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  • 2021-12-23 13:28:48

    问题:检验食物的咸淡口味是否会影响消费者对热量的估计

    口味咸为1,口味淡为2
    导入SPSS,点击分析-比较平均值-独立样本T检验在这里插入图片描述
    检验变量为热量估计,分组变量为口味类型A
    在这里插入图片描述
    选择定义组,组1为1(咸),组2为2(淡)
    在这里插入图片描述
    得到结果:
    在这里插入图片描述

    首先表一是描述性统计,咸口味的平均值为420.34±162.119,淡口味的平均值为411.86±147.798
    在这里插入图片描述

    其次看表二,首先进行方差齐性判断,看莱文方差等同性检验:
    如果此处的显著性Sig值>0.05(显著水平),代表方差是齐性的,看第一行;若小于0.05,代表方差是不齐的,看第二行。

    本例子中显著性p=0.328>0.05,方差齐,故看第一排,t=0.226,Sig(双尾)=0.822>0.05(显著水平),说明口味咸和口味淡对热量估计的影响不显著。

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  • SPSS方差齐性检验(图文+视频教程)

    千次阅读 2021-03-17 03:32:21
    方差齐性方差齐性英文叫做”Homogeneity”, 这个词可以拆分为:homo+geneity, 意思是:相同的特性, 而方差是数据分布的一种特性, 表示...方差齐性是经常用到的数据检验方法, 因为很多统计方法都要求数据满足方差齐性假...

    方差齐性

    方差齐性英文叫做”Homogeneity”, 这个词可以拆分为:homo+geneity, 意思是:相同的特性, 而方差是数据分布的一种特性, 表示分布的集中-离散趋势,

    均值固定的情况下方差越大, 分布越离散。当然, 方差齐性并不要求方差严格相等, 而是要求近似相等, 也就是说差异只要没有达到显著水平就认为方差齐。

    方差齐性是经常用到的数据检验方法, 因为很多统计方法都要求数据满足方差齐性假设, 比如方差分析。

    Levene’s Test of equality of variance 方差齐性检验

    比较两组或两组以上数据的方差是否相等。结果显著, 就认为方差不齐。

    SPSS操作

    我们的想要查看不同性别的人的情感品牌是否满足方差齐性假设, 也就是比较男生与女生的品牌情感的方差是否相等。

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    结果解读

    根据Brown的观点, 采纳基于中位数的结果比较稳健, 但是通常这几种结果差异不大。

    如果显著性这一栏低于0.05, 就认为达到显著性水平, 也就是说方差不齐, 根据下标结果, 方差是齐的。

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    结果汇报

    基于中位数的方差齐性检验显示L(1, 103)=0.250, p>0.05, 因此数据满足方差齐性假设。

    参考文献

    Brown, M. B. and Forsythe, Robust Tests for the Equality of Variances. A. B. (1974), Journal of the American Statistical Association, 69, pp. 364-367.

    注意

    本文由jupyter notebook转换而来, 您可以在这里下载notebook

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    视频教程

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  • SPSS方差齐性检验,即检验样本数据的方差是否相同的一种方法。什么情况下需要进行方差齐性检验?在经典的线性回归模型中,方差齐性是进行回归的前提要素之一,因OLS(最小二乘法)回归式要求模型中的随机误差项在解释...

    SPSS方差齐性检验,即检验样本数据的方差是否相同的一种方法。什么情况下需要进行方差齐性检验?在经典的线性回归模型中,方差齐性是进行回归的前提要素之一,因OLS(最小二乘法)回归式要求模型中的随机误差项在解释变量时具有相同的方差。

    本文将介绍SPSS的两种检验方差齐性的方法,分别是探索分析中的Levene(莱文)检验与单因素ANOVA分析中的方差齐性检验。

    一、数据准备

    本文使用的是一组包含销售额、客流量、销售量的店铺销售数据。

    图1:销售数据

    图1:销售数据

    二、探索分析

    首先看到的是探索分析中的Levene(莱文)检验。

    如图2所示,依次单击分析-描述统计-探索选项。

    图2:描述性探索分析

    图2:描述性探索分析

    接着,在探索设置中,将销售额设为因变量、店铺类型设为因子列表。

    图3:变量设置

    图3:变量设置

    然后,单击探索设置中的“图”设置,在其“含莱文检验的分布-水平图”中选择“未转换”选项。

    图4:图设置

    图4:图设置

    即可得到销售额的方差齐性检验结果。

    莱文检验原假设Ho:各组方差相等,符合方差齐性,此时销售额均值的P值(0.842)>0.05,无法拒绝原假设,即数据符合方差齐性。

    图5:方差齐性检验

    图5:方差齐性检验

    三、单因素ANOVA检验

    除了使用探索分析外,也可以使用单因素ANOVA检验数据的方差齐性。

    如图6所示,依次单击分析-比较均值-单因素ANOVA检验。

    图6:单因素ANOVA检验

    图6:单因素ANOVA检验

    接着,与探索分析相同,将销售额设为因变量,但需要注意的是,ANOVA检验无法将名义变量设为因子,此处使用了所处区域(有序变量)作为因子。

    图7:变量设置

    图7:变量设置

    完成变量设置后,单击选项,在弹出的选项窗口中勾选“方差齐性检验”。

    图8:方差齐性检验

    图8:方差齐性检验

    即可得到如图9所示的方差齐性检验结果。

    检验原假设Ho:各组方差相等,符合方差齐性,此时销售额均值的P值(0.290)>0.05,无法拒绝原假设,即数据符合方差齐性。

    图9:检验结果

    图9:检验结果

    四、小结

    综上所述,在构建线性回归方程前,我们可以运用IBM SPSS Statistics探索分析中的莱文检验、单因素ANOVA检验中的方差齐性检验来进行因变量的方差齐性检验,以满足线性回归方程关于OLD回归式,需满足随机误差项具有相同方差的假设。

