方差齐性检验spss p值不显示(方差齐性检验spss案例题)

方差齐性检验spss p值不显示(方差齐性检验spss案例题)

大家好,欢迎来到MedSPSS小课堂。我们已为大家带来了两期的教学案例,本期我们将为大家带来在差异性分析中常用到的独立样本t检验的教学案例。

独立样本t检验

1. 概念

独立样本t检验(independent-samples
t-test):用作两独立样本均值的比较,以检验两样本所来自的总体均值是否有显著性差异。

2. 用法

用于分析二分类变量与定量变量之间的关系情况,如研究人员想了解两类顾客的满意度均值是否有显著性差异。

3. 使用条件

  • 当n1<30或n2<30时,数据为正态分布,且方差齐,可采用独立样本t检验。

  • 当n1<30或n2<30时,正态和方差齐性不满足,可进行数据变换,在满足正态性和方差齐性后,再进行独立样本t检验;当变换后满足正态性,但方差齐性依然不满足或两者都同时不满足时,可采用秩和检验或非参数检验方法。

  • 当n1≥30且n2≥30时,且满足方差齐性,可采用独立样本t检验。

  • 当n1≥30且n2≥30时,且不满足方差齐性,可采用秩和检验或非参数检验方法。

  • 当n1≥30且n2≥30时,可直接采用z检验。

4. 案例描述

BMI指数,是国际上常用的衡量人体胖瘦程度以及是否健康的一个标准。该指标男女通用,但因成年男性骨骼一般比成年女性大,成年男性的BMI指数理应不低于成年女性。现根据一组成年人,包括20名男性和20名女性(排除未满18岁的儿童、青少年、运动员、妊娠女性、哺乳期女性、长期生病或身体虚弱的老年人)的BMI数据来分析男性BMI和女性BMI是否满足这个说法。

方差齐性检验spss p值不显示(方差齐性检验spss案例题)

部分案例数据

5. 案例分析

尝试采用独立样本t检验,可根据成年男性和成年女性BMI均值对比情况来检验该组男性BMI是否不低于女性BMI。

6. 案例分析步骤

Step1:上传数据

基于
MedSPSS,通过数据管理文件上传文件,上传整理好的“性别_BMI.xlsx”数据,用作接下来的独立样本t检验。

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本组BMI是来自于20位男性和20位女性的数据记录,在进行独立样本t检验之前,需检验男性和女性的BMI是否满足正态性,方差齐性。

Step2:数据特征探索

由箱线图了解不同性别下BMI的数据分布情况,男性和女性的BMI数据无异常值。

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Step3BMI正态性检验

选择假设检验分布检验正态检验,将BMI作为检验变量,性别作为组别变量,这里采用shapiro-wilk进行正态性检验。

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正态检验结果

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正态检验智能分析结果

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结果说明采用
shapiro-wilk
检验其正态性,分析结果的显著性p值都大于
0.05,在95%的置信区间下,没有呈现出显著性,故不能拒绝原假设H0,因此数据服从正态分布,满足独立样本t检验的条件。

Step4:方差齐性检验

选择假设检验分布检验方差齐性分析,将BMI作为检验变量,性别作为分组变量。经上一步的正态性检验,BMI符合正态分布,因此选择Bartlett进行方差齐性检验。

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方差齐性检验结果

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方差齐性智能分析结果

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结果说明:采用Bartlett检验法检验方差齐性,显著性p值大于0.05,在95%的置信区间下,没有呈现显著性水平,故不能拒绝原假设H0,因此成年男性和成年女性的BMI数据满足了方差齐性,接下来可以采用独立样本t检验。

Step5:独立样本t检验

选择假设检验位置检验独立样本t检验,将BMI作为检验变量,性别作为分组变量。因目的是检验男性BMI是否显著不低于女性BMI,判断条件选择≤ 。

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独立样本t检验结果

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独立样本t检验智能分析结果

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结果说明MedSPSS给出了独立样本t检验的智能分析结果,在95%置信水平下,因(p =0.998>0.05),不呈现显著性,因此不拒绝原假设H0(女性BMI平均值-男性BMI平均值)≤0,即女性BMI平均值≤男性BMI平均值,表明男性BMI不低于女性BMI。

本期内容分享就到这里,MedSPSS将持续为大家带来案例教学,大家在学习的过程中有任何想法,欢迎积极留言。

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