假设检验分析交叉表方法

❶ 三组数据两两比较差异性用什么检验

如下：

比较性别（分类变量，定性数据）使用卡方检验，比较年龄（连续型变量，定量数据）使用单因素方差分析。

分析→描述性统计→交叉表，然后将性别选入行变量框，分组选入列变量框（行、列变量反过来选没有影响），点击统计按钮，勾选卡方选项即可。

分析→比较平均值→单因素 ANOVA，将年龄选入因变量框，分组选入因子框，点击选项按钮，勾选描述性，方差同质性检验（也就是方差齐性检验）即可。

1.对数据进行统计分析前，务必了解清楚分析方法使用的前提假设条件。

2. 经 ANOVA（或 Kruskal-Wallis test）检验差异有统计学意义（alpha = 0.05），需要对每两个均数进行比较，需要采用上图所述“两两比较方法”，而不能直接对每两组数据进行t-test（或 Mann-Whitney U-test），因为会增加犯 I 类错误 的概率：

例如三组数据资料，ANOVA结果显示p< 0.05；然后每两组均数t-test比较一次，则需比较3次，那么比较3次至少有一次犯 I 类错误 的概率就是 alpha' = 1-0.95^3 = 0.1426 > 0.05。

3.第一型及第二型错误（英语：Type I error & Type II error）或型一错误及型二错误。

4.对于双样本t-test讨论：

z-test：大样本；>30;z分布。

t-test：小样本;<30;t分布。

但是，对于 > 30 的样本，Z-test检验要求知道总体参数的标准差，在理论上成立，事实上总体参数的标准差未知，实际应用中一般使用t-test。

5. 小知识：如何选取两两比较的方法？

5-1、SNK 法最为常用，但当两两比较的次数极多时，该方法的假阳性很高，最终可以达到 100%。因此比较次数 较多时，不推荐使用。

5-2、若存在明显的对照组，要进行的是“验证性研究”，即计划好的某两个或几个组间的比较，宜用 LSD 法。

5-3、若设计了对照组，要进行 k-1 个组与某个对照组之间的比较，宜用 Dunnett 法。

5-4、若需进行多个均数间的两两比较（探索性研究），且各组人数相等，宜用 Tukey法。

5-5、根据对所研究领域内相关研究的文献检索，参照所研究领域内的惯例选择适当的方法。

❷ MSA中的Kappa是什么意思

是指Kappa风险分析。表示在评估相同样本时多名评估员所做名义或顺序评估的一致程度。

接收标准：

Kappa < 0 – 一致性比偶然预期的还要弱；

Kappa < 0.7 –测量系统需要关注；

0.7 < Kappa < 0.9 –可接收，但是有一定风险；

Kappa > 0.9 – 好的测量系统。

结果分析

kappa计算结果为-1~1，但通常kappa是落在 0~1 间，可分为五组来表示不同级别的一致性：0.0~0.20极低的一致性(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几乎完全一致(almost perfect)。

❸ spss中交叉表分析怎么增加限制变量个数

spss中交叉表分析怎么增加限制变量个数
SPSS提供了多种适用于不同类型数据的相关系数表达，这些相关性检验的零假设都是：行和列变量之间相互独立，不存在显着的相关关系。根据SPSS检验后得出的相伴概率（Concomitant Significance）判断是否存在相关关系。如果相伴概率小于显着性水平0.05，那么拒绝零假设，行列变量之间彼此相关；如果相伴概率大于显着性水平0.05，那么接受原假设，行列变量之间彼此独立。
在交叉列联表分析中，SPSS所提供的相关关系的检验方法主要有以下3种：
（1）卡方（χ2）统计检验：常用于检验行列变量之间是否相关。计算公式为：
其中，f0表示实际观察频数，fe表示期望频数。
卡方统计量服从（行数 1） （列数 1）个自由度的卡方统计。SPSS在计算卡方统计量时，同时给出相应的相伴概率，由此判断行列变量之间是否相关。
（2）列联系数（Contingency coefficient）：常用于名义变量之间的相关系数计算。计算公式由卡方统计量修改而得，公式如下：
（3） 系数（Phi and Cramer's V）：常用于名义变量之间的相关系数计算。计算公式由卡方统计量修改而得，公式如下：
系数介于0和1之间，其中，K为行数和列数较小的实际数。
交叉列联表分析的具体操作步骤如下：
打开数据文件，选择【分析】（Analyze）菜单，单击【描述统计】（Descriptive Statistics）命令下的【交叉表】（Crosstabs）命令。"交叉表"（Crosstabs）主对话框如图3-13所示。

