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用SPSS做類別變量前后測的顯著性差異用什么分析方法。?
2023-05-22
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SPSS是一種統計軟件，可以用來對數據進行分析。當研究中涉及到類別變量前后測的顯著性差異時，我們可以使用卡方檢驗或者McNemar檢驗。

卡方檢驗（Chi-squared test）是一種常用的假設檢驗方法，用于檢驗觀察值與理論值之間的差異性是否顯著。在類別變量前后測的顯著性差異分析中，我們可以將前后兩組數據構建成一個列聯表（contingency table），其中行表示前測數據，列表示后測數據，交叉點處的數字則表示該組數據的數量。然后，我們可以使用卡方檢驗來測試前后兩組數據是否存在顯著差異。

McNemar檢驗（McNemar's test）也是一種非常常用的假設檢驗方法，用于比較兩個相關樣本的分類結果。在類別變量前后測的顯著性差異分析中，我們同樣可以將前后兩組數據構建成一個2*2的列聯表，其中該表可以表示四個不同的分類結果：a代表前后均為“否”的數量、b代表前為“否”后為“是”的數量、c代表前為“是”后為“否”的數量、d代表前后均為“是”的數量。然后，我們可以使用McNemar檢驗來測試前后兩組數據是否存在顯著差異。

在SPSS中，實現卡方檢驗和McNemar檢驗非常簡單。我們只需要將前后測的數據導入SPSS軟件，然后選擇適當的統計分析方法，即可得到相關的顯著性差異分析結果。這些結果包括卡方值、自由度、p值等等，可以用于判斷前后測數據是否存在顯著差異。

總之，在類別變量前后測的顯著性差異分析中，卡方檢驗和McNemar檢驗都是非常常用的方法。這些方法可以幫助我們判斷前后測數據是否存在顯著差異，從而更好地進行數據分析和研究。在具體操作上，我們只需要將數據導入SPSS軟件，選擇適當的統計分析方法，即可得到相關的顯著性差異分析結果。


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