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在SPSS状态下进行卡方检验 分析步骤 ——第一步：点击“ANALYZE” 找到“Nonparametric Tests” ——第二步：点击“Chi-Square”进行卡方检验 ——第三步：在菜单中选择计算指标项——将“性别”变量加入“Test variables list”框中, 选中“All categories equal“； ——第四步：点击OK输出卡方检验结果 ?2检验 ?2检验 观测值 期望值 用公式计算的卡方值 自由度 观测值与理想值之间的差异显著水平 如果sig值小于0.05,意味着在95%的置信度下差异显著 这里0.324大于0.05，说明差异不显著，也就是说我国的男女比例可以认为是接近理想值的 例2：假设某老师估计同学们暑假兼职半月的收入可能约450元。现在抽了87位同学，样本均值为408.51，标准差为120.237元。 问： 在95%的置信度下老师的估计可信吗？ 另一老师估计大于400元可信吗？ 分析步骤 ——第一步：点击“ANALYZE” 找到“Compare means” ——第二步：点击“One Sample t test”进行假设检验 ——第三步：在菜单中选择计算指标项——将“暑假兼职半月收入”变量加入“Test variables”框中, ——第四步：在“Test Value”中输入检验值 （问1中输入450，问2中输入400） 点击OK输出检验结果 Z检验 用SPSS检验问1中的均值假设结果 均值标准误差 标准差s 均值 双向检验显著性水平 自由度 用公式计算的检验值z 均值差 Z检验 估计约450元的： 因为sig值小于0.05,意味着在95%的置信度下差异显著 也就是说老师估计的同学们暑假半月收入约为450元的假设不可信，实际情况大约少了41.5元 Z检验 问2的分析结果你能看懂了吗？ 用SPSS检验问2中的均值假设结果 均值标准误差 标准差s 均值 双向检验显著性水平 自由度 用公式计算的检验值z 均值差 例3：如果想要知道男生、女生在暑假兼职中的半月收入是否有差异怎么办？ 该题的变量名是性别，编码时是1=男生，2=女生 用SPSS检验此类问题的分析步骤 ——第一步：点击“ANALYZE” 找到“Compare means” ——第二步：点击“Independent Samples T test”进行假设检验 ——第三步：在菜单中选择计算指标项——将“暑假兼职半月收入”变量加入“Test variables”框中, ——第四步：将“性别”选入“Grouping Value”中 ——第五步：在“Define Groups”中指定1代表男生，2代表女生 点击OK输出检验结果 F检验 例3 SPSS应用结果 等方差假设 非等方差假设 标准差s F检验 用SPSS检验例3中假设检验结果分析 从输出表可以看出，F值为0.728（旗杆），附带一个0.396的Sig.(概率——飘动的旗子)，这个概率是方差相等的概率. 当F值带的Sig大于0.05时，看等方差假设栏的结果 当F值带的Sig小于等于0.05时，看等方差假设栏的结果 F检验 此题中0.396远远大于0.05，所以t值应是-1.852，自由度为85，与t值相联系的显著性水平Sig.为0.067 因为与t值相联系的显著性水平sig值大于0.05,意味着在95%的置信度下差异不显著，也就是说男生与女生的暑假兼职半月收入差异不明显 F检验 例4：如果想要知道同学们的手工课成绩与写作课成绩之间的差异是否显著，此时要做的检验是“配对样本均值差异的显著性检验” 用SPSS检验此类问题的分析步骤 ——第一步：点击“ANALYZE” 找到“Compare means” ——第二步：点击“Paired Samples T test”进行假设检验 ——第三步：在菜单中选择计算指标项——将“手工课成绩”和“写作课成绩”变量选择为一对 点击OK输出检验结果 T检验 例4 SPSS应用结果 标准差s T检验 用SPSS检验例4中假设检验结果分析 从输出表可以看出 手工成绩和写作成绩平均值分别为2.63，2.53 算出的t值为0.965 与t执相联系的显著性水平Sig.为0.337 因为sig. 0.337值大于0.05,意味着在95%的置信度下差异不显著 也就是说同学们的手工课成绩与写作课成绩差别不明显 T检验 自我检测 1