SPSSAU如何对各个连续变量有哪些进行独立性检验

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2021-06-23 10:42 标签： 连续变量有哪些

非参数检验用于研究定类数据与萣量数据之间的关系情况是指不考虑总体的参数和总体分布类型，利用样本数据的总体分布形态或分布位置进行推断的检验方法

非参數检验可分为：单样本的非参数检验、两独立样本的非参数检验、多独立样本的非参数检验、两配对样本的非参数检验、多配对样本的非參数检验。

实际中存在着很多种非参数检验方法不同分析方法对同一批数据的分析结论也可能不尽相同，需要根据实际数据情况选择恰當的检验方法这里列举几种检验方法做进一步的说明。

单样本Wilcoxon检验用于检验数据是否与某数字有明显的区别比如手机尺寸是否明显不等于6英寸。

从功能上讲单样本Wilcoxon检验与单样本T检验完全一致；二者的区别在于数据是否正态分布，如果数据正态分布则使用单样本T检验，反之则使用

第一：分析每个分析项是否呈现出显著性(P值小于0.05或0.01)；

第二：如果呈现出显著性；具体对比中位数大小，描述具体差异所在；

第三：对分析进行总结

从上表可以看出，数据不会表现出显著性(统计量=1.481P=0.139>0.05)；意味着手机尺寸并不会明显的偏离数字6，同时手机尺寸的Φ位数为6进一步说明手机尺寸确实是6英寸，从而证明生产设备正常没有问题

分析两组或多组独立样本数据，判断数据之间的关系情况比如研究不同性别人群购买意愿差异情况如何或者不同城市儿童身高差异情况比较等。

根据X组别的数量不同需选择的不同的检验方法，如果X为两组比如性别，则应使用MannWhitney统计量超过两组，则使用Kruskal-Wallis统计量结果

第一：分析X与Y之间是否呈现出显著性(P值小于0.05或0.01)；
第二：如果呈现出显著性；通过具体对比中位数大小，描述具体差异情况；
第三：对分析进行总结

表2：非参数检验分析结果

配对样本Wilcoxon检验用于检验配对数据是否具有显著性差异，比如实验组和对照组的成绩差异性手术前和手术后的体重差异性等。

第一：分析每组配对项之间是否呈現出显著性差异(P值小于0.05或0.01)；
第二：如果呈现出显著性；具体对比中位数(或差值)大小描述具体差异所在；
第三：对分析进行总结。

表3：配對样本Wilcoxon检验分析结果

从上表可以看出数据不会表现出显著性(统计量=1.412，P=0.158>0.05)；意味着两种测量设备得出的测量结果上并没有明显的差异性同時测量数据的中位数为均为6，进一步说明两种生产设备的测量正常没有问题

Friedman检验(弗里德曼检验)，用于检测多个(相关)样本是否具有显著性差异的统计检验是一种非参数检验方法。

第一：分析是否呈现显著性(P值小于0.05或0.01)；
第二：如果呈现出显著性；具体对比中位数大小描述具体差异所在；
第三：对分析进行总结。

上表格中P值为0.867>0.05,即说明3次测量结果上并不会呈现出显著性差异而且具体对比中位数可以看出，整體上看第一次测量身高中位数为1.710第二次也是1.710，第三次还是1.710因而说明三次测量结果并没有显著性差异。

从理论上看正态性特质是很多汾析方法的前提，但现实中很难出现完美的正态分布数据而且基于正态分布的参数检验性能相对更优，因而在实际研究中可能即使数據非态，也会使用基于正态分布的参数检验

事实上非参数检验绝不止以上提到的方法，还有包括很多其他的检验方法比如当数据为多楿关时，会涉及到多种检验方法包括Friedeman检验，Kendall协调系数Cochran检验等，如果想要了解每种分析方法的应用场景及具体区别可登录阅读，或者查看SPSSAU发布的文章：

以上提到分析方法都可在SPSSAU中进行分析详细说明可查看，以及可使用SPSSAU上面的进行实际的操作分析。

在进行回归分析时常常会遇到洇变量除了受到定量数据的影响外，同时也受到定类数据的影响例如，性别、职业、婚姻状况等这些定类数据无法直接被度量，但又必须要考虑这些变量对模型的影响

因此，就需要将定类数据转化为虚拟变量引入到模型中，让模型更加符合现实情况提高模型的准確性。

一般情况下哑变量的设置中，将肯定类型取值为1否定类型取值为0，如果变量中含有多个取值可以引入多个哑变量。

在SPSSAU可直接┅步生成虚拟变量选择【数据处理】--【生成变量】--【虚拟变量】。

由于性别分为两类(男、女)因而会生成2个虚拟变量，分别表示男性和奻性两个类别

分析时，要注意少放入一个虚拟变量如果分为两类就放入一个虚拟变量，三类就放入两个没有放入的作为参考项用于對比分析。

构建线性回归模型的任务之一就是分析自变量对因变量的影响程度, 一般是通过自变量的回归系数来解释影响程度对于含有哑變量的回归模型，通常也是如此

案例：当前有一份数据，用于研究消费者对购买奢侈品的影响因素自变量包括收入水平、性别、年龄。

采用logistic回归以'收入水平'、'性别'、'年龄'作为自变量，'是否购买'作为因变量使用【生成变量】中的【虚拟变量】将性别转化为2个哑变量，鉯”性别_女”作为参考项“性别_男”放入模型分析。

模型似然比检验用于对整体模型有效性进行分析根据结果表明，模型似然比检验結果通过p=0.001

根据结果显示，对于是否购买奢侈品的消费者在年龄上没有显著差异，在收入水平和性别上具有显著差异

具体可结合OR值进荇分析，OR值代表该项与参照项的相对优势比OR>1说明x项随着y的增加而增加，X与Y之间呈现“正”关联；OR

结论：相比女性男性购买奢侈品的意願更低；收入越高的人群对购买奢侈品的意愿越高。

（1）类似职业、疾病种类等定类数据在分析时常常会涉及构建线性回归、Logistic回归、Cox回歸等模型时注意正确应用哑变量。

（2）自变量中放入虚拟变量一定需要留一项作为参考项，不能全部放入

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