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t检验结果怎么看

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  本词条由“科普中国”科学百科词条编写与应用工作项目

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  。

  t检验,亦称student t检验(Student’s t test),主要用于样本含量较小(例如n < 30),总体标准差σ未知的正态分布。   [1]   t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率,从而比较两个平均数的差异是否显著。它与f检验、卡方检验并列。t检验是戈斯特为了观测酿酒质量而发明的,并于1908年在Biometrika上公布   [2]   。   中文名   t检验   外文名   Student's t test   别 称   student t检验   提出者   戈斯特   学科领域   统计学   应用对象   样本量较小σ未知的正态分布资料   主要应用   比较两个平均数的差异是否显著   1   适用条件   2   主要分类   ?   单总体检验   ?   双总体检验   3   检验步骤   4   注意事项   5   实现平台   6   实用场景   7   实用举例   编辑   (1) 已知一个总体均数;   (2) 可得到一个样本均数及该样本标准差;   (3) 样本来自正态或近似正态总体   [3]   。   编辑   t检验可分为单总体检验和双总体检验,以及配对样本检验   [1]   。   单总体t检验是检验一个样本平均数与一个已知的总体平均数的差异是否显著。当总体分布是正态分布,如总体标准差未知且样本容量小于30,那么样本平均数与总体平均数的离差统计量呈t分布。   单总体t检验统计量为:   其中   为样本平均数,   为样本标准偏差,n为样本数。该统计量t在零假说:μ=μ0为真的条件下服从自由度为n的t分布。   双总体t检验是检验两个样本平均数与其各自所代表的总体的差异是否显著。双总体t检验又分为两种情况,一是独立样本t检验(各实验处理组之间毫无相关存在,即为独立样本),该检验用于检验两组非相关样本被试所获得的数据的差异性;一是配对样本t检验,用于检验匹配而成的两组被试获得的数据或同组被试在不同条件下所获得的数据的差异性,这两种情况组成的样本即为相关样本。   (1)独立样本t检验统计量为:   S12和 S22为两样本方差;n1 和n2 为两样本容量。   (2)配对样本检验   配对样本t检验可视为单样本t检验的扩展,不过检验的对象由一群来自常态分配独立样本更改为二群配对样本之观测值之差。若二配对样本x1i与x2i之差为di=x1i?x2i独立,且来自常态分配,则di之母体期望值μ是否为μ0可利用以下统计量:   其中   为配对样本差值之平均数,   为配对样本差值之标准偏差,n为配对样本数。该统计量t在零假说:μ=μ0为真的条件下服从自由度为n?1的t分布。   编辑   下面以一个实例的单总体t检验对t检验做一说明:   [4]   问题:难产儿出生数n=35,体重均值   =3.42,S=0.40,一般婴儿出生体   图1t界值表   重 μ0=3.30(大规模调查获得),问相同否?   解:   1.建立假设、确定检验水准α   H0:μ=μ0 (零假设null hypothesis)   H1:μ ≠ μ0(备择假设alternative hypothesis)   双侧检验,检验水准:α=0.05   2.计算检验统计量   3.查相应界值表,确定P值,下结论。   查附表(图1),t0.025 / 34 =2.032, t < t0.025 / 34, P >0.05,按α=0.05水准,不拒绝H0,两者的差别无统计学意义。

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  1、选用的检验方法必须符合其适用条件(注意:t检验的前提:1.来自正态分布总体; 2.随机样本 ;3.均数比较时,要求两样本总体方差相等,即具有方差齐性)

  [3]

  。理论上,即使样本量很小时,也可以进行t检验。(如样本量为10,一些学者声称甚至更小的样本也行),只要每组中变量呈正态分布,两组方差不会明显不同。如上所述,可以通过观察数据的分布或进行正态性检验估计数据的正态假设。方差齐性的假设可进行F检验,或进行更有效的Levene’s检验。如果不满足这些条件,可以采用校正的t检验,或者换用非参数检验代替t检验进行两组间均值的比较。

  2、区分单侧检验和双侧检验。单侧检验的界值小于双侧检验的界值,因此更容易拒绝,犯第Ⅰ错误的可能性大

  [3]

  。t检验中的p值是接受两均值存在差异这个假设可能犯错的概率。在统计学上,当两组观察对象总体中的确不存在差别时,这个概率与我们拒绝了该假设有关。一些学者认为如果差异具有特定的方向性,我们只要考虑单侧概率分布,将所得到t-检验的P值分为两半。另一些学者则认为无论何种情况下都要报告标准的双侧t检验概率。

