京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
SPSS输出的结果都要写到文章中吗
经常有人问到,SPSS输出的结果都要写到文章中吗?文章中应该写什么呢?比如,均值、中位数、众数、标准差、百分位数、最小值、最大值等等,都要出现在文章中吗?洋洋洒洒那么多,看着也晃眼哈。
正确的做法是选择必要的信息,或写成文字,或制成图表。必要的信息都有什么呢?一般包括统计描述的结果和假设检验的结果。
统计描述应该写些什么好?
所谓统计描述,就是对变量作基本的呈现,比如年龄平均多少啊,在什么范围呢,性别比例多少啊。而选用什么指标进行描述,还要看变量的类型和数据的分布。
有时候,可信区间也是很重要的,尤其当你的文章中只有描述,没有假设检验时。我们常给出可信区间的下限和上限,可以是下限~上限,也可以是下限-上限,至于选择什么样的连接符,就看杂志的要求了。
假设检验又该写些什么呢?
除了统计描述,我们常通过一些统计学方法进行假设检验,以发现数据背后的规律。比如t检验、卡方检验、logistic回归、线性回归等,不管是何种检验,SPSS都会输出很多表格,我们究竟应该选择哪些写入文章呢?
对于单因素分析而言,如我们常见的t检验、卡方检验、方差分析、非参数检验等,统计量和p值基本就可以了。
而像多重线性回归、logistic回归,一般还要提供回归系数,logitcis回归常给出OR及OR的95%可信区间。(logistic回归的细节可查看往期文章)
然后呢?知道了统计描述和假设检验应该写什么,文章中是要将二者分割开来吗?NO!不仅不分割开来,二者应该是相互呼应的。比如,我们常看到这样的表述形式:病例组载脂蛋白为2014 ± 565mg/L,明显高于对照组的1416 ± 450mg/L(统计量和p值)。
除了对一些重要的结果在文字部分进行描述外,其他的细节问题我们常借助于图表,其中较为常见的是三线表。
需要提出的是,p=0.000这种写法是不规范的,因为SPSS默认输出p值为小数点后三位,这种情况,我们应该写为p<0.001。当然,不同的杂志对具体细节可能会有不同的规定,大家根据稿约作相应调整即可。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16