看SPSS软件如何实现t检验_MedSci-爱微帮
&& &&& 看SPSS软件如何实现t检验
来源：梅斯医学 & 作者：小M临床医生在做临床科研分析总结数据时, 经常会遇到数据处理统计分析的问题, 怎么算, 这个试验结果是否有统计学意义，能不能用于文章发表；当数据呈现为中位数和均值时，有什么不同含义，统计方法应该怎样选择；问卷调查中，评分资料是否属于等级资料，应该怎样进行统计分析；临床试验设计中是否包含真正的配对；病因或者预测因子的探索时，需要选择什么样的回归方法；当遇到生存类数据时，需要注意哪些问题？&SPSS是世界上最早的统计分析软件，也是世界上应用最广泛的专业统计软件。由于SPSS具有容易操作、输出漂亮、功能齐全、价格合理的优点，因此SPSS对于非专业统计工作者来说是很好的选择。T检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（例如n&30），总体标准差σ未知的正态分布资料。T检验适合用于随机样本，单个样本所代表的总体呈正态分布，且各样本所代表的总体方差齐，比较的两组数据的分布是否一致。T检验实质上就是样本均值的比较。T检验分为单样本T检验、独立样本T检验、配对样本T检验、单因素ANOVA。&以下内容截取部分视频资料，推荐大家在梅斯医学APP中观看详细视频课程，手把手教会大家！（长按或扫描下方二维码，即可下载梅斯医学APP）一、单样本T检验单样本t检验的目的是利用来自总体的样本数据，推断该总体的均值是否与制定的检验值之间存在显著性差异。它是对总体均值的假设检验。&SPSS软件操作流程：1.Analyze & Compare Means & One-Sample T Test&2.在打开的one-sample T Testp窗口中，检验变量（Test Variable）选择血红蛋白x, 检验值（Test Value）中输入14.02, 点击OK。输出结果。二、独立样本T检验独立样本T检验是用于两个独立样本均值的比较。两个样本必须独立且服从正态分布。按照Analyze&Compare Means&Independent-Sample T Test操作打开Independent-Samples T Test窗口。&2.检验变量中选择PreWeight, 检验值为group(0 1)。点击OK，输出结果。注意：Levene's test用于确定方差齐性，注意根据该结果判断哪一行数据为最终结论。如果分组在3组或3组以上的均值比较可以应用单因素ANOVA。三、配对T检验配对T检验用于比较成对数据均值差异。比如配对的两组受试对象分别接受两种处理后的比较。1.Analyze&Compare Means&Paired-Samples T Test打开Paired-Samples T Test对话框。&2.成对变量（Paired Variables）：干预前x1 干预后x2。确定，输出结果。P=0.007&0.01，故可以认为健康教育前后该地区儿童血红蛋白（%）有变化，且血红蛋白（%）有所增加。近期梅斯医学将举办SPSS统计软件实教培训班，欢迎临床医生和科研工作者参加。通过培训， 可以学到建立数据库的标准方法，进行回归分析，假设检验等统计方法，最终获得可靠的可用于文章发表的数据结果。培训目标/模块：&第一部分：介绍临床数据描述性统计&描述数据的基本形式：均值±标准差、中位数（最小值，最大值）、频数、百分比、四分位间距第二部分：介绍常见的假设检验方法（T检验，方差分析，Mann-Whitney U test，卡方检验，Fisher精确检验，事后检验）&按照临床常见分组形式，比较分组数据在某些指标方面是否具有统计学差异。第三部分：介绍相关与偏相关（pearson、spearman、kendall）&从统计学的角度分析两因素之间的相互关系第四部分：介绍简单线性回归和多重线性回归&研究一个或多个自变量与一个因变量（连续型变量）之间的关系第五部分：介绍logistics回归模型&研究一个或多个自变量与一个因变量（分类型变量）之间的关系第六部分：介绍生存分析（K-M曲线、COX回归分析）研究生存类数据组间差异性比较的方法和探索能够影响生存结局的因素本班特色：本培训以“小班、实用”为最大特色，培训总人数限30人以下，小班辅导，确保授课质量；本次培训重在实战，通过一系列实操性强的讲座，培养中青年医生的系统化科研思维，通过细致的指导，力求使他们在最短的时间内，掌握最专业、最核心的研究方法，学员也可自带题目，结合集中点评和单独辅导，解决困扰学员的关键问题。本次培训将邀请国内知名统计专家，结合我们梅斯医学学术团队多年处理统计案例过程中碰到的常见问题，系统的讲述spss在临床研究统计中的实际应用。着重解决临床科研工作者在数据统计过程中碰到的诸多实际问题，使参训者通过全程的培训，能对数据处理有一个整体认识，并能掌握统计操作的基本方法。后期针对学员的统计目的提供一对一的统计辅导。点击左下方“阅读原文”，即可报名参与！培训时间：2016.05.07-08培训地点：上海·梅斯医学（徐汇区宜山路425号光启城三层）培训费用：前到款2800& & & & & & & & &后到款3300联系我们万家如Email：jiaru.Mt：138 李鹏Email：peng.Mt：134 关于我们梅斯医学（MedSci）是专业的临床研究与学术服务平台，降低临床医生从事临床研究的门槛，推动临床研究共享与协作，提高临床研究的便捷性和质量，发表更高质量的临床研究成果，为临床决策提供重要的证据支持与精准预测支持。借助众多来自全球著名高校的医药、生物专业博士团队的雄厚学术力量，MedSci推动中国临床研究规范化、智能化和成果国际化，展示中国临床研究最新的研究成果，为中国科研与临床学术研究贡献力量。梅斯医学（MedSci）改善医疗质量微信号：medsci_cn
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国际化经营对企业财务决策的影响研究--基于中国A股市场的分析
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我试了matlab自带的regress，但是里面没有t检验，只有F检验。
自带的ttest，是对一个变量进行t检验，应该不能对多元线性回归的系数做检验，请大牛指点一下！谢谢！
支持楼主：、
购买后，论坛将把您花费的资金全部奖励给楼主，以表示您对TA发好贴的支持
载入中......
