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怎么写出一份漂亮的SPSS统计报告

  怎么写出一份漂亮的SPSS统计报告?最近遇到很多这样的情况,咻咻咻收到几张SPSS输出的截图,然后就是愁闷的问候“亲,我按照SPSS教程操作了,输出了一堆表格,哪些写入文章呢,怎么写啊,能不能给个模板啊”。今天咱们就大概理理思路,希望能给大家一些帮助。

  统计描述

  统计报告时,一般先是统计描述,简单来说,就是把我们的数据介绍给读者。怎么介绍呢?先看看都属于什么资料?计量资料说明集中和离散趋势即可,可用均数±标准差或者中位数(p25,p75)或者中位数(最小值,最大值)表示。计数资料常采用例数(百分比)。

  假设检验

  留下了美好的第一印象,接下来就是各种假设检验了,相关、回归、t检验、ANOVA等等。。。这是今天的重头戏哈。

  相关

  这里说的是简单线性相关,常用来考察连续变量间的相关情况。

  对于相关的结果,可以选用文字描述,变量A和变量B成正相关或负相关,括号里注明相关系数r和p值。

  也可以选择放上一个或几个散点图,再加上相应的拟合线,备注写上相关系数r和p值,相信会有人喜欢的。

  回归

  这里说的是线性回归,常用来考察连续性因变量和多个自变量间的关系。

  对于线性回归,一般在文字部分点出哪些自变量对因变量有影响,哪些没有影响,括号里注明模型检验统计量F和 p值,调整R方。F和p值从ANOVA表格中提取,调整R方从模型汇总表格中提取。

同时给出回归系数的表格,将系数表格做些许更改即可。

  t检验

  主要用于考察一组或两组连续变量有无统计学差异(要求符合正态分布)。一般可在文字部分说明A和B相比有或没有统计学差异,括号注明相应的统计量t和p值即可,SPSS中Sig(双侧)即为p值。

  也可以选择绘制相应的统计图,比如借助GraphPadPrism,通过图例备注说明组间有无统计学差异。

  方差分析

  用于考察两组及以上组间的连续变量有无统计学差异。

  单因素方差分析时,一般可在文字部分说明组间有或者没有统计学差异,括号里注明模型检验统计量F和p值 。F值和p值从ANOVA表格中提取。至于事后的两两比较可选择在统计描述的表格通过*等符号备注。

  两因素方差分析和重复测量分析,可在文字部分点出哪些自变量对因变量有影响,哪些没有影响,括号里注明模型检验统计量F和p值。两因素方差分析的F和p值可从主体间效应检验表格提取。重复测量方差分析的F和p值可从多变量检验表格或主体内效应检验表格中提取,还是那句话,SPSS中Sig(双侧)即为p值。

  当然也可以选择绘制相应的统计图,采用图例展示假设检验的结果。

  非参数检验

  当不符合t检验、方差分析的条件时,常采用该方法检验是否具有统计学差异。表达方法可参考t检验,可在文字部分说明组间比较有或没有统计学差异,括号注明相应的统计量z(常写标准检验统计量)和p值即可,SPSS中渐近显著性(双侧)即为p值。

  也可以选择绘制相应的统计图,GraphPadPrism真的还蛮好用的。

  至于卡方检验和logistic回归,大家可参考卡方检验和当写文章遇到了Logistic回归。

分类标签:SPSS  统计报告