手机版 下载桌面 设为首页

图解SPSS数据分析(二):正态性检验和其他统计分析过程

图解SPSS数据分析(二):正态性检验和其他统计分析过程。本文介绍利用SPSS软件进行数据正态性检验以及其他一些统计分析方法的详细过程。正态性、方差齐性是T检验和方差分析的基本的条件,那该如何去检呢,看过文章图解SPSS数据分析(一)的小伙们可能已经注意到,T检验和方差分析的结果中,已经有方差齐性检验的结果。在一般的统计分析中,想要P<0.05,说明差异有统计学意义;但是在正态性检验和方差齐性检验中,想要的是P>0.05说明方差齐或服从正态分布。...

图解SPSS数据分析(一):基本界面操作和常用统计分析

图解SPSS数据分析(一):基本界面操作和常用统计分析。对科研工作者来说,科研数据的统计分析是常常碰到的问题,从课题设计、SCI论文写作发表、研究生学位论文答辩到国自然基金课题申请等任何一步都离不开数据分析。目前相关的统计分析软件很多,如SAS,SPSS,STATA,Minitab,Eviews, R 语言等,相比这些软件,SPSS的操作界面简单,菜单式的操作方法,成为初学者不二的选择。因此SPSS是科研工作者必备的科研利器。...

利用SPSS软件K-M曲线计算随访时间

利用SPSS软件K-M曲线计算随访时间。计算中位或平均随访时间的方法——Reverse Kaplan-Meier法。这是考虑了出现了结局事件的研究对象权重后计算的随访时间。由于Reverse Kaplan-Meier法考虑了那些出现了结局事件研究对象对我们计算随访时间的影响,因此我们会认为Reverse Kaplan-Meier法得到的随访时间更准确。而且我们也发现,Reverse Kaplan-Meier法实施起来很简单,与一般的K-M生存分析法唯一不同的是我们需要改变结局编码即可。...

SPSS:正确使用重复测量资料的方差分析

SPSS:正确使用重复测量资料的方差分析。方差分析的目的在于检验多个样本均数间的差异是否有统计学意义。那么方差分析,您真的用对了么?为了进行细致比较,研究者有时会对同一受试者的某一指标进行多次测量,以反映该指标的真实意义。那么在这种情况下,当多次测量的数据来自于同一个体,这些数据之间很可能存在相关性,这时候,不能认为每一个数值均来自独立样本,故不能采用常规的单变量/多变量方差分析。...

SPSS:非参数检验的两两比较

SPSS:非参数检验的两两比较。两组之间均值比较,t检验妥妥的。可是,突然发现,样本来自的总体不服从正态分布,t检验不能用了,必须使用非参数检验来比较两个总体之间的差异。诸如此类,当参数检验的条件不满足时,非参数检验就在SPSS里。以多个独立样本检验为例,分析—非参数检验—旧对话框—K个独立样本出现如下对话框,选择检验变量和分组变量,确定即可。...

SPSS:利用Bootstrap法轻松计算可信区间

SPSS:应用Bootstrap法计算可信区间。临床研究的论文中越来越多的统计描述会涉及可信区间的展示。今时今日,仅仅告诉审稿人两组的分布和假设检验的p值是不够的。这对我们的统计分析提出了新的要求,也就是除了基本的描述外,还需要报告可信区间。可是在临床研究者们熟悉统计分析软件SPSS中常常并不直接提供可信区间的估计结果。如果希望在论文中标注可信区间只能通过公式来进行计算。下面介绍应用Bootstrap法在SPSS中轻松计算得到可信区间。...

SPSS中实现正态性转换的小工具

SPSS中实现正态性转换的小工具。当研究中的数据不符合正态分布时,我们常常会借助中位数、四分位数等指标描述数据,并采用非参数检验的方法进行统计分析。但个别时候,我们希望采用一些简单的回归模型进行探索,而多数我们熟悉的模型都对数据分布的正态性有或多或少的要求,那么如何才能让不那么正态的数据分布变得正态起来呢?数据的正态性转换是个复杂的技术活,我们通常会描述数据的实际分布,根据数据的分布特点寻找接近的函数尝试进行正态性转换。...

利用SPSS软件进行统计分析前需做哪些数据准备工作?

利用SPSS软件进行统计分析前需做哪些数据准备工作?提到数据分析,首先会想到的可能是t检验、回归分析等各种具体的分析方法,但对于经历过完整数据分析的同学来说,最复杂、最耗费时间的步骤往往是数据的清理,也就是将数据整理成为能够进行上述统计分析的格式。因此,本文将对数据的准备进行简要介绍,重点介绍数据审核,其次会用少量篇幅简单介绍数据在进行分析时的适用性。在数据审核方面,主要考虑的是数据的完整性和合理性,也就是对缺失数据和离群值进行识别和处理。...

利用SPSS进行神经网络分析过程及结果解读

利用SPSS进行神经网络分析教程。模拟人类实际神经网络的数学方法问世以来,人们已慢慢习惯了把这种人工神经网络直接称为神经网络。神经网络在系统辨识、模式识别、智能控制等领域有着广泛而吸引人的前景,特别在智能控制中,人们对神经网络的自学习功能尤其感兴趣,并且把神经网络这一重要特点看作是解决自动控制中控制器适应能力这个难题的关键钥匙之一。...