第五讲.假设检验之一：均值比较与检验介绍.ppt

图5-21 配对样本的t检验结果 思考题 运用均值比较和检验的方法，对变量的层次有什么要求？ 独立样本与配对样本的区别是什么? 两总体均值之差大样本与小样本用到的检验方法是一样的吗?两总体小样本假设检验有哪些类型? 人有了知识，就会具备各种分析能力， 明辨是非的能力。 所以我们要勤恳读书，广泛阅读， 古人说“书中自有黄金屋。 ”通过阅读科技书籍，我们能丰富知识， 培养逻辑思维能力； 通过阅读文学作品，我们能提高文学鉴赏水平， 培养文学情趣； 通过阅读报刊，我们能增长见识，扩大自己的知识面。 有许多书籍还能培养我们的道德情操， 给我们巨大的精神力量， 鼓舞我们前进。 * 图5-4 基本描述统计量 (5)Options：选择输出的统计量。 单击“Options”按钮，打开如图5—5对话框，选择需要计算的统计量 图5-5 均值分析的统计量 例5-7 (4)单击“OK”按钮提交运行。可以在输出结果窗口中看到如图5—6和图5—7所示的分析结果。 图5-6 统计概要 图5-7 均值分析的结果 图5—7是均值分析的结果，列出了不同性别青年月收人的均值、个案数、标推差、中位数、方差、最小值和最大值。 图5—8是方差分析的结果，其中Sum of Squares是总平方和，df是自由度 图5-8 方差分析的结果 图5-9 相关测量结果 打开数据，执行下述操作。 (1)依次单击“Analyze—“Compare Means—“Independent-Samples T Test，打开如图5—10所示的对话框。 (2)Test Variable(s)：选择分析变量。 图5-10 (4)单击“Define Gr0ups”按钮，打开分组设置对话框，如图5—11所示。 图5-11 分组对话框 例5-8 (5)单击“0K”按钮提交运行。可以在输出结果窗口看到如图5—12和图5—13所示的结果。 图5—12是将男、女育年的基本情况的分类进行了描述，其中男性有74人，平均月收入是1520.95元，标准差是638.223元，均值的标准误是74.192；女性有75人，平均月收入是1580．67元，标准差是876.182元，均值的标准误是101.173元。 图5-12 图5—13是两组均值差异的检验结果，此表的解释要注意以下几点。 图5-13 独立样本的t检验结果 例5-9用datal的数据分析文化程度是大专与本科及以上青年的月收入的差异情况。 (5)单击“oK”按钮提交运行。可以在输出结果窗口看到如图5—14和图5—15所示的结果。 图5-14 图5-15 例5-10打开数据data1，如果要分析对自己工作能力评价不同的青年的月收入是否会存在差异，操作过程如下。 (5)单击“0K”按钮提交运行。可以在输出结果窗口看到如图5—16和图5—17所示的结果。 图5-16 图5-17 打开数据，执行下述操作。 (1)依次单击“Analyze----Compare Means”一“Paired samples T Test”，打开对话框，如图5—18所示。 图5-18 例5-11某城市青年调查中，调查了青年在初始就业、结婚两个时期的“工作外在价值取向”(见data3数据)，比较这两个时期青年工作外在价值取向的变化 (3)单击“OK”按钮提交运行。在输出结果窗口看到如图5—19至图5—21的结果。 因5—19是配对样本的分组描述统计。结果显示，调查的133名青年在初始就业时工作外在价值取向的平均得分是3.5145，标准差是0.5963，标准误是0.05171。结婚后的工作外在价值取向的平均得分为3.7573，标准差为0.50995，标准误是0.04422。 图5-19 图5—20是配对样本的相关分析结果。两个变量的相关系数为0.423，显著性水平为0.000，说明青年初始就业时的工作外在价值取向与结婚后的工作价值取向有较大关系。 图5-20 配对样本的相关表 （一）均值差异的假设检验 1. 例5-1： 例5-2：如将例5-1中“是否能断定两城市居民月休闲消费有差别?”变成“是否可以确定甲城市居民的月休闲消费低于乙城市居民的?”那么结果怎样? 2. （1） 例5-3 （2） 例5--4 ： 对某班随机抽取了10名学生，调查他们在新教学法实施前后成绩的变化，结果如表5-1所示，那么新教学法是否对提高学生的学习成绩有帮助(显著性水平＝0.05)? 表5-1 （二） 例5-5 例5-6 请预习： 《社会统计学与SPSS应用》第九章第三节的内容（P192-205） （三）均值差异比较与检验的SPSS应用 2. t 检验过程 前面介绍了适用于单个总体均值和比例假设捡验的t检验，这里主要介绍适用于两个总体均值