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SPSS知识点总结思维导图

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SPSS知识点总结

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思维导图大纲

SPSS知识点总结思维导图模板大纲

第一章、SPSS数据文件建立与基本操作

资料类型:

定量变量

定性变量

分类资料

等级资料(有序变量)

建立数据文件

直接法:文件→新建→数据

间接法:文件→打开→数据→查找位置、文件类型→打开→勾选→确定

数据文件的编辑

合并文件

纵向合并:数据→合并文件→添加个案

横向合并:数据→合并文件→添加变量

拆分文件:①数据→拆分文件→比较组/组织组 ②分析→描述统计→探索→因子列表

第一种方法拆分完必须关闭

选择个案:数据→选择个案→选择:如果条件满足(如果(I))→输出过滤到/将选定个案→确定

计算变量:转换→计算变量→目标变量(新命名)→数字表达式→确定

/:÷ 、 *:×、**:次方、~=:不等于、&:逻辑与、I:逻辑或、~:逻辑非

重新编码:转换→重新编码为不同变量→添加输出变量→新值和旧值→勾选输出变量为字符串→确定

排序个案

①转换→计算变量→函数组→全部→ $ casenum(双击、标序号)

②数据→排序个案→变量选择(序号)→升/降序

频率分布表的制作

分析→描述统计→频率→添加变量→统计量→计算max、min、全距(范围)、均值、标准差→转换→重新编码为不同变量→设置名称(组段)→设置新值和旧值→分析→描述和统计→频率→添加变量(组段)→显示频率表格→确定

第二章、统计描述

定量资料的统计指标

集中趋势

算术均数

几何均数

计算方法:①分析→报告→接行汇总→添加变量→统计量→确定 ②分析→比较平均数→平均值→因变量列表→选项→选择几何平均值→确定 ③分析→报告→个案摘要→添加变量→统计(选择统计→确定

中位数

离散趋势

极差

四分位数间距

方差

标准差

变异系数

加权个案:数据→个案加权→个案加权系数(选择)→频率变量(例:频数)→确定

正态分布资料:算术均数±标准差 偏态分布资料/分布不明资料/分布末端无确定值资料:中位数(四分位数间距)

计算方法:①分析→描述统计→频率→添加变量(可多选)→统计量→选择需要计算的数据→确定 ②分析→描述统计→描述→添加变量→选项→选择需计算数据→确定 ③分析→描述统计→探索→因变量列表→统计→确定

因变量列表:添加变量 因子列表:拆分

定性资料的统计指标

率:表示某现象发生的频率或强度

分析→描述统计→频率→添加变量(选择频率表)→确定

构成比:说明各构成部分在总体中所占的比重或分布

相对比:描述两个有关指标的对比关系

统计表

要求:三线(上下为1.5磅、中间为0.5磅)、汉字为宋体、英文/数字为Times New

Word绘制:插入→表格→右键→表格属性→边框与底纹→布局→查看网格线(能看到,预览打印不显示)→顶线/底线→先取消,改宽度,后加线→美观:全选、自动调整、内容、单元

Excel绘制:输数据→复制到Word→调整

统计图

数值变量(定量资料)

直方图:(持续性变量的频率分布情况):图形→旧对话框→直方图→选择变量→确定

箱式图:(显示数据中的离群值或极端值):图形→旧对话框→箱式图→简单→定义→添加变量、类别轴→确定

散点图:(对于双变量资料的相关分析):图形→旧对话框→散点图→简单(一般情况)→添加X、Y轴→确定

线图:图形→旧对话框→折线图→多线/简单→其他统计量(选中)→添加变量(发病率)、类别轴(年份)、折线定义依据(疾病类型)→运行

分类变量(定性资料)

直条图:图形→旧对话框→直条图→其他统计量→添加变量、类别轴、聚类……(复式)/添加变量、类别轴(单式)

百分条图:(用于性质相同的多组资料内部的构成比较):图形→旧对话框→百分条图→堆积→其他统计(选择)→变量、类别轴、堆积定义依据(添加)

圆图:图形→旧对话框→饼图→个案组摘要→变量总和(选中)→添加变量、分区定义依据

在输出框双击激活图形打开编辑器,可对图形的颜色,数据进行更改

第三章、单样本定量变量的假设检验

前言

定义:

统计推断:以样本为基础,进行关于总体特征和参数的推断

假设检验:对所估计的总体首先提出一个假设,然后通过样本数据去推断是否否定这一假设

一般设为无差异、无影响

普查:直接得到关于总体的认知,不需要统计推断

抽样调查(抽样误差)→参数估计/假设检验

假设检验的步骤

建立检验假设,确定检验标准

计算检验统计量

研究目的:差异性?关联性?

