spss显著性分析怎么做图(spss怎样做显著性分析)

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大家好,欢迎来到MedSPSS小课堂。上一期我们介绍了单样本t检验的案例教学,本期将继续为大家带来其他案例解析。

我们本期的内容是:单样本KS检验。

单样本KS检验

1. 概念

单样本KS检验(Kolmogorov-Smirnov):用以检验一个定量变量或等级变量的分布是否符合某种理论分布,为一种拟合优度检验。

2. 用法

检验一组数据是否与某种理论分布,如正态分布、均匀分布、泊松分布、指数分布相吻合,当两者的差异很小时,即可推断该样本符合该理论分布。

3. 使用条件

用于定量变量或等级变量的数据类型。

4. 案例

现有一份某班级51位同学的期末物理考试成绩,通过了解学生的成绩分布形态,老师可更好地掌握全班物理学科的学习情况,以便为下一步制定相应的教学计划做好准备。

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部分案例数据

5. 问题分析

学生物理考试的成绩样本数为51,样本量大于50,可采用单样本KS检验中的正态分布检验,以验证该班学生的期末物理考试成绩是否服从正态分布,从而整体了解全班物理学科的学习情况。

6. 案例分析步骤

Step1:上传数据

基于
MedSPSS,通过数据管理—-文件—-上传文件,上传整理好的“考试成绩.xlsx”数据,用做接下来的单样本KS检验。

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Step2:单样本KS检验

选择假设检验分布检验单样本KS检验,将物理成绩作为检验变量,分布方式选择正态分布平均值标准差会基于检验变量物理成绩默认自动给出,个人也可以自行填写正态分布下的平均值和标准差,显著水平α为5%,判断条件选择“=”,点击开始分析,输出结果。

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单样本ks检验智能分析结果

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结果说明:分析结果的显著性p=0.847,大于
0.05,在95%置信水平下,没有呈现出显著性,故不能拒绝原假设H0,表示物理成绩服从平均值为78.75,标准差为8.47的正态分布。

MedSPSS将持续地为大家带来案例教学,您的关注是对我们最大的鼓励和肯定!

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