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如何用SPSS检验？

这张图里的方差分析F检验结果不显著。看显著性检验结果有两种方法。

1、根据F值判断。

SPSS输出的表格中“F”即样本的计算结果。之后考虑显著性检验的临界值α和F统计量的自由度，在F检验表中查找F的临界值（下表是α=0.1的F临界值表，如果α设定为0.05或0.01则应查找对应的F检验表）。最后，将SPSS计算出的F值与F临界值比较，若大于临界值则可以说在α的意义下结果显著，否则不显著。

2、根据Sig.判断。

SPSS输出的Sig.结果即将计算出的F值根据自由度转换为了P-Value，可以直接根据Sig.判断是否显著，若Sig.α则结果显著，否则不显著，这一方法更方便。

在此基础上拓展一下，z检验、t检验、Chi-Square检验（卡方检验）等判断显著或进行假设检验的方式都是类似的，或者根据对应的检验表，或者根据P-Value。如果根据检验表判断，可分为三步：

第一步，计算统计量的观测值，例如此处的F值，这一步SPSS会直接输出；

第二步，查表，根据自由度和α找到临界值；

第三步，将SPSS输出的统计量观测值与查表所得临界值进行对比，得出结果。

相较之下，根据P-Value来判断则非常简单，SPSS已经根据样本计算并输出了P-Value，只需将P-Value和α对比即可。

此外在一些情况下，SPSS也会自动以星号（*）的数量对是否显著进行标记，例如做相关系数分析时，在0.01级别相关性显著会标注出“**”，在0.05级别相关性显著标注“*”等等。

怎么用SPSS进行t检验

首先准备数据集，本经验使用的数据集为：

1、首先我们打开spss软件，使用SPSS进行两样本T检验。

2、然后我们选择界面上菜单栏分析选项，再点击均值比较选项，再点击两样本T检验选项。

3、选择英语成绩为校验变量，选择性别为分组变量，完成后继续、确定。

4、之后会生成检验结果。

5、首先可查看两个样本的均值，大致看下是否存在明显差异。

6、然后查看第二个表格的方差检验结果，由图可见sig=10.05，直接看第一行数据即可，若此处sig0.05，则就需要看第二行数据。

7、从第一行数据的Sig=0.7160.05可以得出，男、女两个样本的英语成绩没有明显差异。

SPSS中的均值比较—假设检验

前一段时间给大家整体的分享了关于如何使用SPSS来进行描述性统计分析，当时一共是分了三节内容，不知道大家有没有在空闲的时间好好的练习掌握一下。

在给大家分享完关于描述性统计分析的章节以后，我们接下来会用一段时间来给大家分享一下关于如何用SPSS来进行均值比较。关于均值比较在SPSS中是一个比较常见的分析方法，在这里面最常见的方法就是T检验，分别有单样本T检验、独立样本T检验和配对样本T检验。在学习这些检验方法之前，我们首选需要了解假设检验这个概念，因为不仅仅是在均值比较中，在后面的其他分析中我们也是随时会用到假设检验的思想。

假设检验的理论及原理

假设某个企业生产一种电子元件，在进行抽检的时候，企业的质检员说该企业的产品故障率只有千分之一。但是我们在检验的时候发现，从1000个电子元件中随机拿出来了5个，调试以后发现其中有2个发生了故障。这说明什么呢？

其实，如果企业的质检员说的确实是正确的，那照理来说1000个电子原件中应该只有1个会发生故障，这个我们称之为原假设。在这个情况下，我们是不可能出现检验到2个甚至2个以上的电子原件会发生故障，也就是说这种情况发生的概率应该是0。在统计学中，概率极小的事件我们称之为小概率事件。所以说，我们从1000个电子元件中随机拿出来5个进行检验，然后其中有2个发生了故障，也就是说小概率事件发生了。所以这个时候我们的结论是质检员说的话是不正确的，检验的结果没有支持他的判断。

但是如果我们换一种情况，在我们检验这1000个电子元件之前，质检员跟我们说这批电子元件的故障率是1%，我们依然从随机选择的5个电子元件中发现有2个是出现故障了，那这个时候又说明了什么呢？其实这个时候就应该有两个结论：

①：这批商品的故障率远高于1%，质量不可靠；

②：这批商品的故障率确实是1%，只是我们碰巧拿到了有故障的元件而已。

这个时候我们就应该来进行计算，按1%的故障率来说，1000个元件就应该有10个元件是会出现故障的，我们在5个里面发现2个产生了故障，这个情况的概率应该是0.088%（大家可以自己计算一下）。这样一对比，我们就会发现其实这是一个小概率事件而已。