❹ 用spss做交叉表分析有什么条件

先看问题根据实际提出假设小于0.05或0.01,否定假设,大于0.05或0.01接受假设.T检验用2-tailed比较,用SPSS直接用sig.(2-tailed)或sig跟0.05比较了.因电脑已经帮确定好要用sig.(2-tailed)或sig.

❺ 有谁知识SPSS中描述统计中交叉表中卡方检验的似然比、线性与线性组织是什么意思

似然比：是反映真实性的一种指标，属于同时反映灵敏度和特异度的复合指标。

线性：是卷积运算的性质之一，即设a，b为任意常数，则对于函数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)。

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

卡方检验是用途非常广的一种假设检验方法，它在分类资料统计推断中的应用，包括：两个率或两个构成比比较的卡方检验；多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。

卡方检验基本原理：

卡方检验就是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度，实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小，如果卡方值越大，二者偏差程度越大；反之，二者偏差越小；若两个值完全相等时，卡方值就为0，表明理论值完全符合。

注意：卡方检验针对分类变量。

❻ 如何使用spss进行交叉列联表分析

1、首先我们打开之前导入的spps文件。

❼ 数据分析的基本方法有哪些

数据分析的三个常用方法：
1. 数据趋势分析
趋势分析一般而言，适用于产品核心指标的长期跟踪，比如，点击率，GMV，活跃用户数等。做出简单的数据趋势图，并不算是趋势分析，趋势分析更多的是需要明确数据的变化，以及对变化原因进行分析。
趋势分析，最好的产出是比值。在趋势分析的时候需要明确几个概念：环比，同比，定基比。环比是指，是本期统计数据与上期比较，例如2019年2月份与2019年1月份相比较，环比可以知道最近的变化趋势，但是会有些季节性差异。为了消除季节差异，于是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份进行比较。定基比更好理解，就是和某个基点进行比较，比如2018年1月作为基点，定基比则为2019年2月和2018年1月进行比较。
比如：2019年2月份某APP月活跃用户数我2000万，相比1月份，环比增加2%，相比去年2月份，同比增长20%。趋势分析另一个核心目的则是对趋势做出解释，对于趋势线中明显的拐点，发生了什么事情要给出合理的解释，无论是外部原因还是内部原因。
2. 数据对比分析
数据的趋势变化独立的看，其实很多情况下并不能说明问题，比如如果一个企业盈利增长10%，我们并无法判断这个企业的好坏，如果这个企业所处行业的其他企业普遍为负增长，则5%很多，如果行业其他企业增长平均为50%，则这是一个很差的数据。
对比分析，就是给孤立的数据一个合理的参考系，否则孤立的数据毫无意义。在此我向大家推荐一个大数据技术交流圈： 658558542 突破技术瓶颈，提升思维能力 。
一般而言，对比的数据是数据的基本面，比如行业的情况，全站的情况等。有的时候，在产品迭代测试的时候，为了增加说服力，会人为的设置对比的基准。也就是A/B test。
比较试验最关键的是A/B两组只保持单一变量，其他条件保持一致。比如测试首页改版的效果，就需要保持A/B两组用户质量保持相同，上线时间保持相同，来源渠道相同等。只有这样才能得到比较有说服力的数据。
3. 数据细分分析
在得到一些初步结论的时候，需要进一步地细拆，因为在一些综合指标的使用过程中，会抹杀一些关键的数据细节，而指标本身的变化，也需要分析变化产生的原因。这里的细分一定要进行多维度的细拆。常见的拆分方法包括：
分时 ：不同时间短数据是否有变化。
分渠道 ：不同来源的流量或者产品是否有变化。
分用户 ：新注册用户和老用户相比是否有差异，高等级用户和低等级用户相比是否有差异。
分地区 ：不同地区的数据是否有变化。
组成拆分 ：比如搜索由搜索词组成，可以拆分不同搜索词;店铺流量由不用店铺产生，可以分拆不同的店铺。
细分分析是一个非常重要的手段，多问一些为什么，才是得到结论的关键，而一步一步拆分，就是在不断问为什么的过程。

