用spss做多组两两相关性分析 |
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卡方检验检出组间差异后,
得到的结果只能显示行变量与列变量间是否相互独立,
但各变量的不同组别间具体存在何种差异呢?
这需要后续通过两两比较来得到更为精确的结论。
下面,我将用一个简单的案例向大家演示:
在SPSS中卡方检验如何进行两两比较,以及如何解读输出结果。
注意:卡方检验的事后两两比较只适用于检验交叉表的列方向对应的变量水平数大于等于3的卡方检验;即用于3个或3个以上率的两两比较。 1、案例数据 在雨伞制造厂中,会对雨伞手柄进行测量,如果雨伞手柄不符合规格,则会从装配线中将其移除。每日报表将显示在所有三个班次期间,工厂的三台冲床中每台生产的不合格手柄数。质量工程师想确定冲床和班次是否存在关联?三台冲床生产的不合格手柄数是否不同?![]() ![]() ![]() (4)在单元格子对话框:勾选比较列比例、调整p值(邦弗伦尼法),以及列百分比; ![]() 注意: ① 第4步骤为两两比较的关键步骤; ② 列百分比表示:不同冲床机器生产的有缺陷的把手数量占该机器在当天三个班次生产的所有有缺陷把手数量的百分比; 4、结果分析![]() 案例中使用 Pearson 检验和似然比检验来确定机器和班次之间是否存在关联。由于 Pearson 检验和似然比检验的p值为0.019(<0.05),因此可以断定机器ID变量和班次变量之间存在关联。 交叉表中显示了不同冲床机器和不同班次生产的有缺陷把手的数量;同时,表格中会以字母下标格式标注出各组两两比较的结果。如果下标字母相同,则表示类别列比例间无差异;如果字母不同,则表示类别列比例间存在显著差异。 由表可知,在第一班次中,冲床1和冲床3生产的有缺陷把手数量不存在显著差异,但二者与冲床2存在显著差异; 冲床2生产在这一班次生产的有缺陷把手数量最多(76个,49%)。 在第二班次中,各冲床生产的有缺陷把手数量均不存在显著差异; 在第三班次中,冲床1和冲床2生产的有缺陷把手数量存在显著差异; 在这一班次,冲床1生产的有缺陷把手数量相对最多(48个,33.6%); 冲床3与其它冲床不存在显著差异。![]() 卡方检验原理与应用实例 配对卡方检验 卡方检验内容在《SPSS与统计分析(中高级教程)》,以及《试验设计与数据分析SPSS+Minitab》等课程中均有详细介绍。更多精彩内容,欢迎点击文末 阅读原文 ,关注 松鼠学堂 主页,pick属于你的专业课程!~ |
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