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生活知识|spss怎么用，spss三组独立样本比较( 三 )

小知识


Explore(探索分析)：功能:考察数据的奇异性和分布特征
Crosstabs(交叉分析)：功能:分析事物（变量）之间的相互影响和关系
Reports包括的统计功能有：
OLAP Cubes(OLAP报告摘要表)：功能: 以分组变量为基础 ， 计算各组的总计、均值和其他统计量 。 而输出的报告摘要则是指每个组中所包含的各种变量的统计信息 。
Case Summaries(观测量列表)：察看或打印所需要的变量值
Report Summaries in Row：行形式输出报告
Report Summaries in Columns：列形式输出报告
(2)、Compare Means(均值比较与检验)：能否用样本均值估计总体均值？两个变量均值接近的样本是否来自均值相同的总体？换句话说 ， 两组样本某变量均值不同 ， 其差异是否具有统计意义？能否说明总体差异？这是各种研究工作中经常提出的问题 。 这就要进行均值比较 。
以下是进行均值比较及检验的过程:
MEANS过程：不同水平下（不同组）的描述统计量 ， 如男女的平均工资,各工种的平均工资 。 目的在于比较 。 术语：水平数（指分类变量的值数 ， 如sex变量有2个值 ， 称为有两个水平）、单元Cell（指因变量按分类变量值所分的组）、水平组合
T test 过程：对样本进行T检验的过程
单一样本的T检验：检验单个变量的均值是否与给定的常数之间存在差异 。
独立样本的T检验：检验两组不相关的样本是否来自具有相同均值的总体（均值是否相同 ， 如男女的平均收入是否相同 ， 是否有显著性差异）
配对T检验：检验两组相关的样本是否来自具有相同均值的总体(前后比较 ， 如训练效果 ， 治疗效果)
One-Way ANOVA：一元(单因素)方差分析 ， 用于检验几个（三个或三个以上）独立的组 ， 是否来自均值相同的总体 。
(3)、ANOVA Models(方差分析)：方差分析是检验多组样本均值间的差异是否具有统计意义的一种方法 。 例如:医学界研究几种药物对某种疾病的疗效；农业研究土壤、肥料、日照时间等因素对某种农作物产量的影响;不同饲料对牲畜体重增长的效果等,都可以使用方差分析方法去解决
(4)、Correlate(相关分析)：它是研究变量间密切程度的一种常用统计方法,常用的相关分析有以下几种:
1、线性相关分析：研究两个变量间线性关系的程度 。 用相关系数r来描述 。
2、偏相关分析：它描述的是当控制了一个或几个另外的变量的影响条件下两个变量间的相关性 ， 如控制年龄和工作经验的影响 ， 估计工资收入与受教育水平之间的相关关系
3、相似性测度：两个或若干个变量、两个或两组观测量之间的关系有时也可以用相似性或不相似性来描述 。 相似性测度用大值表示很相似 ， 而不相似性用距离或不相似性来描述 ， 大值表示相差甚远
(5)、Regression(回归分析)：功能:寻求有关联（相关）的变量之间的关系在回归过程中包括：Liner：线性回归;Curve Estimation：曲线估计;Binary Logistic： 二分变量逻辑回归;Multinomial Logistic：多分变量逻辑回归;Ordinal 序回归;Probit：概率单位回归;Nonlinear：非线性回归;Weight Estimation：加权估计;2-Stage Least squares：二段最小平方法;Optimal Scaling 最优编码回归;其中最常用的为前面三个.
(6)、Nonparametric Tests(非参数检验)：是指在总体不服从正态分布且分布情况不明时 ， 用来检验数据资料是否来自同一个总体假设的一类检验方法 。 由于这些方法一般不涉及总体参数故得名 。
非参数检验的过程有以下几个:
1.Chi-Square test 卡方检验
2.Binomial test 二项分布检验

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