spss上课课件第八九讲均值比较与T检验.ppt

均值比较与t检验 本讲主要内容： 1、推断统计的知识介绍； 2、spss均值比较与t检验方法 推断统计的一般概念 推断统计的含义及类型： （1）含义：推断统计是指用概率分布的方法，由样本的统计量推断总体参数的统计方式。 假设检验：先假定总体参数为μ ，用一个随机样 1.2推断统计的原理： 参数估计和假设检验都是利用正态分布的概率特征来进行的。 （1）正态分布（μ，σ）： 正态分布是一种统计分布，它有如下几个特征： A 单峰对称； B 平均数、中位数、众数合一，都在峰点； C μ ±1.96σ包含了95％的面积； μ ±1.65σ包含了90％的面积；即面积和标准差之间有一个固定换算。 （1）正态分布 N（μ，σ） （3）总体分布：D（ μ ，σ ）总体中某变量的几何分布。有可能是正态分布，也可能不是正态分布。 假设检验的两类错误 接受或拒绝H0，都可能犯错误 I类错误——弃真错误，发生的概率为α（ αerror） II类错误——取伪错误，发生的概率为β（ β error） Spss均值比较与t检验方法一、均值的比较Compare Means 调查研究中的个案（Cases）被称为样本。如果样本来自总体，那么，总体的特征可以采用集中趋势或离中趋势加以描述和统计，其结果可以准确地描述总体。一般地，数据总体的均值应为0，方差应为1，即服从标准正态分布。现实中，样本的均值与方差都不能满足该条件，但可加大样本规模使之分布接近总体的正态分布。 均值的比较 在SPSS中，将两个总体均值近比较称为Compare Means，可选择Analyze→Compare Means来实现。Compare Means集中了几个用于计量资料均值间比较的过程。具体有： 身高与性别的比较 身高与地区的比较 结果解读 1、分组统计量 结果解读 1、分组统计量 2、配对结果相关分析 实验 1、为了研究两种教学方法的效果。选择了6对智商、年龄、阅读能力、家庭条件都相同的儿童进行了实验。结果（测试分数）如下： 问：能否认为新教学方法等于（优于）原教学方法？ 2、对某校学生的抽样调查数据如下表。 1.双样本T检验（Independent-Samples T Test过程） 分别测得14例老年性慢性支气管炎病人及11例健康人的尿中17酮类固醇排出量（mg/dl）如下，试比较两组均数有无差别。 2.成对样本T检验（Paired-Samples T Test过程） 某单位研究饲料中缺乏维生素E与肝中维生素A含量的关系，将大白鼠按性别、体重等配为8对，每对中两只大白鼠分别喂给正常饲料和维生素E缺乏饲料，一段时期后将之宰杀，测定其肝中维生素A含量（?mol/L）如下，问饲料中缺乏维生素E对鼠肝中维生素A含量有无影响？ 选取不同分层变量对结果的影响 （1）分组变量设置为一层，则输出两个独立的表格。 将两个分组变量“sex”和“area”定义在同一层内，即二者是平等的关系，所以会分别按照性别和地区分组输出两张基本信息表。 （2）分组变量设置为两层，则输出一个交叉表格。 将“sex”作为第一层分组变量，“area”作为第二层分组变量，二者之间是有层次关系的，所以最后输出的是先按性别分组，在同一性别内再按地区分组的一张基本信息表。 3.3 单样本t检验的一般步骤 ◆ 注意 1、检验统计量未落入拒绝域内，仅仅是不拒绝它，并不能代表就一定要接受它。 2、样本来自的总体要服从正态分布。 铁水含碳量抽样数据 已知某炼铁厂铁水含量服从均值为4.53的正态分布，某日随机测定了9炉铁水，含碳量如下表所示 问该日铁水平均含碳量是否仍为4.53。 执行【Analyze】/【Compare Means】/【One-Sample T Test】命令，弹出如下图所示对话框 ●Test Variables：用于选入需要分析的变量。 ●Test Value框：在此处输入已知的总体均值，默认值为0。 ●Options：弹出Options对话框 结果解读 1、单样本统计表 2、单样本t检验 3.4 独立两样本t检验 与单样本t检验的不同 1、比较内容不同 单样本t检验是检验样本均值和总体均值是否相等。而独立两样本t检验是检验两个独立样本的均值是否相等。 2、假设不同 在独立两样本t检验中，H0为假设两样本均值相等。H1为假设两样本均值不相等。 3、统计量计算不同 ◆注意