SPSS软件在生物学方

1、SPSS软件均值比较的过程软件均值比较的过程（T检验）检验） 许培祥许培祥 2013-07-12Spss简介简介 Spss (Statistical Product and Service Solutions): “统计产品与服务解决方案”软件 基本功能基本功能: 数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等。 Spss统计分析过程统计分析过程: 描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等. SPSS也有专门的绘图系统，可以根据数据绘制各种图形。 Spss的应用的应用 应用于经济学、生物学、心理学、地理学、医疗卫生、

2、体育、农业、林业、商业、金融等各个领域。 spss软件特点软件特点：（1）操作简洁， 大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。 (2)功能强大 具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。 (3) 针对性强目目 录录 Spss简介简介 几个重要的概念几个重要的概念 Spss均值比较的过程（均值比较的过程（T检验）检验） 实例图文分析实例图文分析几个重要的概念几个重要的概念 总体和样本总体和样本： 当研究的结论所要说明的范围远远超过实际观察的范围时，总出现总体和样本问题，一般把结论说明的全部对象称为总体，实际加以观测的部分对象

3、称为样本。 标准误差标准误差(standard Error of Mean,S.E.mean)样本数据来自总体，随机抽取的样本能用来对总体做推断，但由于抽样等原因使得样本数据不能够完全准确地反映总体，它可能与总体之间存在一定的差异。S.E.Mean:它是描述样本均值与总体均值之间平均差异的程度的统计量。方差方差（Variance）和标准差和标准差（Standard Deviation）：方差方差：是所有变量与平均值偏差平方的平均值。 它表达了一组数据分布的离散程度的平均值。标准差标准差：叫均方差，标准偏差，是方差的算术平方根。 它表示一组数据关于平均数的平均离散程度。 平均数相同的，标准差未必

4、相同。意义意义：两者数值越大，表明变量值之间的差异越大， 距离平均数这个“中心”离散的趋势越大Spss均值比较的过程均值比较的过程（T检验检验） SPSS主要有以下模块实现均值比较过程： One-Sample T Test：单样本 t 检验。 Independent-Sample T Test：两个独立样本均值的 t 检验。 Paired-Sample T Test：两个配对样本均值的 t 检。SPSS在单样本在单样本T检验的应用检验的应用 1.使用目的使用目的 单样本t检验的目的是利用来自某总体的样本数据，推断该总体的均值是否与指定的检验值之间存在明显的差异。它是对总体均值的假设检验。 2.

5、基本原理基本原理 单样本t检验作为假设检验的一种方法，其基本步骤和假设检验相同。 零假设H0：总体均值与指定检验值之间不存在显著差异。该方法采用T检验方法，按照下式计算T统计量。 式中，D是样本均值与检验值之差；因为总体方差未 知，故用样本方差S代替总体方差；N为样本数。NSDT/ 3.概率概率P值值 如果概率P值小于或等于显著性水平，则拒 绝零假设； 如果概率P值大于显著性水平，则接受零假 设4.软件使用方法软件使用方法 （1）在SPSS中，软件将自动计算t值，由于该统计量 服从n-1个自由度的t分布，SPSS将根据t分布表给出 t值对应的相伴概率P值。 （2当相伴概率P值给定的显著性水平：

6、 则拒绝H0 ，认为总体均值与检验值之间存在显著差异。 （3）当相伴概率P值给定的显著性水平: 则接受H0 ,认为总体均值与检验值之间不存在显著差异单样本单样本t检验的检验的SPSS操作详解操作详解 Step01： 打开单样本 t 检验对话框 选择菜单栏中的【分析】【比较均值】【单样本T检验】命令，弹出【单样本T检验】 对话框。 在该对话框左侧的候选变量列表框中选择一个或几个变量，将其移入【检验变量】列表框中。其中，左侧候选变量列表框中显示的是可以进行 t 检验的变量。 Step02： 选择检验变量选择检验变量候选变量列表框 在【检验值】文本框中输入检验值. Step03： 选择样本检验值选择

7、样本检验值Step04：其他选项设置：其他选项设置 单击【选项】按钮，弹出【单样本T 检验：选项】对话框。该对话框用于设置显著性水平和关于缺失值的处理方法. 置信区间百分比置信区间百分比：该文本框用于设置在指定水平下，样本均值与指定的检验值之差的置信区间，默认值为95%。Step05： 结束操作结束操作 单击【确定】按钮结束操作，SPSS软件自动输出结果。实例图文分析实例图文分析 根据一份公共交通调查报告显示，对于那些在一个城市乘车上下班的人来说，平均通勤时间为19分钟，其人数总量为100万 300万。假设一个研究者居住在一个人口 为240万的城市里，想通过验证以确定通勤时间是否和其他城市平均

