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1、检验步骤总结：1、 t检验2、 方差分析3、 卡方检验4、 秩和检验5、 相关分析6、 线性回归1、 t检验（要求数据来自正态总体，可能需要先做正态检验）（1） 单一样本t检验数据特征：单一样本变量均数与某固定已知均数进行比较方法：ANALYZE-COMPARE MEANS-ONE SAMPLE t TEST（2） 独立样本t检验数据特征：两个独立、没有配对关系的样本（有专门变量表示组数）方法：ANALYZE-COMPARE MEANS-INDEPENDENT SAMPLES t TEST注意观察方差分析结果，判断查看的数据是哪一行！（3） 配对样本t检验数据特征：两个不独立的，有配对关系的样
2、本（没有专门变量表示组数）方法：ANALYZE-COMPARE MEANS-PAIRED SAMPLES t TEST不需要方差分析结果检验步骤：（1） 正态性检验 正态性检验方法：analyze-explore-plot里面选择normality test（有同学推荐，老师没有强调，但依据理论应进行）（2） 建立假设（H0：。来自同一样本。 H1：。不来自同一样本）（3） 确定检验水准（4） 计算统计量（依据上面不同样本类型选择检验方法，注意独立样本t检验要先注明方差分析结果）（5） 确定概率值P（6） 得出结论2、 方差分析（要求数据来自正态总体，可能需要先做正态检验）（1） 单因素方差分
3、析数据特征：相互独立、来自正态总体、随机、方差齐性的多样本（有专门变量表示组数，且组数大于2）方法：ANALYZE-COMPARE MEANS-ONE WAY ANOVA注意需要在options 里面选择 homogeneity variance test 做方差分析符合方差齐性才可以得出结论！（0.1）（2） 双因素方差分析数据特征：有三列数据，1列是主要研究因素，1列是配伍组因素，1列是研究数据。方法：GENERAL LINEAR MODEL-UNIVARIATE （注意选择model里的custom，type是main effect，注意把两个因素选择为fixed factor）检验步骤
4、：（1） 正态性检验（有同学推荐，老师没有强调，但依据理论应进行）（2） 建立假设（H0：。来自同一样本。 H1：。不全来自同一样本或全不来自同一样本）（3） 确定检验水准（4） 计算统计量（依据上面不同样本类型选择检验方法，注意单因素方差分析要先注明方差分析结果）（5） 确定概率值P（6） 得出结论3、 卡方检验（1） Crosstabs数据特征：单个或多个样本率的比较。加权数据有三列数据，注意将最后一列数字加权（其不参与运算，仅是说明前两列数据的数量）。不加权数据有两列。其中运算列中通常第一列表述组数，可以大于二；第二列表述阳性或阴性，通常为1或2。检验方法：ANALYZE-DESCRIP
5、TIVE STASTICS-CROSS TABS-注意加选statistics里面的chi-square复选框得到检验结果后，根据样本量以及每框的数据选择查看的数据行（详见课件）如果要看有无线性趋势，直接查看linear行（2） 非参数检验数据特征：如果针对的是明确两种检测疾病手段的差异性，那么两种手段的阳性结果都要被剔除，此时选择非参数检验（具体理论不详） 检验方法：NONPARAMETIC TESTS- TWO RELATED SAMPLES- 勾选MC MEAR复选框检验步骤：（1） 建立假设（H0：。来自同一样本。 H1：。）（2） 确定检验水准（3） 计算统计量（注意cross ta
6、bs检验依据样本量以及单元格数据大小选择适宜的数据读取）（4） 确定概率值P（5） 得出结论4、 秩和检验T检验以及方差分析中，不满足条件的资料，可以进行秩和检验即非参数检验获得结论（参数检验以及非参数检验范围详见课件），依据特征可以分为4类（1） 两独立样本数据特征：两列，类似独立样本T检验，一列表明组数，一列是数据检验方法：NONPARAMETIC TESTS-2 INDEPENDENT SAMPLES-复选框勾选KOMOLGOROV（2） 两配对样本数据特征：两列，类似独立样本T检验，分别是不同组数据检验方法：NONPARAMETIC TESTS-2 related SAMPLES-复选
7、框勾选wilcoxon（3） 多组独立随机样本数据特征：两列， 类似单因素方差分析检验方法：NONPARAMETIC TESTS-k INDEPENDENT SAMPLES-复选框勾选 KrushalWallis H（4） 多组配对样本数据特征：多列，1列说明分组，其余多列都为数据检验方法：NONPARAMETIC TESTS-k related SAMPLES-复选框勾选Friedman检验步骤：（1） 建立假设（H0：。来自同一样本。 H1：。）（2） 确定检验水准（3） 计算统计量（4） 确定概率值P（5） 得出结论5、 相关分析（1） 制作散点图：数据特点：双变量，两列数据 方法: g
8、raphs-scatter，可利用双击左键方式选择绘出相关直线（2） 双变量（正态分布且连续）相关性分析：数据特点：双变量，两列计算方法：一定要检验正态性，首先对两者进行正态性检验，两个正态结果CORRELATE-BIVARIATE- 勾选Pearson（3） 等级资料相关性分析：数据特点：明显等级资料，三列（一列是编号，但不入计算）CORRELATE-BIVARIATE- 勾选spearman（4） 双变量（非正态。）数据特点：检验后非正态CORRELATE-BIVARIATE- 勾选kendall检验步骤：非等级资料：（1） 正态性检验（2） 计算相关系数r（3） 建立相关系数的假设检验（
9、H0：p=0, 两变量间无直线相关关系H1：p0，两变量间有直线相关关系）（4） 确定检验水准（a=0.05）（5） 计算统计量（其实表中会直接给出）（6） 确定p值（7） 得出结论等级资料：（1） 计算相关系数r（2） 建立相关系数的假设检验（H0：p=0, H1：p0，）（3） 确定检验水准（a=0.05）（4） 计算统计量（其实表中会直接给出）（5） 确定p值（6） 得出结论6、 一元线性回归（需建立拟合方程）（是否需要正态检验、相关分析铺垫？）数据类型：类似相关分析计算方法：regression-linear-勾选好后，选enter模式拟合步骤：1） 计算回归系数（系数表内看，通常1）2） 对回归系数b进行假设检验（系数表内，最后1列）3） 建立回归方程（系数表内）4） 评价回归方程（模型汇总表内R2）