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  • SPSS比较两组数据有无显著性差异 独立样本T检验

    万次阅读 多人点赞 2021-01-15 12:08:26
    输入两组需要检验有无显著性差异的数据,一列为组(分组变量),一列为数据(检验变量) 选择比较平均值→独立样本T检验 设置分组变量和检验变量 点击定义组 填写组名 填写完毕后,点击确定 结果如下所示 ...

    输入两组需要检验有无显著性差异的数据,一列为组(分组变量),一列为数据(检验变量)

    选择比较平均值→独立样本T检验

    设置分组变量和检验变量

    点击定义组

    填写组名

    填写完毕后,点击确定

    结果如下所示

    莱文方差等同性检验,第二列显著性=0.815

    方差显著性 = 0.815 > 0.05,两组数据的方差无显著差异,可以认为两个独立样本的方差一致(若<0.05则表明有显著差异)

    平均值等同性t检验,第五列Sig.(双尾)=0.786

    在满足方差齐性的条件下,均置显著性 = 0.786 > 0.05,可以认为A、B组的发动机转速无显著差异(若<0.05则表明有显著差异)

    备注:如果第一个显著性<0.05,说明不满足方差齐性,第二个显著性不具备参考价值

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  • Excel/SPSS相关性及显著性水平分析

    万次阅读 2018-03-15 19:48:50
    转载自 http://blog.csdn.net/liyanzhong/article/details/51145381 对两列...本文简单分析excel和SPSS对相关分析显著性水平的检验应用。(1)方法介绍 Excel中相关性系数可以直接调用CORREL或者Pearson(查看...

    转载自 http://blog.csdn.net/liyanzhong/article/details/51145381


      对两列数据的相关性以及显著性水平的问题一直有困扰,由于对excel的钟情,总是倾向于把数据分析放在excel中进行。本文简单分析excel和SPSS对相关分析和显著性水平的检验应用。

    1)方法介绍

         Excel中相关性系数可以直接调用CORREL或者Pearson(查看帮助发现两者计算公式一样,如下图

                       

         SPSS中相关性分析在直接使用“分析—相关—双变量”,然后设置相关系数计算方法以及置信区间。如下图:

                       

            相关性的显著水平分析,多数是根据设置的临界值来判断的,就是所谓的置信区间,常见的有99%,95%和90%,意思就是说在这个概率下显著性的水平。比如,你说两列数据相关吧,相关系数确实不大;你说他们不相关吧,理由也不充分,所以就有了显著性水平分析的必要。相关系数的显著性分析可以通过构建T统计量实现:

                       

                其中r是相关系数,n是样本量。如果,T值大于临界值|ta|,表明在设定的置信水平上存在正相关;T值小于-|ta|,表明在设定的置信水平上存在负相关;如果-|ta|<T<|ta|,则认为不相关。

    2)实例分析

             Excel: 现有两列数据X和Y,首先,用correl函数做出两组数据的相关系数(correl=0.626748);然后构建T统计量;最后计算99%,95%和90%的置信区间水平下的T临界值(用函数T.INV)。步骤如下:

                          

            通过比较T统计值和临界值很容易发现,T统计量(5.89)不在T临界值内(-2.44<T<2.44),所以得出结论是在99%置信水平下两列数据存在显著正相关。同理分析95%和90%水平下也是显著相关(其实不用分析哈,因为99%下都显著相关了,在更低水平下肯定是相关的)。

          SPSS:相对更简单,直接通过设置置信区间即可,如下看到在99%下显著相关,因为P=0.000,远小于0.01的水平。

                         



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  • 1.如何用wps操作计算显著性差异。 2.excel中找不到网上所说的数据分析。 3.spss有免费的资源么?下载的好多都是捆绑软件,不敢乱下载了。
  • 统计 假设检验 显著性差异

    千次阅读 2020-03-10 18:56:47
    大致思路是先检验各组数据是否有显著性差异,再进行事后分析找出有显著差异的因素 文章目录w检验Levene检验显著性检验单向方差分析(F检验)Kruskal-Wallis H检验事后分析方差齐性方差不齐 w检验 W检验全称Shapiro-...

