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统计SPSS应用整理
第七章两样本均数比较的假设检验
配对T检验(计量资料同源配对异源配对配对样本均数的t检验要求配对差值服从正态分布)计算题3-2
H0假设:
μd=0处理与不处理的无差别。
1建立变量XY
2录数据
3计算变量计算差值
4差值进行正态检验“分析”选差值D放入“因变量列表”;“绘制”选项选“待检验的正态图”
5满足后选“分析”“比较均值”“配对样本T检验”。
6放入X,Y于右边第1对中
7确定:
看到“成对样本统计量”,“成对样本相关系数”,“成对样本检验”。
对X-Y差值做T检验得到t值和P值。
两独立样本t检验:
(成组t检验:
随机分组。
两独立样本均数的t检验要求两组数据均服从正态分布,且两样本对应的两总体方差相等,对两小样本尤其要求方差齐性。
若两总体方差不等,可采用数据变换的或t¹检验或秩转换的非参数检验)。
计算题3-4题。
(应该会考)
H0假设:
μ1=μ2无差别
1建立变量Xgroup对group行值标签
2录数据
3对2组数据进行正态检验“分析”“探索”选X放入“因变量列表”,group放入“因子列表”;“绘制”选项选“待检验的正态图”可以看到正态检验结果。
4满足后选“分析”“比较均值”“独立样本T检验”。
5放入X于右边“检验变量”,放入group于右边“分组变量”,并定义组
6确定:
看到“组统计量”,“独立样本检验”。
独立样本检验结果显示:
方差方差的levene检验:
如方差齐性P值大于0.05用第一排数组的t值,和P值;;如方差不齐,P值小于0.05,要用第2排的t’检验的t值和P值。
第8章多样本均数比较的假设检验
完全随机设计资料的方差分析(方差分析的前提条件是正态性和方差齐性,可通过假设检验来判断,如用levene检验法来判断方差齐性)(3计算题1小题)(估计会考)
H0假设:
μ1=μ2=μ3无差别
H1假设:
μ1μ2μ3不等或不全相等
1建立变量Xgroup给予值标签
2录数据
3选”分析”“比较均值”“单因素分析”
4放入“因变量”X“因子”group
5“选项”里可选描述性方差同质性检验均值图
6“两两比较”里也可选L-SDLS-N-KDUNNETT
7确定看输出结果“描述表”“方差齐性表”“ANOVA表”(可以看到F值,P值)
“多重比较表”(可以看到两两比较)“子集”里同在1列的是(比较后无差异的)。
随机区组设计资料的方差分析(随机区组设计将若干个具有良好同质性的受试对象归为一个区组,组间的均衡性较强。
因而控制了可能存在的混杂因素,并且在进行方差分析时将区组的变异从原组内变异中分解出来,使误差变异减小,因为更容易察觉处理组间的差别,提高了统计效率)(3计算题2小题)(估计不考)
对于处理组:
H0假设:
μ1=μ2=μ3无差别
H1假设:
μ1μ2μ3不等或不全相等
对于区组:
H0假设:
μ1=μ2=μ3无差别
H1假设:
μ1μ2μ3不等或不全相等
1建立变量XTreat(处理组)block(区组)给予值标签
2录数据
3选“分析”“一般线性模型”“单变量”(因为结果变量只有1个)
4放对3个变量“因变量”放X;“固定因子”放处理组;“随机因子”放区组
5选右上角“模型”;(默认的全因子)改成“设定”;把“类型”下改成“主效应”;把Treat
Block放到右边
6“两两比较”选项对Treat处理组选L-SDLS-N-KDUNNETT
7“选项”可以选描述统计方差齐性检验(只能指定1个要么Treat
要么Block否则无结果)
8确定看输出结果
第9章卡方实验(应该考,不知道考哪个,猜是配对卡方吧)
一般四个表的卡方检验习题3-1
H0假设:
π1=π2=π有效率,无差别,等于平均有效率
1建立变量frow(行)colomn(列)标签给予频数疗法结果;值标签
2录数据按a,b,c,d录入录入行列
3“数据标栏”最后的“加权选项“(选频数加权)
4“分析”描述统计“交叉表”将疗法,效果移入右侧“行”,“列”。
5右上“统计量”里选“卡方”。
“单元格”里选“观察值,期望值(e)”。
6确定:
看结果。
“疗法效果交叉表”看数据录得是否正确;看期望值是否大于5.
7本例N≥401≤e<5;选择“卡方实验”表结果的第2项连续校正。
配对四格表(同一批观察对象或检测样品进行两种方法处理,结果以分类变量如阳性,阴性表示,注意定义)习题3-3
H0假设两种方法的总体检测率相同。
1建立变量frow(行)colomn(列)标签给予频数疗法结果;值标签
2录数据按a,b,c,d录入录入行列
3“数据标栏”最后的“加权选项“(选频数加权)
4“分析”描述统计“交叉表”将疗法,效果移入右侧“行”,“列”。
5右上“统计量”里选“MCNemar”(配对4格表选择)。
“单元格”里选“观察值,期望值”。
6确定:
看结果。
卡方表“MCNema检验P值”
一般四个表习题3-4
1建立变量frow(行)colomn(列)标签给予频数疗法结果;值标签
2录数据按a,b,c,d录入录入行列
3“数据标栏”最后的“加权选项“(选频数加权)
4“分析”描述统计“交叉表”将疗法,效果移入右侧“行”,“列”。
5右上“统计量”里选“卡方”。
“单元格”里选“观察值,期望值”。
6确定:
看结果。
“疗法效果交叉表”看数据录得是否正确;看期望值是否大于5.
