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spss的方差齊性檢驗(yàn)步驟(spss方差齊性檢驗(yàn)結(jié)果解讀)

當(dāng)我們想要比較兩組數(shù)據(jù)是否有差異時(shí),往往首先想到計(jì)算出兩組數(shù)據(jù)的均值,從而比較兩組數(shù)據(jù)的差異,然而這些參數(shù)只能反映樣本的特征,不能直接反映總體的分布特征。單獨(dú)使用這些參數(shù)比較兩組數(shù)據(jù)是否有差異時(shí)往往會(huì)產(chǎn)生較大的誤差,因此統(tǒng)計(jì)學(xué)家們常使用T檢驗(yàn)來(lái)檢驗(yàn)兩組數(shù)據(jù)是否有差異。t檢驗(yàn)(Student’s tese)主要適用于樣本量較少,總體標(biāo)準(zhǔn)差σ未知的正態(tài)分布。T檢驗(yàn)根據(jù)研究方法和性質(zhì)的不同分為單樣本t檢驗(yàn)、配對(duì)樣本t檢驗(yàn)以及獨(dú)立樣本t檢驗(yàn),亦有在數(shù)據(jù)方差不齊時(shí)使用的t’檢驗(yàn),本文首先介紹比較常用的兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)(Two-sample t-test)。

抽取縣醫(yī)院4月份骨科和婦產(chǎn)科住院病人各10人,統(tǒng)計(jì)他們的住院天數(shù),如表-1所示,我們雖然可以通過(guò)直接觀察數(shù)據(jù)或者計(jì)算平均數(shù)比較發(fā)現(xiàn)骨科病人的住院天數(shù)大于婦產(chǎn)科病人,但是這樣并不能解釋這種差異是否是由于抽樣誤差所造成的,因此我們需要使用更加科學(xué)的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法進(jìn)行分析。

表-1 骨科、婦產(chǎn)科病人住院天數(shù)

科室

病人住院天數(shù)

骨科

12

10

11

13

12

11

14

8

11

9

婦產(chǎn)科

6

7

8

5

5

3

6

5

7

7

這里首先,我們列出解題思路:

(1)建立檢驗(yàn)假設(shè),確定檢驗(yàn)水準(zhǔn)

H0:μ1=μ2,婦產(chǎn)科和骨科病人住院時(shí)間的總體均數(shù)相同

H1:μ1≠μ2,婦產(chǎn)科和骨科病人住院時(shí)間的總體均數(shù)不同

(2)計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量:這里我們使用SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件對(duì)這組數(shù)據(jù)進(jìn)行t檢驗(yàn),將統(tǒng)計(jì)數(shù)字導(dǎo)入SPSS后設(shè)定相應(yīng)參數(shù),得出如表-2、表-3所示結(jié)果,表-2中給出了兩組病人住院天數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差、平均值等數(shù)據(jù),表-3首先對(duì)兩組數(shù)據(jù)進(jìn)行了方差齊性檢驗(yàn),萊文方差等同性檢驗(yàn)顯示兩組數(shù)據(jù)的P值為0.659,明顯大于0.05的界限,表明可以認(rèn)為兩組數(shù)據(jù)方差齊,方差齊時(shí)使用表-3第一列t檢驗(yàn)結(jié)果,可觀察到t檢驗(yàn)的P值小于0.001。

spss的方差齊性檢驗(yàn)步驟(spss方差齊性檢驗(yàn)結(jié)果解讀)

spss的方差齊性檢驗(yàn)步驟(spss方差齊性檢驗(yàn)結(jié)果解讀)

(3)根據(jù)P值,作出推斷結(jié)論:兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)的自由度為18,P<0.05,按照α=0.05的水平拒絕H0,接受H1,兩組差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,可以認(rèn)為骨科和婦產(chǎn)科病人的平均住院天數(shù)存在差異。

兩組樣本的整體分布符合t檢驗(yàn)是使用兩獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)的必要條件,除此之外,兩組數(shù)據(jù)的總體方差σ1余σ2必須一致或相近,即兩組數(shù)據(jù)必須有方差齊性(Homogeneity of variance),兩組樣本方差不齊時(shí)可以使用變換變量法,或采用t’檢驗(yàn)或非參數(shù)檢驗(yàn)方法進(jìn)行分析。

【參考文獻(xiàn)】

李康,賀賈.醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)(第六版)[M].人民衛(wèi)生出版社,2013.62-63.

備注:本文章于2022年5月13日22:00使用paperyy進(jìn)行查重,查重率21.8%,由于文章內(nèi)容較少且涉及到一些常用統(tǒng)計(jì)學(xué)概念,故查重率稍高。

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