    假设检验的显著性差异检验主要是用来比较两组或多组数据中,是否每组数据对结果的影响基本一致。换言之,这是用来判断每组数据代表的因素中,是否有主要影响因素。
    大致思路是先检验各组数据是否有显著性差异,再进行事后分析找出有显著差异的因素

    w检验

    W检验全称Shapiro-Wilk检验,是一种基于相关性的算法。计算可得到一个相关系数,它越接近1就越表明数据和正态分布拟合得越好。它是国家标准GB4882-85推荐使用的犯第二类错误最小的检验。
    w检验是检验样本容量8≤n ≤50时,样本是否符合正态分布的一种方法。(现研究已实现样本扩大,n<5000,可应用于大部分正态分布,spss中可实现)
    计算式可以参考百度百科w检验
    可通过spss计算得到P值,如果 P > 0.05 P>0.05 P>0.05就认为是正态分布。

    Levene检验

    Levene检验是检验数据方差齐性的主要方法。可以通过spss计算得到P值,如果 P > 0.05 P>0.05 P>0.05认为方差齐性。

    显著性检验

    单向方差分析(F检验)

    单向方差分析亦称单因子方差分析、F-检验或F-比值。它同时检验这些组平均数之间的差别显著性。单向方差分析的目标是求出这些组平均数之间的变化是否也是偶然的原因。
    单向方差分析的基本问题估计和比较多个等方差正态总体的均值。用于单个实验变量中两种处理以上的独立随机样本,叫做完全随机设计(单向),在这种设计中的F检验,即为单向方差分析。
    在w检验得到是正态分布后才可以采用
    具体过程可以看百度百科单向方差分析
    通过spss计算得到P值,当 P < 0.05 P<0.05 P<0.05拒绝无显著差异假设,即存在显著性差异。

    Kruskal-Wallis H检验

    Kruskal-Wallis H检验是一种检验两个以上样本是否来自 同一个概率分布的一种非参数方法。此检验对等的参数检验是单因素方差分析,但与之不同的是,K-W检验不假设样本来自正态分布。也就是说,在w检验不满足时,采用这种方法检验各组数据是否有显著性差异。
    通过spss计算得到P值,如果 P < 0.05 P<0.05 P<0.05拒绝无显著差异假设,即存在显著性差异。

    事后分析

    事后分析是通过两两比较,来找出有显著性差异的组。

    方差齐性

    如果Levene检验得到了方差齐性,可以采用t检验Tukey检验等等。

    方差不齐

    如果Levene检验得到了方差不齐,可以采用Tamhane T2检验Games-Howell检验等等。
    在这里插入图片描述
    上图是spss单向方差分析选择事后比较的选项卡,上面的框中是方差齐性的事后比较检验算法,下面的框中是方差不齐的4中事后分析检验算法。
    通过spss计算得到P值, P < 0.05 P<0.05 P<0.05的组对被认为是有显著差异的组。
    最后分析有显著性差异的组,结合一定的评价方法,判断出影响数据的主要因素。

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  • 原链接:https://wenku.baidu.com/view/bdd8abd882d049649b6648d7c1c708a1294a0a77.html
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  • SPSS里用Duncan法进行多组样本间差异显著性分析.doc
  • SPSS里用Duncan法进行多组样本间差异显著性分析报告.doc
  • 使用spss进行两组独立样本的t检验、f检验、显著性差异、计算p值.doc
  • 使用spss 进行两组独立样本的t检验、f检验、显著性差异、计算p值.doc
  • 使用SPSS进行两组独立样本的t检验、F检验、显著性差异、计算p值.doc
  • 跟着 Cell 学作图 | 3.箱线图+散点+差异显著性检验“实践是检验真理的唯一标准。”“复现是学习R语言的最好办法。”DOI: 10.1016/j.cell.2020.05.032这篇...
  • SPSS对数据进行相关性和显著性分析