7本例N<40e<1;选择“卡方实验”表结果的第4项fisher确切概率检验。
对于RXC列表双向无序资料习题3-6
H0假设:
π1=π2=π3=π三组。
。
。
率相对
H1:
π1,π2,π3三组率不全相等。
1建立变量frow(行)colomn(列)标签给予频数疗法结果;值标签
2录数据依次录入数据录入录入行列
3“数据标栏”最后的“加权选项“(选频数加权)
4“分析”描述统计“交叉表”将疗法,效果移入右侧“行”,“列”。
5右上“统计量”里选“卡方,相依系数”。
“单元格”里选“观察值,期望值”。
6确定:
看结果。
“疗法效果交叉表”看数据录得是否正确;看期望值是否大于5.
比较2,2分别拆成4格表,与α比较注意α变换
第十章基于秩次的假设检验方法
例题10-1配对资料计量资料输入数据AB2组
计算差值(计算变量里做)对差值行正态性检验(分析描述统计探索对差值进行绘制选项选带检验的正态图)看满不满足(满足配对T检验不满足秩和检验)
秩和检验分析分参数检验旧对话框2个相关样本(单样本借助配对样本做)---选变量放在一行检验类型——结果秩表检验统计量表(例数少不建议用正态近似法)Z值,P值。
单项有序RX2列联表资料若R为等级资料不能用X2检验用两独立样本的秩和检验。
例题10-4建立变量FROWCOLOM值标签输入数据——数据加权个案F加权——分析非参数检验旧对话框2个独立样本(检验变量疗效分组变量处理措施定义组)——结果秩表检验统计量表频数表通常可用正态近似看ZP。
习题10-3-3单项有序RX2列联表资料若R为等级资料不能用X2检验,要用两独立样本的秩和检验。
(估计会考)
1建立变量frow(行)colomn(列)标签给予频数效果疗法;值标签
2录数据依次录入录入行列
3“数据标栏”最后的“加权选项“(选频数加权)
4“分析”“非参数检验”“旧对话框”“2个独立样本”
5检验变量放“疗效”分组变量放“疗法即处理措施”“定义组”
6结果如下
7描述
1假设H0:
治疗小儿两种肺炎疗效总体分布相同
H1:
治疗小儿两种肺炎疗效总体分不同
2。
编秩求秩和
治疗病毒性肺炎T1=12955.50
治疗细菌性肺炎T2=8780.50
3计算统计里依据SPPS软件本例礼数需用近似正态检验
Z=
4做出统计推断
P
多组计量资料的秩和检验H检验
例题10-5建立变量(首先考虑单因素方差分析做正态检验,方差齐性)——不满足——分析分参数检验旧对话框多个独立样本——结果秩表(没给秩和,给秩均值)检验统计量表(卡方大部分)
第十一章简单线性回归
例题11-1(回归肯定考)
1建立变量X,Y赋予标签
2依次录入数据X,Y
3在“图形”“旧对话框”“散点,点状“”定义“
4年龄放“X轴”心率放“Y轴”
考试是写出:
由散点图可见心率随年龄呈直线变化趋势
5进入“分析”“回归”“线性”
6“因变量”放入心率,“自变量”放入年龄(可以放很多,多因素是放)。
7右上角“统计量”默认值“估计,模型拟合度”。
选“置信区间”。
确定
8结果显示如下
考试写:
依据SPSS结果:
系数表得截距a=301.323回归系数b=-3.218
列出回归方程:
假设检验
(2)根据SPSS软件结果
得t=-11.590
(3)P值<0.05拒绝H0,接受H1,可以认为正常成年男性的运动后最大心率与年龄之间存在直线关系。
如果贴了方差分析表需说明用方差分析检验F=P=结论同t检验
R2=0.882
如果考试给出残差分析图,需写出:
由残差图可见散点在0的上下自由分布,且在正负2之间。
提示该资料符合线性回归。
(用来判断线性回归条件的)。
如果还要增加难度需要做残差的正态性检验给出下列表
对残差做正态性检验P值等于0.133说明残差服从正态分布。
下面不考,自用。
如果要增加难度(考试估计不用)
9如果要看残差分析图进入“分析”“回归”“线性”右上角“保存”选取预测值“未标准化”,残差“为标准化”。
预测区间“均值及单值”。
进入右上角“绘制”绘制残差图的。
DEPENDNT放入XZERSID放入Y确定
10PRE1代表Y^;RES-1实际Y值-Y^==残差,未标准化的;LMCI-1,UMCI-1代表
如第一行代表年龄等于45岁时对应
是153.343到159.659代表所有45岁的人运动后的心率的总体平均值是153.343到159.659;LICI-1,UICI-1个体Y值得容许区间,
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