SPSS四章假设检验.ppt

第四章 假设检验 §4.1概述 §4.1.1几个基本概念 原假设(null hypothesis) H0 :在统计学中,把需要通过样本去推断正确与否的命题,称为原假设,又称虚无假设或零假设.它常常是根据已有资料或经过周密考虑后确定的. 备择假设(alternative hypothesis)H1 :也叫择一假设,原假设被否定之后应选择的与原假设逻辑对立的假设. 显著性水平(significant level ) α :确定一个事件为小概率事件的标准,称为检验水平.亦称为显著性水平.通常取α =0.05,0.01,0.1) §4.1.2假设检验问题的基本步骤： (1)提出假设：原假设H0及备择假设H1 (2)选择适当的检验统计量，并指出H0成立时该检验统计量所服从的抽样分布 (3)根据给定的显著性水平，查表确定相应的临界值，并建立相应的小概率事件， (4)根据样本观察值计算检验统计量的值H0 (5)将检验统计量的值与临界值比较，当检验统计量的值落入拒绝域时拒绝H0而接受H1；否则不能拒绝H0，可接受H0 。 § 4.2假设检验的方法 假设检验的方法有三种:置信区间法\接受域法\P值法. 置信区间法即是根据样本资料求出在一定把握程度下的总体参数的置信区间,若该区间包括了 则不能拒绝H0, 否则拒绝H0 接受域法则是先根据显著性水平确定相应的侧分点即接受域如 ,然后计算在H0 成立下的检验统计量的值Z,若其落在接受域内则不能拒绝H0,否则拒绝H0 §4.2 已知原始数据资料的假设检验(Compare Means ) §4.2.1单样本T检验One Sample T Test ) One Sample T Test 过程主要用于单个总体均值的假设检验. 例1: 某厂用自动包装机装箱,在正常情况下,每箱重量服从正态分布(100,1.22),某日开工后,随机抽测12箱,重量如下(单位:公斤)99.2\98.8\100.3\100.6\99.0\99.5\100.7\100.9\99.1\99.3\100.1\98.6问包装机工作是否正常? (α =0.05　方差不变) 操作步骤: 　　　这是已知原始数据的单个总体均值双尾检验问题． 依题意，设H0：μ=１００ ，H1：μ≠１００ (1)定义变量 X,输入数据; (2)选择Analyze 　　Compare Means 　 One –Sample T Test (3)将变量X放置Test栏中,并在Test框中输入数据100 (4)单击OK按钮执行. One-Sample T Test T-Test 结果说明：从表中可以看出，样本单位的平均重量为99.675公斤检验统计量t=-1.403 自由度df=11 双尾Ｐ＝0.188因为Ｐ值大于α，所以接受H0；拒绝H1，即包装机工作是正常的 例2. 某厂电子元件的寿命X(以小时计)服从正态分布.现测得18只元件的寿命如下:270\148\159\111\198\164\123\258\247\160\430\188\302\233\196\312\178\267.问是否有理由认为元件的平均寿命大于210小时(α=0.05) ? H0：μ≤２１0 ， H1：μ＞２１０ 操作步骤:基本同上例 ※处理单尾概率=双尾概率/2 该题是右尾检验,所以右尾P=0.632/2=0.316.因为P值明显大于α,故不能拒绝H0 ,没有理由认为元件的平均寿命大于210小时. 1.操作步骤:同上题 2.T-Test §4.2.2独立样本(T检验Independent Samples T Test ) Independent Samples T Test 过程主要用于两个独立样本原始资料对两个总体均值之差的假设检验. 双样本均值共有3种类型: 双尾检验(two-tailed test)： H0：μ1=μ2 ， H1：μ1≠μ2 单尾检验(one-tailed test) ： H0：μ1≥μ2 ， H1：μ1＜μ2 H0：μ1≤μ2 ， H1：μ1＞μ2 案例5-3 由以往资料知道,甲\乙两煤矿蕴藏的煤的含灰率都服从正态分布且有公共方差.现从两矿各抽几个试样,分析其含灰率得(%): 甲 矿:24.5\21.3\23.5\22.4\27.1\18.6\19.8\20.7\21.2\16.9 乙矿:15.7\24.9\25.1\23.2\18.8\198.0\19.9\26.1\16.8\17.5\22.4\20.6 问两矿所采煤的平均含灰率有无显著差异?(α=0.05) T- Test 结论： 甲矿煤的平均含灰率为21.6%,乙矿的平均含灰率为20.