如何写论文系列之 SPSS数据分析.docx

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如何写论文系列之SPSS数据分析

【如何写论文系列之SPSS数据分析】

配对样本t检验

我们已经知道，为了检验不同群体的某个特征差异，可以使用独立样本t检验。

然而如果遇到同一个体进行前后两次测试呢，我们是否可以把前测和后测的数据作为两个群体，使用独立样本t检验来检验两者的差异性呢？

答案是不可以的，因为我们研究的是同一个样本实施测试前后的差异，前测和后测由于都是在同一个样本上采集数据，必然会存在一定的相关，如果忽略这种相关性就会浪费一定的统计信息，我们必须寻找其他的统计方法检验其差异性。

而这就是配对样本t检验。

什么是配对样本t检验

配对样本t检验是对用于检验 配对设计实验中成对定量数据是否存在差异性的统计方法。

那么什么是配对设计实验呢？

常见的有以下几种实验设计方法：

1.同一对象处理前后的数据，例如判断使用新的教学模式前、后学生成绩是否存在差异性

2.同一对象两个部位的数据，例如判断静脉采血与末梢神经采血化验指标是否存在差异

3.同一样品两种方法检验的结果，例如判断传统化验手段与新型化验手段是否存在差异

4.配对的两个对象分别接受进行两种处理后的数据，例如判断病人使用两种不同降压药对于血压的控制是否存在差异

我们如何理解成对数据呢？

“对”，是把两个相关的东西放在一起比较的意思，配对样本t检验关注“相关”，即比较的成对数据存在一定的相关性和联系性。

第1项实验的目的是推断其处理（干预）有无作用，剩下的三项实验的目的是推断两种处理的结果有无差别。

自变量：

定类数据

因变量：

定量数据

什么情况下使用配对样本t检验？

在前面我们已经了解到配对使用的四种设计方法，在对配对实验进行统计推断时就会使用独立样本t检验，同时还应满足因变量为定量数据。

1.同一对象处理前后的定量数据

2.同一对象两个部位的定量数据

3.同一样品两种方法检验的定量结果

4.配对的两个对象分别接受进行两种处理后的定量数据

案例

研究问题与数据

某老师了解到翻转课堂的教学模型，希望研究翻转课堂是否能对学生成绩产生影响，于是进行了一项教学实验，选择某年级某班学生作为研究对象，在学期初进行学习成绩测试，获得学生的前测成绩，进而进行为期一学期的使用翻转课堂的教学模式进行教学，在学期末进行后测，获得后测成绩。

收集前测、后测成绩进行分析。

收集到的数据如下：

SPSS数据分析

SPSS分析配对样本t检验分析中要求前测、后测的配对数据为不同列，所以我们不像独立样本t检验需要做预处理，直接导入SPSS分析即可。

导入数据

我们导入Excel中的数据：

文件-导入数据-Excel，打开读取Excel文件对话框，导入数据。

配对样本t检验

导入数据后，我们在分析-比较均值-成对样本t检验中打开配对样本t检验对话框，将前测数据（学期初成绩）选入配对1的变量1中，后测数据（学期末成绩）选入变量2中。

我们从成对样本t检验中可以发现，配对样本t建议可以同时检验多对配对变量，如需检验多对数据，把相应数据选择进相应变量即可。

配对样本t检验和成对样本t检验是同样的含义，只是软件翻译不同而已。

配对样本t检验的结果怎么看？

结果解读

我们得到配对样本t检验的结果如下，第一个表统计了配对的两个变量的平均值、标准差等数据，第二个表统计了配对样本的相关性，第三个表则展示了配对样本t检验的结果，为了解读配对变量是否存在显著性差异，我们关注显著性（）双尾）的结果。

通过显著性数据判断是否存在差异性。

若显著性<0.01，则两变量在0.01显著性水平下呈现差异；

若0.01<显著性<0.05，则两变量在0.05显著性水平下呈现差异；

若显著性>0.05，则两变量在0.05显著性水平下不呈现差异。

经过以上的分析，我们可以看出，配对样本t检验在结果解读上要比对立样本t检验简单的多。

其实利用SPSS进行数据分析远没有想象中的难，我们只需要学会统计方法的适用范围、SPSS操作过程和结果解读就大功告成。

很多人对于数理统计的认识都局限于难度高、需要较好的数学功底、需要专业的学习，其实不然。

数理统计的原理是建立在数学之上的，但是随着相应统计工具的发展（如SPSS、SAS等），我们在没有知晓详细的原理前，就可以借助工具将统计方法实现，得到分析结果，而我们只需要能解读结果就可以实现统计的应用了。

