spss假設檢驗(spss假設檢驗結果分析)

SPSS中的均值比較—假設檢驗

前一段時間給大家整體的分享了關于如何使用SPSS來進行描述性統計分析，當時一共是分了三節內容，不知道大家有沒有在空閑的時間好好的練習掌握一下。

在給大家分享完關于描述性統計分析的章節以后，我們接下來會用一段時間來給大家分享一下關于如何用SPSS來進行均值比較。關于均值比較在SPSS中是一個比較常見的分析方法，在這里面最常見的方法就是T檢驗，分別有單樣本T檢驗、獨立樣本T檢驗和配對樣本T檢驗。在學習這些檢驗方法之前，我們首選需要了解假設檢驗這個概念，因為不僅僅是在均值比較中，在后面的其他分析中我們也是隨時會用到假設檢驗的思想。

假設檢驗的理論及原理

假設某個企業生產一種電子元件，在進行抽檢的時候，企業的質檢員說該企業的產品故障率只有千分之一。但是我們在檢驗的時候發現，從1000個電子元件中隨機拿出來了5個，調試以后發現其中有2個發生了故障。這說明什么呢？

其實，如果企業的質檢員說的確實是正確的，那照理來說1000個電子原件中應該只有1個會發生故障，這個我們稱之為原假設。在這個情況下，我們是不可能出現檢驗到2個甚至2個以上的電子原件會發生故障，也就是說這種情況發生的概率應該是0。在統計學中，概率極小的事件我們稱之為小概率事件。所以說，我們從1000個電子元件中隨機拿出來5個進行檢驗，然后其中有2個發生了故障，也就是說小概率事件發生了。所以這個時候我們的結論是質檢員說的話是不正確的，檢驗的結果沒有支持他的判斷。

但是如果我們換一種情況，在我們檢驗這1000個電子元件之前，質檢員跟我們說這批電子元件的故障率是1%，我們依然從隨機選擇的5個電子元件中發現有2個是出現故障了，那這個時候又說明了什么呢？其實這個時候就應該有兩個結論：

①：這批商品的故障率遠高于1%，質量不可靠；

②：這批商品的故障率確實是1%，只是我們碰巧拿到了有故障的元件而已。

這個時候我們就應該來進行計算，按1%的故障率來說，1000個元件就應該有10個元件是會出現故障的，我們在5個里面發現2個產生了故障，這個情況的概率應該是0.088%（大家可以自己計算一下）。這樣一對比，我們就會發現其實這是一個小概率事件而已。

在我們的原假設成立的條件下，如果我們分析計算出來的對應事件概率比較大，那就不能拒絕原假設。如果結果相反，那就說明小概率事件發生了。正常來說，小概率事件在一次實驗中是幾乎不可能會發生的，但是正常不可能發生的事件確實發生了。那么我們只能說我們的結果不能夠支持我們的假設，也就是說質檢員1%故障率的說法也是錯誤的。

上面的例子其實就是我們假設檢驗的原理：反證法以及小概率原理。反證法的意思就是說，我們在檢驗之前，先假定原假設是正確的，然后我們根據這個來得到我們的分析結論，如果我們得到的分析結論與原假設中的結論是矛盾的（根據小概率原理），我們就可以說原假設其實是不能成立的，或者一般在分析中我們叫拒絕原假設。雖然我們在做假設檢驗的時候依據是“小概率事件在一次實驗中是幾乎不可能會發生的”這個原理，但是小概率時間并不代表沒有概率，也就是說它依舊是可能發生的，只是發生的概率很小而已。所以我們在做假設檢驗的時候會遇到兩類問題：

1.原假設是正確的，但是我們根據結果錯誤的拒絕了原假設，在這個時候這個事件出現的概率也就是我們出現問題的概率。在前面的例子中，如果第二次檢驗電子元件的合格率確實是1%，但是我們認為這批元件的合格率大于1%，那我們就出現了第一種問題，同時出現這個問題的概率是0.088%。

