SPSS有话说：统计答疑解惑（2）

Original 小明同学 SPSS有话说 2022-04-26

导语

Q6：在统计检验中，统计量t值和显著性水平有什么样的对应关系？

Q7：显著性P值越小，就说明差异越大或者影响越大？

Q8：分类数据可以作为自变量或因变量进行回归分析？

Q9：相关分析结果与线性回归分析矛盾如何处理？

Q10：单因素方差分析时，当正态性或方差齐性检验不通过，是否要改用非参数检验？

SPSS有话说

Q6：在统计检验中，统计量t值和显著性水平有什么样的对应关系？

一般来说，大样本和正态分布情况下的数据，当|t|大于1.96时，p<0.05；|t|大于2.58时，p<0.01。但是要注意的是，当样本量很小（小于30），数据分布形态不明或明显不服从正态分布时，t值和显著性水平不一定完全对应，例如t值绝对值大于2时，p值有可能大于0.05，也就是不显著。这种情况一般要采用非参数检验的方法，而不是t检验。

Q7：显著性P值越小，就说明差异越大或者影响越大？

统计中的显著性P，用于描述某件事件发生的概率情况，其取值范围介于0-1，不包括0或1。通常P值有三个判断标准α，分别为0.05、0.01和0.001。如果P<0.05，说明某件事情的发生至少有95%的把握，统计语言描述为在0.05水平上显著，一般用“*”表示；如果P<0.01，说明某件事情的发生至少有99%的把握，统计语言描述为在0.01水平上显著，一般用“**”表示；如果P<0.001，说明某件事情的发生至少有99.99%的把握，统计语言描述为在0.001水平上显著，一般用“***”表示。也就是说，P值越小或者*数量越多，把握越大。（注：spss数据分析中P小于0.01和0.001都用“**”表示，没有“***”）

Q8：分类数据可以作为自变量或因变量进行回归分析？

如果分类数据作为自变量进行回归，那么首先将分类数据进行虚拟变量处理，然后再将其放入模型中。如果因变量为分类数据，那么应该使用Logistic回归分析，具体选哪种类型，依据分类数据的水平数和类型。

Q9：相关分析结果与线性回归分析矛盾如何处理？

当相关分析显示变量之间为正向相关关系，但进行回归分析时却出现负向影响关系，或者进行相关分析显示无显著相关关系，但进行回归分析时却出现回归影响关系。诸如此类问题出现时，应该以相关分析的结论为准，因为可能出现抑制效应。

Q10：单因素方差分析时，当正态性或方差齐性检验不通过，是否要改用非参数检验？

方差分析对原始数据的要求与t检验一样，即要求资料满足独立性、正态性和方差齐性。当资料不满足正态性，由于单因素方法分析结果对资料不满足正态性的情况并不敏感，仍推荐使用单因素方差分析，不推荐非参数检验。当资料不满足方差齐性，推荐采用Welch's ANOVA，不推荐非参数检验，进行方差不齐情况下的两两比较采用Games-Howell test。

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