第六章SPSS参数检验.ppt
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1、第六章第六章SPSS参数参数检验均均值比比较与均与均值比比较的的检验过程程均均值比比较的概念的概念统计分析常常采取抽分析常常采取抽样研究的方法,即从研究的方法,即从总体中随机抽取体中随机抽取一定数量的一定数量的样本本进行研究来推断行研究来推断总体的特性。由于体的特性。由于总总体体中的每个个体中的每个个体间均存在差异,即使均存在差异,即使严格遵守随机抽格遵守随机抽样原原则也会由于多抽到一些数也会由于多抽到一些数值较大或大或较小的个体致使小的个体致使样本本统计量与量与总体参数之体参数之间有所不同。又由于有所不同。又由于实验者者测量技量技术的差的差别或或测量量仪器精确程度的差器精确程度的差别等等也会
2、造成一定的偏差,等等也会造成一定的偏差,使使样本本统计量与量与总体参数之体参数之间存在差异。由此可以得到存在差异。由此可以得到这样的的认识:均:均值不相等的两不相等的两组样本不一定来自均本不一定来自均值不同的不同的总体。体。能否用能否用样本均本均值估估计总体均体均值?两个?两个变量均量均值接近的接近的样本本是否来自均是否来自均值相同的相同的总体?体?换句句话说,两,两组样本某本某变量均量均值不同,其差异是否具有不同,其差异是否具有统计意意义?能否?能否说明明总体具有体具有显著性差异?著性差异?这是各种研究工作中是各种研究工作中经常提出的常提出的问题。这就要就要进行均行均值比比较。6.1 参数检
3、验概述6.1.1推断推断统计统计与假与假设检验设检验 推断推断统计统计是根据是根据样样本数据推断本数据推断总总体数量特征的体数量特征的统统计计分析方法分析方法。推断推断统计统计通常包括以下两个内容:一是通常包括以下两个内容:一是总总体分布体分布已知,根据已知,根据样样本数据本数据对总对总体分布的体分布的统计统计参数(如均参数(如均值值、方差)方差)进进行推断,此行推断,此时时采用的推断方法称采用的推断方法称为为参数估参数估计计或者参数或者参数检验检验;二是;二是总总体分布未知,根据体分布未知,根据样样本数据本数据对对总总体的分布形式体的分布形式进进行推断,此行推断,此时时采用的推断方法称采用的
4、推断方法称为为非参数非参数检验检验。6.1.2 假设检验的基本思想1.事事先先对总体体参参数数或或分分布布形形式式作作出出某某种种假假设,然然后后利利用用样本信息来判断原假本信息来判断原假设是否成立;是否成立;1.2.采采用用逻辑上上的的反反证法法,依依据据统计上上的的小小概概率率原原理。理。.因此我们拒因此我们拒因此我们拒因此我们拒因此我们拒因此我们拒绝假设绝假设绝假设绝假设绝假设绝假设 =50=50=50.如果这是总如果这是总如果这是总如果这是总如果这是总如果这是总体的真实均值体的真实均值体的真实均值体的真实均值体的真实均值体的真实均值样本均值样本均值样本均值 =50=50抽样分布抽样分布
5、抽样分布抽样分布抽样分布抽样分布H H H0 00这个值不像我这个值不像我这个值不像我这个值不像我这个值不像我这个值不像我们应该得到的们应该得到的们应该得到的们应该得到的们应该得到的们应该得到的样本均值样本均值样本均值样本均值样本均值样本均值 .2020206.1.36.1.3假设检验的步骤假设检验的步骤假设检验的步骤假设检验的步骤提出原假设(零假设)提出原假设(零假设)H0H0;确定适当的检验统计量;确定适当的检验统计量;计算检验统计量的值发生的概率(计算检验统计量的值发生的概率(P P值);值);给定显著性水平给定显著性水平;作出统计决策。作出统计决策。6.2 MEANS 过程功能:功能:
6、分组计算、比较指定变量的描述统计量。包括均值、标分组计算、比较指定变量的描述统计量。包括均值、标准差、总和、观测数、方差等等,还可以给出方差分析表和线准差、总和、观测数、方差等等,还可以给出方差分析表和线性检验结果。性检验结果。Analyze-Compare Means-MeansnDependent ListDependent List:用于选入需要分析的变量,如果选入两:用于选入需要分析的变量,如果选入两个以上变量,系统会在同一张输出表中依次给出分析结果。个以上变量,系统会在同一张输出表中依次给出分析结果。nLayer Layer:用于选入分组变量,如果选入两个以上的变量,:用于选入分组变
7、量,如果选入两个以上的变量,系统会根据系统会根据layerlayer的设置情况作出不同的反应。的设置情况作出不同的反应。nOptionsOptions子对话框:用于选择需要计算的描述统计量和统计子对话框:用于选择需要计算的描述统计量和统计分析。分析。Statistics Statistics框:可选的描述统计量;框:可选的描述统计量;cell ststisticscell ststistics:选入的描述性统计量:选入的描述性统计量 Statistics for first layer Statistics for first layer复选框:用于选择是否复选框:用于选择是否检验第一层的分组