设计类型:单个?两样本?多样本?

资料类型:定量?定性?

适用条件:正态性?方差齐性?

确定P值,作出推断

正态性检验(α=0.10)

分析→描述统计→探索→加因变量→绘制→带检验的正态图(sig:P值) n≤50——S-W、n>50——K-S、n>5000只显示K-S

服从正态:均值±标准差——首选单样本t检验

非正态:中位数(四分位数间距)——单样本秩和检验

统计描述

单样本t检验——服从正态(一般α=0.05)

适用于:某样本均数X与已知总体均数μ 0 的比较;

目的:推断该样本均数X所代表的未知总体均数μ是否与已知总体均数μ0有差别

已知的总体均数μ 0 :一般指理论值、标准值或经过大量观察所得到的稳定值

步骤:分析→比较均值→单样本t检验→加检验变量→更改检验值(填均值)

结果:t-两位 p(检验水准)-三位(大同小异)

单样本资料的符号秩和检验——非正态(一般α=0.05)

目的:推断样本中位数与已知总体中位数(常为标准值或大量观察的稳定值)有无差别

常用于:不满足单样本t检验应用条件的单样本定量资料的差异性

步骤:分析→非参数检验→单样本→目标:定制分析→字段(使用自定义字段分配)→添加检验字段→设置(定制检验→比较中位数……→加假设中位数(一般为题目中所给中位数)

结果:所的图双击可展开;Standardized Test Statistic:检验统计量z值、Asymptotic:p值(大同小异)

对排序后的数据恢复原样

在排序前,事先编制一个自然排序的变量作为指示变量

通过SPSS软件进行正常的排序操作

将事先编制的自然排序的指示变量重新按照升序(或降序)进行排序

排序个案:

①转换→计算变量→函数组→全部→ $ casenum(双击、标序号)

第四章、两样本定量变量的假设检验

两独立样本定量资料的假设检验

1、从两总体随机抽样出两样本,构成研究对象 2、从一总体随机抽样,抽出样本,随机分组成样本1和样本2,构成研究对象

两独立样本

两独立样本t检验(服从正态性检验、服从方差齐性检验)

①正态性检验和方差齐性检验:分析→描述统计→探索→因变量列表/因子列表→图→含检验的正态图+含莱文检验的分布(未转换)→确定 ②两独立样本t检验分析→比较平均值→独立样本T检验→检验变量、分组变量→定义组(使用指定的值)→确定

结果:正态性检验——sig. (α=0.10)方差齐性检验——第一行sig(α=0.10) independent第一行——检验统计量t、sig(大同小异、α=0.05)

两独立样本t'检验(服从正态性检验)

①正态性检验和方差齐性检验:分析→描述统计→探索→因变量列表/因子列表→图→含检验的正态图+含莱文检验的分布(未转换)→确定 ②两独立样本t‘检验:分析→比较平均值→独立样本T检验→检验变量、分组变量→定义组(使用指定的值)→确定

结果:正态性检验——sig. (α=0.10)方差齐性检验——第一行sig(α=0.10) independent第二行——检验统计量t、sig(大同小异、α=0.05)

两独立样本秩和检验(均不服从)

①正态性检验和方差齐性检验:分析→描述统计→探索→因变量列表/因子列表→图→含检验的正态图+含莱文检验的分布(未转换)→确定 ②两独立样本秩和检验:分析→非参数检验→旧对话框→2个独立样本→加检验变量和分组变量→选曼.惠特尼方法→确定

结果:检验统计量z、Asymp——p值

配对设计

类型:异体配对——按什么因素进行配对 自身配对——前后对比(降压药前后对比)、同一个人对称部位、同一份标本的不同检验方法

差值正态性检验

差值服从正态分布——配对设计t检验

①差值的正态性检验:转换→计算变量(差值)→分析→描述统计→探索→因变量列表(命名为差值)→含检验的正态图→确定②配对设计t检验:分析→比较平均值→成对样本t检验→配对变量(左键+Ctrl)→确定

结果:差值的正态性检验——sig 配对设计t检验——检验统计量t 、sig—P值

差值不服从正态分布——配对设计符号秩和检验

①差值的正态性检验:转换→计算变量(差值)→分析→描述统计→探索→因变量列表(命名为差值)→含检验的正态图→确定②配对设计的符号秩和检验:分析→非参数检验→旧对话框→2个相关样本→添加检验对→配对变量(左键+Ctrl)→检验类型:威尔科克森→确定

第五章、多样本定量变量的假设检验

多组独立样本设计分组图解

多组独立样本资料的假设检验

单因素方差分析(服从正态性检验、方差齐性检验)

