假設檢驗分析交叉表方法

❶ 三組數據兩兩比較差異性用什麼檢驗

如下：

比較性別（分類變數，定性數據）使用卡方檢驗，比較年齡（連續型變數，定量數據）使用單因素方差分析。

分析→描述性統計→交叉表，然後將性別選入行變數框，分組選入列變數框（行、列變數反過來選沒有影響），點擊統計按鈕，勾選卡方選項即可。

分析→比較平均值→單因素 ANOVA，將年齡選入因變數框，分組選入因子框，點擊選項按鈕，勾選描述性，方差同質性檢驗（也就是方差齊性檢驗）即可。

1.對數據進行統計分析前，務必了解清楚分析方法使用的前提假設條件。

2. 經 ANOVA（或 Kruskal-Wallis test）檢驗差異有統計學意義（alpha = 0.05），需要對每兩個均數進行比較，需要採用上圖所述「兩兩比較方法」，而不能直接對每兩組數據進行t-test（或 Mann-Whitney U-test），因為會增加犯 I 類錯誤 的概率：

例如三組數據資料，ANOVA結果顯示p< 0.05；然後每兩組均數t-test比較一次，則需比較3次，那麼比較3次至少有一次犯 I 類錯誤 的概率就是 alpha' = 1-0.95^3 = 0.1426 > 0.05。

3.第一型及第二型錯誤（英語：Type I error & Type II error）或型一錯誤及型二錯誤。

4.對於雙樣本t-test討論：

z-test：大樣本；>30;z分布。

t-test：小樣本;<30;t分布。

但是，對於 > 30 的樣本，Z-test檢驗要求知道總體參數的標准差，在理論上成立，事實上總體參數的標准差未知，實際應用中一般使用t-test。

5. 小知識：如何選取兩兩比較的方法？

5-1、SNK 法最為常用，但當兩兩比較的次數極多時，該方法的假陽性很高，最終可以達到 100%。因此比較次數 較多時，不推薦使用。

5-2、若存在明顯的對照組，要進行的是「驗證性研究」，即計劃好的某兩個或幾個組間的比較，宜用 LSD 法。

5-3、若設計了對照組，要進行 k-1 個組與某個對照組之間的比較，宜用 Dunnett 法。

5-4、若需進行多個均數間的兩兩比較（探索性研究），且各組人數相等，宜用 Tukey法。

5-5、根據對所研究領域內相關研究的文獻檢索，參照所研究領域內的慣例選擇適當的方法。

❷ MSA中的Kappa是什麼意思

是指Kappa風險分析。表示在評估相同樣本時多名評估員所做名義或順序評估的一致程度。

接收標准：

Kappa < 0 – 一致性比偶然預期的還要弱；

Kappa < 0.7 –測量系統需要關注；

0.7 < Kappa < 0.9 –可接收，但是有一定風險；

Kappa > 0.9 – 好的測量系統。

結果分析

kappa計算結果為-1~1，但通常kappa是落在 0~1 間，可分為五組來表示不同級別的一致性：0.0~0.20極低的一致性(slight)、0.21~0.40一般的一致性(fair)、0.41~0.60 中等的一致性(moderate)、0.61~0.80 高度的一致性(substantial)和0.81~1幾乎完全一致(almost perfect)。

❸ spss中交叉表分析怎麼增加限制變數個數

spss中交叉表分析怎麼增加限制變數個數
SPSS提供了多種適用於不同類型數據的相關系數表達，這些相關性檢驗的零假設都是：行和列變數之間相互獨立，不存在顯著的相關關系。根據SPSS檢驗後得出的相伴概率（Concomitant Significance）判斷是否存在相關關系。如果相伴概率小於顯著性水平0.05，那麼拒絕零假設，行列變數之間彼此相關；如果相伴概率大於顯著性水平0.05，那麼接受原假設，行列變數之間彼此獨立。
在交叉列聯表分析中，SPSS所提供的相關關系的檢驗方法主要有以下3種：
（1）卡方（χ2）統計檢驗：常用於檢驗行列變數之間是否相關。計算公式為：
其中，f0表示實際觀察頻數，fe表示期望頻數。
卡方統計量服從（行數 1） （列數 1）個自由度的卡方統計。SPSS在計算卡方統計量時，同時給出相應的相伴概率，由此判斷行列變數之間是否相關。
（2）列聯系數（Contingency coefficient）：常用於名義變數之間的相關系數計算。計算公式由卡方統計量修改而得，公式如下：
（3） 系數（Phi and Cramer's V）：常用於名義變數之間的相關系數計算。計算公式由卡方統計量修改而得，公式如下：
系數介於0和1之間，其中，K為行數和列數較小的實際數。
交叉列聯表分析的具體操作步驟如下：
打開數據文件，選擇【分析】（Analyze）菜單，單擊【描述統計】（Descriptive Statistics）命令下的【交叉表】（Crosstabs）命令。"交叉表"（Crosstabs）主對話框如圖3-13所示。

