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spss数据分析入门教程 10种数据分析方法

生活百科

一、 均值比较检验与方差分析
在经济社会问题的研究过程中，常常需要比较现象之间的一些指标有无显著差异，特别当考察的样本容量n比较大时，由随机变量的中心极限定理知，样本均值近似他服从正态分布、所以，均值的比较检验主要研究关于正态总体则均值有关的假设是否成立的问题，研究的数据服从正态分布或近似地服从正态分布是进行均值比较检验的前提条件 。在Aanlyze菜单中，均值比较检验可以从菜单Compare Means 和General Linear Model得出 。
1 单个总体均值的t检验(One-Sample T Test)
单个总体的t检验也称为单一样本的t检验，也就是检验单个变量的均值是否与假定的均值之间存在差异 。将单个变量的样本均值与假定的常数相比较，通过检验得出预先的假设是否正确的结论 。
2 两个总体的t检验 (Two-Samples T Test)
2.1两个独立样本的t检验 (Independent -Samples T Test)
Independent -Samples T Test是检验两个没有联系的总体样本均值间是否存在显著的差异，两个没有联系的总体样也称独立样本，如两个无联系的企业生产的同样产品之间的某项指标的均值的比较，不同地区的儿童身高、体重的比较等，都可以通过抽取样本检验两个总体的均值是否存在显著的差异 。
2.2两个有联系样本均值的比较(Paired-Samples T Test)
Paired-Samples T Test是检验两个有联系正态总体的均值是否存在显著的差异，又称配对样本的T检验 。如检验某种药品使用的效果是否显苦，需要对使用者使用前后进行比较；再如对某种粮食进行品种改良，也需要比较改良前后粮食产量有无显著差异等 。
3单因素方差分析(One-Way ANOVA)
单因变量的单因素方差分析主要解决多于两个总体样本或变量间均值的比较问题 。是一种对多个(大于两个)总体样本的均值是否存在显著差异的检验方法 。
单因素方差分析的应用条件：在不同的水平(因素变量取不同值)下，各总体应当服从方差相等的正态分布 。
例2.5：某个年级有三个班，现在对他们的一次数学考试成绩进行随机抽（见下表），试在显著性水平0.005下检验各班级的平均分数有无显著差异（数据文件：数学考试成绩.sav） 。
（1）建立数学成绩数据文件 。
（2）选择“分析” →“比较均值” →“单因素方差”，打开单因素方差分析窗口，将“数学成绩”移入因变量列表框，将“班级”移入因子列表框 。
（3）单击“两两比较”按钮，打开“单因素ANOVA两两比较”窗口 。
（4）在假定方差齐性选项栏中选择常用的LSD检验法，在未假定方差齐性选项栏中选择Tamhane’s检验法 。在显著性水平框中输入0.05，点击继续，回到方差分析窗口 。
（5）单击“选项”按钮，打开“单因素ANOVA选项”窗口，在统计量选项框中勾选“描述性”和“方差同质性检验” 。并勾选均值图复选框，点击“继续”，回到“单因素ANOVA选项”窗口，点击确定，就会在输出窗口中输出分析结果 。
4 双因素方差分析
单因变量的双因素方差分析是对观察的现象(冈变量)受两个因素或变量的影响进行分析，检验不同水平组合之间对因变旦的影响足合显著 。双因素方差分析的应用范围很广，如粮食产量受到气候、温度因素的影响；共生物广：舱的牛产过程不仅受催化剂多少的影响，还受温度高低的影响等，甚至两因素变虽之间的交互作用对因变量也有 定的影响 。要分清楚哪个因素的影响作用比较大，就要以应用双因素方差分析的方法来解决 。
例2.6：研究不同温度与不同湿度对粘虫发育历期的影响，得试验数据如表5-7 。分析不同温度和湿度对粘虫发育历期的影响是否存在着显著性差异（数据文件：粘虫.sav） 。
（1）建立数据文件“粘虫.sav” 。
（2）选择“分析” →“一般线性模型” →“单变量”，打开单变量设置窗口 。
（3）分析模型选择：此处我们选用默认；
（4）比较方法选择：在窗口中单击“对比”按钮，打开“单变量：对比”窗口进行设置，单击“继续”返回
（5）均值轮廓图选择：单击“绘制”按钮，设置比较模型中的边际均值轮廓图，单击 “继续”返回；
（6）“两两比较”选择，用于设置两两比较检验，本例中设置为“温度”和
“湿度” 。
二 相关分析与回归模型的建立与分析
相关分析和回归分析是统计分析方法中最重要内容之一，是多元统计分析方法的基础 。相关分析和回归分析主要用于研究和分析变量之间的相关关系，在变量之间寻求合适的函数关系式，特别是线性表达式 。

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