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  • 本文:1566字 ▏18图两独立样本T检验适用于:两独立正态分布的计量资料,如果有原始资料,借助统计软件很容易获取T检验的统计量和P值。假如我们只知道两组资料的样本量、均值和...高版本的SPSS提供了【摘要独立样...

    本文:1566字 ▏18图

    两独立样本T检验适用于:两独立正态分布的计量资料,如果有原始资料,借助统计软件很容易获取T检验的统计量和P值。假如我们只知道两组资料的样本量、均值和标准差,可以根据公式法计算出t值,然后通过T界值表确定P值范围。 对于正态分布的计量资料,文献中常采用均值±标准差表示,我们可以利用两独立样本T检验的公式去验证检验结果和结论是否正确。

    高版本的SPSS提供了【摘要独立样本T检验】,输入两组资料的样本量、均值与标准差,可以快速输出相应检验结果。

    1摘要独立样本T检验的插件安装

    低版本的SPSS没有该插件,以22.0版本为例,如下图所示,但是24.0和25.0安装后都存在该插件。

    65ca3e106f49a56554dfab3233af043b.png

    我们可在【实用程序】➱【扩展束】➱【下载并安装扩展束】中查找该插件并安装,如下图所示。(PS:加权Kappa和1:1倾向性得分PSM的插件都可以按照此步骤安装)

    0bb1b23cf1fc402b0e359b90f177c7f9.png

    73e1745704b7cf413af3225d1fb2441f.png

    但安装后使用时出现错误提示:未安装Pyhton插件。可能在安装软件包时忘了勾选Python插件,导致执行命令失败,如下图所示。

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    考虑到22.0确实不好用,遂卸载之,安装24.0,切记安装时勾选Essentials for Python,如下所示。

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    安装后可在【分析】➱【比较平均值】下看到【摘要独立样本T检验】。

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    2摘要独立样本T检验试用

    我们先用原始值进行【独立样本T检验】,然后再用【摘要独立样本T检验】验证,原始数据(不同性别的身高比较)和【独立样本T检验】如下所示:

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    【独立样本T检验】结果显示:男性身高171.30±15.02cm,女性身高164.90±13.52cm,由Levene方差齐性检验的F=0.138,P=0.715可知,尚不能认为两组方差不等,应选择假设方差相等的T检验结果:T=1.002,P=0.330。

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    下面我们看【摘要独立样本T检验】的结果,将两组的样本量、均值和标准差输入,点击【确定】,如下所示:

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    【摘要独立样本T检验】除了输出摘要数据结果和独立样本检验,还输出了基于方差是否相等的渐进、精确差值的95%CI,这里的方差齐性检验用的Hartley检验(常见的3种方差齐性检验方法:Levene检验、Bartlett检验和Hartley检验,Hartley检验适用于两样本相等情况)。

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    下面比对【独立样本T检验】和【摘要独立样本T检验】结果:仅方差齐性检验的统计量不同,而结论是一致的,前者采用Levene检验、后者采用Hartley检验,但T值和P值完全一致

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    3摘要独立样本T检验验证文献结果

    文献1:作者比较PR组和DR组的年龄情况。我们将样本量、均值和标准差输入【摘要独立样本T检验】窗口:

    84f2e3c9a345778a45ef7f97ccf2e4aa.png中国眼耳鼻喉科杂志,2019,19(06):422-424.

    结果解读:由Hartley检验可知P=0.3178,尚不能认为两组总体方差不等,应选择第一行T检验结果,既T=-0.308,P=0.760,该结果与作者文献中一致。

    944b3710bae11ebffe7da6d32f2a0613.png

    文献2:作者比较治疗组、对照组治理前心电图变化情况,如下图所示。

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        中华中医药学刊,2012,30(12):2649-2654. 结果解读: 由Hartley检验可知P<0.001,可以认为两组总体方差不相等,应该选择第二行T检验结果,既T=1.87,P=0.0645,该结果与作者文献中一致。

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    其实,到这里还没结束,我们选择的两篇文献都有一个共同点: 两组的样本量相等。下面看下样本量不等的情况,如下图所示。 文献3:作者比较不同年龄组留守儿童血红蛋白水平差异,我们以6岁组为例。

    79dabd076fb0455cb4d81104bd01ff84.png

    中华流行病学杂志, 2019, 40(12):1548-1553.

    结果解读: 由Hartley检验可知P=0.0079,认为两组总体方差不相等,应该选择第二行T检验结果(即假定方差不齐),即T=-0.701,P=0.484,文献中T=-0.69,P=0.490,微小差异,但结论一致。

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    两者统计量和P值不一致的原因可能有两点:该方法适用于两组样本量相等情况;数据保留位数差异。

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