Share
Utfør en prøve T-test på SPSS
Eksempel T-test: Undersøker bevis for at den avhengige variabelen påvirkes på en meningsfull måte av den uavhengige variabelen; Hvis det er, så er det statistisk signifikant.
variabel: Et element, funksjon eller faktor som kan variere eller endres.
Uavhengig variabel: Denne variabelen varierer fra hver statistisk test og påvirker den avhengige variabelen.
Avhengighetsvariabel: Variabelen som måles og påvirkes av den uavhengige variabelen.
Når skal du bruke den: Prøve t-testen brukes til å undersøke om en prøve kommer fra en bestemt befolkning når fullstendig befolkningsinformasjon ikke er tilgjengelig.
Prøve: Del av en befolkning som er en rimelig størrelse som skal analyseres (dvs. et sett på 1000 personer gitt en undersøkelse ut av en befolkning på 200 000).
Befolkning: Den overordnede gruppen som en prøve blir tatt fra. Det kan vanligvis ikke representeres direkte, men i stedet representeres indirekte gjennom analyse av en prøve.
Klikk på startmenyen til datamaskinen nederst til venstre på datamaskinen.
Gå til "Alle programmer."
Søk "SPSS."
Gå til "IBM SPSS Statistikk."
Dobbeltklikk på "IBM SPSS Statistikk."
IBM SPSS-versjonen som er representert her, er IMB SPSS 24. Ulike versjon kan installeres på datamaskinen.
Velg mellom bruk av eksisterende data eller inntasting av data manuelt.
Eksisterende data kan inneholde informasjon som allerede er inngått i et Excel-regneark. Data som skal legges til manuelt, kan inkludere data som ennå ikke er innført i et dataprogram.
Gå til trinn 4: "For å bruke eksisterende data" hvis du allerede har dataene som trengs i et annet program.
Gå til trinn 5: "Oppgi data manuelt" hvis dataene dine ikke er blitt angitt i et program ennå.
Klikk på "Åpne en annen fil" som vist i Figur 1.
Pass på at "Type filer" er satt til "Alle filer".
Klikk på "Åpne" nederst i vinduet.
Klikk på filen du vil laste opp.
Klikk "Åpne" som vist på Figur 2.
Klikk "OK" som vist i Figur 3.
Hvis dataene ikke er i numerisk form, må det merkes. Gå til trinn 6 for å lære hvordan du gjør dette.
Gå over trinn 5 og 6. Gå til trinn 7.
Klikk på "Ny datasett".
Klikk på "Åpne".
Skriv inn data.
Data som ikke er i numerisk form, må merkes. Gå til trinn 6 for å lære hvordan du gjør dette.
Bytt til "Variabel visning" som vist på Figur 1.
Skriv inn etiketten til variabelen i kolonnen "Label" som vist på Figur 2.
Klikk på "Verdi" kolonnen vist i Figur 2.
Følgende trinn er vist i figur 3.
Sett inn den numeriske verdien du vil bruke på "Verdi" -punktet.
Skriv inn navnet som tallet representerer på "Label" -punktet.
Klikk på "Legg til".
Når du er ferdig, klikker du på "OK".
Denne skjermen viser alle dataene:
Den øverste raden inneholder navnene på hver av variablene.
Hver kolonne er en annen variabel.
Kolonner er de vertikale boksene.
Hver rad er dataene som er koblet til en person.
Rader er de horisontale boksene.
Klikk på "Variabel visning" nederst til venstre på siden som vises i Figur 1.
I "Variabel visning":
Den første kolonnen "Navn" angir navnet på variabelen.
Den andre kolonnen, "Type", indikerer datatypen til variabelen.
Den tredje kolonnen "Bredde" angir antall tegn som er tilgjengelige for variabelverdiene.
Den fjerde kolonnen, "Decimaler", styrer antall siffer etter desimaltallet.
Den femte kolonnen, "Etikett", brukes til å lage nødvendige notater.
Den sjette kolonne, "Verdier", gir en nøkkel for hva tallene til en numerisk variabel representerer.