  3、假设检验的结论不能绝对化

  [3]

  。当一个统计量的值落在临界域内,这个统计量是统计上显著的,这时拒绝虚拟假设。当一个统计量的值落在接受域中,这个检验是统计上不显著的,这是不拒绝虚拟假设H0。因为,其不显著结果的原因有可能是样本数量不够拒绝H0 ,有可能犯第Ⅰ类错误。

  4、正确理解P值与差别有无统计学意义

  [3]

  。P越小,不是说明实际差别越大,而是说越有理由拒绝H0 ,越有理由说明两者有差异,差别有无统计学意义和有无专业上的实际意义并不完全相同。

  5、假设检验和可信区间的关系结论具有一致性差异:提供的信息不同区间估计给出总体均值可能取值范围,但不给出确切的概率值,假设检验可以给出H0成立与否的概率

  [3]

  。

  6、涉及多组间比较时,慎用t检验

  [3]

  。科研实践中,经常需要进行两组以上比较,或含有多个自变量并控制各个自变量单独效应后的各组间的比较,(如性别、药物类型与剂量),此时,需要用方差分析进行数据分析,方差分析被认为是t检验的推广。在较为复杂的设计时,方差分析具有许多t-检验所不具备的优点。(进行多次的t检验进行比较设计中不同格子均值时)。

  编辑

  大多数的试算表软件及统计软件都可以进行t检验之运算,诸如QtiPlot、OpenOffice.org Calc、LibreOffice Calc、Microsoft Excel、SAS、SPSS、Stata、DAP、gretl、R、Python、PSPP、Minitab等

  [5]

  。

  编辑

  单样本检验:检验一个正态分布的总体的均值是否在满足零假设的值之内

  [6]

  。

  双样本检验:其零假设为两个正态分布的总体的均值是相同的。这一检验通常被称为学生t检验。但更为严格地说,只有两个总体的方差是相等的情况下,才称为学生t检验;否则,有时被称为Welch检验。以上谈到的检验一般被称作“未配对”或“独立样本”t检验,我们特别是在两个被检验的样本没有重叠部分时用到这种检验方式

  [6]

  。

  检验同一统计量的两次测量值之间的差异是否为零。举例来说,我们测量一位病人接受治疗前和治疗后的肿瘤尺寸大小。如果治疗是有效的,我们可以推定多数病人接受治疗后,肿瘤尺寸变小了。这种检验一般被称作“配对”或者“重复测量”t检验。

  检验一条回归线的斜率是否显著不为零。

  编辑

  t检验可用于比较男女身高是否存在差别

  为了进行独立样本t检验,需要一个自(分组)变量(如性别:男、女)与一个因变量(如身高测量值)。根据自变量的特定值,比较各组中因变量的均值。用t检验比较下列男、女儿童身高的均值

  [5]

  。

  1、假设

  H0:男平均身高=女平均身高

  H1:男平均身高 ≠ 女平均身高

  选用双侧检验:选用α=0.05的统计显著水平

  [5]

  。

  2、SPSS中的数据的排列

  被试者

  性别

  身高

  对象1

  对象2

  对象3

  对象4

  对象5

  男性

  男性

  男性

  女性

  女性

  111

  110

  109

  102

  104

  男性身高均数=110 ;女性身高均数=103

  3、选择SPSS中compare means菜单, 独立样本, t-test。选择双侧检验,以及统计显著性水平α=0.05 运行

  [5]

  。

  4、从输出结果查看t检验的p值,是否达到显著水平:是,接受H1,男平均身高与女平均身高不同;否,接受H0,尚无证据支持男女身高差异

  [5]

  。

  参考资料

  1.

  Fisher Box, Joan. Guinness, Gosset, Fisher, and Small Samples. Statistical Science. 1987, 2 (1): 45–52.

  2.

  尹希果主编.计量经济学原理与操作:重庆大学出版社,2009.09:37

  3.

  陈望忠主编.医学中英文论文写作与编辑:军事医学科学出版社,2007.7:159

  4.

  O’Connor, John J.; Robertson, Edmund F., Gosset, MacTutor History of Mathematics archive

  5.

  刘江涛,刘立佳编著.SPSS数据统计与分析应用教程 基础篇:清华大学出版社,2017.01:61-65

  6.

