推论统计过程详解

1、心理学实证类毕业论文之统计攻略推论统计过程详解许昌学院教科院 马来祥心理学实证研究中可使用的统计方法很多，但常用的推论统计方法，也是我建议大家在做本科毕业论文的时候使用的方法只有三种，分别是T检验、F检验和相关分析T这个指标主要用来检验两组数据之间是否真正有差异，如男性和女性这两组之间是否有差异F这个指标主要用来检验三组或三组以上的数据之间是否有差异，如大学四个年级之间是否有差异r这个指标主要用来检验两组连续数据之间是否有相关，如焦虑和自我效能感之间是否存在相关一、T检验过程详解：以性别为例”analyze“”compare means“”independent-sample T test“。

2、类似性别差异这样的差异检验，使用的就是这个选项。叫做”独立样本的T检验“。首先将因变量选入”Test variable（s）“框中。此处将我们前边计算出的”焦虑得分“和”自我效能“选入，意味着我们要检验男女两性在”焦虑得分“和”自我效能“上有无差别首先将自变量”性别“选入”Grouping variable“框中，意味着本次t检验中可以分为两组的变量就是”性别“。”性别“选入之后，我们看到后面的括号中会出现两个”？“，这是因为spss尚不知我们的两个性别到底以什么代号表示。本数据中我们将男性输入为1，女性输入为2。点击下面的按钮”define groups“即可告诉spss我们对男女两性是以什

3、么代号表示的。此案例中，直接在”group1“和”group2“中填上我们的分组1和2就可以了。(意味着我们在本案例中区别男女的方式是1和2)。然后点击”continue“。点击”continue“后，性别后面的括号中已经显示1和2了。然后点击ok，生成运算结果此列为平均数。如第一个数字12.0370为代号为1的性别（即男性）的焦虑均分此列为标准差。如第一个数字1.40031为男性之焦虑得分的标准差此列为t值。”焦虑得分“和”自我效能“都对应着两个t值。如果t这一列前边的那一列sig.0.05，则选择上边的t值报告这就是t检验是否显著的p值对应t的p值如果0.05）。三、相关分析详解：焦虑和自

4、我效能analyze“correlate”“bivariate”。又称双变量相关，我们常用的就是皮尔逊积差相关在这个框中，将需要求相关的变量选中，然后点击右箭头，使之进入variable框spss默认的就是皮尔逊积差相关，不需改动了。点击“ok”即可-0.044这个值就是焦虑得分和自我效能的相关。“0.674”这个值就是相关系数的p值，0.05时意味着显著。“95”这个值是参与运算的被试数量。此处的相关分析只有两个变量，所以比较简单。注意：两个圆圈中的数字是一模一样的因为这个例子只求了两个变量的相关，所以比较简单，只有一个相关系数可以报告。这种情况下，在论文中就不需要表格了，直接报告出来就可以了。比如这样表述：“统计结果表明，焦虑和自我效能感的相关系数为-0.044，相关未达到显著水平（p=0.674）。”下面我们假设a1、a2、a3、a4是焦虑的四个维度，b1、b2、b3、b4是自我效能的四个维度，我们直接求一下焦虑的四个维度和自我效能的四个维度之间的相关这个表格就复杂多了，但其实也很简单。每一个框中就是一组相关的数据。以斜线为分割线，左右两部分是对称的，比如两个圆圈部分都是指a1和b1的相关，其中-0.340是相关系数，0.001是p值，97是被试数量。这即是论文中的呈现方式。在表格中不需要再报告p值，而是只报告一个