在我们的原假设成立的条件下，如果我们分析计算出来的对应事件概率比较大，那就不能拒绝原假设。如果结果相反，那就说明小概率事件发生了。正常来说，小概率事件在一次实验中是几乎不可能会发生的，但是正常不可能发生的事件确实发生了。那么我们只能说我们的结果不能够支持我们的假设，也就是说质检员1%故障率的说法也是错误的。

上面的例子其实就是我们假设检验的原理：反证法以及小概率原理。反证法的意思就是说，我们在检验之前，先假定原假设是正确的，然后我们根据这个来得到我们的分析结论，如果我们得到的分析结论与原假设中的结论是矛盾的（根据小概率原理），我们就可以说原假设其实是不能成立的，或者一般在分析中我们叫拒绝原假设。虽然我们在做假设检验的时候依据是“小概率事件在一次实验中是几乎不可能会发生的”这个原理，但是小概率时间并不代表没有概率，也就是说它依旧是可能发生的，只是发生的概率很小而已。所以我们在做假设检验的时候会遇到两类问题：

1.原假设是正确的，但是我们根据结果错误的拒绝了原假设，在这个时候这个事件出现的概率也就是我们出现问题的概率。在前面的例子中，如果第二次检验电子元件的合格率确实是1%，但是我们认为这批元件的合格率大于1%，那我们就出现了第一种问题，同时出现这个问题的概率是0.088%。

2.原假设是错误的，但是我们根据结果并没有拒绝原假设，那这个事件发生的概率也就是这类问题出现的概率。

当我们在进行假设检验时，我们无法避免出现这两个问题，或者说降低出现这两类问题的概率。因为如果我们降低了其中一类问题的概率，那另外一类问题的概率就会随之增加。在一开始的举例中，企业是希望我们不要把无故障的元件误判为有故障，也就是说要降低企业的风险。其实在我们实际分析中，我们在第一类问题上面会受到更多的重视，我们会想把这个情况控制在一定的水平。而这个水平我们就将它称为显著性水平，在分析中用α表示。一般我们以0.05或者0.01等数字来表示它（根据实际情况来进行选择）。

正常的数据分析中，假设检验一般是先针对总体样本的均值、比例或者分布来做出假设，也就是我们说的原假设。然后我们会计算在该假设成立的前提下出现这种情况的概率，我们将它叫做P值。如果在实验的过程中小概率时间发生了，也就是说Pα，那就说明结果不支持原假设，我们应该拒绝原假设。在使用SPSS的时候，将这种概率称为显著性的值。反之如果Pα，那我们就接受原假设。在这个里面的α是我们用来把控第一类问题出现的概率，也就是出现这一类问题的概率最大为α。

最后我们来整理一下假设检验的分析步骤：

1.确定分析对应的原假设和与之对应的备用假设。

2.选择我们用来进行假设检验的对应统计量。

3.对选择出来的统计量进行计算并检验，得到P值。

4.确定显著性水平α。如果pα，拒绝原假设。反之，接受原假设。

在我们的实际分析中，许多时候我们进行假设检验都是用来比较两个总体的均值。并且均值的比较在许多研究中都特别常见，应用也特别广泛。今天我们先整理了解假设检验的理论和原理，可能看起来会有一点绕，大家一定要多思考，这样的话我们对接下来的均值分析以及T检验的分析大家在理解的时候就不会有太大的问题了。

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spss如何进行显著水平为0.05的假设实验

spss这样进行显著水平为0.05的假设实验：写清楚实验目的，实验原理，实验内容，实验结果。标记显著性相关的作用是在显著性水平为0.05和为0.01时以星号进行标记，当显著性水平为0.05时标记一个星号，为0.01时标记两个星号。

假设检验的步骤是

假设检验分为5个步骤：

1、根据研究问题的要求提出假设，以平均数差异检验为例，可以提出3种类型的假设。

2、选择合适的检验统计量。从样本情况推断总体情况需要根据条件，如抽样的方法、样本容量大小、总体分布是否正态，方差是否已知等，来选择适当的统计量。

3、根据需要选择显著性水平。

4、计算出检验统计量。运用统计学知识和工具SPSS，计算出检验统计量的数值。

5、根据检验统计量做出统计决策。根据显著性水平和统计量的分布，通过相关统计表找出临界值。

常用的假设检验方法有u—检验法、t检验法、χ2检验法(卡方检验)、F—检验法，秩和检验等。