❹ 用spss做交叉表分析有什麼條件

先看問題根據實際提出假設小於0.05或0.01,否定假設,大於0.05或0.01接受假設.T檢驗用2-tailed比較,用SPSS直接用sig.(2-tailed)或sig跟0.05比較了.因電腦已經幫確定好要用sig.(2-tailed)或sig.

❺ 有誰知識SPSS中描述統計中交叉表中卡方檢驗的似然比、線性與線性組織是什麼意思

似然比：是反映真實性的一種指標，屬於同時反映靈敏度和特異度的復合指標。

線性：是卷積運算的性質之一，即設a，b為任意常數，則對於函數f(z，y)，h(x，y)和g(x，y)，

{af(x，Y)+bh(z，y)}*g(z，y)=-af(x，y)*g(x，y)+bh(x，y)*g(z，y)。

同樣有：f(x，y)*{ah(x，y)+bg(x，y)=af(x，y)*h(x，y)+bf(x，y)*g(x，y) 。

卡方檢驗是用途非常廣的一種假設檢驗方法，它在分類資料統計推斷中的應用，包括：兩個率或兩個構成比比較的卡方檢驗；多個率或多個構成比比較的卡方檢驗以及分類資料的相關分析等。

卡方檢驗基本原理：

卡方檢驗就是統計樣本的實際觀測值與理論推斷值之間的偏離程度，實際觀測值與理論推斷值之間的偏離程度就決定卡方值的大小，如果卡方值越大，二者偏差程度越大；反之，二者偏差越小；若兩個值完全相等時，卡方值就為0，表明理論值完全符合。

注意：卡方檢驗針對分類變數。

❻ 如何使用spss進行交叉列聯表分析

1、首先我們打開之前導入的spps文件。

❼ 數據分析的基本方法有哪些

數據分析的三個常用方法：
1. 數據趨勢分析
趨勢分析一般而言，適用於產品核心指標的長期跟蹤，比如，點擊率，GMV，活躍用戶數等。做出簡單的數據趨勢圖，並不算是趨勢分析，趨勢分析更多的是需要明確數據的變化，以及對變化原因進行分析。
趨勢分析，最好的產出是比值。在趨勢分析的時候需要明確幾個概念：環比，同比，定基比。環比是指，是本期統計數據與上期比較，例如2019年2月份與2019年1月份相比較，環比可以知道最近的變化趨勢，但是會有些季節性差異。為了消除季節差異，於是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份進行比較。定基比更好理解，就是和某個基點進行比較，比如2018年1月作為基點，定基比則為2019年2月和2018年1月進行比較。
比如：2019年2月份某APP月活躍用戶數我2000萬，相比1月份，環比增加2%，相比去年2月份，同比增長20%。趨勢分析另一個核心目的則是對趨勢做出解釋，對於趨勢線中明顯的拐點，發生了什麼事情要給出合理的解釋，無論是外部原因還是內部原因。
2. 數據對比分析
數據的趨勢變化獨立的看，其實很多情況下並不能說明問題，比如如果一個企業盈利增長10%，我們並無法判斷這個企業的好壞，如果這個企業所處行業的其他企業普遍為負增長，則5%很多，如果行業其他企業增長平均為50%，則這是一個很差的數據。
對比分析，就是給孤立的數據一個合理的參考系，否則孤立的數據毫無意義。在此我向大家推薦一個大數據技術交流圈： 658558542 突破技術瓶頸，提升思維能力 。
一般而言，對比的數據是數據的基本面，比如行業的情況，全站的情況等。有的時候，在產品迭代測試的時候，為了增加說服力，會人為的設置對比的基準。也就是A/B test。
比較試驗最關鍵的是A/B兩組只保持單一變數，其他條件保持一致。比如測試首頁改版的效果，就需要保持A/B兩組用戶質量保持相同，上線時間保持相同，來源渠道相同等。只有這樣才能得到比較有說服力的數據。
3. 數據細分分析
在得到一些初步結論的時候，需要進一步地細拆，因為在一些綜合指標的使用過程中，會抹殺一些關鍵的數據細節，而指標本身的變化，也需要分析變化產生的原因。這里的細分一定要進行多維度的細拆。常見的拆分方法包括：
分時 ：不同時間短數據是否有變化。
分渠道 ：不同來源的流量或者產品是否有變化。
分用戶 ：新注冊用戶和老用戶相比是否有差異，高等級用戶和低等級用戶相比是否有差異。
分地區 ：不同地區的數據是否有變化。
組成拆分 ：比如搜索由搜索片語成，可以拆分不同搜索詞;店鋪流量由不用店鋪產生，可以分拆不同的店鋪。
細分分析是一個非常重要的手段，多問一些為什麼，才是得到結論的關鍵，而一步一步拆分，就是在不斷問為什麼的過程。

