SPSS使い方｜中央値の出し方とt検定のやり方【備忘録】
私的備忘録レベルで、SPSSの使い方を記事にします。
「中央値が出したい」
「パーセントタイルが出したい」
「t検定をやりたい」
レベルの、SPSSの使い方(操作方法)です。
SPSSの使い方｜中央値の出し方とt検定のやり方
ノンパラメトリックの場合は中央値
日付や係数など、平均値に“ばらつき”がある(正規分布しない)集団の検定は「ノンパラメトリック検定」を行い「中央値」を出す。
P値の出し方：分析→ノンパラメトリック検定→過去のダイアログ→2個の独立サンプルの検定
「検定変数リスト」に検定した項目を選ぶ
「グループ化変数」に0,1で因子を選ぶ
ノンパラメトリックとパラメトリックとは↓
パラメトリックは正規分布する、ノンパラメトリックは正規分布しない、という意味です。
中央値を出したら、パーセントタイルも必要
中央値を出した場合、パーセントタイルも必要。
パーセントタイルの出し方：分析→記述統計→探索的
SPSSでのt検定のやり方
対応のないt検定のやり方：分析→平均の比較→独立したサンプルのt検定
t検定では統計量F(F値)が必要
統計量FとはF値のこと。
F値は、比較したいA群とB軍の不偏分散の割り算で求める。
このとき、分子の方が大きい数値になるようにする。
F値がF分布表の値よりも大きい場合→2群の分散には「有意な差がある」と言える。
・F分布表の境目の点よりも、F値が大きくなる場合→棄却(等分散していない)
・F分布表の境目の点よりも、F値が小さくなる場合→採択(等分散している)
SPSSのカイ2乗(カイ2二乗)検定のやり方
分析→記述統計→クロス集計表
「行」と「列」を選択。
統計量を「カイ2乗」にチェックを入れる。
そもそも統計がよく分からん
そもそも、統計がよく分かりませんが、「単変量」と「多変量」についてと、「何に何検定をあてはめるのか」くらいを、ザックリとまとめておきます。
単変量解析と多変量解析って何
単変量解析とは「平均点」や「中央値」やらが、1つの原因によって変わるか否かを検定するもの。
多変量解析は、その単変量解析で原因となっていると考えられる事柄の中で、結局どれが本当の原因なのかを絞る方法。
何に何検定をあてはめるのか
平均値などで比較する場合
- 正規分布する場合→パラメトリック検討(t検定など)
- 正規分布しない場合→ノンパラメトリック検定(MWU検定など)
- 同じ母集団の時間別での比較→対応のあるt検定
- 違う母集団の比較→対応のないt検定
原因の有無で比較する場合
- 性別(0,1)で分けたり、疾患の有無(0,1)で分けた検定→解二乗検定
イベント発生などを比較する場合
- 生存曲線→Log-Lank検定