步骤:进行正态性及方差齐性检验→分析→比较平均值→单因素AN0VA检验→加因变量和因子→事后比较(选LSD、SNK、邓尼特)→确定

多组独立样本比较的秩和检验(正态性检验和方差齐性检验有一个不满足)

步骤:进行正态性及方差齐性检验→分析→非参数检验→独立样本→目标(定制分析)、字段(使用自定义字段 加检验字段和组)、设置(定制检验→克鲁斯卡尔:全部成对)

随机区组(配伍组)设计资料的假设检验

随机区组设计资料的方差分析(服从正态性和方差齐性)

步骤:正态性及方差齐性检验(符合)→分析→一般线性模型→单变量→加因变量和固定因子→模型(定制→构建项:主效应→加模型)→事后比较(加事后检验P→选LSD、SNK)→确定

随机区组设计资料的秩和检验(方差齐性和正态性有一个不满足)

步骤:正态性及方差齐性检验→分析→非参数检验→相关样本→目标(定制分析)、字段(使用自定义字段分配 加检验字段)、设置(定制检验 选择傅莱德曼双因素....:全部成对)→确定

微信图片_20230504114758.jpg

第六章、定性变量的假设检验

两组独立样本设计定性资料的假设检验

两组独立样本设计二分类资料的假设检验

直接法x2检验(n≥40且T≥5)——麦尔逊

校正法x2检验(n≥40且1≤T<5)——连续型修正

Fisher确切概率法(n<40或T<1 通过x2检验分析得出的P值十分接近检验水准时,使用此方法重新分析)

概要

步骤:对数据进行加权→x2检验(分析→描述统计→交叉表→加行、列→统计:卡方→单元格显示:勾实测、期望、行→确定

结果:Expected CountP——理论频数T、value——统计量x2值 分别看Pearson...、continuity...、fisher...三行结果

两组独立样本设计无序多分类资料的假设检验

T>1且T∈(1,5)范围内格子数不超过总格子数的1/5

T<1或T∈(1,5)范围内格子数超过总格子数的1/5

合并行/列或删除行/列

Fisher确切概率法

概要

步骤:数据的加权→分析→描述统计→交叉表→加行、列→统计:卡方→单元格:实测、期望、行→确定

两组独立样本设计等级资料(有序多分类)的假设检验

Wilcoxon秩和检验

步骤:数据的加权→Wilcoxon秩和检验(分析→非参数检验→旧对话框→2个独立样本→检验类型:惠特尼 加检验变量列表、分组变量、定义组→确定)

多组独立样本设计定性资料的假设检验

多组独立样本设计无序分类资料的假设检验

T>1且T∈【1,5)范围内格子数不超过总格子数的1/5

Pearson x2检验

T<1或T∈【1,5)范围内格子数超过总格子数的1/5

合并行/列或删除行/列

Fisher确切概率法

概要

步骤:数据的加权→分析→描述统计→交叉表→加行、列→统计:卡方→单元格:实测、期望、行→确定

进一步进行多重比较:①缺失 ②选择个案

多组独立样本设计等级资料的假设检验

步骤:加权→分析→非参数检验→独立样本→目标(定制分析)、字段(加检验字段和组)、设置(ANOVA-全部成对)→确定

配对设计二分类变量的假设检验

步骤:数据的加权→分析→非参数检验→相关样本→目标、字段(不同的方法)、设置(麦克尼马尔检验)

结果:卡方值 P值

两变量关联性分析

线性相关(均)服从正态

①绘制散点图:图形→旧对话框→散点图/点图→加X/Y轴→确定 ②二元正态检验(正态性检验) ③分析→相关→双变量→加变量→相关系数:皮尔逊→确定

结果:相关系数r 检验水准p

秩相关(不服从正态、一个为随机定量变量和一个等级资料)

步骤:分析→相关→双变量→加变量→相关系数(斯皮尔曼)→确定

结果:秩相关系数r小写s 检验水准P

定性变量的关联性分析

至少一个变量为无序分类变量的关联性分析

四格表:φ系数 多行多列:Cramer V系数和Pearson列联系数 r

步骤数据的加权:→分析→描述统计→交叉表→加行/列→统计(选卡方、列联系数、Phi和克莱姆)→确定

结果:检验水准P 相关系数x2

2×2配对资料的关联性分析

步骤数据的加权:→分析→描述统计→交叉表→加行/列→统计(选卡方、列联系数、Phi和克莱姆)→确定

两有序多分类变量的关联性分析

步骤数据的加权:→分析→描述统计→交叉表→加行/列→统计(选Gamma)→确定

结果:系数G 检验水准P

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