spss统计分析

一、单独样本T检验: 单独样本T检验用于检验样本均值与总体均值或某个已知值之间差异。 1)10j3q4j英语考试的人数为883人，客观考试的平均成绩为42.25分。现抽取a000401班的学生34人作为样本，该班的客观题成绩与10j3q4j平均成绩的差异显著吗？ 表一 单个样本统计量 N 均值 差 均值的标准误 成绩 34 43.59 4.587 .787 表二 单个样本检验 检验值 = 42.25 t df Sig.(双侧) 均值差值 差分的 95% 置信区间 下限 上限 成绩 1.701 33 .098 1.338 -.26 2.94 结果 表一所示，该班34人，均值为43.59分，标准差为4.587，标准误为0.787 表二所示，t值为1.701，自由度为33，双尾检测的P值为0.098(>0.05)，样本均值与总体均值的差异为1.338 T检验结果显示，这个班的客观题平均成绩与该级起点的总体平均成绩之间差异不显著（t=1.701,df=33,p>0.05(若小于0.05则显著） 2)10j1q2j英语考试的人数为880人，客观题考试的平均成绩为38.71分。现抽取a004班学生41人作为样本，抽取的该班的客观题成绩与10j1q2j英语考试成绩差异显著吗？ 表一 单个样本统计量 N 均值 标准差 均值的标准误 成绩 41 41.9512 5.07913 .79323 单个样本检验 检验值 = 38.71 t df Sig.(双侧) 均值差值 差分的 95% 置信区间 下限 上限 成绩 4.086 40 .000 3.24122 1.6380 4.8444 结果报告 表一所示，该班41人，均值为41.9512分，标准差为5.07913，标准误为0.79323 表二所示，t值为4.086，自由度为40，双尾检测的P值为0.000(<0.05)，样本均值与总体均值的差异为3.24 T检验结果显示，这个班的客观题平均成绩与该级起点的总体平均成绩之间差异显著（t=4.086,df=41,p<0.05） 二，独立样本T检验: 用于检验两个不相关样本在相同变量上均值的差异 1） 现在103q4j的群体中抽取两个班a000301（41人）、a000401班（34人），假设两个班分别由不同的老师任教，且这两个老师的教学方法不同，问这两种教学方法的教学效果是否存在实质性差异。 表一 组统计量 N 均值 标准差 均值的标准误 成绩 a000301 34 42.7647 6.35829 1.09044 a000401 41 43.5122 4.83281 .75476 表二 F统计量=(S组间/n组间)/(S组内/n组内) S是方差 n是自由度 分子和分母没有固定的大小关系 方差方程的 Levene 检验 均值方程的 t 检验 差分的 95% 置信区间 F Sig. t df Sig.(双侧) 均值差值 标准误差值 下限 上限 成绩 假设方差相等 1.664 .201 -.578 73 .565 -.74749 1.29299 -3.32441 1.82943 假设方差不相等 -.564 60.700 .575 -.74749 1.32617 -3.39959 1.90461 结果分析 从表一可看出，a000301班的人数为34人，均值为42.76，标准差为6.358，标准误为1.09 A000401班的人数为41人，均值为43.51，标准差为4.833，标准误为0.755 从表二可看出，P=0.201>0.05,因此方差齐性检验不显著，即两组的方差相等。(注意:这种情况下要看第一组的数据) A000301和A000401班的教学效果之间不存在显著差异（T=-0.578,DF=73,P>0.05） 2）现在101q2j的群体中抽取两个班a001（42人）、a002班（41人），假设两个班分别由不同的老师任教，且这两个老师的教学方法不同，问这两种教学方法的教学效果是否存在实质性差异。 表一 组统计量 班级 N 均值 标准差 均值的标准误 成绩 a001 42 39.3214 6.91748 1.06739 a002 41 37.2317 6.62486 1.03463 表二 独立样本检验 方差方程的 Levene 检验 均值方程的 t 检验 差分的 95% 置信区间 F Sig. t df Sig.(双侧) 均值差值 标准误差值 下限 上限 成绩 假设方差相等 .004 .947 1.405 81 .164 2.08972 1.48732 -.86957 5.04901 假设方差不相等 1.406 80.971 .164 2.08972 1.48653 -.86803 5.04747 结果分析 从表一可看出，a001班的人数为42人，均值为39.32，标准差为6.92，标准误为1.07 A002班的人数为41人，均值为37.23，标准差为6.62，标准误为1.03 从表二可看出，P=0.947>0.05,因此方差齐性检验不显著，即两组的方差相等。 A001和A002班的教学效果之间不存在显著差异（T=1.405,DF=81,P>0.05） 二．单因素F检验：用于检验一个因素变量的不同水平是否给一个因变量造成了显著地差异或变化。 现比较10j1q2j全体班级中的a007、a009、a011三个班的客观题成绩进行显著性差异分析 表一 方差齐性检验 成绩 Levene 统计量 df1 df2 显著性 1.659 2 130 .194 P=0.194>0.05,表明三个班的方差在0.05的显著性水平上差异不显著，即各组方差为齐性。 表二 ANOVA 成绩 平方和 df 均方 F 组间 183.772 2 91.886 2.235 .111 组内 5345.018 130 41.116 总数 5528.789 132 表二表明各班均值在0.111显著性水平上差异不显著。 