2.原假設是錯誤的，但是我們根據結果并沒有拒絕原假設，那這個事件發生的概率也就是這類問題出現的概率。

當我們在進行假設檢驗時，我們無法避免出現這兩個問題，或者說降低出現這兩類問題的概率。因為如果我們降低了其中一類問題的概率，那另外一類問題的概率就會隨之增加。在一開始的舉例中，企業是希望我們不要把無故障的元件誤判為有故障，也就是說要降低企業的風險。其實在我們實際分析中，我們在第一類問題上面會受到更多的重視，我們會想把這個情況控制在一定的水平。而這個水平我們就將它稱為顯著性水平，在分析中用α表示。一般我們以0.05或者0.01等數字來表示它（根據實際情況來進行選擇）。

正常的數據分析中，假設檢驗一般是先針對總體樣本的均值、比例或者分布來做出假設，也就是我們說的原假設。然后我們會計算在該假設成立的前提下出現這種情況的概率，我們將它叫做P值。如果在實驗的過程中小概率時間發生了，也就是說P<α，那就說明結果不支持原假設，我們應該拒絕原假設。在使用SPSS的時候，將這種概率稱為顯著性的值。反之如果P>α，那我們就接受原假設。在這個里面的α是我們用來把控第一類問題出現的概率，也就是出現這一類問題的概率最大為α。

最后我們來整理一下假設檢驗的分析步驟：

1.確定分析對應的原假設和與之對應的備用假設。

2.選擇我們用來進行假設檢驗的對應統計量。

3.對選擇出來的統計量進行計算并檢驗，得到P值。

4.確定顯著性水平α。如果p<α，拒絕原假設。反之，接受原假設。

在我們的實際分析中，許多時候我們進行假設檢驗都是用來比較兩個總體的均值。并且均值的比較在許多研究中都特別常見，應用也特別廣泛。今天我們先整理了解假設檢驗的理論和原理，可能看起來會有一點繞，大家一定要多思考，這樣的話我們對接下來的均值分析以及T檢驗的分析大家在理解的時候就不會有太大的問題了。

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spss假設檢驗的基本步驟是

多元線性回歸 1.打開數據，依次點擊：analy--regression，打開多元線性回歸對話框。

2.將因變量和自變量放入格子的列表里，上面的是因變量，下面的是自變量。3.設置回歸方法，這里選擇最簡單的方法：enter，它指的是將所有的變量一次納入到方程。其他方法都是逐步進入的方法。4.等級資料，連續資料不需要設置虛擬變量。多分類變量需要設置虛擬變量。虛擬變量ABCD四類，以a為參考，那么解釋就是b相對于a有無影響，c相對于a有無影響，d相對于a有無影響。5.選項里面至少選擇95%CI。點擊ok。統計專業研究生工作室原創，請勿復雜粘貼
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用SPSS進行假設檢驗，得出這個結果說明了什么，具體是怎么看的？

Levene's
test
即方差齊性檢驗的P>0.05，說明方差齊性或說方差相等。
分析結果看equal
variances
assumed的這一行，其P=0.022<0.05，
拒絕原假設，培訓前和掊訓后之間存在顯著性差異。
培訓前489.17，培訓后560.00，培訓后
>培訓前，說明培訓有效果。

SPSS統計軟件 幫你試驗和檢驗

SPSS統計軟件：幫你試驗和檢驗

　在質量管理中，正交試驗和參數檢驗是質量管理者經常運用的兩種方法。其中，正交試驗一方面用于在產品設計階段選擇最優的設計參數配合，盡量降低成本；另一方面用于在生產過程中采用最優的工藝方案，以能達到優質、高產、低耗的目的。參數檢驗則在進貨檢驗、產品驗定、工藝檢查等過程中借用所選樣本的產品的特性對其所在整體進行假設檢驗，以確定整體的情況。