8、水平是否一致。他随机选取了26名通勤者作为样本,收集的数据如下所示。假设通勤时间服从正态分布，这位研究者能得到什么结论？ 19 16 20 23 23 24 13 19 23 16 17 15 14 27 17 23 18 18 20 18 18 18 23 19 19 281：实例操作：实例操作 现在该名研究者要检验他所在城市的平均通勤时间和全国其他城市通勤时间平均水平是否一致。由于题目中已给出了其他城市通勤时间的平均水平为19分钟，因 此，这里就是要检验该城市通勤时间是否等于19分钟，即进行如下假设检验： H0: t=19 H1: t19 Step01：打开对话框：打开对话框 打开数据文件

9、4-1.sav，选择菜单栏中的【分析】 【比较均值】 【单样本T检验】命令，弹出【 单样本T检验】对话框。Step02：选择检验变量：选择检验变量 在候选变量列表框中选择“time”变量，将其添加至【检验变量】列表框中。Step03：选择样本检验值：选择样本检验值 在【检验值】文本框中输入检验值 “19” 。Step04：设置显著性水平：设置显著性水平 单击【选项】按钮，弹出【单样本T 检验：选项】对话框。该对话框用于设置显著性水平和关于缺失值的处理方法.提示提示：如果不选择【选项】按钮，表示默认系统选项参数设置。Step05：结束操作：结束操作 单击【确定】按钮，完成操作。此时，软件输出结果

10、出现在结果浏览窗口中。3. 实例结果及分析（1）描述性统计分析表样本量平均值平均值标准差标准误差（2）单样本t检验结果分析：分析：双侧概率双侧概率P=0.471显著性水平0.01，因此接受零假设，即该名研究者他所在城市的平均通勤时间和全国其他城市平均通勤时间一致。SPSS在两独立样本在两独立样本t检验检验 概念理解概念理解 独立样本：独立样本：指两个样本之间彼此独立没有指两个样本之间彼此独立没有任何关联，两个独立样本各自接受相同的任何关联，两个独立样本各自接受相同的预测。预测。 适用条件适用条件：两样本相互独立；样本来自的：两样本相互独立；样本来自的两个总体应服从正态分布。两个总体应服从正态分

11、布。 H0假设：假设：两总体均值之间不存在显著差异两总体均值之间不存在显著差异 Step01：打开两独立样本：打开两独立样本 t 检验对话框检验对话框: 选择菜单栏中的【分析分析】【比较均值比较均值】【独立样本独立样本T检验检验】命令，弹出【独立样本独立样本T检检验验】对话框两独立样本两独立样本t检验检验SPSS操作步骤操作步骤Step02：选择检验变量：选择检验变量 在左侧的候选变量列表框中选择检验变量,将其移入【检验变量】列表框中。Step03：选择分组变量：选择分组变量 在左侧的候选变量列表框中选择分组变量，将其移入【分组变量】 文本框中，目的是区分检验变量的不同组别。Step04 定义

12、组别名称定义组别名称 单击【定义组】按钮，弹出【定义组】对话框，此时需要定义进行 t 检验的比较组别名称。 在该对话框中设置完成后，单击【继续】按钮， 返回【独立样本T检验】对话框。Step05：结束操作：结束操作 单击【确定】按钮，结束操作，SPSS软件自动输出相关结果。实例图文分析实例图文分析 某克山病区测量11名急性克山病患者与13名健康人的血磷值（mmol/L)如表2，试问该地急性克山病患者与健康人的血磷值是否相同？急性克山病人急性克山病人克山病区健康人克山病区健康人编号编号血磷值（血磷值（x1）编号编号血磷值（血磷值（x2）10.8410.5421.0520.6431.2030.64

13、41.2040.7551.3950.7661.5360.8171.6171.1681.8081.2091.8791.34102.07101.35112.11111.48121.56131.87表表2：11名急性克山病人与名急性克山病人与13名克山病区健康人血磷值名克山病区健康人血磷值Step01：打开对话框：打开对话框: 选择菜单栏中的【分析分析】【比较均值比较均值】【独立样本独立样本T检验检验】命令，弹出【独立样独立样本本T检验检验】对话框Step02：选择检验变量：选择检验变量 在左侧的候选变量列表框中选择检验变量,将其移入【检验变量】列表框中，这里需要选入待检验的变量“血磷值”。Step

