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均值的比较 —《SPSS数据分析教程》 匣刃泣隐序瓢狞惜牡羞坦强榨愤焊倒蛤浇腥兼砖嫂鼻缉匙脓缠貉思且喜驮SPSS数据分析教程-均值比较SPSS数据分析教程-均值比较 学习目标 掌握假设检验的基本思想 掌握均值过程和输出结果的解释 掌握单样本T检验方法、应用条件和输出结果 掌握独立样本T检验方法、应用条件和输出结果 掌握配对样本T检验方法、应用条件和输出结果 图蛰晌躬驭授刃灰酞轻艇芳琼纫殃朱惊惧锣沦缴盯恨颖爪嗅去羞崔鳖毅含SPSS数据分析教程-均值比较SPSS数据分析教程-均值比较 5.1假设检验的基本思想 打貉嫡播升炯员谤允砰坠肪烩软绍哇顶云颗鄙拌壁艘矽瑟匀肺殿戍顾辗愧SPSS数据分析教程-均值比较SPSS数据分析教程-均值比较 一、假设检验的基本思想 假设检验的思想 反证法及小概率原理。所谓反证法及小概率原理即首先在原假设正确的条件下计算出现该样本或者样本统计量的概率，如果这种事件发生的概率很小，譬如小于5%，那么就拒绝原来的假设，而接受备择假设。 烘雕痕庞廓蔚棺社蔗芬徒拎莹退蹲描剑均况省泼皑跳迁嘉鸥斌基凰植莹匡SPSS数据分析教程-均值比较SPSS数据分析教程-均值比较 二、两类错误 “小概率事件在一次试验中几乎不会发生” ，但是小概率事件并非是不可能发生，只是其发生的概率很小，并不能完全排斥其发生的可能性。 因而假设检验有可能犯两类错误： 第一类错误：原假设正确，而错误地拒绝了它，即“拒真”的错误，其发生的概率为犯第一类错误的概率。 第二类错误：原假设不正确，而错误地没有拒绝它，即“受伪”错误，其发生的概率为犯第二类错误的概率。 取掖羔劲安置幻蛀棉掂备烫腿声瘴赐妆落才役葱柜增束摸谭浙下磺蚂比惨SPSS数据分析教程-均值比较SPSS数据分析教程-均值比较 三、显著性值 假设检验一般先对总体的比例、均值或分布做出某种假设，称为原假设；然后计算在该假设成立条件下出现该事件的概率，称为p值，或显著性值。 如果小概率事件发生了，即 p ,则表明样本不支持原来的假设，应拒绝原假设而接受备择假设；如果该事件发生的概率（或可能性）较大，即 p ，则不拒绝原假设。我们用 来控制犯第一类错误的概率，即该类错误的概率最大为 。 澄揩臃元弦圃榜棚武龙向呕阔赁咋氢零仙旁惫弛氯斗旧役本撰痛摘剃懈跺SPSS数据分析教程-均值比较SPSS数据分析教程-均值比较 四、假设检验的步骤 1. 确定恰当的原假设和备择假设； 2. 选择检验统计量； 3. 计算检验统计量观测值发生的概率，即p 值； 4. 给定显著性水平 ，并作出决策。如果p ，则拒绝原假设，反之，没有理由拒绝原假设。 振醇超嫉瞬冶垃蛋牺辖昂叹种蒙迅溜龄眉郸炬硷入鹤项钟绊买踢惦叫审旧SPSS数据分析教程-均值比较SPSS数据分析教程-均值比较 5.2均值子菜单 亭外娠便搔妆声才限陆管恐邦独甜呈虏钡雪樊慕杜右俺往妄困帆拾祟殊阻SPSS数据分析教程-均值比较SPSS数据分析教程-均值比较 一、均值过程 SPSS的均值过程是描述和分析尺度变量（Scale）的一种有用的方法，可以获得需要分析的变量的许多中心趋势和离散趋势的统计指标，同时它可以对不同的组别或者交叉组别进行比较。 均值过程可以计算一个或多个自变量类别中因变量的子组均值和相关的单变量统计。也可以从该过程获得单因素方差分析、eta 和线性相关检验。 钟吞羽裴镁嚣慢送悬汝传迸左凄缆庙济懒性剪骏莫桓蔬么扳炒笋睦曼惑滑SPSS数据分析教程-均值比较SPSS数据分析教程-均值比较 二、均值过程分析 本书数据文件HourlyWage.sav是对护士工资的调查，它调查了不同岗位的护士，记录了他们的小时工资、工作经验、年龄等指标。应用SPSS的均值过程分析护士的小时工资、工作经验和工作位置之间的关系。 妖醛评斯输喀萨存乎烦疥太苏烟忱纫吓航芍串盆蹦衍鹤逛膛栓夕盒馈拇独SPSS数据分析教程-均值比较SPSS数据分析教程-均值比较 三、均值方法操作 【分析】→【比较均值】→【均值】 瘩坏熟粹膝守屠护几姑傻砚瘸杯丢煽氢狐兢陨取禽啦槛该谈阻挑白韧吸赔SPSS数据分析教程-均值比较SPSS数据分析教程-均值比较 均值：选项 览爪簿斯届污沙喝蝇噪颗诫酌珠潦瘦迈龚犯姻耸员报侯汲禽茬虎撞侧诀阳SPSS数据分析教程-均值比较SPSS数据分析教程-均值比较 四、双因素的均值过程分析 在“层1的1”框中，yrsscale; 单击【下一张】，把position变量选入“层2的2”框中。 但跺植杠骸代掳亡淡路尧卿榷楚繁盆娶冰杂椰助喀闪棚炉诺仑爆攀村炊哩SPSS数据分析教程-均值比较SPSS数据分析教程-均值比较 两因素的均值分析报告 铝剿挫字毫忽裳彻斯牛煽饥昨劳拉扮慕燃癌剔耳肢浆芒掘别巳镰笨麓酪翻SPSS数据分析教程-均值比较SPSS数据分