❽ spss交互項檢驗如何做

• spss中交叉分析主要用來檢驗兩個變數之間是否存在關系，或者說是否獨立，其零假設為兩個變數之間沒有關系。在實際工作中，經常用交叉表來分析比例是否相等。例如分析不同的性別對不同的報紙的選擇有什麼不同。

• spss交叉表分析方法與步驟：

  1、在spss中打開數據，然後依次打開：analyze--descriptive--crosstabs，打開交叉表對話框。

  2、將性別放到行列表，將對讀物的選擇變數放到列，這樣就構成了一個交叉表。

  3、設置輸出的結果，點擊statistics，打開一個新的對話框 。

  4、勾選chi-square（卡方檢驗），勾選phi and cramer's V（衡量交互分析中兩個變數關系強度的指標），點擊continue，回到交叉表對話框。

  5、點擊cells，設置cell中要展示的數據。

  6、在這里勾選observed（各單元格的觀測次數），勾選row（行單元格的百分比），點擊continue，回到交叉表對話框。

  7、點擊ok按鈕，輸出檢驗結果 。

  8、先看到的第一個表格就是交叉表，性別為行、選擇的讀物為列。

  9、卡方檢驗結果：主要看pearson卡方檢驗，sig值小於0.05，因此認為不同的性別的人對周末讀物的選擇有顯著的差別 。

  10、最後一個表格，輸出的是phi值和V值，兩個都代表兩個變數之間的關系的緊密度，數值小於0.1說明關系不緊密，即性別與周末讀物的選擇沒有明顯的關系，這個結論和上面的卡方檢驗有出入，所以需要進一步進行兩兩比較。

  
  

❾ 計數型msa分析方法有哪些

計數型MSA測量系統分析法：

1、小樣法：最常用，但已淘汰。

2、大樣法：幾乎不用。

3、假設檢驗分析（交叉評價表法）

選擇3個會正確使用測量工具的檢測人員，隨機從生產過程中抽取50個零件樣本，以獲得覆蓋過程范圍的零件。

每位評價人對50個零件分別測量3次，但不要連續對一個零件進行測量，也不要讓評價人知道每個零件的編號，由記錄人員把每次測量的結果記錄在數據表中。如果是合格，以「1」標識；如不合格，以「0」標識。

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有效測量的原則

1、確定測量的目的及用途。一個尤其重要的例子就是測量在質量改進中的應用。在進行最終測量的同時，還必須包括用於診斷的過程間測量。

2、強調與顧客相關的測量，這里的顧客包括內部顧客與外部顧客。

3、聚集於有用的測量，而非易實現的測量。當量化很困難時，利用替代的測量至少可以提供關於輸出的部分理解。

4、在從計劃到執行測量的全程中，提供各個層面上的參與。那些不使用的測量最終會被忽略。

5、使測量盡量與其相關的活動同時執行，因為時效性對於診斷與決策是有益的。

6、不僅要提供當期指標，同時還要包括先行指標和滯後指標。對現在及以前的測量固然必要，但先行指標有助於對未來的預測。

7、提前制訂數據採集、存儲、分析及展示的計劃。

8、對數據記錄、分析及展示的方法進行簡化。簡單的檢查表、數據編碼、自動測量等都非常有用，圖表展示的方法尤為有用。

9、測量的准確性、完整性與可用進行階段評估。其中，可用性包括相關性、可理解性、詳細程度、可讀性以及可解釋性。

10、要認識到只通過測量是無法改進產品及過程。