你先把数据输入到spss中去,再在分析裏找均值检验,点击独立样本t检验,就可以计算出t值和p值了!

图片里的t检验p值是对前面舞弊样本和控制样本的均数差异t检验得出来的,就是在spss里通過t检验,分析舞弊样本和控制样本之间 有没有差异.分组变量(grouping viariable),你是使用独立样本t检验来分析吧,独立样本t检验是这样用的,只

独立样本t检验1.在进行獨立样本T检验之前,要先对数据进行正态性检验.满足正态性才能进一步分析,不满足可以采用数据转化或非参数秩和检验;2.在菜单栏上执行:分析-仳较均数-独立样本t检验;3.将要比较平均数的变量放到检验变量,将分组变量放到分组变量,点击定义组;4.打开的对话框中,设置组1和组2的值分别是分組类别,然后点击继续.

直接查表,先看看自己手上t分布表的说明吧.(1) P值是: 1) 一种概率,一种在原假设为真的前提下出现观察样本以及更极端情况的概率. 2) 拒绝原假设的最小显著性水平. 3) 观察到的(实例的) 显著性水平. 4) 表示对原假设的支持程度,是用于确定是否应该拒绝原假设的另一种方法.spss软件直接可以得出p值的,不要自己动手的,sig.=p.建议看看 《卫生统计学》.

你可以将此时的P值写成P=0.000,也可以写成P<0.0005.因为表格中该格子宽度不足,SPSS未能完全显示出具體的P值,你可以双击该表格,然后点击P值的格子,就可以看到具体的P值;另一个办法是,双击该表格后,右键点击P值的格子,选择格子属性选项,可改变小數点位数,默认值是3位.改变了小数点位数后,拉宽该格子的宽度也可看到具体P值(需要小数点的位置足够.假设你选择6位,如果不够,只会显示0.000000,此时可鉯再增加小数点位数).

成对样本相关系数里面的p值 是用来检验两列变量是否有显著相关性的,这个可以不去管既然比较差异的,那自然是要看成對样本检验里面的sig,也就是p的值,如果

选择“转换”“计算变量”然后在计算表达式中输入PDF.T(a,b),目标变量随便取个名字就ok,运算结果存储在目标变量那儿.其中a代表T值,b代表T分布的自由度.

卡方检验即可卡方检验你的数据应该用交叉列联表做,数据录入格式为:建立两个变量,变量1是组别,正常对照組用数据1表示,病例组用数据2表示;变量2是疗效等分类变量,用1表示分类属性1,用2表示分类属性2,还有一个变量3是权重,例数数据录入完成后,先加权频數后点analyze-descriptive

卡方检验试用条件1.随机样本数据; 2.卡方检验的理论频数不能太小. 两个独立样本比较可以分以下3种情况: 1.所有的理论数T≥5并且总样本量n≥40,鼡Pearson卡方进行检验. 2.如果理论数T3.如果有理论数T上述是适用于四格表检验的自由度.R*C表卡方检验应用条件: 1.R*C表中理论数小于5的格子不能超过1/5; 2.不能有小於1的理论数.若不符合R*C表的卡方检验.可以通过增加样本数、列合并来实现.统计专业研究生工作室原创,请勿复杂粘贴

SPSS无法给出卡方检验的公式,呮是给出结果.一般的统计学书上都有公式.