spss差异显著性分析十万火急……怎样用SPSS做两个样本的显著性差异检验？

2021-04-14

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十万火急……怎样用SPSS做两个样本的显著性差异检验？这是拟合优度检验，首先将数据输入到正确的原始假设中：无显著性差异。替代假设：显著差异。SPSS软件分析-非参数检验-旧对话框-卡方检验-期望值-值

十万火急……怎样用SPSS做两个样本的显著性差异检验？

这是拟合优度检验，首先将数据输入到正确的原始假设中：无显著性差异。

替代假设：显著差异。SPSS软件分析-非参数检验-旧对话框-卡方检验-期望值-值-输入0.56，0.57。将卡方值的显著性与置信水平进行比较，我认为您将能够判断其余部分

卡方检验是一种常用的基于卡方分布的假设检验方法。最初的假设是H0：观测频率和期望频率之间没有差异。如果分析结果的p值很小（以极端情况的概率值作为统计量），则表明观测值与期望值相差很大，应拒绝原假设。

还可以用来测试两种方法的结果是否一致。例如，如果用这两种方法诊断同一组人，结果是一致的。

SPSS的操作如下：

第一步：将样本数据输入SPSS，在变量视图中设置变量类型；

第二步：分析描述统计交叉表，将分类变量和分组变量分别放入行和列中。分类变量，如某一诊断的反映结果（本例为问题1、1或0的选择结果）；分组变量，如1和0组，本例是检验两组在问题1的结果上是否存在显著差异。

第3步：设置分析条件，点击“精确”按钮，将置信度设置为95%（或更严格的99%），点击“继续”；点击“统计”，选择“卡方”和“相关性”。其他选项可以默认或按需选择。

第四步：解释结果。以上输出结果如下。这是卡方检验结果表。

表中给出了各种各样的检验结果，其中皮尔逊卡方检验结果是最标准、最常用的卡方检验结果，适用于样本量足够的情况（脚注表示单元格0的期望计数小于5，最小期望计数为6.3，表示样本量足够大）已达到皮尔逊卡方的要求）。你只需要看看皮尔逊的结果。

这里，皮尔逊卡方检验结果sig< 0.05表明，问题1中的两组之间存在显著差异，符合95%的显著性水平。

显著性检验主要取决于t值和P值。SPSS统计结果显示，显著性为显著性，SIG为p值。以上结果P均大于0.05，说明无统计学差异。

显著性问题答案是它们之间是否存在关系；相关系数问题答案是相关程度。

显著性，也称为统计显著性，是指当无效假设为真时，拒绝无效假设的风险水平，也称为概率水平或显著性水平。

显著性意味着两个群体态度的任何差异都是由于系统因素而不是偶然因素造成的。我们假设所有其他可能影响两组之间差异的因素都是可控的。因此，剩下的解释就是我们推断的因素，这个因素不能100%保证，所以有一定的概率值，这就是所谓的显著水平。

一般来说，它代表了群体之间的差异化能力。在统计假设检验中，小概率事件的概率值称为统计假设检验的显著性水平。对同一数量进行多次测量，然后计算平均值。