SPSS统计分析—差异分析ppt课件

差异分析，1，平均说明-平均流程2，t检查3，方差分析，1，平均说明-Means流程，定义：平均流程是SPSS计算各种基本说明统计信息的流程。Means流程实际上根据您指定的条件对抽样进行分组，以计算每个组的平均值和标准偏差(如平均值和标准偏差)。Means过程计算：2，研究问题比较不同性别学生的数学分数平均值和方差。数据显示在表中。数学成绩表，3，假设检验的一般步骤：根据实际问题给出初始假设H0和初步假设H1。选择统计t作为检验统计，并在设置H0的情况下确定t的分布。选择重要性级别并根据统计信息t的分布表确定阈值和H0的拒绝域。根据样例值计算统计值，并与阈值进行比较。结论：如果统计值在拒绝域内，则拒绝h0。否则，不会拒绝H0。t测试是检验统计为t的假设测试。用于确定两个变量之间的差异。重要程度：0.05突出0.0011非常重要0.00非常重要。4、单个样品t测试样品平均与全部平均的比较独立的两个样品t测试独立的两个样品平均比较对样品t测试对设计的差异平均值与全部平均0的比较，t测试的类型，5，单个样品t检查，统计定义和计算公式，定义：SPSS单个样品t测试是检查变量的总体平均值与指定值之间是否存在明显差异。统计的前提是样品一般遵循正态分布。也就是说，单个样本本身不能进行比较，而是将平均数与已知的平均总数进行比较。6，假设单个样本t测试的0在H0总体平均值和指定的检验值之间没有太大差异。使用t测试方法，根据以下公式计算t统计：7，SPSS中实现的过程，分析比较平均单个样本t测试，8，SPSS中实现的过程，研究问题分析类学生的高考数学分数和全国平均分数70之间是否存在显著差异。数据显示在表中。数学成绩表，9，单尾和双尾检查，(丘P169)，在平均测试中，研究人员的兴趣往往在于比较不同平均值的差异，并提出两个平均值不大于或小于几种不同形式的研究假说，形成了特定方向的检查或无方向测试的两种不同模式。如果研究人员只关心单方向的比较关系，例如男生的数学成绩X1优于女生X2，则平均检查需要单尾检查(one-tailedtest)。例如，单尾检查只考虑单方向的差异，因此在相同的重要性水平上，结果比双侧检查更容易出，统计检查力(power)比双侧检查大，因此使用单侧检查对研究人员更好。但是，在单尾检查中，除非理论文献支持单侧概念，或明确指出变量之间的关系应使用单侧检查，否则应使用双面检查来检查平均值的特性。当研究人员未确定特定方向(例如，男智商与女智商不同)时，假设两个极端都可能发生测试，需要设置两个拒绝领域时，需要进行双尾检查(two-tailedtest)。例如：定义为男生和女生的数学分数平均值，10，独立2样本t检验。所谓独立样品是指两个样品之间没有任何联系，两个独立样品分别接受相同的测量，研究人员的主要目的是了解两个样品之间是否存在明显的差异。此测试的先决条件如下：注意：两个示例必须独立。也就是说，从一个样本中获取一批不会影响从另一个群体中获取一个样本，两个样本集都可以是不同数量的事例，并且事例顺序可以任意调整。样本总是遵循正态分布，变量是连续测量数据。在执行两个单独的样品t测试之前，请通过f测试验证两个样品的分布是否相同。选择适当的统计方法。，11，两个独立样本t检验的零假设H0在两个总体平均值之间没有太大差异。具体计算要经过两个阶段。第一，利用f测试判断两种总体方差是否相等。其次，根据第一阶段的结果确定t统计和自由度计算公式，然后确定t测试的结论。12，F值，异质性，同质性，重要结果，不重要结果，如果不重要呢？t值现价吗？t值现价吗？P.05(虚无缥缈接受)，P=.05，P.05(无敌假设接受)，P.05，13，1。判断两个整体方差是否相等。SPSS使用LeveneF方法测试两个总体方差是否相等。如果“f值”测试不重要(Sig)。