  雷蕾著.应用语言学研究设计与统计:华中科技大学出版社,2016.03:57

  T检验用于分析定类数据与定量数据之间的关系情况。例如研究人员想知道两组学生的智商平均值是否有显著差异。

  原始数据SPSSAU1

  进行T检验分析,得到分析结果

  2

  T检验仅可对比两组数据的差异,分析结果表格如下图:

  3

  详细的指标说明如下,其中主要关注P值大小。

  可以看到两个分析项的P值均<0.05,说明不同性别群体样本对于“淘宝客服服务态度”,“淘宝商家服务质量”均呈现出显著性差异   4   T检验结果分析步骤   第一:分析X与Y之间是否呈现出显著性(P值小于0.05或0.01);   第二:如果呈现出显著性;具体对比平均值大小,描述具体差异所在;   第三:对分析进行总结。   ENDT检验还可以具体细分为单样本T检验,独立样本T检验和配对样本T检验,独立样本T检验在问卷研究中使用频率最高。经验内容仅供参考,如果您需解决具体问题(尤其法律、医学等领域),建议您详细咨询相关领域专业人士。举报作者声明:本篇经验系本人依照真实经历原创,未经许可,谢绝转载。投票(0)已投票(0)+1有得(0)我有疑问(0)◆◆   说说为什么给这篇经验投票吧!   写的太赞帮到了我作者很棒因为任性   我为什么投票...   你还可以输入500字   ◆◆   只有签约作者及以上等级才可发有得 如何加入回享?你还可以输入1000字   ◆◆   如对这篇经验有疑问,可反馈给作者,经验作者会尽力为您解决!   你还可以输入500字   展开阅读全部   之前的文章中SPSSAU已经给大家详细地介绍了方差分析,之后收到的一些反馈以及日常的答疑中,我们发现关于T检验三种方法的区分还有很多小伙伴搞不清楚,下面就结合着具体案例详细聊聊T检验的那点事。   T检验是通过比较不同数据的均值,研究两组数据之间是否存在显著差异。?   不同的T检验方法适用于不同的分析场景,具体的分类如下:   无论是单样本T检验、独立样本T检验还是配对样本T检验,都有几个基本前提:   (1)T检验属于参数检验,用于检验定量数据(数字有比较意义的),若数据均为定类数据则使用非参数检验。   (2)样本数据服从正态或近似正态分布,若不满足,则可考虑使用非参数检验。   SPSSAU整理   (1) 单样本t检验   单样本T检验用于比较一组数据与一个特定数值之间的差异情况。   比如,某公司用五级李克量表的调查问卷进行员工满意度调查,其中‘4分’代表满意,分析人员可通过单样本t检验了解员工总体满意程度与“满意”(4)之间是否有明显差异。   分析步骤:   1、点击【通用方法】→【单样本T检验】,拖拽分析项到右侧分析框。   2、在填写框内输入对比数字。   3、点击“开始单样本T检验分析”,即可得到分析结果。   SPSSAU分析界面   分析结果:   单样本T检验结果   首先判断p值是否呈现出显著性,由上表可知,P<0.01,说明统计结果有显著意义。具体差异根据平均值进行对比,员工总体满意度平均得分为3.688,在量表中代表“一般”程度,与代表“满意”的得分4之间存在统计学差异。因此认为总体员工满意度处于一般水平。   (2)独立样本T检验(T检验)   独立样本T检验用于分析定类数据(X)与定量数据(Y)之间的差异情况。   独立样本T检验除了需要服从正态分布、还要求两组样本的总体方差相等。当数据不服从正态分布或方差不齐时,则考虑使用非参数检验。   案例:比较男生与女生的专业和职业任职得分的均值是否存在显著差异,可采用独立样本T检验进行分析。   分析步骤:   1、选择【通用方法】→【T检验】,拖拽分析项到右侧分析框。   2、“性别”放入【X(定类)】框中   3、“职业认知”放入【Y(定量)】框中   4、点击“开始T检验分析”,即可得到分析结果。   SPSSAU分析界面   分析结果如下:   T检验分析结果   性别职业认知-T检验对比图   从上表可以看出:不同性别样本对于职业认知呈现出显著性(P<0.05),意味着不同性别样本对于职业认知均有着差异性。   具体分析可知:性别对于职业认知呈现出0.01水平显著性(t=-37.42,P=0.00),以及具体对比差异可知, 男的平均值(8.91),会明显低于女的平均值(16.25)。   总结可知:不同性别样本对于职业认知有显著性差异。   特别说明:   独立样本T检验仅用于分析两组数据,比如性别,高分组低分组,实验组对照组等。如超过两组比较则使用方差分析   独立样本T检验用于分析定类数据(X)与定量数据(Y)之间的差异情况。如果X、Y均为定类数据,则使用卡方分析   在进行分析前,首先确保数据格式正确,分析要求将进行对比的两组数据放在同一列中,同时有一列用来表示数据的组别。   (3)配对样本T检验   用于分析配对定量数据之间的差异对比关系。与独立样本t检验相比,配对样本T检验要求样本是配对的。两个样本的样本量要相同;样本先后的顺序是一一对应的。   案例:比较在两种背景情况下(有广告和无广告);样本的购买意愿是否有着明显的差异性。通过两组数据的对比分析,判断背景音乐是否会影响消费行为。   分析步骤:   1、选择【通用方法】→【配对T检验】,将分析项分别拖拽到右侧分析框。   2、点击“开始配对T检验分析”,即可得到分析结果。   SPSSAU分析界面   分析结果:   配对T检验分析结果   从上表可以看出:配对数据,没有呈现出差异性(P>0.05)。因而说明背景音乐对于消费行为没有显著影响。

