SPSS常用统计分析方法介绍
大家讲堂第26期
工欲善其事,必先利其器。作为学术道路上的萌新,想必大家一定有过面对原始统计数据却不知该如何下手,或是在图书馆查找研究方法时感到迷茫的时候。
为了帮助在日求学的学子掌握SPSS这一统计学软件的应用以便更好地进行科研和学习工作,北大学友会本次邀请到了上海外国语大学国际金融贸易学院的统计学教授安玉莲老师,为大家分享统计学基本原理及软件SPSS应用的相关知识。
本次讲堂吸引了来自各个专业的同学们踊跃报名,五十余名同学参与了本次活动。
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参数估计
安教授首先为我们介绍了推断统计中的参数估计。
参数估计是指用样本统计量去估计总体参数,又分为点估计和区间估计。教授为我们着重讲解了更加严谨准确,适用性更强的区间估计。
区间估计中,由于要估计的总体参数不同,采用的方法也有差异。教授以总体均值的区间估计为例讲解了参数估计的基本原理和思想。
除此之外,也可进行总体比例和总体方差的区间估计。
同理,也可以进行两个总体参数之间的,例如均值之差,比例之差,方差比的区间估计。
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假设检验
下面介绍了假设检验的原理和方法。
假设检验是指事先对总体参数或分布形式做出某种假设,然后利用样本信息来判断假设是否成立。根据能否假定样本数据的来源(即总体)有特定的分布特征,将其分为参数假设检验和非参数假设检验。
假设检验的基本思想和步骤如下
其中,根据要检验的总体参数及样本的特征(样本大小及总体方差是否已知),采用不同的检验统计量,总结如下表。
接下来教授以均值为例,为我们分别讲解了:一个总体均值的检验,两个总体均值之差的检验,匹配(或配对)样本的均值检验这三种最常用的t检验方法。
一个总体均值的检验,对应SPSS中的单样本 t 检验(One-Sample T Test)
两个总体均值之差的检验,对应SPSS中两个独立样本均值的 t 检验(Independent-Sample T Test)。
匹配(或配对)样本的均值检验,对应SPSS中的两个配对样本均值的 t 验检(Paired-Sample T Test)。
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方差分析
接下来教授讲解了方差分析的方法。
不同于t检验,z检验等比较两个总体参数的方法,方差分析适用于比较多个总体均值是否相等。又分为单因素方差分析(涉及一个分类的自变量)和双因素方差分析(涉及两个分类的自变量)。
然而,方差分析只能用于检验多个总体均数是否相等,当拒绝原假设时,说明自变量对因变量有显著影响或各总体的均值不相等。但是哪些总体的均值不相等?还需采用多重比较来进一步分析。下面是进行多重比较的SPSS操作方法
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一元线性回归
最后,安教授为我们举例讲解了一元线性回归的原理及应用。
一元线性回归模型是描述因变量 y 如何依赖于自变量 x 和误差项ε的方程。基本原理是利用最小二乘法拟合出一条到各个散点距离之和最小的直线。下面介绍了一元线性回归的SPSS操作详解。
本次线上讲座,安教授结合了许多生动的案例,全面细致地讲解了参数估计,假设检验,方差分析,一元线性回归的统计学原理及SPSS操作方法,相信同学们一定收益颇丰。希望这场线上讲座,能成为同学们逐梦学术圈路上的补血包,加油站。
今后,北海道大学学友会还将继续着眼于同学们的实际困难和亟待解决的问题,积极争取与中日院校合作举办类似的知识分享讲座,助力每一位学友的学术发展。
撰稿:刘雨杉
排版:刘雨杉
资料来源:大家讲堂PPT
修改:黄淑婷、栾硕
审核:北大学友会常务理事会