1．多元线性回归
在Matlab统计工具箱中使用命令regress()实现多元线性回归，调用格式为
b=regress(y，x)
[b，bint，r，rint，statsl = regess(y，x，alpha)
其中因变量数据向量y和自变量数据矩阵x按以下排列方式输入
对一元线性回归，取k=1即可。alpha为显著性水平(缺省时设定为0.05)，输出向量b，bint为回归系数估计值和它们的置信区间，r，rint为残差及其置信区间，stats是用于检验回归模型的统 ...
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1．多元线性回归
& & 在Matlab统计工具箱中使用命令regress()实现多元线性回归，调用格式为
& & b=regress(y，x)
& & [b，bint，r，rint，statsl = regess(y，x，alpha)
& & 其中因变量数据向量y和自变量数据矩阵x按以下排列方式输入
& & 对一元线性回归，取k=1即可。alpha为显著性水平(缺省时设定为0.05)，输出向量b，bint为回归系数估计值和它们的置信区间，r，rint为残差及其置信区间，stats是用于检验回归模型的统计量，有四个数值，第一个是R2，其中R是相关系数，第二个是F统计量值，第三个是与统计量F对应的概率P，第四个是 an estimate of the error variance（一个错误的方差估计）。
stats参数解释如下：
R2表示方差解释率，R2越接近1说明数据拟合程度越好。
F统计量用于检验模型是否通过检验。通过查F分布表，如果F&F分布表中对应的值，则通过检验。
P为F 统计量对应的概率，越接近0越好，当P&α时拒绝H0，回归模型成立！！！
第4个参数不知何用
& & 画出残差及其置信区间，用命令rcoplot(r，rint)
2．非线性回归
& & 非线性回归可由命令nlinfit来实现，调用格式为
& & [beta,r,j] = nlinfit(x，y，'model’，beta0)
& & 其中，输人数据x，y分别为n×m矩阵和n维列向量，对一元非线性回归，x为n维列向量model是事先用 m-文件定义的非线性函数，beta0是回归系数的初值， beta是估计出的回归系数，r是残差，j是Jacobian矩阵，它们是估计预测误差需要的数据。
预测和预测误差估计用命令
[y,delta] = nlpredci(’model’，x，beta,r,j)
3．逐步回归
& & 逐步回归的命令是stepwise，它提供了一个交互式画面，通过此工具可以自由地选择变量，进行统计分析。调用格式为：
& & stepwise(x，y，inmodel，alpha)
& & 其中x是自变量数据，y是因变量数据，分别为n×m和n×l矩阵，inmodel是矩阵的列数指标(缺省时为全部自变量)，alpha,为显著性水平(缺省时为0.5)
& & 结果产生三个图形窗口，在stepwise plot窗口，虚线表示该变量的拟合系数与0无显著差异，实线表示有显著差异，红色线表示从模型中移去的变量；绿色线表明存在模型中的变量，点击一条会改变其状态。在stepwise Table窗口中列出一个统计表，包括回归系数及其置信区间，以及模型的统计量剩余标准差(RMSE)，相关系数 (R-square)，F值和P值。
根据规定进行奖励
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member_net 发表于
1．多元线性回归
& & 在Matlab统计工具箱中使用命令regress()实现多元线性回归，调用格式为
& & b=regres ...亲 所答非所问哦
用eviews也可以做呀，干嘛非要MATLAB做
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你是要对系数进行t检验码？本人的笨办法是自己计算，可百度公式
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