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SPSS中paired-samples t test来分析什么?

发布网友 发布时间:2022-04-24 01:38

我来回答

3个回答

热心网友 时间:2023-09-24 13:58

样本的T检验就是用来检验两者是否有显著差异的。
先把你的数据录入,首先在变量视图里设置两个变量,一个是“类别”(包括敏感品系=1,抗性品系-2),还有一个是“系数”(就是你要比较的这几个数字,变量视图里不用录入值),然后回到数据视图里,将你已有的六个案例录入,一行一行录,第一行:1, 87.6;第二行:1,.4;第三行:1,.3;第四行:2,82.1;第五行:2,81.9;第六行:2,81.6.录入完成之后点工具栏上的分析,然后选择比较均值-样本t检验(indepent-sample t test),出来对话框,将“系数”放入检验变量,将“类别”放入分组变量,点分组变量下面的定义组,组一值是1,组二是2.按确定就可以了。
这样出来的就是你的统计数据,先观察sig,大于0.1才能观察第一行的sig(2-tailed),小于0.1则说明两组数据有显著差异。只有得到的数据满足sig>0.1,sig(2-tailed)<0.1才能说明其存在统计学意义上的显著差别。

热心网友 时间:2023-09-24 13:59

很简单,定义一个分组变量,如变量值1表示敏感品系,2表示抗性品系;再定义一个变量(如V1)表示你的检验数据。
在样本T检验的对话框中选择相应的检验变量和分组变量就可以了。

热心网友 时间:2023-09-24 13:59

不能用paired-sample
t
test。
可以用indepent-sample
t
test。
为什么不能用paired-sample
t
test(成对t检验)?
因为paired-sample
t
test需要进行重复之间的配对,利用实验前后每一重复的变化来进行差异显著性分析,一般是对一组数据,实验前测定一次,实验后测定一次,然后每个重复的实验前和试验后的值就配成一对,多个重复用来检测实验前后的差异显著性。
很明显你的数据是两组数据,而不是一组数据。你怎么进行配对呢?实验组的重复1对对照组的重复1吗?不行。因为实验组和对照组的重复不是严格的配对。
如果你只有1组数据,这1组数据来自两个时间,一个是实验前的,共三个重复,一个是试验后的,也是三个重复,就可以用配对T检验了。
可以用下面的步骤:
打开SPSS,在空白的第一列中输入3个1和3个2,在第二列输入你的六个数据,就像下面的样子
-----------------------
VAR00001
VAR00002
(这是spss自动给出的)
______________________________
1.00
87.60
1.00
.40
1.00
.30
2.00
82.10
2.00
81.90
2.00
81.60
——————————————(结束了)
点击菜单Analyze—Compare
means—Independent-Sample
T
Test;
会出来一个对话框,在对话框中,将VAR00001放入Grouping
variables方框内(这就是你的处理了),将VAR00002放入Tested
variables方框内(这就是你的所测数据了)。
点击Define
groups按钮,在新的对话框中选用Use
specified
values,其中Group
1输入1,group
2输入2,而后点击continue。新的对话框消失,回到旧的对话框。
在旧的对话框中点击OK,系统进行计算,出现结果。
结果的解释:
第一个图表:Group
statistics
纵列
N
表示每组有3个重复,Mean是两个组分别的平均值,Std
Deviation是两个组分别的标准偏差,Std.
Error
Mean是两个组平均的标准误。不需要过多解释了。
第二个图表:Independent
samples
test
注意给出了两个结果,第一行Equal
variances
assumed是在方差相等的前提下的结果,第二行是方差不相等的前提下的结果,选哪一个结果呢?
这个主要看第三列Levene’s
test
for
equality
of
variances的Sig.,如果Sig.
>0.05,则方差相等,如果Sig.
<
0.05,则方差不相等,从你的结果来看,你的Sig.
=
0.045
<0.05,所以方差不相等,这样的话,我们就采用最后一行的结果,上一行的结果我们就不看了。
最后一行结果给出了t=11.465,
df=2.247,
sig=0.005.其它的就不必看了。
这三个数据,主要还是看Sig
=0.005,表示差异显著性水平为0.005,即这两组数据有99.95%的可能性存在差异。
最后结论,你的两组数据存在极显著的差异(p
=
0.005)。

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