  *如果呈现出显著性;具体对比平均值(或差值)大小,描述具体差异所在。

  特别说明:

  配对样本T检验要求两组样本量相等,而独立样本T检验对样本量没有要求

  配对样本T检验的数据格式与上文提到的独立样本T检验不同,两组配对数据需要分别成一列,具体参考下图:

  *本文部分数据来源《统计分析与SPSS的应用》、《问卷数据分析-破解SPSS的六类分析思路》

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  在之前的文章中SPSSAU已经给大家详细地介绍了方差分析,之后收到的一些反馈以及日常的答疑中,我们发现关于T检验三种方法的区分还有很多小伙伴搞不清楚,所以今天就结合着具体案例来聊聊T检验的那些事。

  01. 概念

  T检验是通过比较不同数据的均值,研究两组数据之间是否存在显著差异。

  02. 分类

  不同的T检验分析方法适用于不同的分析场景,具体的分类如下:

  03. t检验的前提条件

  无论是单样本T检验、独立样本T检验还是配对样本T检验,都有几个基本前提:

  1. 样本数据服从正态或近似正态分布。

  独立T检验(也称T检验),要求因变量(y)需要符合正态分布性,如果不满足,此时可考虑使用非参数检验,具体来讲应该是MannWhitney检验进行研究。

  单样本T检验,其默认前提条件是数据需要符合正态分布性,如果不满足,此时可考虑使用单样本Wilcoxon检验进行研究。

  配对样本T检验,其默认前提条件是差值数据需要符合正态分布性,如果不满足,此时可考虑使用单样本Wilcoxon检验进行研究。其实配对样本T检验与单样本T检验的原理是一模一样,无非是进行了一次数据相减(即差值)处理而已,因而其和单样本T检验保持一致。

  2.T检验属于参数检验,用于检验定量数据(数字有比较意义的),若数据均为定类数据则应使用卡方检验

  04. 案例应用

  (1)单样本t检验

  单样本T检验用于比较样本数据与一个特定数值之间是否的差异情况。

  例如,某公司使用五级李克量表问卷进行员工满意度调查,‘4分’代表满意,通过单样本t检验分析员工总体满意程度与“满意”(4)之间是否存在显著差异。

  分析步骤:

  1、上传数据到SPSSAU

  2、点击【通用方法】→【单样本T检验】,拖拽分析项到右侧分析框。

  3、在填写框内输入对比数字。

  4、点击“开始单样本T检验分析”,即可得到分析结果。

  SPSSAU分析界面

  分析结果如下:

