大家好，今天给各位分享如何对性别和年龄进行t检验和方差分析的一些知识，其中也会对年龄性别检测算法进行解释，文章篇幅可能偏长，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在就马上开始吧！
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如何利用卡方检验比较两组人性别、年龄如何对性别和年龄进行t检验和方差分析如何利用卡方检验比较两组人性别、年龄在SPSS比较两组人性别、年龄数值是否有差别，应用卡方检验。
卡方检验主要是比较两个及两个以上样本率(构成比）以及两个分类变量的关联性分析。其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题。
它在分类资料统计推断中的应用，包括：两个率或两个构成比比较的卡方检验；多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。
扩展资料
卡方检验的样本量要求
卡方分布本身是连续型分布，但是在分类资料的统计分析中，显然频数只能以整数形式出现，因此计算出的统计量是非连续的。
只有当样本量比较充足时，才可以忽略两者间的差异，否则将可能导致较大的偏差具体而言，一般认为对于卡方检验中的每一个单元格，要求其最小期望频数均大于1，且至少有4/5的单元格期望频数大于5，此时使用卡方分布计算出的概率值才是准确的。如果数据不符合要求，可以采用确切概率法进行概率的计算。
如何对性别和年龄进行t检验和方差分析如下：
比较性别（分类变量，定性数据）使用卡方检验，比较年龄（连续型变量，定量数据）使用单因素方差分析。
分析→描述性统计→交叉表，然后将性别选入行变量框，分组选入列变量框（行、列变量反过来选没有影响），点击统计按钮，勾选卡方选项即可。
分析→比较平均值→单因素 ANOVA，将年龄选入因变量框，分组选入因子框，点击选项按钮，勾选描述性，方差同质性检验（也就是方差齐性检验）即可。
1.对数据进行统计分析前，务必了解清楚分析方法使用的前提假设条件。
2.经 ANOVA（或 Kruskal-Wallis test）检验差异有统计学意义（alpha= 0.05），需要对每两个均数进行比较，需要采用上图所述“两两比较方法”，而不能直接对每两组数据进行t-test（或 Mann-Whitney U-test），因为会增加犯 I类错误的概率：
例如三组数据资料，ANOVA结果显示p< 0.05；然后每两组均数t-test比较一次，则需比较3次，那么比较3次至少有一次犯 I类错误的概率就是 alpha'= 1-0.95^3= 0.1426> 0.05。
3.第一型及第二型错误（英语：Type I error& Type II error）或型一错误及型二错误。
4.对于双样本t-test讨论：
z-test：大样本；>30;z分布。
t-test：小样本;<30;t分布。
但是，对于> 30的样本，Z-test检验要求知道总体参数的标准差，在理论上成立，事实上总体参数的标准差未知，实际应用中一般使用t-test。
5.小知识：如何选取两两比较的方法？
5-1、SNK法最为常用，但当两两比较的次数极多时，该方法的假阳性很高，最终可以达到 100%。因此比较次数较多时，不推荐使用。
5-2、若存在明显的对照组，要进行的是“验证性研究”，即计划好的某两个或几个组间的比较，宜用 LSD法。
5-3、若设计了对照组，要进行 k-1个组与某个对照组之间的比较，宜用 Dunnett法。
5-4、若需进行多个均数间的两两比较（探索性研究），且各组人数相等，宜用 Tukey法。
5-5、根据对所研究领域内相关研究的文献检索，参照所研究领域内的惯例选择适当的方法。
好了，文章到此结束，希望可以帮助到大家。