都说学习是一个知其然并知其所以然的过程，其实随着时代的发展，这个情况在逐步改观。

例如，我们使用手机中的APP，我们既不需要了解手机的硬件制造过程，也不需要知晓APP是用何种计算机语言编写出来的，我们只需要与APP的界面“打交道”（交互），借助APP实现我们想要的功能。

在这种情况下，我们只需要关注APP如何使用即可，不在需要关注其他底层的环节。

这种情况会随着科技水平的进步和分工的进一步细化会愈显突出。

以应用为目的的学习在当前十分普遍，也十分必要。

如果你不是励志成为一名摄影师，为了拍一张好看的照片不需要去学习如何使用单反，而只需要用傻瓜相机就好了；如果你不想当设计师，就不用为了修图而学习PS（Photoshop），使用手机APP的美图功能就可以了。

这样才能让我们有更多的时间和精力来专注于我们的主业，聚焦于一个方向。

当然，对于数据分析来说，有数学和统计学的基础会让你更清晰的了解其背后的原理，我在先前为了让大家觉得统计简单、统计好学，故意省略了原理部分。

当我们把这些统计方法的适用范围、SPSS操作及结果解读学会之后，在后续的系列文章中，我们再翻回头看看SPSS结果背后的数学原理是什么样的，那时候你将会用俯视的视角看数据分析，别有一番天地。

怎么把研究结果写到论文里？

结论撰写：

经过以上的分析，我们能够得出结论：

使用翻转课堂教学模式的班级与传统教学模式的班级学习成绩上在0.01显著性水平下呈现差异。

我们可以在论文中配以图表和文字描述分析结果：

研究采用配对样本t检验判断使用翻转课堂教学模式前后对学生成绩的影响，结果显示使用翻转课堂后与使用翻转课堂教学模式前学生成绩在0.01显著性水平下呈现差异，进一步比较其均值发现，使用翻转课堂教学模式的学生成绩高于使用传统教学模式，详见表1。

表1使用翻转课堂教学模式前、后学生成绩配对样本t检验

论文案例

我们选取如下论文作为案例进行说明：

谢幼如,盛创新,杨晓彤,伍文燕.网络学习空间提升自我效能感的效果研究[J].中国电化教育,2016（01）:

34-40.

本研究以某班学生为研究对象，对其进行基于行动研究的干预（见实验处理：

应用PLS提升大学生E-LSE教学行动），采集干预前、后的自我效能感作为数据，利用配对样本t检验分析自我效能感提升情况，具体研究详见论文中的阐述。

今天我们来介绍一种研究中使用最为广泛的数据分析方法——独立样本t检验。

为什么说独立样本t检验是使用最为广泛的方法呢？

这要从我们研究设计开始说起，研究一般是建立在发明了一种新方法，对于一部分研究对象（这部分研究对象称之为实验组）施加这种新方法（我们称之为干预），另一部分研究对象（这部分研究对象称之为对照组）不施加新方法，最后用数据对比两组的差异，用来证明这种方法的有效性。

例如：

对比使用翻转课堂和不使用翻转课堂对学生成绩的影响；

对比使用新药品和不使用新药品对病人血压的影响；

当然，我们不一定必须有一组干预才能使用独立样本t检验，也可以为了比较两个不同群体而使用独立样本t检验。

例如：

对比男生和女生的身高差异；

对比南方人与北方人的体重差异；

什么是独立样本t检验？

概念：

独立样本t检验用于分析两组不同群组直接定量数据的差异情况，是差异性检验的一种方法。

自变量：

定类数据

因变量：

定量数据

什么时候使用独立样本t检验？

独立样本t检验的适用范围：

1.适用于自变量为定类数据且仅为两组时；

2.适用于因变量为定量数据；

3.各个观察值相互独立，不能相互影响，即满足独立性。

这个一般根据专业背景考察，如遗传性疾病、传染性疾病的数据就可能存在非独立性问题，也就是不同数据会相互影响，而不同学生身高可认为相互独立，彼此不相互影响；

4.各个样本均来自正态分布的总体，即满足正态性。

独立样本t建议对于数据资料的正态性存在一定的耐受能力，一般认为样本量大于30即可满足正态分布。

5.各个样本所在总体方差相等，即满足方差齐性。

很多同学对于这个概念不太了解，这没有关系，在SPSS进行独立样本t检验时，自动会进行使用Levene’s检验来方差齐性，我们只需要根据相应结果解读数据即可。

案例

我们通过一个案例来深入了解独立样本t检验如何进行。

研究问题与数据

某老师了解到翻转课堂的教学模型，希望研究翻转课堂是否能对学生成绩产生影响，于是进行了一项教学实验，在某年级1班使用翻转课堂的教学模式进行教学，在2班使用传统教学模式进行教学，一个学期之后收集了两个班的成绩进行分析。

