本文目录一览：
- 1、同一组对象干预前后(如体重)用spss中的什么(如相关分析、t检验)分析...
- 2、求助:spss如何进行两个率的比较
- 3、【SPSS数据分析】SPSS差异分析(4)配对样本T检验的操作步骤及结果解读...
- 4、McNemars检验(配对卡方检验):多种操作教程,总有一个适合你!
- 5、SPSS统计作图教程:成组散点图
- 6、SPSS教程:多个组比较(Fisher精确检验)及组间两两比较
同一组对象干预前后(如体重)用spss中的什么(如相关分析、t检验)分析...
1、配对样本t检验（Paired-Samples T Test）用于检验两相关样本或成对样本所得均值间的差别是否有统计学意义。配对样本t检验过程将检验配对变量值差值的均值是否不等于0。配对样本t检验对于分析成对观测值之间的差异、同一对象的前后测量值之间的差异以及对象相同的两种处理之间的差异很有用。
2、两组之间的比较用独立样本T检验（分析——均值比较——独立样本T检验），每组的前后测比较用配对样本T检验（分析-均值比较——配对样本T检验）。
3、点击“分析”菜单，选择“比较平均值”下的“成对样本T检验”。在弹出的对话框中，分别将T10和T20时点的数据选入右侧的配对变量框。点击“确定”按钮，SPSS将开始计算。输出结果分析：描述性分析：T10时点均值为26084，T20时点为11139。配对t检验：T值为1963，P值小于0.05。
4、导入数据至 SPSS 后，通过“分析”-“比较均值”-“成对样本 t 检验”功能进行配对样本 t 检验。
5、基于 MedSPSS 案例分析步骤 以下通过MedSPSS的 配对样本 t 检验 来验证干预前后血压的差异情况。
求助:spss如何进行两个率的比较
假设2：存在多个分组（2个），如本研究有3个不同的干预组。假设3：具有相互独立的观测值，如本研究中各位受试者的信息都是独立的，不会相互干扰。
接下来，我们通过一例题来具体展示如何运用卡方检验来比较两组病人的有效率有无差异。假设有一组对照组采用标准疗法，另一组实验组采用新疗法，我们可以通过SPSS进行操作来实现数据处理。
如果是数学中的比率对比的话应该是只要直接看这两个比率的大小就行了。
在spss中打开数据，然后依次打开：analyze--descriptive--crosstabs，打开交叉表对话框 选择行列变量。设置输出的结果，点击statistics，打开一个新的对话框。勾选chi-square（卡方检验），点击continue，回到交叉表对话框。
卡方检验的事后两两比较只适用于检验交叉表的列方向对应的变量水平数大于等于3的卡方检验；即用于3个或3个以上率的两两比较。
步骤：选择文件类型为【SPSSstalistics】。接着打开要进行统计分析的数据，然后点击【打开】。在菜单栏中选中【分析-比较均值-配对样本T检验】，打开配对样本T检验对话框。接着对两个要配对的变量放在变量框中。点击【选项】，勾选【置信区间百分比】，默认为95%，点击继续。
【SPSS数据分析】SPSS差异分析(4)配对样本T检验的操作步骤及结果解读...
