spss均值比较及t检验.ppt

4.3.3 结果和讨论 在分析结果中，SPSS还自动给出了两样本均值差值的估计标准误差（Std. Error Difference）。在方差相同的情况下，估计标准误差的计算方法是 在方差不相同的情况下，估计标准误差的计算方法是 4.4.1 统计学上的定义和计算公式 4.4 两配对样本T检验 定义：两配对样本T检验是根据样本数据对样本来自的两配对总体的均值是否有显著性差异进行推断。一般用于同一研究对象（或两配对对象）分别给予两种不同处理的效果比较，以及同一研究对象（或两配对对象）处理前后的效果比较。前者推断两种效果有无差别，后者推断某种处理是否有效。 两配对样本T检验的前提要求如下。 ? 两个样本应是配对的。在应用领域中，主要的配对资料包括：具有年龄、性别、体重、病况等非处理因素相同或相似者。首先两个样本的观察数目相同，其次两样本的观察值顺序不能随意改变。 ? 样本来自的两个总体应服从正态分布。 两配对样本T检验的零假设H0为两总体均值之间不存在显著差异。 首先求出每对观察值的差值，得到差值序列；然后对差值求均值；最后检验差值序列的均值，即平均差是否与零有显著差异。如果平均差和零有显著差异，则认为两总体均值间存在显著差异；否则，认为两总体均值间不存在显著差异。 SPSS将自动计算T值，由于该统计量服从n?1个自由度的T分布，SPSS将根据T分布表给出t值对应的相伴概率值。如果相伴概率值小于或等于用户设想的显著性水平?，则拒绝H0，认为两总体均值之间存在显著差异。相反，相伴概率大于显著性水平?，则不拒绝H0，可以认为两总体均值之间不存在显著差异。 4.4.2 SPSS中实现过程 ? 研究问题 研究一个班同学在参加了暑期数学、化学培训班后，学习成绩是否有显著变化。数据如表4-3所示。 表4-3 培训前后的成绩变化 人 名 数 学 1 数 学 2 化 学 1 化 学 2 hxh 99.00 98.00 100.00 90.00 yaju 88.00 89.00 45.00 99.00 yu 79.00 80.00 56.00 70.00 shizg 59.00 78.00 67.00 78.00 hah 54.00 78.00 78.00 88.00 s 89.00 89.00 87.00 88.00 watet 79.00 87.00 89.00 87.00 jess 56.00 76.00 97.00 98.00 wish 89.00 56.00 76.00 98.00 2_new1 99.00 76.00 100.00 99.00 2_new2 23.00 89.00 89.00 89.00 2_new3 89.00 89.00 89.00 98.00 2_new4 70.00 99.00 89.00 88.00 2_new5 50.00 89.00 98.00 99.00 2_new6 67.00 88.00 78.00 87.00 2_new7 78.00 98.00 78.00 87.00 2_new8 89.00 78.00 89.00 88.00 2_new9 56.00 89.00 68.00 79.00 ? 实现步骤 图4-8 “Pared-Samples T Test”对话框 4.4.3 结果和讨论 小 结 在商业分析中，通常需要进行组与组之间平均水平的比较。本章介绍的T检验方法，就是主要用来进行两个样本间的比较。 T检验的基本原理是：首先假设零假设H0成立，即样本间不存在显著差异，然后利用现有样本根据t 分布求得t值，并据此得到相应的概率值p，若p≤?，则拒绝原假设，认为两样本间存在显著差异。 小 结 SPSS中“Analyze”菜单中的“Compare Means”可用于均值检验，其子菜单中的“One-sample T test”用于单一样本T检验； “Independent-samples T test”用于两独立样本T检验；“Baired-samples T test”用于两配对样本T检验。 SPSS 16实用教程 第4章 均值比较和T检验 Means过程 4.1 单一样本T检验 4.2 两独立样本T检验 4.3 两配对样本T检验 4.4 在正态或近似正态分布的计量资料中，经常在使用前一章统计描述过程分析后，还要进行组与组之间平均水平的比较。本章介绍的T检验方法，主要应用在两个样本间比较。如果需要比较两组以上样本均数的差别，这时就不能使用上述的T检验方法作两两间的比较。对于两组以上的均数比较，可以使用第5章中介绍的方差分析方法