我们初步收集到的数据如下：

然而，如果我们把这些数据导入SPSS，并没有办法进行分析，我们首先需要做数据的预处理。

数据预处理

变量划分

为了能让SPSS进行分析，我们需要把数据处理成自变量和因变量分别用不同列表示的方式，即一列为班级，一列为成绩，数据如下：

自变量类别编码

进行完上一步，我们还需要对因变量进行编码，因为SPSS无法识别“1班”、“2班”这样的类别划分，我们必须把他们编码为数字，例如我们用1代指“1班”，2代指“2班”。

编码：

1：

1班（实验组）；

2：

2班（对照组）。

这里我们用Excel的查找替换功能将1班替换为“1“，2班替换为“2”。

SPSS操作

导入数据

首先，我们导入Excel中的数据：

文件-导入数据-Excel，打开读取Excel文件对话框，导入数据。

独立样本t检验

导入数据完成后，我们在分析-比较均值-独立样本t检验中打开独立样本t检验对话框，将自变量班级选入分组变量，因变量成绩选入检验变量。

SPSS结果怎么看？

结果解读：

SPSS分析完成后，将出现以下统计结果，结果分为两个部分，其中组统计中对样本进行了描述性统计分析，包括均值、标准差等。

独立样本t检验结果则展示了两组是否存在统计学差异。

首先，进行的是莱文方差等同性检验，判断样本是否方差齐性。

先根据莱文方差等同性检验判断方差是否齐性。

若显著性>0.05则方差齐，看第一行“假定等方差”的结果；

若显著性<0.05则方差不齐，看第二行“不假定等方差”的结果。

接着，基于莱文方差等同性检验，选择相应的行读取结果。

通过显著性数据判断是否存在差异性。

若显著性<0.01，则两群体在0.01显著性水平下呈现差异；

若0.01<显著性<0.05，则两群体在0.05显著性水平下呈现差异；

若显著性>0.05，则两群体在0.05显著性水平下不呈现差异。

如果有同学还是不理解上面的表述，那么我们可以把以上的表格拆分为下面的表格，首先是莱文方差等同性检验，接着是平均值等同性t检验（独立样本t检验的另一种说法）。

怎么把研究结果写到论文里？

结论撰写：

经过以上的分析，我们能够得出结论：

使用翻转课堂教学模式的班级与传统教学模式的班级学习成绩上在0.05显著性水平下呈现差异。

但是，我们在论文中如何运用学术语言描述这个结论呢？

首先，我们要将SPSS的结果整理成以下三线表中的形式，三线表是学术论文中广泛使用的一种表格样式。

我们一般情况下，不把SPSS的结果直接粘贴到论文中去，而是进行整理和简化，你在国外学术论文中不会看到直接使用SPSS输出表格，有些国内作者图省事会直接使用SPSS输出表格作为结果呈现，我们尽量避免这种情况。

同时，我们还应用“*”或“**”表示出存在显著性差异的情况。

对上述结论我们应该进行如下描述，并配以表格说明：

研究采用独立样本t检验判断是否使用翻转课堂教学模式对学生成绩的影响，结果显示使用翻转课堂的学生成绩与使用传统教学模式的学生成绩在0.05显著性水平下呈现差异，进一步比较其均值发现，使用翻转课堂教学模式的学生成绩高于使用传统教学模式的，详见表1。

表1是否使用翻转课堂教学模式学生成绩独立样本t检验

论文案例

我们选取如下论文作为案例进行说明：

杨俊锋,崔丽霞,吴滕,潘慧,洪河条.混合同步网络课堂有效性的实证研究[J].电化教育研究,2018,39（12）:

50-56+77.

该论文使用独立样本t检验对近端和远端两种不同模式下的教师教学行为等维度进行了差异性检验，从而判断近端与远端是否影响教学行为等维度。

研究设计中确定了不同的两个群体作为分组（即自变量），而使用课堂教学行为等作为因变量。

使用独立样本t检验的统计方法判断两者是否存在差异性。

具体研究详见论文中的阐述。