spss大数据正态分布检验

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1、实用文案spss数据正态分布检验一、Z检验二、相关系数检验三、独立样本T检验四、相依样本T检验五、χ²独立性检验文案大全实用文案一、Z检验第一步：录入数据。1．命名“变量视图”；2．“数据视图”中输入数据；第二步：进行分析。第三步：设置变量；文案大全实用文案第四步：得到结果：文案大全实用文案二、相关系数检验在一项研究中，一个学生想检查生活意义和心理健康是否相关。同意参与这项研究的30个学生测量了生活意义和心理健康。生活意义的得分范围是10-70分（更高的得分表示更强的生活意义），心理健康的得分范围是5-35分（更高的得分表示更健

2、康的心理状态）。在研究中基本的兴趣问题也可以用研究问题的方式表示，例如例题：生活意义和心理健康相关吗？相关系数数据的例子ParticipantMeaninginLifeWell-beingParticipantMeaninginLifeWell-being1351926527314194353556534633347543582028925121058211130181237251351191450251530291670311725121855201961312053252160322235122335282450202539

3、24266834275628281912295635306035说明：变量participant包含在数据中，但不用输入SPSS。在spss中输入数据及分析步骤1：生成变量1．打开spss。2．点击“变量视图”标签。在spss中将生成两个变量，一个是生活意义，另一个是心理健康。变量分别被命名为meaning和wellbeing。3．在“变量视图”窗口前两行分别输入变量名称meaning和wellbeing。步骤2：输入数据1．点击“数据视图”，变量meaning和wellbeing出现在数据视图前两列。2．将两个变量的数据分别输

4、入。如图。步骤3：分析数据文案大全实用文案1．从菜单栏中选择“分析>相关>双变量>……”打开“双变量”对话框，变量meaning和wellbeing出现在对话框的左边。2．选择变量meaning和wellbeing，点击向右箭头按钮（►），把变量移到“变量”框中。3．点击“确定”。步骤4：解释结果二元相关性的输出结果显示如下：同样的结果在相关性表格中出现了两次。生活意义和心理健康间的相关性相关性wellbeingmeaningwellbeingPearson相关性1.549**显著性（双侧）相关性显著，因为p值小于0.05.00

5、2N3030meaningPearson相关性.549**1显著性（双侧）.002N3030**.在.01水平（双侧）上显著相关。文案大全实用文案SPSS生成了一个输出表，标记为“相关性”，其中包括我们研究问题的答案，即变量meaning和wellbeing之间是否相关。注意在表格中meaning和wellbeing出现了两次，一次在行，一次在列（这表明SPSS生成的表格中出现了冗余）。相关系数值和原假设检验的p值位于变量meaning和wellbeing相交处。表格中显示meaning和wellbeing的相关性是0.549，

6、相应的p值是0.002小于0.05，原假设被拒绝，在meaning和wellbeing的总体中存在正相关（相关系数右边的两个星号暗示了在0.01水平上相关性是统计显著的，因为p值为0.002小于0.01）。剩下的两个单元格显示了1的相关性，一个完美的正相关。即变量meaning和wellbeing自身与自身的相关性。文案大全实用文案三、独立样本T检验例题：临床心理学家想调查认知行为治疗和精神分析治疗对抑郁症的相对有效性。30名患有抑郁症的病人随机分配接受两个疗法。其中15人接受行为治疗，另外15人接受精神分析治疗，经过两个月的治

7、疗后，记录下每个病人抑郁症得分。在本研究中，自变量是治疗方法（认知行为治疗与精神分析治疗），因变量是抑郁症，较高的分数表示更高的抑郁水平（抑郁水平的分数变化范围为10~70)。在研究中基本的兴趣问题也可以用研究问题的方式表示，例如：“在接受认知行为治疗与精神分析治疗的病人中，抑郁症水平的均值是否存在差异呢？”T检验用来检验两组数据的均值。所以，零假设假设两组数据的均值相等：原假设指出两组的抑郁症分数均值在总体上是相等的：H0：μ精神分析=μ认知行为对立假设指出两组的抑郁症分数均值在总体上是不等的：H1：μ精神分析≠μ认知行为数据

8、在下表列出了30个参与者的数据。接受精神分析治疗的参与者标记为“1”，接受认知行为治疗的标记为“2”。独立样本t检验例子的数据ParticipantTherapyDepressionParticipantTherapyDepression115716247216