我用SPSS分析不同年龄段患病率差异有无统计学意义，用的是行×列表卡方检验，大致过程是analysis-cross。 p值小于0.05或者小于0.05，都说明了你要分析的两分类变量之间是有显著的相关的，也就是说不通年龄段的患病率有显著的差异.如果p大于0.05，就说明没有显著差异了所以自然是p越小越好
spss两分组交叉比较如何统计患病率与构成比？ 之后，性别就已经分好组了，我们得将年龄按小于等于20，21-30，31-40，41-50，51-60，61-70，大于等于71，这个范围进行分组，执行方法：转换-重新编码为不同变量，之后会出现。
最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：勤奋的kaifu两个总体比例之差的检验两个总体比例之差的Z检验1.假定条件–––两个总体是独立的两个总体都服从二项分布可以用正态分布来近似2.检验统计量Z(P1P2)(12)P1(1P1)P2(1P2)n1n2~N(0，1)两个总体比例之差的检验(假设的形式)研究的问题假设没有差异有差异比例1≥比例2比例1比例2H0H1P1–P2=0P1–P20P1–P20P1–P20两个总体比例之差的Z检验(例题分析)【例】现研究地势对小麦锈病发病率的影响。调查低洼地麦田378株32313133353236313431303231363533e4b893e5b19e31333433623766，其中锈病株342株；调查高坡地麦田396株，其中锈病株313株。比较两块地麦田锈病发病率是否有显著性差异？两个总体比例之差的Z检验？H0：P1-P2=0？H1：P1-P2≠0=0.05？n1=378，n2=396？临界值(s)：拒绝H0.025(例题分析)0.9050.7900z4.4230.905(10.905)0.790(10.790)378396检验统计量：决策：在=0.05的水平上拒绝H0拒绝H0.025结论：低洼地麦田锈病发病率显著高于高坡地麦田-1.9601.96Z两个总体方差比的检验(F检验)1.假定条件–两个总体都服从正态分布–两个独立的随机样本2.假定形式–H0：s12=s22H1：s12s22或H0：s12s22(或)H1：s12)3.检验统计量–F=S12/。
