我们一般会在文献的统计方法部分看到这样的描述:
对于数值变量,首先进行正态性检验,如果各组均满足正态性,采用均数(标准差)进行统计描述,采用t检验进行组间比较;否则采用中位数(四分位数间距)进行统计描述,采用非参数检验进行组间比较。
今天,我们一起来看看独立样本t检验。
1、数据导入SPSS,设置measure,group为分类变量,设置为Nominal;bmi为数值变量,设置为Scale。点击Analyze → Compare Means → Independent-Samples T Test,在弹出的对话框中,将变量bmi放入 Test Variable(s)框,并将变量group放入 Grouping Variable 框。点击Define Groups,在Group 1栏输入“1”,在Group 2栏输入“2”,点击Continue→OK。(注:因为group编码是1和2,如果你的编码是0和1,在上面栏中就要分别写0和1)
两组的样本量分别为69和132,组1的bmi均值为23.7,标准差为2.2;组2的bmi均值为23.9,标准差为3.2。可以整理成论文中均数±标准差的形式,组1的bmi为23.7±2.2 kg/㎡,组2的bmi为23.9±3.2kg/㎡。如果Levene's检验的p>0.05,则方差齐,则以“Equal variances assumed”行中的t检验结果为准。如果p<0.05,则方差不齐,则以“Equal variances not assumed”行中的t’检验结果为准。本研究中,Levene's检验的p=0.193>0.05,方差齐,以“Equal variances assumed”行中的t检验结果为准,t=-0.509,p=0.611>0.05,两组bmi差异无统计学意义。
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