14、03：选择分组变量：选择分组变量 在左侧的候选变量列表框中选择分组变量，将其移入【分组变量】文本框中，目的是区分检验变量的不同组别。 单击【定义组】按钮，弹出【定义组】对话框，此时需要定义进行 t 检验的比较组别名称。 单击 【继续】按钮，返回到独立样本T检验对话框 Step05：结束操作：结束操作 单击【确定】按钮，结束操作，SPSS软件自动输出相关结果。3. 实例结果及分析（1）基本统计信息汇总表（2）独立两样本的t检验分析结果 两总体方差是否相等的两总体方差是否相等的F检验检验 这里，该检验的F统计量的观察值为0.032，对应的概率P值为0.860。由于系统默认显著性水平为0.05，而概

15、率P值显然大于0.05，因此认为两总体的方差无显著性差异两总体均值的检验两总体均值的检验在进行两独立样本t检验时，首先对F检验作判断：如果方差相等，观察分析结果中Equal variances assumed列的t检验相伴概率值；如果方差不相等，观察Equal variances not assumed列的t检验相伴概率值。本案例的第一步分析中，由于两总体方差无显著差异，因此应看第一列（Equal variance assumed）的t检验结果。 具体来说，t统计量为2.524，对应的P值为0.019，小于显著性水平0.05，因此认为两总体的均值存在显著差异，即克山病人的血磷值和健康人的血磷值

16、不相同。 这个结论说明该地急性克山病患者血磷值和健康人的血磷值是有差异的。SPSS在配对样本在配对样本t检验的应用检验的应用 配对样本配对样本t检验的基本原理检验的基本原理 1.使用目的使用目的 前一节中考虑的是独立样本情形下的总体均值相等的检验问题。但在现实中，总体或样本之间不仅仅表现为独立的关系，很多情况下，总体之间存在着一定的相关性。当分析这些相关总体之间的均值关系时，就涉及到两配对样本的t检验。 配对样本t检验的目的是利用来自两个总体的配对样本，推断两个总体的均值是否存在显著差异。它和独立样本t检验的差别就在于要求样本是配对的。由于配对样本在抽样时不是相互独立的，而是相互关联的，因此在

17、进行统计分析时必须要考虑到 这种相关性，否则会浪费大量的统计信息，因此对于符合配对情况的统计问题，要首先考虑两配对样本t检验。 2.基本原理基本原理（1）同一实验对象处理前后的数据。 例如对患肝病的 病人实施某种药物治疗后，检验病 人在服药前后的 差异性。 （2）同一实验对象两个部位的数据。 例如研究汽车左 右轮胎耐磨性有无显著差异。 （3）同一样品用两种方法检验的结果。 例如对人造纤 维在60度和80度的水中分别作实验，检验温度对这 种材料缩水率的影响性。 （4）配对的两个实验对象分别接受不同处理后的数据。 例如对双胞胎兄弟实施不同的教育方案，检验 他们在学习能力上的差异性。3.配对样本主要

18、包括下列一些情况：配对样本主要包括下列一些情况： 进行配对样本检验时，通常要满足以下三个要求。 （1）两组样本的样本容量要相同； （2）两组样本的观察值顺序不能随意调换，要保持 一一对应关系； （3）样本来自的总体要服从正态分布。 4.使用条件使用条件 求出每对数据的差值： （1）配对样本没有差异，则差值的总体均值应该等于零，从该总体中抽取的样本均值也应该在零值附近波动； （2）配对样本有差异，差值的均值就该远离零值。 通过检验该差值样本的均值是否等于零，就可以判断这两组配对样本有无差异性。 该检验对应的假设检验如下： H0 ：两总体均值之间不存在显著差异。 H1 ：两总体均值之间存在显著性差

19、异。 检验中所采用的统计量和单样本t检验完全相同 5.配对样本配对样本t检验的基本思路：检验的基本思路：两配对样本两配对样本t检验的检验的SPSS操作详解操作详解 Step01：打开两配对样本：打开两配对样本 t 检验检验对话框对话框 选择菜单栏中的【分析】【比较均值】【配对 样本T检验】命令，弹出【配对样本T检验】对话框。Step02：选择配对变量：选择配对变量 在【配对样本T检验】对话框左侧的候选变量列表框中选择一对或几对变量， 将其移入【成对变量】列表框中，这表示系统将对移入的成对变量进行配对检验。Step03：其他选项选择：其他选项选择 单击【选项】按钮，弹出【配对样本T检验：选择】 对话框。 Step04 结束操作结束操作 单