❽ spss交互项检验如何做

• spss中交叉分析主要用来检验两个变量之间是否存在关系，或者说是否独立，其零假设为两个变量之间没有关系。在实际工作中，经常用交叉表来分析比例是否相等。例如分析不同的性别对不同的报纸的选择有什么不同。

• spss交叉表分析方法与步骤：

  1、在spss中打开数据，然后依次打开：analyze--descriptive--crosstabs，打开交叉表对话框。

  2、将性别放到行列表，将对读物的选择变量放到列，这样就构成了一个交叉表。

  3、设置输出的结果，点击statistics，打开一个新的对话框 。

  4、勾选chi-square（卡方检验），勾选phi and cramer's V（衡量交互分析中两个变量关系强度的指标），点击continue，回到交叉表对话框。

  5、点击cells，设置cell中要展示的数据。

  6、在这里勾选observed（各单元格的观测次数），勾选row（行单元格的百分比），点击continue，回到交叉表对话框。

  7、点击ok按钮，输出检验结果 。

  8、先看到的第一个表格就是交叉表，性别为行、选择的读物为列。

  9、卡方检验结果：主要看pearson卡方检验，sig值小于0.05，因此认为不同的性别的人对周末读物的选择有显着的差别 。

  10、最后一个表格，输出的是phi值和V值，两个都代表两个变量之间的关系的紧密度，数值小于0.1说明关系不紧密，即性别与周末读物的选择没有明显的关系，这个结论和上面的卡方检验有出入，所以需要进一步进行两两比较。

  
  

❾ 计数型msa分析方法有哪些

计数型MSA测量系统分析法：

1、小样法：最常用，但已淘汰。

2、大样法：几乎不用。

3、假设检验分析（交叉评价表法）

选择3个会正确使用测量工具的检测人员，随机从生产过程中抽取50个零件样本，以获得覆盖过程范围的零件。

每位评价人对50个零件分别测量3次，但不要连续对一个零件进行测量，也不要让评价人知道每个零件的编号，由记录人员把每次测量的结果记录在数据表中。如果是合格，以“1”标识；如不合格，以“0”标识。

(9)假设检验分析交叉表方法扩展阅读

有效测量的原则

1、确定测量的目的及用途。一个尤其重要的例子就是测量在质量改进中的应用。在进行最终测量的同时，还必须包括用于诊断的过程间测量。

2、强调与顾客相关的测量，这里的顾客包括内部顾客与外部顾客。

3、聚集于有用的测量，而非易实现的测量。当量化很困难时，利用替代的测量至少可以提供关于输出的部分理解。

4、在从计划到执行测量的全程中，提供各个层面上的参与。那些不使用的测量最终会被忽略。

5、使测量尽量与其相关的活动同时执行，因为时效性对于诊断与决策是有益的。

6、不仅要提供当期指标，同时还要包括先行指标和滞后指标。对现在及以前的测量固然必要，但先行指标有助于对未来的预测。

7、提前制订数据采集、存储、分析及展示的计划。

8、对数据记录、分析及展示的方法进行简化。简单的检查表、数据编码、自动测量等都非常有用，图表展示的方法尤为有用。

9、测量的准确性、完整性与可用进行阶段评估。其中，可用性包括相关性、可理解性、详细程度、可读性以及可解释性。

10、要认识到只通过测量是无法改进产品及过程。