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如何通過SPSS獨立樣本T檢驗區(qū)分兩組個案的差異

發(fā)布時間:2025-05-04 文章來源:xp下載站 瀏覽:

SPSS由IBM公司出品,它提供了包括描述性統(tǒng)計、推斷性統(tǒng)計、因子分析、聚類分析、回歸分析等多種統(tǒng)計分析功能,并包括文本分析、機器學習算法、數據分析模型等。SPSS的界面友好,易于操作,能夠快速從數據中提取有用的洞察和分析,廣泛應用于教育、心理、醫(yī)學、市場、人口、保險等多個研究領域,也用于產品質量控制、人事檔案管理和日常統(tǒng)計報表等。

獨立樣本T檢驗與平均值檢驗、單樣本T檢驗、配對樣本T檢驗均屬于比較平均值的檢驗方法。不同的是,獨立樣本T檢驗比較的是兩組個案的平均值。該檢驗需要符合隨機分布的假定,也就是說,兩組個案數據間的差異無其他人為的影響因素。

需要注意的是,“獨立樣本T檢驗”檢驗的是兩組個案,而不是兩個變量,因此需要構建個案組數據;另外,其分組變量需用數值標識。這兩點在IBM SPSS Statistics軟件操作中需格外注意。

一、打開數據文件

本例子檢驗的是飲用牛奶A組與飲用牛奶B組的初中生身高平均值是否有顯著性差異。

如圖1所示,示例數據展現(xiàn)的是飲用牛奶A與飲用牛奶B兩個個案組的身高數據,如您使用的數據是兩個變量的變量組數據(即包含飲用牛奶A與飲用牛奶B兩個變量的數據),需通過將變量數據轉換為個案數據后才能進行后續(xù)操作。

但另一方面,示例數據中的飲用牛奶類型變量使用的是字符串值,我們需要先將字符串轉換為數值,才能進行獨立樣本T檢驗。

示例數據

圖1:示例數據

二、為飲用牛奶類型變量重新編碼

如圖2所示,打開IBM SPSS Statistics轉換菜單中的“重新編碼為不同變量”。

重新編碼為不同變量

圖2:重新編碼為不同變量

然后,如圖3所示,將需要重新編碼的“飲用牛奶類型”變量添加到右側輸出變量方框中,并在名稱輸入框中為其命名為“飲用牛奶類型編碼”。

接著,單擊“舊值和新值”按鈕,匹配舊值與新值。

設置輸出變量

圖3:設置輸出變量

如圖4所示,在舊值與新值匹配面板中,分別將飲用牛奶A、飲用牛奶B與數值1、2相匹配。

匹配舊值與新值

圖4:匹配舊值與新值

完成變量的重新編碼后,返回數據集,如圖5所示,數據中出現(xiàn)了新的變量—飲用牛奶類型編碼。

完成變量的重新編碼

圖5:完成變量的重新編碼

為了讓重新編碼后的變量值含義更加明確,如圖6所示,我們可以打開變量視圖,編輯變量的值標簽。

編輯變量的值標簽圖6:編輯變量的值標簽

如圖7所示,在值標簽設置面板,分別將值1、2標簽為飲用牛奶A、飲用牛奶B。

設定標簽

圖7:設定標簽

如圖8所示,返回變量視圖,可以看到,值標簽已經編輯完成。

完成標簽設定圖8:完成標簽設定

三、應用獨立樣本檢驗

完成數據的處理后,就可以打開IBM SPSS Statistics的獨立樣本T檢驗功能(分析-比較平均值-獨立樣本T檢驗),正式開啟數據的檢驗。

獨立樣本檢驗功能

圖9:獨立樣本檢驗功能

 上一節(jié),我們重點講解了IBM SPSS Statistics獨立樣本T檢驗的檢驗原理、數據要求以及數據轉換的方法。這部分的內容相當重要,建議先理解了上一節(jié)內容再學習本節(jié)的實例操作。

如圖1所示,可以看到,獨立樣本T檢驗僅包含了檢驗變量,因此,需要使用個案組數據進行檢驗,而其分組變量是作為標識兩組個案使用的。接下來,我們通過示例數據學習下操作。

獨立樣本T檢驗

圖1:獨立樣本T檢驗

一、選擇變量

首先,了解下設置面板中的變量概念:

1. 檢驗變量,即檢驗均值是否存在顯著性差異的變量數值。

2. 分組變量,即用于標識兩組個案的變量。

本例中,我們需要檢驗的是飲用牛奶A組與飲用牛奶B組的平均身高數據是否有差異。因此,需要將身高變量添加為檢驗變量,將飲用牛奶類型編碼添加為分組變量。

然后,單擊定義組按鈕。

選擇變量

圖2:選擇變量

二、定義組

如圖3所示,在定義組設置面板,需要設置個案組對應的編碼數值,必須是數值型值。上一節(jié)中,我們已經將飲用牛奶類型變量重新編碼為值1、2,因此,可以直接將其與組1、2匹配。

定義組

圖3:定義組

三、選項設置

接著,打開“選項”按鈕,設置檢驗分析的置信區(qū)間,一般情況下,設置為95%能確保較大的準確性。同時,設置“按具體分析排除個案”的缺失值處理方式。

選項設置

圖4:選項設置

四、分析結果解讀

完成以上設置后,運行分析,如圖5所示,數據中分別包含63個飲用牛奶A與63個飲用牛奶B的身高數據,從其平均值看到,飲用牛奶A組的身高均值高于飲用牛奶B組的身高均值,但其差異是否顯著還要看顯著性數據。

描述統(tǒng)計數值

圖5:描述統(tǒng)計數值

如圖6所示,從獨立樣本檢驗圖表的數據看到,顯著性(雙尾)的數值0.711大于0.05(95%置信區(qū)間下),不能拒絕原假設,也就是說,飲用牛奶A組的身高均值與飲用牛奶B組的身高均值無顯著性差異。

結果不顯著圖6:結果不顯著

以上就是IBM SPSS Statistics獨立樣本T檢驗的應用介紹。該功能用于比較兩組個案的均值差異,可用于驗證兩個對比個案組的均值數值是否有顯著性差異,比如用于藥物研究領域,驗證兩種藥物有效性是否有差異等。


世界上許多有影響的報刊雜志就SPSS給予了高度的評價。
本文章關鍵詞: SPSS獨立樣本T檢驗區(qū)分 
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