值大于. 05时)，表示两个群组的群组变异相同。此时，请检查“分散同质性”中列出的t值是否重要。“f值”测试很重要(Sig)。值小于. 05)如果两个组的组变异不相同，请检查“方差齐性”中列出的t值是否重要。14，2。根据第一步的结果确定t统计信息和自由度计算公式，(1)如果两个总体方差未知且相等，则t统计方程式为15，(2)如果两个总体方差未知且不同，则t统计方程式仍遵循t统计信息的t分布，但自由度使用修正自由度。公式为16，在这两种情况下，t统计方程式都表明，正在检查的两个样例的平均差较小，t值较小，则这两个样例的平均差没有太大。相反，t值越大，表示两个采样的平均值存在显着差异。17，在SPSS中实现的过程，分析比较平均独立样本t测试，18，在SPSS中实现的过程，研究问题分析a，b两个大学新生的高考数学成绩之间是否有很大差异。两个学校学生的高考数学成绩单，19，图4-6 4-6 独立-SamplesTTest 对话框，图4-7 define groups 对话框，以及通常，同一研究对象(或两对对象)用于比较两个不同处理的效果与同一研究对象(或两对对象)的处理前后的效果。前者推断两种效果有差异，后者推断哪些处理有效。两对样品t检验的先决条件如下：两个样品必须配对。应用程序的主要对应数据包括年龄、性别、体重、疾病等非处理因素相同或相似的项目。前两个样本的观测数相同，第二个样本的观测顺序不能随机变更。样品的两个整体结果应遵循正态分布。22，2对样本t测试的0假设H0在两个总体平均值之间没有太大差异。原理1，对样本t测试是对设计中样本差异数的平均值与总体平均值0的比较t测试。2、配对示例t测试是对配对数据的t检查。测试方法是首先求出每对样品的差异，然后比较样品差异的平均值与整体平均0之间的关系。如果两组数据没有差异，则示例差异的平均值应该在0附近波动。否则，两个数据集将存在差异。该方法的本质是进行匹配样本的差值等于整体平均0的单个样本t测试。23，请注意，单个样品t检验和独立的两个样品t检验样品的内部数据顺序可以随机改变。配对样品t测试的样品必须一对一对应。样本内的数据顺序不能随意改变。24，25，SPSS自动计算t值。此统计信息遵循一个自由度的t分布，因此SPSS根据t分布表提供与t值相对应的伴随概率值。如果伴随概率值小于或等于用户设想的重要性级别，则拒绝H0，认为两个整体平均值之间存在显着差异。相反，如果伴随概率大于突出水平，则不拒绝H0，可以认为两个整体平均之间没有太大差异。，26，在SPSS中，实现过程，分析比较平均对样本t测试，27，方差分析，多个独立样本的差异显著性测试，通常可以使用方差分析方法。强奸品种差异分析P164，不同的教学方法对学生成绩有很大影响；各地区考生成绩是否有很大差异。28，方差分析的基本概念，方差分析是R.A.Fister发明的，用于对两个或多个样本数的差异进行显著性测试。方差分析方法在多领域的各分析研究中得到了广泛的应用。从方差开始的研究方法有助于寻找事物的内在规律性。由于各种因素的影响，研究的数据波动。波动的原因可以分为两类。一种是无法控制的随机因素的影响，这是一种难以人为控制的影响因素，即随机变量。另一类是研究中人为施加的控制因素对结果的影响称为控制变量。使用方差分析可以确定样例数据之间的差异发生在这些因素中的哪一个。29，有随机变量、控制变量、随机错误、系统错误、无法控制、固定大小和方向(正或负)，重复测量时可以修正或消除。30、方差分析的目的主要是：1、通过数据分析，找出对事物有重要影响的因素；2，研究各种因素之间的相互作用是否影响了那个事物。31，注：方差分析的适用条件1，样本的整体服从正态分布。2、样品分散必须相同。3、剧本之间相互独立。32，方差分析的类型，33，单因素方差分析，单因素方差分析是指单因素a单独考虑对指标x的影响。