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SPSS中的参数检验（一）
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题外话：很多时候，都是以为自己真懂……
SPSS中的参数检验，样本要服从正态分布。SPSS中进行正态分布检验的常用方法是通过P-P图或Q-Q图来完成。
SPSS中的参数检验包括：
1.单样本t检验（Analyze -> Compare Means -> One-Sample T Test）
注：方差未知的均值检验，操作极其简单，输入检验变量和均值即可。
2.独立样本t检验（Analyze -> Compare Means -> Independent-Samples T Test）
注：方差未知的两个独立样本的均值检验。操作也很简单，在设置分组变量时一般直接指定。结果表中的“F”是方差齐性检验，如果其Sig.大于0.1，则认为两者方差没显著性差异；如果方差齐性检验通不过，则使用结果表中的最后一行进行检验。
3．配对样本t检验（Analyze -> Compare Means -> Paired-Samples T Test）
注：方差未知的两个相关样本的均值检验。操作时选定俩变量即可。独立样本t检验跟配对样本t检验的区别在于：前者是两批对象之间比较，后者是一批对象自己比较。
4．单因素方差分析（Analyze -> Compare Means ->One-Way ANOVA）
注：对单因素多个独立样本均值进行比较，统计量实质上是“因素水平间离差平方和”与“因素水平内离差平方和”的份额。
参数说明：
a）Contrasts按钮，用于设置均值的多项式比较，可以同时建立多个多项式；
b）Post Hoc按钮，指验后多重比较，用于设置多重比较和配对比较。方差分析一旦确定各组均值间存在显著差异，多重比较检测可以求出均值相等的组；配对比较可找出和其它组均值有差异的组，并输出显著性水平为0.95的均值比较矩阵，在矩阵中用星号表示有差异的组。其中，方差齐性时，
LSD (Least-significant difference) 最小显著差数法，用t检验完成各组均值间的配对比较，对多重比较误差率不进行调整。
Bonferroni (LSDMOD) 用t检验完成各组间均值的配对比较，但通过设置每个检验的误差率来控制整个误差率。
Sidak 计算t统计量进行多重配对比较，可以调整显著性水平，比Bofferroni方法的界限要小。
Scheffe 对所有可能的组合进行同步进入的配对比较，这些选择项可以同时选择若干个。以便比较各种均值比较方法的结果。
R-E-G-WF (Ryan-Einot-Gabriel-Welsch F) 用F检验进行多重比较检验。
R-E-G-WQ (Ryan-Einot-Gabriel-Welsch range test) 正态分布范围进行多重配对比较。
S-N-K (Student-Newmnan-Keuls) 用Student Range分布进行所有各组均值间的配对比较。如果各组样本含量相等或者选择了“Harmonic average of all groups”即用所有各组样本含量的调和平均数进行样本量估计时还用逐步过程进行齐次子集(差异较小的子集)的均值配对比较。在该比较过程中，各组均值从大到小按顺序排列，最先比较最末端的差异。
Tukey (Tukey's，honestly signicant difference) 用Student-Range统计量进行所有组间均值的配对比较，用所有配对比较误差率作为实验误差率。
Tukey's-b 用“stndent Range”分布进行组间均值的配对比较。其精确值为前两种检验相应值的平均值。
Duncan (Duncan's multiple range test) 新复极差法（SSR），指定一系列的“Range”值，逐步进行计算比较得出结论。
Hochberg's GT2 用正态最大系数进行多重比较。
Gabriel 用正态标准系数进行配对比较，在单元数较大时，这种方法较自由。
Waller-Dunca 用t统计量进行多重比较检验,使用贝叶斯逼近。
Dunnett 指定此选择项，进行各组与对照组的均值比较。默认的对照组是最后一组。选择了该项就激活下面的“Control Category”参数框。展开下拉列表，可以重新选择对照组。
“Test”框中列出了三种区间分别为：双边检验、“<Control” 左边检验、“>Conbo1”右边检验。
方差不齐次性，
Tamhane's T2, t检验进行配对比较。
Dunnett's T3，采用基于学生氏最大模的成对比较法。
Games-Howell，Games-Howell比较，该方法较灵活。
Dunnett's C，采用基于学生氏极值的成对比较法。
c）Options按钮。Homogeneity-of-variance，要求进行方差齐次性检验，并输出检验结果。
（参数说明部分的内容摘自网络）
https://blog.sciencenet.cn/blog-422720-363716.html
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