spss中配对t检验每个标示的含义

Posted 2023-04-27

参考技术A 均值、标准差：就是你做配对检验的两个变量各自的均值、标准差
N：样本容量，也就是总人数
相关系数：配对样本t检验还会显示两变量的pearson相关系数及其显著性sig值
t检验的报表内容：
t：即配对样本t检验所得的t分数
sig：即配对t检验的显著性检验，当sig<0.05时，认为t值显著，也就是所比较的两个变量具有统计学上的均值差异
df：t检验的自由度
标准误：用于表示抽样误差的大小
95%置信区间：两变量均值差异上2.5%处的均值临界值与下2.5%处的临界值所构成的区间
总结一下，结果主要看t检验报表的sig值，显著就OK

如何用spss进行单因素方差分析

计算检验统计量的观察值和概率P_值：Spss自动计算F统计值，如果相伴概率P小于显著性水平a，拒绝零假设，认为控制变量不同水平下各总体均值有显著差异，反之，则相反，即没有差异。

方差齐性检验：控制变量不同水平下各观察变量总体方差是否相等进行分析。采用方差同质性检验方法（Homogeneity of variance），原假设“各水平下观察变量总体的方差无显著差异，思路同spss两独立样本t检验中的方差分析”。 图中相伴概率0.515大于显著性水平0.05，故认为总体方差相等。

选择Analyze，一次找到Compare Means-One-Way ANOVA...，并点击。

参考技术A 单因素方差分析
方差分析前提：不同水平下，各总体均值服从方差相同的正态分布。
方差齐性检验：采用方差同质性检验方法（Homogeneity of variance）
在spss中打开你要处理的数据，在菜单栏上执行：analyse-compare means--one-way anova，
打开单因素方差分析对话框
在这个对话框中，将因变量放到dependent list中，将自变量放到factor中，点击post hoc，选择snk和lsd，返回确认ok
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