spss课件7.ppt

2、分析步骤 1）单击“数据”|“加权个案”命令，弹出加权个案对话框，如下图所示。“加权个案”框中放入本次需要加权的变量“频数”。 2）单击“分析”|“描述统计”|“交叉表”命令，弹出交叉表对话框，如下图所示。“行”框中放入本次需要比较的变量“地区”，“列”框中放入本次需要比较的变量“营养类型”。 3）单击“统计量”按钮，弹出下图所示的“统计量”对话框，单击“卡方”按钮。 4）单击“单元格”按钮，弹出下图所示的“单元格”对话框，选择“观察值”、“期望值”、“行”和“列”。 1、似然比检验 例7-5：某医院检测了郊区430名5～7岁儿童的血红蛋白（mg/ml），如图7-35所示。问该地儿童血红蛋白含量的构成比在不同年龄间有无差别？ 7.4 似然比检验和确切概率法 1、建立数据库 模块解读 2、分析步骤 1）单击“数据”|“加权个案”命令，弹出加权个案对话框，如下图所示。“加权个案”框中放入本次需要加权的变量“频数”。 2）单击“分析”|“描述统计”|“交叉表”命令，弹出交叉表对话框，如下图所示。“行”框中放入本次需要比较的变量“年龄”，“列”框中放入本次需要比较的变量“血红蛋白含量”。 3）单击“统计量”按钮，弹出下图所示的“统计量”对话框，单击“卡方”按钮。 4）单击“单元格”按钮，弹出下图所示的“单元格”对话框，选择“观察值”、“期望值”、“行”和“列”。 2、 确切概率法 例7-6：某高校调查一批高血压患者的血压控制情况和肥胖度，数据见下表，问患者血压控制情况与肥胖度是否有关？如图7-44所示。 1、建立数据库 模块解读 2、分析步骤 1）单击“数据”|“加权个案”命令，弹出加权个案对话框，如下图所示。“加权个案”框中放入本次需要加权的变量“频数”。 2）单击“分析”|“描述统计”|“交叉表”命令，弹出交叉表对话框，如下图所示。“行”框中放入本次需要比较的变量“肥胖程度”，“列”框中放入本次需要比较的变量“血压控制情况”。 3）单击“统计量”按钮，弹出下图所示的“统计量”对话框，单击 “卡方”。 4）单击“精确”按钮，弹出下图所示的“精确”对话框，单击“Monte Carlo”。 原理 用SPSS 19.0进行不同变量的卡方检验中，如果检验后多组间有显著性差异，说明观察指标在各组之间不完全相同，这时要知道到底是哪两组或哪几组有差异，就需要进行两两比较，但遗憾的是，SPSS未提供卡方检验的多组之间的两两检验的直接方案。 网络上很多人讨论，但均没有简便可行的办法，有人提出用卡方分割法（partitions of ?2 method），或者用 Scheffe可信区间法和SNK法等等，比较复杂。现将一种比较简单的，可直接在SPSS中进行两两比较的方法举例如下。 7.5 卡方检验的多重比较 例题 例7-7：某高校为了了解乡镇，县城和城市中不同教师对于教师聘任制的看法，进行调查，具体数据如图7-53所示。 模块解读 1、建立数据库 2、分析步骤 1）单击“数据”|“加权个案”命令，弹出加权个案对话框，如下图所示。“加权个案”框中放入本次需要加权的变量“频数”。 2、分析步骤 2）单击“数据”|“选择个案”命令，弹出选择个案对话框，单击“如果条件满足”，编辑语句“列变量名=1 or 列变量名=3”，如下图所示。 2、分析步骤 3）单击“分析”|“描述统计”|“交叉表”命令，弹出交叉表对话框，如下图所示。“行”框中放入本次需要比较的变量“聘任制看法”，“列”框中放入本次需要比较的变量“地区”。 2、分析步骤 4）单击“统计量”按钮，弹出下图所示的“统计量”对话框，单击“卡方”。 THE END IBM-SPSS 第7章 定性资料统计推断 目录 7.1 成组设计四格表资料卡方检验 7.2 配对设计四格表资料卡方检验 7.3 成组设计行乘列表资料的卡方检验 7.4 似然比检验和确切概率法 7.5 卡方检验的多重比较 原理 ?2检验就是一种用来检验给定的样本数据是否来自特定分布的办法。它主要运用于定性资料的统计推断。 ?2检验的零假设假定比较样本来自总体率相等的总体，它是实际频数与理论频数吻合程度的指标，差值越小，吻合程度越高。 ?2检验的统计量为： 上面的统计量最先由英国统计学家K.Pearson提出。其中A表示实际频数，T表示理论频数，k表示组数，i=1,2……k。 7.1 成组设计四格表资料卡方检验 理论频数T的计算可用公式7-2： 公式中TRC表示第R行（row）第C列（column）的理论频数，nR为相应行的合计，nC为相应列的合计，n为总例数。 由公式7-1可看出，?2值的大小除取决于|A－T|的差值外，还与基本数据的格子数有关（