第五章 SPSS平均水平的比较.doc

文档介绍：第五章平均水平的比较
第一节 Means过程
主要功能
实例操作
第二节 Independent-Samples T Test过程
主要功能
实例操作
第三节 Paired-Samples T Test过程
主要功能
实例操作
第四节 One-Way ANOVA过程
主要功能
实例操作
在正态或近似正态分布的计量资料中(如临床常见的体温、血压、脉搏、身高、体重等测量值,几乎均为此类资料),经常在使用前一章计量资料描述过程分析后,还要进行组与组之间平均水平的比较。本章将分四节分别介绍这一统计方法:即常用的t检验和单因素方差分析。
第一节 Means过程
主要功能
与第四章中Descriptives过程相比,若仅仅计算单一组别的均数和标准差,Means过程并无特别之处;但若用户要求按指定条件分组计算均数和标准差,如分性别同时分年龄计算各组的均数和标准差,则用Means过程更显简单快捷。
实例操作
[]某医师测得如下血红蛋白值(g%),试作基本的描述性统计分析:
数据准备
激活数据管理窗口,定义变量名:性别为sex,年龄为age,血红蛋白值为hb。按顺序输入数据(sex变量中,男为1,女为2),。
统计分析
pare Means中的Means...项,弹出Means对话框()。今欲分性别同时分年龄求血红蛋白值的均数和标准差,故在对话框左侧的变量列表中选hb,点击Ø钮使之进入Dependent List框,选sex 点击Ø钮使之进入Independent List框,点击Next,可选定分组的第二层次(Layer 2 of 2),选age 点击Ø钮亦使之进入Independent List框。点击Options...可选统计项目:在Cell Displays项中,Mean为均数、Standard deviation为标准差、Variance为方差、Count为观察单位数、Sum为观察值总和,在Statistics for First Layer项中,将为第一层次的分组计算方差分析(ANOVA table and eta)和线性检验(Test of linearity)。选好后点击Continue钮返回Means对话框,点击OK钮即可。
结果解释
在结果输出窗口中将看到如下统计数据:
For Entire ,,,,例数为40;接下去各行分别表示先按性别分组(分男性与女性),再按年龄分组(16,17,18岁三组)的观察值合计、均数、标准差、方差和例数。
若在Independent List中未分层次,即sex和age一起放在Layer 1 of 1中,则结果是分别计算男性与女性(不作年龄分组)、
16,17,18岁三组(不作性别分组)的观察值合计、均数、标准差、方差和例数(如下所示)。
第二节 Independent-Samples T Test过程
主要功能