表三 多重比较 因变量:成绩 (I) 班级 (J) 班级 均值差 (I-J) 标准误 显著性 95% 置信区间 下限 上限 LSD A007 A009 .32778 1.35946 .810 -2.3617 3.0173 A011 2.64773 1.36707 .055 -.0569 5.3523 A009 A007 -.32778 1.35946 .810 -3.0173 2.3617 A011 2.31995 1.35946 .090 -.3696 5.0095 A011 A007 -2.64773 1.36707 .055 -5.3523 .0569 A009 -2.31995 1.35946 .090 -5.0095 .3696 Tamhane A007 A009 .32778 1.34222 .993 -2.9427 3.5983 A011 2.64773 1.29431 .126 -.5057 5.8012 A009 A007 -.32778 1.34222 .993 -3.5983 2.9427 A011 2.31995 1.43914 .296 -1.1839 5.8238 A011 A007 -2.64773 1.29431 .126 -5.8012 .5057 A009 -2.31995 1.43914 .296 -5.8238 1.1839 表四 成绩 班级 N alpha = 0.05 的子集 1 Student-Newman-Keulsa,,b A011 44 37.1023 A009 45 39.4222 A007 44 39.7500 显著性 .131 将显示同类子集中的组均值。 a. 将使用调和均值样本大小 = 44.328。 b. 组大小不相等。将使用组大小的调和均值。将不保证 I 类错误级别。 方差分析结果表明，三个班之间的平均成绩不存在显著地差异，事后分析的多重比较结果显示：a007班与A009班成绩没有显著差异，A007班与A011班没有显著差异，A009班与A011班没有显著差异。 http://blog.sina.com.cn/s/blog_62a4c5290100tt71.html 二．多因素方差分析：检验两个或两个以上因素变量的不同水平是否给一个因变量造成了显著地差异或变化的分析方法。 现将10级学生根据学生的入学分班成绩分别参加两种类型的考试，10j1q2j和10j3q4j两种。每种考试分别选取三个班中的十名学生，并且这3个班的教学方法各不相同。问不同入学分班成绩和教学方法对学生的学习成绩是否有影响。10j1q2j(a001\a002\a003) 10j3q4j(a005\a006\a007) 表一 主体间因子 值标签 N 入学成绩 1.00 10j1q2j 30 2.00 10j3q4j 30 教学方法 1.00 方法一 20 2.00 方法2 20 3.00 方法3 20 表二 描述性统计量 因变量:学生成绩 入学成绩 教学方法 均值 标准 偏差 N 10j1q2j 方法一 41.6500 8.30010 10 方法2 39.0000 7.73879 10 方法3 35.0000 11.38225 10 总计 38.5500 9.37564 30 10j3q4j 方法一 44.1000 2.60128 10 方法2 43.1000 4.95424 10 方法3 42.3000 4.42342 10 总计 43.1667 4.04358 30 总计 方法一 42.8750 6.11701 20 方法2 41.0500 6.66471 20 方法3 38.6500 9.20112 20 总计 40.8583 7.52740 60 表三 主体间效应的检验 因变量:学生成绩 源 III 型平方和 df 均方 F Sig. 校正模型 560.121a 5 112.024 2.174 .071 截距 100164.204 1 100164.204 1943.591 .000 入学成绩 319.704 1 319.704 6.204 .016 教学方法 179.608 2 89.804 1.743 .185 入学成绩 * 教学方法 60.808 2 30.404 .590 .558 误差 2782.925 54 51.536 总计 103507.250 60 校正的总计 3343.046 59 a. R 方 = .168（调整 R 方 = .090） 由表三可知，入学成绩的主效应差异显著F=6.204，p<0.05,这表明10级学生的英语客观题成绩在入学考试成绩等级之间有显著差异。教学方法的主效应差异显著F=1.743，P>0.05,这表明10级学生的英语客观题成绩在教学方法之间无显著差异。入学成绩 * 教学方法的教学作用差异显著F=0.59,P>0.05，这表明入学成绩和教学方法的交互作用对其客观题成绩无显著的影响。 1. 总均值 因变量:学生成绩 均值 标准 误差 95% 置信区间 下限 上限 40.858 .927 39.000 42.716 2. 入学成绩 因变量:学生成绩 入学成绩 均值 标准 误差 95% 置信区间 下限 上限 10j1q2j 38.550 1.311 35.922 41.178 10j3q4j 43.167 1.311 40.539 45.794 3. 教学方法 因变量:学生成绩 教学方法 均值 标准 误差 95% 置信区间 下限 上限 方法一 42.875 1.605 39.657 46.093 方法2 41.050 1.605 37.832 44.268 方法3 38.650 1.605 35.432 41.868 4. 入学成绩 * 教学方法 因变量:学生成绩 入学成绩 教学方法 均值 标准 误差 95% 置信区间 下限 上限 10j1q2j 方法一 41.650 2.270 37.099 46.201 方法2 39.000 2.270 34.449 43.551 方法3 35.000 2.270 30.449 39.551 10j3q4j 方法一 44.100 2.270 39.549 48.651 方法2 43.100 2.270 38.549 47.651 方法3 42.300 2.270 37.749 46.851 多个比较 因变量:学生成绩 (I) 教学方法 (J) 教学方法 均值差值 (I-J) 标准 误差 Sig. 95% 置信区间 下限 上限 LSD 方法一 方法2 1.8250 2.27015 .425 -2.7264 6.3764 方法3 4.2250 2.27015 .068 -.3264 8.7764 方法2 方法一 -1.8250 2.27015 .425 -6.3764 2.7264 方法3 2.4000 2.27015 .295 -2.1514 6.9514 方法3 方法一 -4.2250 2.27015 .068 -8.7764 .3264 方法2 -2.4000 2.27015 .295 -6.9514 2.1514 基于观测到的均值。 误差项为均值方 (错误) = 51.536。 多从比较结果显示方法一和方法二之间无显著差异，方法一和方法3之间无显著差异，方法二和方法三之间有显著差异。