m0_50924642 2023-05-28 01:29 采纳率: 0%
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已结题

需要数据分析!时间紧!

我做了干预实验,分成两个组,两个组分别在干预前、干预结束后和干预结束两周后完成问卷,现在需要用专业分析软件如spss等,用卡方检验或t检验的方法来比较哪组的干预效果更好,时间紧。

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  • 麦当当兄弟肯德德 2023-05-28 07:43
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    为了比较哪组的干预效果更好,您可以使用t检验和卡方检验两个方法进行分析。

    首先,您可以使用t检验来比较两组在连续变量上的表现差异,例如问卷中的总得分。对于每个时间点,将两个组的得分进行比较。如果数据呈正态分布,则使用独立样本t检验,如果数据不服从正态分布,则使用非参数检验方法,例如Mann-Whitney U检验。

    其次,您也可以使用卡方检验来比较两组在离散变量上的表现差异,例如问卷中的某个具体问题的回答比例。对于每个时间点,将两个组的回答比例进行比较。如果两个组的样本量不是很小,则可以使用卡方检验来比较。

    请注意,以上方法只是其中一种,您需要考虑数据是否符合假设检验的先决条件,以及选择合适的方法进行分析。最好在执行分析之前,先进行数据清洗和数据加工处理,以确保结果的可靠性。

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    对于您的需求,我可以为您提供一些基本的指导,以便您使用专业数据分析软件(如SPSS)进行卡方检验和t检验来比较两组的干预效果。请注意,这里只提供了一般的步骤,具体操作可能因软件版本和数据特点而有所不同。以下是一般的步骤:

    1. 准备数据:将您的实验数据整理成适合分析的格式。确保您的数据包括组别(干预前组、干预后组、干预结束两周后组)和对应的问卷结果。

    2. 导入数据:打开SPSS软件并导入数据文件。您可以使用菜单选项或命令来导入数据,具体取决于您使用的软件版本。

    3. 数据描述统计:首先,对您的数据进行描述性统计分析,了解每个组别的样本数量、均值、标准差等。这可以帮助您对数据有一个整体的了解。

    4. 卡方检验:如果您的结果是分类数据(如是/否、频次等),您可以使用卡方检验来比较组别之间的差异。选择适当的卡方检验方法,根据数据和研究问题进行分析。

    5. t检验:如果您的结果是连续数据(如分数、评分等),您可以使用t检验来比较组别之间的差异。根据数据的正态性和独立性进行选择,可以进行独立样本t检验或配对样本t检验。

    6. 分析结果:根据您进行的统计分析,检查各个检验的结果,比较组别之间的差异。您可以查看统计显著性、效应大小等指标来解释结果。

    请注意,以上步骤只是一般的指导,具体的操作细节可能因您的数据和软件版本而有所不同。因此,我建议您参考您使用的数据分析软件的官方文档或教程,以获取更具体和准确的操作指南。

    此外,如果时间紧迫,您还可以考虑寻求专业数据分析人员的帮助,他们可以根据您的需求和数据提供更准确的分析结果和解释。

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  • 瞬间动力 2023-05-28 23:10
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    针对你所述的研究设计,你需要进行变量分析和组间比较,常用的统计方法包括卡方检验和t检验。以下是可能的分析步骤:

    1. 数据清洗和描述性统计

    在进行任何的统计分析前,需要对数据进行清洗,处理数据缺失和异常值。然后对数据进行描述性统计(均数、标准差等),以熟悉数据分布特征,判断数据是否符合正态分布假设。

    1. 变量比较

    对于每个变量,可以通过卡方检验或t检验检验其在两个组中的分布是否存在显著差异。若变量符合正态分布假设,则使用t检验;否则,使用非参数检验方法,如Wilcoxon秩和检验。

    1. 组间比较

    考虑到研究设计中的时间因素,建议使用重复测量的方差分析(repeated measures ANOVA)来比较干预前、干预结束后和干预结束两周后的问卷数据差异。在分析过程中,需控制其他可能影响研究结果的因素,如个体差异等。

    1. 结果解释

    通过各项统计分析,可以得知各个变量和组间是否存在显著差异,从而进一步分析研究结果,得出结论。

    在进行统计分析过程中,如果不熟悉SPSS等统计软件的使用,可以寻求专业人员的帮助。

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  • 鱼弦 全栈领域创作新星创作者 2023-05-29 10:54
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    对于你的实验设计,可以考虑使用t检验或卡方检验来比较两个组别的干预效果。

    如果你的自变量是连续型的(比如干预前和干预结束后的问卷得分),你可以使用t检验来比较两个组别的得分是否存在显著差异。在SPSS中,你可以选择“比较均值”(Compare Means)菜单下的“独立样本t检验”(Independent-Samples T Test)功能实现。在这个功能中,你需要选择两个待比较的组别,然后选择你想要比较的变量,即干预前和干预结束后的问卷得分。最后,SPSS会自动计算两个组别在该变量上的t值和p值,用来判断两个组别的得分是否有显著差异。

    如果你的自变量是分类型的(比如干预前和干预结束后的问卷评价,如“好评”、“中评”、“差评”等),你可以使用卡方检验来比较两个组别的得分分布是否存在显著差异。在SPSS中,你可以选择“交叉表”(CrossTabs)菜单下的“卡方检验”(Chi-Square)功能实现。在这个功能中,你需要选择你想要比较的两个变量,即组别和问卷评价,然后SPSS会自动计算两个组别在不同评价等级上的频数和期望频数,以及卡方值和p值,用来判断两个组别的得分分布是否有显著差异。

    需要注意的是,在使用任何统计方法前,都需要先检查数据是否符合该方法的前提假设。比如,使用t检验前需要检查数据是否满足正态分布和方差齐性的假设;使用卡方检验前需要检查数据是否满足独立性和期望频数大于5的假设。如果数据不满足这些假设,需要考虑使用其他方法或者进行数据转换等操作。另外,如果你对统计方法不熟悉,建议你在使用前先阅读相关的统计学知识,或者寻求专业的统计学支持,以保证分析结果的可靠性和准确性。

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  • 还有头发的程序员- 2023-05-29 20:00
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    首先,试验组和对照组应该检验基线均衡,可以对前测做成组检验,不服从正态分布,则做wilcoxon非参数检验,此处检验水准建议设为0.1~0.2。期望得到不拒绝H0的结果。分别计算试验组和对照组的后测-前测的值,作为干预效应值,视差值是否服从正态分布做成组的t检验或wilcoxon检验。

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