8、变量对结果变量的影响有无统计意义。检验第一层的分组变量对结果变量的影响有无统计意义。Anova table and etaAnova table and eta:对分组变量进行单因素方差分析,:对分组变量进行单因素方差分析,用于度量分组变量和结果变量间的关联性。用于度量分组变量和结果变量间的关联性。EtaEta平方表示由平方表示由组间差异所解释的结果变量的方差的比例。组间差异所解释的结果变量的方差的比例。Test for Test for linearitylinearity:检验线性相关性,即不同组的均值间是否存在:检验线性相关性,即不同组的均值间是否存在线性趋势。当分组变量为数值型变量时系
9、统自动进行线性线性趋势。当分组变量为数值型变量时系统自动进行线性相关性检验。相关性检验。6.3 单样本的T检验6.3.16.3.1检验目的:检验目的:检验单个变量的均值是否与给定的常数检验单个变量的均值是否与给定的常数(总体均值总体均值)之间是否存在显著差异。如:分析学生的之间是否存在显著差异。如:分析学生的IQIQ平均平均分是否为分是否为100100分;大学生考研率是否为分;大学生考研率是否为5%5%。要求样本来自的总体服从或近似服从正态分布。要求样本来自的总体服从或近似服从正态分布。总体均值的检验总体总体 是否已知是否已知?用样本标用样本标准差准差S代替代替 t 检验检验小小小样本容量样本
10、容量n否否否是是是z 检验检验 z 检验检验大大大总体均值的检验(2 已知或2未知、大样本)1.假定条件假定条件n总体服从正态分布n若不服从正态分布,可用正态分布来近似(n30)1.2.使用使用Z-统计量量n2 已知:n2 未知:总体均值的检验(2未知小样本)1.假定条件假定条件n总体为正态分布n2未知,且小样本2.使用使用t 统计量量6.3.2 6.3.2 单样本单样本T T检验的实现思路检验的实现思路提出原假提出原假设:计算算检验统计量和概率量和概率P值 l给定定显著性水平著性水平与与p值做比做比较:如果:如果p值小于小于显著著性水平,小概率事件在一次性水平,小概率事件在一次实验中中发生,
11、生,则我我们应该拒拒绝原假原假设,反之就不能拒,反之就不能拒绝原假原假设。6.3.3 单样本本t检验的基本操作步的基本操作步骤1、选择选项AnalyzeCompare meansOne-Samples T test,出,出现窗口:窗口:2、在、在Test Value框中框中输入入检验值。3、单击Option按按钮定定义其他其他选项。Option选项用来指定缺用来指定缺失失值的的处理方法。其中,理方法。其中,Exclude cases analysis by analysis表示表示计算算时涉及的涉及的变量上有缺失量上有缺失值,则剔除在剔除在该变量上量上为缺失缺失值的个案;的个案;Exclude
12、 cases listwise表示剔除所表示剔除所有在任意有在任意变量上含有缺失量上含有缺失值的个案后再的个案后再进行分析。可行分析。可见,较第二种方式,第一种第二种方式,第一种处理方式理方式较充分地利用了充分地利用了样本数据。在本数据。在后面的分析方法中,后面的分析方法中,SPSS对缺失缺失值的的处理方法与此相同,理方法与此相同,不再不再赘述。另外,述。另外,还可以可以输出默出默认95的置信区的置信区间。至此,至此,SPSS将自将自动计算算t统计量和量和对应的概率的概率p值。练习 根据各保根据各保险公司人公司人员构成情况数据,构成情况数据,对我国目我国目前保前保险公司从公司从业人人员的受高等
13、教育的程度和年的受高等教育的程度和年轻化化的程度的程度进行推断:行推断:保保险公司具有高等教育水平的公司具有高等教育水平的员工比例的平均工比例的平均值不不低于低于0.8;年年轻人比例的平均人比例的平均值与与0.5无无显著差异。著差异。6.4 两独立样本的T检验6.4.1 两独立两独立样本本T检验的目的的目的利用来自两个总体的独立样本,推断两个总体的均值是否利用来自两个总体的独立样本,推断两个总体的均值是否存在显著性差异;存在显著性差异;两独立样本的样本容量可以相等,也可以不相等;两独立样本的样本容量可以相等,也可以不相等;样本来自的总体服从或近似服从正态分布。样本来自的总体服从或近似服从正态分
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- 第六 SPSS 参数 检验
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