其他元素不会变更或在一定范围内。注意事项a在k级，每个级执行ni测试。34，表示方差分析中的波动大小，用于分解变异的指标是等腰平方和。总变分平方和记录的SST分解为两个项目。第一个项目是群组内的平方和SSW(WithinGroups)，表示群组内的变异(即随机变数引起的变异)；)的总和。第二项是根据样本含量大小加权的组平均值和总平均值的差值平方之和，表示组之间的变化(控制变量引起的变化)，这称为组之间的平方和或过程平方和和SSB(BetweenGroups)。总变分=组内变分组之间的变分，总变分=随机变分处理因素引起的变分，可以使用35比较组内变分和组间变分的大小的方法，说明如果后者比前者大得多，处理因素的影响实际存在，如果差别很小，影响就不存在，这是方差分析的基本思路。36，其中k是水平数。Ni是I级的示例容量。组之间的样本偏差平方和反映了控制变量的影响，即每个水平组平均值和总平均偏差的平方和。组内偏差的平方和是每个数据与此水平组平均偏差的平方和，以反映数据采样误差的大小程度。SST=SSW SSB，计算公式，37，F统计信息是平均组间平均与平均组内平方和的比率(组间变异与错误变异的比率)。在f值方程式中，可以看出，如果控制变量的不同级别对观测变量有显着影响，则观测变量组之间的差异之和必须很大，f值也必须更大。相反，如果控制变量的不同级别对观测变量没有显着影响，则组内的二次平方和较大，f值较小。，38，39，SPSS中的实施过程，分析比较平均单因素ANOVA，40，SPSS中的实施过程，研究问题，三组学生的数学分数，41，实施阶段，菜单中的“One-WayANOVA”，45，(3)输出的结果文件的第三个表如下所示：46，(4)输出的结果文件的第四个表如下所示：47，(5)输出结果的最后部分是表示每个组的观测变量的平均值的线图，如图5-6所示。48，选择后比较方法，LSD方法实际上是t测试的变体。不是仅仅比较两组信息，而是在变异和自由度的计算中使用了完整的样本信息。因此，灵敏度最高，比较时仍然存在放大水平(误差的种类)的问题，但如果LSD没有确认这种差异，则似乎没有任何差别。最常用的SNK方法使用StudentRange分布执行所有组的平均对比较。此方法保证H0实际设置时，总级别等于实际设置。也就是说，错误类被控制。张文通P268，49，多因素方差分析，统计定义和计算公式，多因素方差分析用于研究两个或多个控制变量是否对观测变量产生重要影响。多因素方差分析不仅可以分析多个因素对观测变量的独立影响，还可以分析多个控制因素的相互作用是否会显着影响观测变量的分布，从而找出有利于观测的最佳组合。50，多因素方差分析不仅需要分析多个控制变量对观测变量的独立效果，还需要分析多个控制变量对观测变量的相互作用的影响以及其他随机变量对结果的影响。因此，必须将观测变量的总偏差平方和分解为3部分，即多个控制变量单独作用而产生的平方和。多个控制变量相互作用引起的偏差平方和；其他随机因素引起的偏差平方和。51，52，53，上述f统计数据遵循f分布。SPSS会自动计算f值，并根据f分布表提供相应的伴随概率值。54，55，SPSS中的实施过程，分析通用线性模型单变量，56，SPSS中的实施过程，研究问题，表5-2三组不同性别学生的数学分数，57，实施步骤，图5-7菜单中的“univary，62，(2)输出的结果文件的第二部分如下表所示：63，(3)输出的结果文件的第三部分如下表所示：64，(4)输出的结果文件的第四部分如下表所示：65，(5)输出的结果文件的第五部分如下表所示：66，(6)输出的结果文件的第六部分如下表所示：67，(7)输出结果的最后部分是控制变量之间是否存在交互的图形。68，统计定义和计算公式，协方差分析，定义：协方差分析将难以控制的因素作为协方差变量，