　　然而，隨著工藝的發展和產品復雜程度的提高，正交試驗中的指標和因素也必將隨著增加，計算過程也必將變得更加繁雜。而假設檢驗的計算分析過程必然是復雜的。因此，有必要利用計算機軟件進行這兩方面的工作，以便更好地完成企業質量管理工作。質量管理的設計實驗

　　本文用一個實例介紹SPSS統計軟件對正交實驗設計的數據分析過程。

　　某軸承廠生產的軸承內套圈硬度不均勻，熱處理淬火QC小組決定通過正交實驗來優選淬火工藝參數，提高內套圈硬度均勻的合格率。經過分析，確定“淬火加熱溫度”、“淬火加熱保溫時間”、“回火加熱溫度”和“回火保溫時間”為造成硬度不均勻的主要原因。根據以往經驗，對4個因素各取3個水平：淬火加熱溫度分別為：835、845、855攝氏度；淬火加熱保溫時間分別為：20、15、10分鐘；回火溫度為：160、170、180攝氏度；回火保溫時間為：2、2.5、3小時。

　　第一步，建立SPSS的數據集文件。

　　第二步，分析過程如下：

　　①單擊Analyze菜單，選擇GeneralLinearModels項。從中打開多因子方差分析“Univari?鄄ate”對話框，將變量“合格率”選入“DependentVariable”框，將其他變量選入“FixedFactor(s)”。

　　②點擊“Options…”按鈕，打開“Univariate：Options”對話框，將4個變量分別依次選入“Displaymeansfor”框內，點擊“continue”。

　　③點擊“Model…”按鈕，打開“Univariate：Model”對話框，選擇“custom”，將4個變量分別依次選入“Model”框內，點擊“continue”。

　　④點擊“OK”，統計分析結果如表1、表2所示。由表1的“Estimated MarginalMeans”單因素統計量表中“TypeIII Sumofsquares”列的數據可以看出：淬火加熱溫度是最重要的因素，其次依次分別是回火保溫、淬火保溫和回火溫度；通過對表2各分表中的“Mean”列的數據比較，可知我們應該選擇每個因素的最佳水平分別為：淬火加熱溫度選擇水平3，即855攝氏度；回火保溫時間選擇水平1，即2小時。另外，點擊“Univariate”中對話框其他按鈕以及在“Univari?鄄ate：Options”對話框和“Uni?鄄variate：Model”對話框內，均可以設置更多統計分析要求。樣本信息的參數檢驗

　　在實際的生產、檢驗過程中，并不是對全部產品的特性進行測量，而是借助對所選擇樣本產品特性的測量，對樣本所在的整體進行假設檢驗，以確定整批產品合格與否，從而做出決策。SPSS軟件的參數檢驗，主要是要通過相伴概率值與顯著性水平的比較，來決定拒絕還是接受原假設。在此，我們以最常用的t檢驗來說明SPSS在參數檢驗中的應用。

　　t檢驗可以分為單樣本t檢驗、兩獨立樣本t檢驗和配對樣本t檢驗。下面將以單樣本t檢驗為例簡單介紹SPSS在參數檢驗中的用法，兩獨立樣本t檢驗和配對樣本t檢驗分別由“Analyze”菜單中“comparemeans”的“Indepen?鄄dent-SamplesT Test”項和“Paired-Samples TTest”項來完成，操作與單樣本t檢驗類同，在此不進行詳細敘述。

　　例：某電器廠生產一種云母片，要求厚度均值為13mm，今在某天生產的云母片中隨機抽取26片。現在我們檢驗今天生產的云母片厚度均值是否與規定的質量分布要求有無顯著差異（α=0.05）。

　　第一步，建立SPSS的數據文件。

　　第二步，單擊“Analyze”菜單中“compare means”的“One Sam?鄄plesTTest”項，打開“One-Sam?鄄ple TTest”對話框，將變量“厚度”選入“Testvariable(s)”框內，表示需要對之進行分析；在“Testval?鄄ue：”中填入總體均值13，點擊“OK”。

