SPSS描述性统计分析PPT.ppt

5.3 参数检验及非参数检验 5.3.1 参数检验简介 参数检验的总体分布形式是已知的或假定的，只是一些参数的取值或范围未知，分析的主要目的是估计参数的取值范围，或对其进行某种统计检验。如正态总体的均值是否与某个值存在显著差异，两个总体的均值是否有显著差异等。 主要包括: ① 单样本T检验：检验单个变量的均值与假设检验值之间是否存在差异； ② 独立样本T检验：检验两组来自独立总体的样本，其独立总体的均值或中心位置是否一样； ③ 配对样本T检验：检验两个相关的样本是否来自具有相同均值的总体。 5.3 参数检验及非参数检验 5.3.2 非参数检验简介 非参数检验是在总体分布未知的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法，在推断过程中不涉及有关总体分布的参数，而是检验总体某些有关的性质，如总体的分布位置、分布形状之间的比较等。 与参数检验的原理相同，非参数检验过程也是先根据问题提出原假设，然后利用统计学原理构造出适当的统计量，最后利用样本数据计算统计量的概率P值，与显著性水平进行比较，得出拒绝或者接受原假设的结论。 非参数检验包括单样本（O）、独立样本（I）、相关样本（R）的非参数检验。 5.3 参数检验及非参数检验 5.3.3 参数检验及非参数检验比较 1．参数检验和非参数检验的区别 参数检验和非参数检验最本质的区别是：参数检验需要事先确定或假定总体的分布，非参数检验则不需要假定总体的分布，而是直接用样本来推断总体的分布。 除此之外，二者之间还可以从很多方面来区分。 研究的对象和目标不同。 研究的统计量有所不同。 主要内容 5.1 参数估计 5.2 假设检验 5.3 参数检验与非参数检验 5.4 单样本T检验 5.5 独立样本T检验 5.6配对样板T检验 5.7单样本的非参数检验 5.4 单样本T检验 5.4.1 基本概念及统计原理 1.单样本T检验的概念 单样本T检验利用来自某总体的样本数据，推断该总体的均值与指定的检验值之间是否存在显著性差异，它是对总体均值的假设检验。 为此，给出检验均值 ，原假设： = ，其中 为总体均值，即认为总体均值与检验值 之间无显著性差异。 。 例如，从新生的入学成绩的抽样数据推断平均成绩是否为75分；在人口普查中，某地区职工今年的平均收入是否和往年的平均收入有显著差异。 5.4 单样本T检验 5.4.1 基本概念及统计原理 2.单样本T检验的检验统计量 单样本T检验的前提是总体服从正态分布 ，其中 为总体均值， 为总体方差。如果样本容量为n,样本均值为 ，则 仍服从正态分布，即： 。 在零假设成立的条件下，均值检验使用t统计量，构造的t统计量为： 其中， 用 代入，t统计量服从自由度为n-1的t分布，S为样本标准差。 在给定原假设的前提下，SPSS将检验值代入t统计量，得到检验统计量观测值，以及根据T分布的分布函数计算出的概率P值。 5.4 单样本T检验 5.4.1 基本概念及统计原理 3.单样本T检验的步骤 在给定样本来自正态总体的假设下，单样本T检验作为假设检验的一种方法，其基本步骤与假设检验的步骤是一样的。 4.4 探索性分析 箱图 箱图中显示成绩按科目分成的三个分组，每个分组中的数据绘制成对应的箱体。每一个箱体上方那条线的取值代表该分组中最大值，下方那条线的取值代表最小值。箱体自身的三条线从上到下分别代表3/4分位点、中位点、1/4分位点的取值。 4.4 探索性分析 语文成绩的标准Q-Q图及趋降标准Q-Q图 上图为“科目=语文”分组的成绩标准Q-Q图，Q-Q图可以用来检验数据是否服从某种分布，在Q-Q图中，检验数据是否较好地服从给定分布的标准有两个：①看标准Q-Q图上的数据点与直线的重合度；②Q-Q趋势图上的点是否关于直线Y=0在较小的范围内上下波动。从上图中可以看出，”科目=语文“的分组中的数据与直线重合度较好，故很好地服从正态分布，这与前面的正态检验表中的结果是一致的。 主要内容 4.1 基本描述性统计量的定义及计算 4.2 频数分析 4.3 描述性分析 4.4 探索性分析 4.6 多选项分析 4.5 交叉列联表分析 4.5 交叉表分析 4.5.1基本概念及统计原理 1.交叉表分析的概念 在实际分析中，常需要分析多个变量之间，一个变量是否对其他变量的取值存在影响，分析变量之间是否存在关系，这种分析就称为交