Den syvende kolonnen "Mangler" gir mulighet til å inkludere eller ekskludere verdier fra analyse.
Den åttende kolonne, "Kolonner", indikerer antall kolonner en variabel har.
Den niende kolonnen, "Juster", indikerer justeringen av variablene.
Den tiende kolonne, "Mål", indikerer måleverdien av variabelen.
Siste kolonne, "Rolle", definerer hvilken rolle variabelen vil spille i analysen.
Hvis du lastet inn eksisterende data, ignorerer du dette trinnet og hopper over til trinn 11.
Pass på at du er i "Variabel visning" ved å merke nederst til venstre på skjermen.
Sett ditt variabelnavn i den øvre venstre celle (ingen mellomrom) og kontroller at målet er satt til "Skala" som vist i Figur 1.
Bytt til "Data View" som vist i Figur 2.
Mens du er i "Datavisning", plugger du inn datapunktene under kolonnen du bare har merket som vist i Figur 3.
Klikk på "Analyser" -fanen i øvre venstre hjørne, som vist i Figur 1.
Klikk på "Sammenlign betyr".
Klikk på "One Sample t-test".
Flytt den avhengige variabelen over med pilen midt på skjermen som vist i Figur 2.
Fyll ut testverdien spot med gjennomsnittet av befolkningen.
Klikk på "OK".
Det første diagrammet er beskrivende statistikk:
Den første kolonnen er antall deltagere.
Den andre kolonnen er gjennomsnittet.
Mener: gjennomsnittet av et sett med verdier.
Den tredje kolonnen er standardavviket.
Standardavvik: et mål på forventet avvik av resultatene.
Den fjerde kolonnen er standardfeilen til gjennomsnittet.
Standard feil: Fordelingen av prøve betyr rundt populasjonsmiddelet.
Det andre diagrammet er t-testen:
Dette diagrammet vil være nyttig for å avgjøre om resultatene er statistisk signifikante.
Den første kolonnen er t-verdien av dataene.
Den andre kolonnen er graden av frihet.
Den tredje kolonnen er segverdien av dataene.
P-verdi / sig.: Tallet som sier hvor i en standard bellkurve må en verdi være for å være statistisk signifikant [Eks .: p-verdi av .05 betyr at en verdi må være utenfor midten av 95% av en bellkurve for å være statistisk betydelig] (hvis vi bruker dette, bør vi sannsynligvis ha et bilde med det)
De endelige kolonnene er intervallene innenfor konfidensintervallene.
Konfidensintervalområde: et intervall som består av en rekke verdier som sannsynligvis vil ha den ukjente parameteren.
Bestem om null-hypotesen skal avvises ved å se på segverdien. Hvis segverdien er mindre enn alfaverdien, blir nullhypotesen avvist. En annen måte å avgjøre om du vil avvise nullhypotesen, er å se på konfidensintervallene. Hvis 0 ikke er innenfor disse intervaller, kan du avvise nullhypotesen.
Alpha Verdi: Sannsynligheten for å avvise nullhypotesen gitt at den er sann; ofte lik p-verdien
Nullhypotesen: ideen om at det ikke er noen signifikant forskjell mellom spesifiserte populasjoner, hvilken observert forskjell som skyldes prøvetaking eller eksperimentell feil
Alternativ hypotese: ideen om at det er en signifikant forskjell mellom spesifiserte populasjoner, hvilken observert forskjell som skyldes en endret variabel
For å tolke resultatene, se p-verdien og alfaverdien. Hvis p-verdien er mindre enn alfaverdien, blir nullhypotesen avvist. Hvis p-verdien er større enn alfa, aksepteres nullhypotesen.
Skriv dine resultater ut på et forskningsdokument som dette: "Det er ikke signifikant. M = 48,70, SD = 27,01461, t (9) = 5,701, p < .00, alpha = .05."
M: mener
SD: standardavvik
t (9): "t" betyr t-test; "(9)" er graden av frihet, som er 9 i dette tilfellet
p: p-verdi
alfa: alfa verdi
Skriv dette for hver av de uavhengige og avhengige variablene.
WiFi-Direct