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SPSS作業代寫如何選擇正確的統計方法?

發布時間:2021-02-26 11:08:31 閱讀:1073 作者:致遠教育 字數:1277 字 預計閱讀時間:4分鐘
導讀:SPSS統計方法有很多種,可是我們該如何根據自己的研究問題和變量性質選擇正確的方法呢?作為專業代寫機構,這篇文章致遠教育主要分享不同統計方法的區別和聯系。

SPSS統計方法有很多種,可是我們該如何根據自己的研究問題和變量性質選擇正確的方法呢?作為專業代寫機構,這篇文章致遠教育主要分享不同統計方法的區別和聯系。它主要包含兩部分內容:探索變量之間關系的統計方法(比如,年齡和樂觀的關系)和不同組差異的統計方法(比如,樂觀態度的性別差異)。

SPSS統計方法

第一種方法:Exploring relationships

當我們要研究變量之間關系的強度時,可以用到下面這些方法:

Correlation

當你想探索兩個連續變量之間的關系強度時,可以使用Pearson correlation or Spearman correlation。這可以讓你知道變量之間關系的方向(正或負)和強度。

Partial correlation 

Partial correlation 是Pearson correlation的延伸--它允許你控制另一個混雜變量(confounding variable)的可能影響。Partial correlation "消除 "了混雜變量的影響,使你能夠更準確地了解感興趣的兩個變量之間的關系。

Multiple regression

Multiple regression是correlation的更復雜的擴展,當你想探索一組自變量對一個連續的因變量的預測能力(explore the predictive ability of a set of independent variables on one continuous dependent measure)時,就會用到它。不同類型的Multiple regression允許你比較特定獨立變量的預測能力,并找出預測因變量的最佳變量集。

Factor analysis

Factor analysis 可以將大量的變量或量表項目壓縮到一個較小的、更容易管理的維度或因子中。它通過總結相關的基本模式和尋找 "團塊 "或密切相關的項目組來實現。這種技術在開發量表和測量時經常使用,以確定基本結構。

上述所有的分析都是對連續變量之間關系的探索,如果你只有分類變量,可以使用Chi Square Test for Relatedness or Independence 來探索它們之間的關系。(例如 if you wanted to see whether gender influenced clients’ dropout rates from a treatment program)。在這種情況下,你感興趣的是每個類別中的人數,而不是他們在量表上的得分。

SPSS作業代寫

第二種方法:Exploring differences between groups

當你想找出若干組之間是否存在統計學上的顯著差異時,可以使用下面這些統計方法:

T-tests

當你有兩組 (e.g. males and females) 或兩組數據 (before and after),并且你希望比較一些連續變量的平均分(mean score)時,可以使用T檢驗。T-tests分為兩種:Paired sample t-tests 和 Independent sample t-tests。

Paired sample t-tests: 在不同時間段(eg. after some interventions)對實驗對象進行測驗,可以理解為不同的時間,同樣的人,用的是 paired sample t-test。

Independent sample t-tests: 比較兩組不同的(independent)實驗對象(eg. males and females)在同一個時間的情況下搜集數據??梢岳斫鉃椴煌娜?,同樣的一段時間,用的是 independent sample t-test。

One-way analysis of variance (One-way ANOVA)

當你有兩組或多組數據,并且希望比較他們在一個連續變量上的平均得分時,就會用到One-way ANOVA。之所以被稱為one-way,是因為你只研究一個自變量對因變量的影響。

One-way ANOVA會讓你知道你的組別是否有差異,但它不會告訴你顯著差異在哪里(gp1/gp3,gp2/gp3等)。你可以進行post-hoc comparisons 找出哪些組之間有顯著差異。你也可以選擇使用planned comparisons來測試特定組之間的差異,而不是比較所有組。

One-way ANOVA 也有兩種類型:repeated measures ANOVA (同樣的人在不同的時間點)和 between-groups (or independent samples) ANOVA (比較的是兩組或多組不同的實驗對象)。

Two-way analysis of variance (Two-way ANOVA)

Two-way ANOVA 允許你測試兩個自變量對一個因變量的影響。使用Two-way ANOVA 的好處是,它可以讓你測試互動效應(interaction effect)--即當一個自變量的效應受到另一個自變量的影響。它還檢驗 "主要效應"--即每個自變量(如性別、年齡)的總體效應。

Two-way ANOVAs也有兩種類型:between-groups ANOVA (不同的實驗對象) and repeated measures ANOVA (同樣的實驗對象在不同的時間點).

Multivariate analysis of variance (MANOVA)

MANOVA用于比較各組在一些不同但相關的因變量上的效果。例如,比較不同的治療對各種結果測量的影響(如:焦慮、抑郁)。MANOVA可用于涉及一個、兩個或更多自變量的單因子、雙因子和更高因子設計。

Analysis of covariance (ANCOVA)

當你想從統計上控制一個額外的混雜變量 confounding variable(協變量covariate)可能產生的影響時,就會用到ANCOVA。ANCOVA在統計上消除了協變量的影響。

以上就是關于SPSS作業代寫如何選擇正確的統計方法介紹,希望對大家有所幫助,如果需要SPSS相關作業代寫代做服務,請咨詢致遠教育網:www.corsaires-football.com

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