  单样本T检验分析结果

  首先判断p值是否呈现出显著性,由上表可知,P<0.01,说明统计结果有显著意义。具体差异根据平均值进行对比,员工总体满意度平均得分为3.688,在量表中代表“一般”程度,与代表“满意”的得分4之间存在统计学差异。因此认为总体员工满意度处于一般水平。   (2)独立样本T检验(T检验)   独立样本T检验用于分析定类数据(X)与定量数据(Y)之间的差异情况。   独立样本T检验除了需要服从正态分布、还要求两组样本的总体方差相等。当数据不服从正态分布或方差不齐时,则考虑使用非参数检验。   比较男生与女生的专业和职业任职得分的均值是否存在显著差异,可采用独立样本T检验进行分析。   分析步骤:   1. 选择【通用方法】→【T检验】,拖拽分析项到右侧分析框。   2.“性别”放入【X(定类)】框中   3.“职业认知”放入【Y(定量)】框中   4. 点击“开始T检验分析”,即可得到分析结果。   SPSSAU分析界面   分析结果如下:   T检验分析结果柱形图   从上表可以看出:不同性别样本对于职业认知呈现出显著性(P<0.05),意味着不同性别样本对于职业认知均有着差异性。   具体分析可知:性别对于职业认知呈现出0.01水平显著性(t=-37.42,P=0.00),以及具体对比差异可知, 男的平均值(8.91),会明显低于女的平均值(16.25)。   总结可知:不同性别样本对于职业认知有显著性差异。   其他说明:   1. 独立样本T检验仅用于分析两组数据,比如性别,高分组低分组,实验组对照组等。如超过两组比较则使用方差分析   2. 独立样本T检验用于分析定类数据(X)与定量数据(Y)之间的差异情况。如果X、Y均为定类数据,则使用卡方分析   3. 在进行分析前,首先确保数据格式正确,分析要求将进行对比的两组数据放在同一列中,同时有一列用来表示数据的组别,正确格式如下:   正确格式   (3) 配对样本T检验   配对样本T检验用于分析配对定量数据之间的差异对比关系。与独立样本t检验相比,配对样本T检验要求样本是配对的。两个样本的样本量要相同;样本先后的顺序是一一对应的。   例如,比较在两种背景情况下(有广告和无广告);样本的购买意愿是否有着明显的差异性。通过两组数据的对比分析,判断背景音乐是否会影响消费行为。   分析步骤:   1、上传数据至SPSSAU   2、选择【通用方法】→【配对T检验】,将分析项分别拖拽到右侧分析框。   3、点击“开始配对T检验分析”,即可得到分析结果。   SPSSAU分析界面   分析结果如下:   配对T检验分析结果   从上表可以看出:配对数据,没有呈现出差异性(P>0.05)。因而说明背景音乐对于消费行为的显著影响。

  *如果呈现出显著性;具体对比平均值(或差值)大小,描述具体差异所在。

  其他说明:

  配对样本T检验要求两组样本量相等,而独立样本T检验对样本量没有要求。配对样本T检验的数据格式与上文提到的独立样本T检验不同,两组配对数据需要分别成一列,具体参考下图:

  正确格式
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  两独立样本2113spss结果里,第一个表是描述性统5261计;第二个表,左边是方差4102齐性检验;

  如果F值的Gig大于0,05,方差齐1653性,看右边t检验的第一行,t值,Sig就是p。如果F值的Gig小于0,05,方差不齐性,看右边t检验的第二行,t值,Sig就是p。

  扩展资料

  对应的第一行的p值0,510,第一行t值0,659,

  独立样本t检测包括两个检验:前一个是方差齐性检验(也就是Levene检验),后一个t检验。方差齐性检验是t检验的前提。所以看结果先看方差齐性检验结果。

  如自主学习动机这一项,方差齐性检验结果sig,值,也就是p值0,630>0,05,说明方差齐性(方差相等)。之后的结果全部都要看第一行,也就是假设方差相等这一行。

  展开全部

  下面这幅图是从网页2113上搜索得5261到的一个结果,我们就拿这4102个结果来解读一下如何分析独立样1653本T检验的结果。

  1.第一个看第一个sig值,它是对方差齐性的假设的检验,假如sig<0.05,说明不满足方差齐性,我们认为方差是不齐的。   2.这种情况下,我们只能看第二行数据,也就是看下图所示的sig值来判断是否有组间差异。第二个sig值说明,差异不显著,因为它大于了.05。我们得出的结论是没有差异。   3.我们看第二行数据,sig值>0.05,说明方差是齐性的。

