我正在编写一个应用程序来帮助促进一些研究，其中一部分涉及进行一些统计计算。目前，研究人员正在使用一个名为SPSS的程序。他们关心的部分输出如下所示：
他们真的只关心F和Sig.价值观。我的问题是我没有统计学背景，我不知道这些测试叫什么，或者如何计算它们。
我认为该F值可能是F-test的结果，但是按照维基百科上给出的步骤后，我得到的结果与SPSS给出的不同。
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我正在从统计课程的相当生疏的记忆中工作，但这里什么都没有：
当您进行方差分析 (ANOVA) 时，您实际上将 F 统计量计算为“组间”均方方差与“组内”均方方差的比率。上面的第二个链接似乎很适合这个计算。
这使得 F 统计量准确地衡量了您的模型的强大程度，因为“组间”方差是解释力，而“组内”方差是随机误差。高 F 意味着一个非常重要的模型。
与许多统计操作一样，您可以反向确定 Sig。使用 F 统计量。在这里，您的 Wikipedia 信息会派上用场。您要做的是 - 使用 SPSS 给您的自由度 - 找到合适的 P 值，F 表将为您提供您计算的 F 统计量。发生这种情况的 P 值 [F(table) = F(calculated)] 是显着性。
从概念上讲，较低的显着性值表明拒绝原假设的能力非常强（对于这些目的，这意味着确定您的模型具有解释能力）。
如果其中有任何错误，请向任何数学家道歉。我会回来检查以进行编辑！
祝你好运。统计很有趣，只是可能不是这部分。=)
于 2008-08-04T23:32:54.797 回答
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我从您的问题中假设您的研究同事希望自动化执行某些统计分析的过程（即，他们希望批处理数据集）。你有两个选择：
1) SPSS 现在可通过 python 编写脚本（从版本 15 开始） - 转到 spss.com 并搜索 python。您可以编写 Python 脚本来自动化数据分析并从数据透视表中提取关键值，然后以您喜欢的任何方式处理答案。这样做的好处是可以在你的 python 脚本的结果和你的合作者在 SPSS 中手工计算的结果之间进行精确比较。因此，您无需真正了解任何统计数据即可完成这项工作（这是一个关键优势）
2）您可以在 R 中执行此操作，这是一个免费的统计环境，可能是脚本化的。这样做的缺点是您必须学习统计数据以确保您正确地执行此操作。
于 2008-09-22T03:29:26.620 回答
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统计很难:-)。经过一年的阅读和重新阅读书籍和论文，我只能自信地说我了解它的基本知识。
您可能希望针对您使用的任何一种编程语言调查现成的库，因为它们在一般的数学和特别是统计方面有很多陷阱（舍入错误是一个明显的例子）。
作为一个例子，你可以看看R 项目，它既是一个交互式环境，也是一个库，你可以从你的 C++ 代码中使用，在 GPL 下分发（即，如果你只在内部使用它并且只发布结果，你不需要打开你的代码）。
于 2008-08-18T06:01:11.973 回答
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简而言之：不要手动执行此操作，链接/使用现有软件。sain_grocen 的回答是不正确的。:(
这些都是参数估计的显着性检验，通常用于多元响应多元回归。在统计编程环境之外，这些都不是简单的事情。我建议要么从预先存在的统计程序中获取输出，要么使用可以链接到并使用该代码的程序。
恐怕第一个答案（sain_grocen's）会让你走错路。他的解释很可能是您实际处理的特殊情况。在他的链接中解释的方差分析是针对单一变量响应，采用平衡设计。这些不是您看到的 F 统计量。输出中的名称（Pillai's Trace、Hotelling's Trace...）是一些可用的多变量版本。在某些假设下，它们具有 F 分布。我无法在这里解释一本有价值的教科书，我建议你先看看 Johnson 和 Wichern 的“Applied Multivariate Statistical Analysis”
于 2008-09-16T23:17:17.387 回答
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你能解释一下为什么 SPSS 本身不能很好地解决这个问题吗？是不是它会生成数据透视表作为难以操作的输出？是程序的费用吗？
F 统计量可以来自任意数量的特定测试。F 只是一个分布（松散地：对一组值的“频率”的描述），如正态（高斯）或均匀分布。一般来说，它们来自方差的比率。意见：许多统计学家（包括我自己）发现基于 F 的测试不稳定（行话：非鲁棒性）。
特定的输出统计数据（Pillai 的轨迹等）表明原始分析是一个 MANOVA 示例，正如其他海报所描述的那样，这是一个复杂且难以正确处理的过程。
我也猜想，基于 MANOVA 和 SPSS 的使用，这是一个心理学或社会学项目……如果不是，请赐教。可能其他更简单的模型实际上可能更容易理解和更可重复。如果有的话，请咨询您当地的大学统计咨询小组。
祝你好运！
于 2008-09-17T13:48:44.013 回答
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以下是对 MANOVA 输出的解释，来自一个非常好的统计网站和 SPSS：
带有解释的输出： http ://faculty.chass.ncsu.edu/garson/PA765/manospss.htm
如何以及为什么要进行 MANOVA 或多元 GLM：（与上述路径相同，但在 '/manova.htm' 中终止）
从头开始编写软件来计算这些输出既冗长又困难；有很多数值问题和矩阵求逆要做。
正如亨利所说，使用 Python 脚本或 R。如果编写脚本，我建议与了解 SPSS 的人一起工作。此外，SPSS 本身能够使用称为 OMS 的东西将输出表导出到文件中。SPSS 中的脚本可以做到这一点。
找出您的研究小组中谁知道 SPSS 并与他们一起工作。
于 2009-12-22T01:56:52.593 回答