    千次阅读 2021-09-08 20:40:02
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  • 利用python进行显著性分析

    千次阅读 2020-06-05 19:11:05
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  • 相关性和差异显著性

    千次阅读 2020-07-15 15:09:47
    相关的显著水平就是P-value,一般当p-value小于0.05,就是显著了,则两组数据就是相关的。当p-value为0.01或0.001,则更显著了,标明两组数据有明显的关系。反之,当p-value大于0.05,就不显著,这个阈值可以根据...
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  • SPSS探索性分析

    千次阅读 2020-09-12 19:46:50
    探索性分析目的适用情景数据处理SPSS操作SPSS输出结果分析知识点 目的 初步了解数据分布情况,是否符合正态分布,箱图,检验数据异常值等。 适用情景 基本所有类型数据。 数据处理 SPSS操作 因子列表以及个案标注...
  • SPSS篇—方差分析

    万次阅读 多人点赞 2019-08-20 14:03:23
    方差分析又被称作“F检验”或者“变异数分析”,主要是用于两个及两个以上样本均值差异显著性检验。方差分析和回归分析一样,也有很多个分支。对于方差分析,一般我们是用来研究不同来源的变异对总变异的贡献大小...
  • 显著性检验:P值和置信度

    千次阅读 2021-05-26 16:21:17
    显著性差异(ρ,Statistical significance) 是统计学上对数据差异性的评价。 当数据之间具有了显著性差异,就说明参与比对的数据应该不是来自于同一总体(population),而是来自于具有差异的两个不同总体,...
  • 后来,在工作上,很多实验数据的分析,也还是会用到 spss,用它来分析比较实验数据之间有无显著差异。 对此,很多刚接触该软件的用户就问到如何用spss做方差分析。所以,本文来讲解用spss做方差分析的方法步骤,...
  • SPSS进行多变量数据分析

    万次阅读 多人点赞 2017-01-02 10:30:54
    SPSS进行多变量数据分析 1.将所给的数据输入SPSS 22.0中文版。分别设置变量为温度,体重1、2、3、4;体重,温度5、10、15、20、30。 2.用SPSS进行作图(过程略)。3.对数据进行多因素变量分析,具体操作如下: ...
  • 请看:《SPSS独立样本T检验与SPSS单因素方差分析详细教程》 本次我们来详细讲解一下非正态分布数据组间差异比较。也就是本次要讲的Kruskal-Wallis检验,也称K-W检验或H检验。Kruskal-Wallis检验,被检验变量不要求...
  • SPSS实现多因素方差分析

    千次阅读 多人点赞 2020-10-01 21:01:49
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  • 现在老板想考察不同机型以及不同操作工人对产品的影响,为此他简单设计了一个小实验,让甲、乙、丙、丁四个工人操作机器Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ各三天,其产品产量如下表所示,试分析工人和机器对产品产量是否有显著影响?...
  • 上一节,我们重点讲解了IBM SPSS Statistics独立样本T检验的检验原理、数据要求以及数据转换的方法。这部分的内容相当重要,建议先理解了...1.检验变量,即检验均值是否存在显著性差异的变量数值。 2.分组变量,即用..
  • 小白求助, 想知道某种处理之后,样本数量增减变化是否显著?这样是用独立样本T检验?还是配对样本T检验呢? 比如, AB两个区域,分别有对照组和实验组...(B同理),这样怎么分析呢?用prism和spss都可以 求解答!感谢
  • spssmoderler线性回归分析实例

    万次阅读 多人点赞 2018-05-30 01:02:14
    一、首先,对回归分析的概念有一个清楚地认知在统计学中,回归分析(regression analysis)指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析...在大数据分析中,回归分析是一种预测的建模技术,...

空空如也

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spss显著性差异分析