  4.这时候,我们需要看另一个sig值,这个值仍然是没有达到显著水平(0.05),我们认为两组是没有差异的。

  扩展资料

  T检验,亦称student t检验(Student’s t test),主要用于样本含量较小(例如n < 30),总体标准差σ未知的正态分布。   T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率,从而比较两个平均数的差异是否显著。它与f检验、卡方检验并列。t检验是戈斯特为了观测酿酒质量而发明的,并于1908年在Biometrika上公布。   注意事项   1、选用的检验方法必须符合其适用条件(注意:t检验的前提:1.来自正态分布总体; 2.随机样本 ;3.均数比较时,要求两样本总体方差相等,即具有方差齐性)。理论上,即使样本量很小时,也可以进行t检验。(如样本量为10,一些学者声称甚至更小的样本也行),只要每组中变量呈正态分布,两组方差不会明显不同。   如上所述,可以通过观察数据的分布或进行正态性检验估计数据的正态假设。方差齐性的假设可进行F检验,或进行更有效的Levene's检验。如果不满足这些条件,可以采用校正的t检验,或者换用非参数检验代替t检验进行两组间均值的比较。   2、区分单侧检验和双侧检验。单侧检验的界值小于双侧检验的界值,因此更容易拒绝,犯第Ⅰ错误的可能性大。t检验中的p值是接受两均值存在差异这个假设可能犯错的概率。在统计学上,当两组观察对象总体中的确不存在差别时,这个概率与我们拒绝了该假设有关。   3、假设检验的结论不能绝对化。当一个统计量的值落在临界域内,这个统计量是统计上显著的,这时拒绝虚拟假设。当一个统计量的值落在接受域中,这个检验是统计上不显著的,这是不拒绝虚拟假设H0。因为,其不显著结果的原因有可能是样本数量不够拒绝H0 ,有可能犯第Ⅰ类错误。   4、正确理解P值与差别有无统计学意义。P越小,不是说明实际差别越大,而是说越有理由拒绝H0 ,越有理由说明两者有差异,差别有无统计学意义和有无专业上的实际意义并不完全相同。   5、假设检验和可信区间的关系结论具有一致性差异:提供的信息不同区间估计给出总体均值可能取值范围,但不给出确切的概率值,假设检验可以给出H0成立与否的概率 [3] 。   6、涉及多组间比较时,慎用t检验。科研实践中,经常需要进行两组以上比较,或含有多个自变量并控制各个自变量单独效应后的各组间的比较,(如性别、药物类型与剂量),此时,需要用方差分析进行数据分析,方差分析被认为是T检验的推广。在较为复杂的设计时,方差分析具有许多t-检验所不具备的优点。(进行多次的T检验进行比较设计中不同格子均值时)。   参考资料:百度百科t检验   展开全部   两独立样本2113spss结果里,第一个表是描述性5261统计;第二个表4102,左边是方差齐性检验;   如果F值的Gig大于16530.05,方差齐性,看右边t检验的第一行,t值,Sig就是p。如果F值的Gig小于0.05,方差不齐性,看右边t检验的第二行,t值,Sig就是p。   扩展资料   功能介绍   数据管理   在10版以后,SPSS的每个新增版本都会对数据管理功能作一些改进,以使用户的使用更为方便。13版中的改进可能主要有以下几个方面:   1、超长变量名:在12版中,变量名已经最多可以为64个字符长度,13版中可能还要大大放宽这一限制,以达到对当今各种复杂数据仓库更好的兼容性。   2、改进的Autorecode过程:该过程将可以使用自动编码模版,从而用户可以按自定义的顺序,而不是默认的ASCII码顺序进行变量值的重编码。另外,Autorecode过程将可以同时对多个变量进行重编码,以提高分析效率。   3、改进的日期/时间函数:本次的改进将集中在使得两个日期/时间差值的计算,以及对日期变量值的增减更为容易上。   结果报告   从10版起,对数据和结果的图表呈现功能一直是SPSS改进的重点。在16版中,SPSS推出了全新的常规图功能,报表功能也达到了比较完善的地步。13版将针对使用中出现的一些问题,以及用户的需求对图表功能作进一步的改善。   1、统计图:在经过一年的使用后,新的常规图操作界面已基本完善,本次的改进除使得操作更为便捷外,还突出了两个重点。首先在常规图中引入更多的交互图功能;   带误差线的分类图形如误差线条图和线图,三维效果的简单、堆积和分段饼图等。其次是引入几种新的图形,已知的有人口金字塔和点密度图两种。   2、统计表:几乎全部过程的输出都将会弃用文本,改为更美观的枢轴表。