进行SPSS配对样本T检验的具体步骤如下：点击“分析”菜单，选择“比较平均值”下的“成对样本T检验”。在弹出的对话框中，分别将T10和T20时点的数据选入右侧的配对变量框。点击“确定”按钮，SPSS将开始计算。输出结果分析：描述性分析：T10时点均值为26084，T20时点为11139。
步骤如下： 开启SPSS软件，将数据导入。 选择“分析”菜单，点击“比较均值”。 在下拉选项中，选择“成对样本T检验”。 将需要比较的数据（本例为成绩）拖入“配对变量”区域。 确定后，SPSS将自动执行T检验。
方法/步骤 点击菜单栏中的“分析”——“比较均值”——“配对样本T检验”，进入如下图所示的“配对样本T检验”对话框。 本案例要检验的是一个班同学在参加了暑期数学、化学培训班后，学习成绩是否有显著变化。
首先，从Excel中导入预先整理的数据到SPSS（1）。打开SPSS，进入【数据视图】界面（2）。接下来，在菜单栏中选择【分析】-【比较均值】-【配对样本T检验】（3）。将你的数据从左侧的对话框拖动到右侧，确保数据已经正确匹配（4）。
在SPSS中，分析步骤如下：首先，将患者的治疗前数据标记为before，治疗后数据标记为after，并分别输入到Analyze菜单下的Compare Means子菜单中的Paired-Samples T Test选项。在主对话框中，将Variable1设为before，Variable2设为after，作为配对变量（Pair 1），然后点击OK。
操作步骤如下：启动SPSS，打开数据文件，选择“分析”菜单下的“比较平均值”和“独立样本T检验”。选择用于独立样本T检验的变量。设置分组变量，区分甲乙两校学生。配置置信区间和处理缺失值的策略。保留默认设置，无需额外调整。点击“确定”按钮，等待并查看检验结果。
McNemars检验(配对卡方检验):多种操作教程,总有一个适合你!
1、首先，整理数据为2*2的四格表，表中A单元格表示干预前后都饮酒的人数。将数据代入McNemars检验公式：χ2 = （B-C）/（B+C），计算得到χ2 = （15-5）/（15+5）=000。借助自由度为1的卡方分布，计算P值为0.025。
2、McNemar检验概念上是频数数据的一个被试内检验。例如，假设你想要检验是否一个处理增加了一个人对某个问题反应“yes”的概率，而且你只有每个人处理前和处理后的数据。标准的卡方检验将不合适，因为它假设了组别是独立的。取而代之，我们可以使用McNemar检验。
SPSS统计作图教程:成组散点图
SPSS操作步骤如下： 选择Graphs→Chart Builder。 选择Scatter/Dot，拖拽Grouped Scatter至预览窗格。 将TC2拖至“Y-Axis？”，TC1拖至“X-Axis？”，group拖至“Set Color”框。注意，预览窗格显示变化不能作为最终结果参考，实际显示将根据真实数据。
打开SPSS数据，计算收入和教育之间的相关系数 r 。依次选择analyze，correlate，bivariate，弹出二变量相关对话框 。将左边的变量收入和教育移动到右边variables框中，点击确定 。在结果输出界面中显示出相关系数。画这些数集的散点图：点击graphs，interatIve，scatter 。
实验数据。使用create命令，创建一个时间范围在1981到1992的工作文件。在命令窗口中输入：data，x，y命令，将生成一个有X、Y变量的工作表，然后复制数据。
SPSS教程:多个组比较(Fisher精确检验)及组间两两比较
首先，进行数据加权，确保数据适用于精确检验。操作路径为：主页面点击“Data”→“Weight Cases”，选择频数变量作为加权依据，点击“OK”。接着，通过交叉表分析判断样本量是否满足要求。
Fisher精确检验（2×C）需要逐对筛选变量，再进行比较。
分析方法采用的是多个独立样本列联表的卡方检验，这是对独立四格表卡方检验的扩展。分析思路与四格表卡方检验类似，但需要关注差异统计学意义下，各组间的两两比较是否均存在显著差异。SPSS操作流程 进行SPSS分析时，操作步骤与四格表卡方检验相同，无需赘述。
在胃癌真菌病因研究中，我们通过SPSS进行多个独立样本列联表的卡方检验，以比较三种食物样品的真菌检出率是否存在差异。这种检验方法是对四格表χ2检验的扩展，不仅关注总体差异，还需关注各组间的具体比较。首先，对数据结构进行分析，虽涉及多个分组，但思路与四格表类似。
以一个2x3的列联表为例，我们通常使用卡方检验，但它默认的是渐进显著性，即近似P值。然而，当数据不满足卡方分布假设时，Monte Carlo方法通过模拟来计算精确P值。
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