　　第三步，點擊“Options”按鈕，打開“One-Sample TTest：Op?鄄tions”對話框，在“ConfidenceIn?鄄terval”內輸入95，表示置信區間為95%；“MissingValues”是對缺省值的處理，在此選擇“Excludecas analysisbyanalysis”，表示具體分析用到的變量有缺失值才除去該記錄，點擊“Continue”按鈕。

　　最后，點擊“OK”，就能夠得出檢驗結果.

以上是小編為大家分享的關于SPSS統計軟件 幫你試驗和檢驗的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

對以下數據做spss的假設檢驗和方差分析，怎么做，又沒有具體的操作步驟，求大神解答一下

單因素方差分析
方差分析前提：不同水平下，各總體均值服從方差相同的正態分布。
方差齊性檢驗：采用方差同質性檢驗方法（Homogeneity of variance）
在spss中打開你要處理的數據，在菜單欄上執行：analy-compare means--one-way anova，
打開單因素方差分析對話框
在這個對話框中，將因變量放到dependent list中，將自變量放到factor中，點擊post hoc，選擇snk和lsd，返回確認ok
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如何用SPSS軟件來做檢驗兩組的差異是否具有顯著性

1， 首先，分別把這兩組數據分別設為x和y，打開SPSS，點擊左下角的Variable View選項卡，在Name列那里的第一行輸y，第二行輸x，返回Data View選項卡，輸入對應的數據。

2， 然后，進行數據分析，分別把y和x選進各自的對話框，然后按ok，在輸出窗口中看到Coefficients這個表，然后看最右邊的那個Sig列，看x對應的Sig值，若這個sig值比你之前所設定的a值大，則認為這兩組數不存在顯著性差異，若這個sig值比你之前所設定的a值小，則認為這兩組數存在顯著性差異。

3， 舉個例子，如果你預先設定的a=0.05，求得的sig=0.000，則0.000<0.05，故應拒絕原假設（原假設一般為設它們之間無差異），認為這兩組數有顯著性差異。

擴展資料：

1， 當數據之間具有了顯著性差異，就說明參與比對的數據不是來自于同一總體（Population），而是來自于具有差異的兩個不同總體，這種差異可能因參與比對的數據是來自不同實驗對象的，比如一些一般能力測驗中，大學學歷被試組的成績與小學學歷被試組會有顯著性差異。也可能來自于實驗處理對實驗對象造成了根本性狀改變，因而前測后測的數據會有顯著性差異。

2， 比較方法：如果數據是連續性數據，且兩組數據分別服從正態分布&方差齊（方差齊性檢驗），則可以采用t檢驗，如果不服從以上條件可以采用秩和檢驗。

3， 想知道兩組數據是否有明顯差異？不知道這個明顯差異是什么意思？是問差別有無統計學意義（即差別的概率有多大）還是兩總體均數差值在哪個范圍波動？如果是前者則可以用第2步可以得到P值，如果是后者，則是用均數差值的置信區間來完成的。當然兩者的結果在SPSS中均可以得到。

4， 在統計學中，差異顯著性檢驗是“統計假設檢驗”（Statistical hypothesis testing）的一種，用于檢測科學實驗中實驗組與對照組之間是否有差異以及差異是否顯著的辦法[1]。

5， 在實驗進行過程中，盡管盡量排除隨機誤差的影響，以突出實驗的處理效果，但由于個體間無法避免的差異，以及諸多無法控制的因素，使得實驗結果最后表現的觀察值處理處理效應之外，還包括實驗誤差的效應。因此對兩個樣本進行比較時，必須判斷樣本間差異主要是隨機誤差造成的，還是本質不同或處理效應引起的。

參考資料：

百度百科 顯著性差異