spss假设检验的主要分析方法 spss假设检验步骤描述

spss假设检验的主要分析方法，spss提供了丰富的假设检验分析功能，包括正态检验、方差齐性检验、参数检验等分析方法。本文会运用具体的例子演示spss假设检验步骤描述。

一、spss假设检验的主要分析方法

spss假设检验是运用“小概率事件”来检验多组样本或样本与总体间的差异，是由随机差异引起的，还是由本质性差异引起的一种分析方法，常会结合显著性检验来判断差异的类型。一般先建立假设，然后再通过具体的假设检验分析方法进行统计运算，以推断是接受还是拒绝该假设。

spss提供的假设检验方法包括：

1.正态性检验，用于检验数据是否满足正态性假设，在线性回归等运算中需要用到。

2.方差齐性检验，即样本与样本、样本与总体间的方差是否相等。

3.相关性检验：皮尔逊系数检验、斯皮尔曼系数检验、Kendall's tau-b相关检验等。

4.参数检验：单样本T检验、独立样本T检验、配对样本T检验、单因素方差分析、多因素方差分析、重复测量方差分析。

5.非参数检验：卡方检验，游程检验、二项检验、多独立样本的非参数检验。

spss提供的检验分析方法类型很丰富，针对不同的分析方法，还提供可选的检验统计量、辅助图表等功能，可进行专业而严密的数据检验分析。

spss分析方法

二、spss假设检验步骤描述

那么，spss假设检验步骤是怎样的呢？接下来，我们以正态性检验为例，详细演示一下操作步骤。

如图6所示，本例使用的是不同组别动物的重量数据，需要检验所抽样的样本是否满足正态性分布。

示例数据

第一步：选择假设检验方法

spss的正态性检验可在“描述统计”的“探索分析”中进行。Spss探索分析提供了极值、平均值、方差、识别异常值、正态检验等统计分析功能，常用于数据研究前的规律、特点探索分析。

探索分析

第二步：根据研究目的设置变量

选择了探索分析方法，如图4所示，根据研究目的进行变量的设置，包括因变量、因子、个案标注依据的变量设置。

变量设置

根据本例的研究目的：检验所抽样的动物重量样本数据是否满足正态分布，将“重量”选入因变量列表，如果要检验不同组别动物重量样本数据的正态性，需将“组别”选入“因子列表”，本例将只进行总体样本的正态性检验，因此不选入。

设置因变量

第三步：设置统计值与参考图表

spss探索分析提供的正态性检验功能位于“图”设置中，如图6所示，勾选“含检验的正态图”以及“直方图”，以检验数据的正态性。

参考图表

三、spss假设检验结果解读（正态检验）

接下来，我们进行探索分析的正态假设检验解读，如图7所示，先看到直方图的分布情况，数据呈现中间高，两边低的正态分布趋势。

直方图

而从数据的正态Q-Q图看到，数据的分布与期待正态值曲线的分布一致，也说明数据的分布服从正态性。

正态Q-Q图

以上直方图与正态Q-Q的辅助分析结果，初步来看，所抽样数据服从正态分布。接下来，从假设检验层面检查数据的正态性，如图9所示，从图9的“正态性检验”图表看到，显著性P值为0.2>0.05，无法拒绝原假设，即抽样数据服从正态分布。

正态性检验

四、小结

以上就是spss假设检验的主要分析方法，spss假设检验步骤描述的相关内容。spss假设检验分析方法的类型很丰富，同时也能结合不同的图表、检验统计量进行假设检验的统计运算，以获得更直观的检验结果。