spss計算不同類别均值?一、T檢驗用途：比較兩組數據之間的差異，我來為大家科普一下關于spss計算不同類别均值?以下内容希望對你有幫助!

spss計算不同類别均值

一、T檢驗

用途：比較兩組數據之間的差異

前提：正态性，方差齊次性，獨立性

假設：H0: 兩組數據均值相等，即μ0=μ1

SPSS中對應方法：

1、單樣本T檢驗（One-sample Test）

（1）目的：檢驗單個變量的均值與給定的某個常數是否一緻。

（2）判斷标準：p<0.05（或對應的t>1.98）則拒絕原假設，即認為是有顯著差異的。

2、獨立樣本T檢驗（Indpendent-Samples T Test）

（1）目的：檢驗兩個獨立樣本均值是否相等。

（2）判斷标準：p<0.05（或對應的t>1.98）則拒絕原假設，即認為是有顯著差異的。

3、配對樣本T檢驗（Paired-Samples T Test）

（1）目的：檢驗兩個配對樣本均值是否相等。

（2）判斷标準：p<0.05（或對應的t>1.98）即認為是有顯著差異的。

二、方差分析

用途：比較多組數據之間的差異

前提：正态性，方差齊次性，獨立性

假設：H0: 各組數據均值都相等，即μ0=μ1=……

SPSS中對應方法：

1、單因素方差分析（One-way ANOVA）

（1）目的：檢驗由單一因素影響的多組樣本均值差異。

（2）判斷标準：p<0.05（或對應的t>1.98）則拒絕原假設，即認為是有顯著差異的。

（3）特别說明：可以進一步使用LSD，Tukey方法檢驗兩兩之間的差異。

2、多因素方差分析（Univariate）

（1）目的：檢驗由多個因素影響的多組樣本均值差異。

（2）判斷标準：p<0.05（或對應的t>1.98）則拒絕原假設，即認為是有顯著差異的。

（3）特别說明：可以進一步使用LSD，Tukey方法檢驗兩兩之間的差異。

三、非參數檢驗

用途：比較多組數據之間的差異，獨立性等

前提：沒有嚴格限制，适用于母體不服從正态分布或分布情況不明時，亦可以适用于離散和連續數據。

SPSS中對應方法：

1、卡方檢驗（Chi-Square）

（1）目的：檢驗某個連續變量是否與理論的某種分布相一緻；檢驗某個分類變量出現的概率是否等于給定的概率；檢驗兩個分類變量是否相互獨立；檢驗兩種方法的結果是否一緻；檢驗控制某種或某幾種分類因素的作用後，另兩個分類變量是否相互獨立。

（2）特别說明：所有單元格的期望頻數均大于5，最小期望頻數為23.7。其中獨立性，一緻性的檢驗是在列聯表中使用卡方檢驗。

2、單一樣本K-S檢驗（One Sample K-S Test）

（1）目的：檢驗樣本的是否服從某種分布（正态分布，均勻分布，泊松分布，指數分布）

（2）假設：H0: 檢驗樣本的是服從某種分布（例如要檢驗正态性就假設樣本服從正态分布）

（3）判斷标準：p>0.05（或對應的t<1.98）則接受原假設，即認為确實是服從該分布。

3、兩獨立樣本的檢驗(Two-Independed-Sample)

（1）方法：Mann-Whitney U（推薦使用），

①目的：檢驗兩組獨立樣本的是否存在差異性

②假設：H0: 兩總體分布中心位置相同

③判斷标準：p<0.05（或對應的t>1.98）則拒絕原假設，即認為是有顯著差異的。

（2）方法：K-S Z檢驗

①目的：檢驗兩組獨立樣本是否存在差異性

②假設：H0: 兩配對樣本是來自相同分布的總體；

③判斷标準：p<0.05（或對應的t>1.98）則拒絕原假設，即認為是有顯著差異的。

4、多個獨立樣本的檢驗（K-Independed-Sample)

（1）方法：Kruskal-Wails,Jonckheere-Terpstra

①目的：檢驗多組獨立樣本的是否存在差異性

②假設：H0: μ0=μ1=……

③判斷标準：p<0.05（或對應的t>1.98）則拒絕原假設，即認為是有顯著差異的。

④特别說明：J-T除了判斷差異性，還可以判斷出該數據是否存在某種趨勢。

5、兩配對樣本的檢驗(Two-related-Sample)

（1）方法：Wilcoxon(推薦使用),Sign(不推薦使用)

①目的：檢驗兩組配對樣本的是否存在差異性

②假設：H0: 差值的總體中位數Md=0

③判斷标準：p<0.05（或對應的t>1.98）則拒絕原假設，即認為是有顯著差異的。

④特别說明：由于Sign檢驗隻利用了每一配對數據那一側更大，并沒有利用大小所包含的信息，因此會丢失原始數據的大量信息會導緻錯誤結論，所以不推薦使用。

（2）方法：McNemar

①目的：檢驗兩組配對樣本的是否存在差異性

②假設：H0: 兩配對樣本來自得兩總體的分布無顯著差異；

③判斷标準：p<0.05（或對應的t>1.98）則拒絕原假設，即認為是有顯著差異的。

④特别說明：适用于二分數據的配對檢驗

6、多個相關樣本的經驗（K-related-Sample）

（1）方法：Firedman

①目的：檢驗多組配對樣本的是否存在差異性

②假設：H0: 所有的位置參數都相等

③判斷标準：p<0.05（或對應的t>1.98）則拒絕原假設，即認為是有顯著差異的。

（2）方法：Kendall‘s W檢驗

①目的：檢驗評判者的評判标準是否一緻

②假設：H0: 評判者的評判标準一緻

③判斷标準：p<0.05（或對應的t>1.98）則拒絕原假設，即認為是有顯著差異的。

（3）方法：Cochran’s Q檢驗

①目的：檢驗多組配對樣本的是否存在差異性

②假設：H0: 各個處理相同

③判斷标準：p<0.05（或對應的t>1.98）則拒絕原假設，即認為是有顯著差異的。

④特别說明：适用于二分數據的配對檢驗

文章來源：網絡

編輯：徐曉輝

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