而且枢轴表的表现和易用性会得到进一步的提高,并加入了一些新的功能;   如可以对统计量进行排序、在表格中合并/省略若干小类的输出等。此外,枢轴表将可以被直接导出到PowerPoint中,这些无疑都方便了用户的使用。   参考资料:spss.百度百科   展开全部   1、首2113先打开一个数据,数据中用“1”表5261示男生,“2”表示女生,主4102要分析的变量就是英语1653成绩,要分析男生和女生之间英语成绩有没有统计学意义上的差异,对于一次考试来讲,一个群体的英语成绩应该是趋向一个值的,就是大部分人的成绩都在这个值附近,所以是可以使用独立样本t检验的。   2、点击“分析”-“比较平均值”-“独立样本t检验”   3、在弹出的界面中将“性别”选入到“分组变量”中;同时点击“定义组”按钮   4、在弹出的“定义组”界面中,在“使用指定值”下“组1”文本框中填入“1”,“组2”文本框中填入“2”(因为我们的数据中“1”代表男生,“2”代表女生),然后点击“继续”   5、将我们的“英语”选入到“检验变量”中,点击“确定”   6、点击确定后弹出我界面就是我们的此次关于男生女生英语成绩是否有显著差异的独立样本t检验的分析结果,,接下来我们就来解读一下这个结果。   7、第一个表格中的“均值”和“标准差”在论文中的表示方法是“x±s”(均数加减标准差,x顶上有个横杠哈,,网页上打不出来)   8、第二个表格中,T=-5.172 显著性(双尾)=0.000,显著性双尾就是P,即P=0.000 ,那么我我们的P<0.05,所以说男生女生之间的英语成绩是有显著性差异的。   9、是下面一行,即T=-5.171 P=0.000,如果P小于0.05,依然说明男生女生之间的英语成绩是有显著性差异的。(案例中的上下两行P都等于0.000,这个只是这个案例是这样,其他案例不一定哈)   参考资料:点击“分析”-“比较平均值”-“独立样本t检验”   展开全部   可以使用在线2113spss平台SPSSAU进行分析,结5261果比较容易解读。   共输出t值和P值,以及还有平4102均值与标准差值。1653   从分析角度看P值和平均值更有意义,首先看P值大小,判断两组数据是否有显著性差异,P<0.05代表呈现出显著性差异,反之,则没有。具体差异可对比平均值大小。   量表分析,在做“临界值比率”(CR)检测时,用到了T-TEST检验。   T检验是平均值的比较方法。   T检验分为三种方法:   1. 单一样本t检验(One-sample t   test),是用来比较一组数据的平均值和一个数值有无差异。例如,你选取了5个人,测定了他们的身高,要看这五个人的身高平均值是否高于、低于还是等于1.70m,就需要用这个检验方法。   2. 配对样本t检验(paired-samples t   test),是用来看一组样本在处理前后的平均值有无差异。比如,你选取了5个人,分别在饭前和饭后测量了他们的体重,想检测吃饭对他们的体重有无影响,就需要用这个t检验。   注意,配对样本t检验要求严格配对,也就是说,每一个人的饭前体重和饭后体重构成一对。   3. 独立样本t检验(independent t   test),是用来看两组数据的平均值有无差异。比如,你选取了5男5女,想看男女之间身高有无差异,这样,男的一组,女的一组,这两个组之间的身高平均值的大小比较可用这种方法。   总之,选取哪种t检验方法是由你的数据特点和你的结果要求来决定的。   t检验会计算出一个统计量来,这个统计量就是t值,   spss根据这个t值来计算sig值。因此,你可以认为t值是一个中间过程产生的数据,不必理他,你只需要看sig值就可以了。sig值是一个最终值,也是t检验的最重要的值。   sig值的意思就是显著性(significance),它的意思是说,平均值是在百分之几的几率上相等的。   一般将这个sig值与0.05相比较,如果它大于0.05,说明平均值在大于5%的几率上是相等的,而在小于95%的几率上不相等。我们认为平均值相等的几率还是比较大的,说明差异是不显著的,从而认为两组数据之间平均值是相等的。   如果它小于0.05,说明平均值在小于5%的几率上是相等的,而在大于95%的几率上不相等。我们认为平均值相等的几率还是比较小的,说明差异是显著的,从而认为两组数据之间平均值是不相等的。   总之,只需要注意sig值就可以了。


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