依次选取“Analyze”、“CompareMeans”、“One-WayANOVA”。
图2选择分析工具,13,14,ANOVA弹出对话框如下图所示,将x选入Dependentlist(因变量框),g选入Factor(研究因素框),对话框下方还有三个按钮:
Contrast、PostHoc和Options。
下面简单介绍其子对话框:
PostHoc:
指定一种多重比较检验方法和水准;Options:
指定要输出的统计量(方差齐性检验和统计描述结果)和处理缺失值的方法,14,15,图3选择变量进入右侧的分析列表,15,16,单击Options,展开其对话框指定输出方差齐性检验结果。
按Continue返回主对话框,单击OK提交执行。
16,17,在主对话框中单击Options按钮,打开Options对话框:
均值图,缺省值,统计特征,Descriptive:
输出每一个分组中因变量的有关描述统计量值Fixedandrandomeffects:
不变效应和随机效应模型的标准差、标准误与95置信区间Homogeneityofvariancetest:
计算Levene统计量值检验各组的方差齐性Brown-Forsythe:
计算检验组均值相等的Brown-Forsythe统计量Welch:
计算检验组均值相等假设的Welch统计量,17,18,表格显示了方差齐性检验结果P0.983,所以认为方差齐次;,18,19,第二个表格给出了方差分析的内容,SumofSquares为平方和,MeanSquare为均方和,df为自由度,BetweenGroups为组间,WithinGroups为组内,F3.676所以接受原假设,即各地区每天发生的交通事故次数相等。
19,20,完整书写方差检验的过程,建立假设:
H0:
5个地区平均每天交通事故的总体均数相等1=2=5H1:
5个地区平均每天交通事故的总体均数不全相等H1与H0相反,如果H0被否决,则H1成立。
确定显著性水平,用表示。
区分大小概率事件的标准,常取0.05。
计算统计量F:
根据资料的性质选择不同的统计方法。
注意都是在H0成立的条件下进行计算。
计算概率值P:
P的含义。
做出推论:
统计学结论和专业结论。
20,21,三、双因素方差分析,试验例某厂医务室测定了10名氟作业工人工前、工中及工后4个小时的尿氟浓度(mol/L),结果如下表,试以=0.05的显著水平检验氟作业工人在这三个不同时间的尿氟浓度有无差别。
表1尿氟浓度测试结果,21,22,1.数据录入。
以变量x表示尿氟浓度,变量g表示时间(工前、工中或工后),可设1为工前,2为工中,3为工后。
变量id表示工人(以编号代表不同工人),如编号为1的工人工前尿氟浓度为90.53,则录入数据时x为90.53,g为1,id为1,数据录入格式如下图。
22,23,2.统计分析。
依次选取“Analyze”、“GeneralLinearModel”、“Univariate”。
23,24,展开对话框如下图,将x选入DependentVariable(因变量框),g、id选入FixedFactors(固定因素框)。
24,25,对话框右边有一排按钮Mode、Contrasts、Plots、PostHoc、Save和Options,下面分别对其子对话框选项作一简单介绍:
Model:
指定不同的模型,除方差分析外GeneralLinearModel可作其他统计分析;Contrasts:
指定一种要用t检验来检验的priori对比;Plots:
指定作某种图;PostHoc:
指定两两比较的方法;Save:
指定将产生的一些指标保存为新的变量;Options:
指定要输出的一些选项,如数据的描述性分析,方差齐次性检验等,25,26,单击Model展开其子对话框如下图,最上方SpecifyModel定义模型,有两个选项:
Fullfactorial(全因子)和Custom,选取Custom(自定义),BuildTerms(选取模型中各项)下方有一选项,单击下拉箭头将其展开,选择MainEffects(主效应)(本例不考虑交互作用),再将Factors框中的g、id选入Model框,按Continue返回主对话框,Model对话框设置,26,27,单击PostHoc按钮展开其子对话框,将g选入PostHocTestsfor,即要做两两比较的因素框,选取SNK即q检验,返回主对话框,单击OK键提交执行。
PostHoc对话框设置,27,28,输出结果及结果分析,第一个表格中是两个因素的取值及观测数汇总结果,28,29,aRSquared=.734(AdjustedRSquared=.571),第二个表格是方差分析的结果,G和ID即是对应的统计量,由结果可知,不同时间尿氟量有差别,不同工人的尿氟浓度有差别;,29,30,第三个表格是SNK两两比较的结果。
G代表不同时间,N为观测数。
在表格的纵向上各组均数按大小排序,然后在表格的横向上被分成了若干个子集,不同子集组间的P值小于0.05,而同一亚组内的各组均数比较的P值则大于0.05。
从上表可见,三个时间被分在了两个不同的亚组中,因此两组间是有差异的。
最后一行是属于同一子集的组组间比较的P值。
Student-Newman-Keuls,1和2的区别,30,31,3、10、6和4的区别,31,32,完整书写方差分析的过程,建立假设:
H0:
工前、工中和工后的尿氟浓度相等1=2=3.H1:
工前、工中和工后的尿氟浓度不全相等确定显著性水平,用表示。
区分大小概率事件的标准,常取0.05。
计算统计量F:
F1=MS组间/MS组内计算概率值P:
P的含义。
做出推论:
统计学结论和专业结论。
32,33,建立假设:
H0:
10名氟作业工人的尿氟浓度相等1=2=3.H1:
10名氟作业工人的尿氟浓度不全相等确定显著性水平,用表示。
区分大小概率事件的标准,常取0.05。
计算统计量F:
F2=MS区间/MS组内计算概率值P:
P的含义。
做出推论:
统计学结论和专业结论。
33,34,课堂练习,书104例4.12书85习题3提示:
判断需要比较的样本个数确定需要分析几个因素在下列命令择其一CompareMeansIndependent-SampleTTestCompareMeansOne-WayANOVAGeneralLinearModelUnivariate,34,
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