第五章 SPSS的参数检验 ( 1 ).ppt

（21.55， 22.46） 2、收集到26家保险公司人员的构成的数据，现希望对目前保险公司从业人员受高等教育的程度和年轻化的程度进行推断。具体来说就是推断具有高等教育水平的员工平均比例是否不低于0.8，年轻人的平均比例是否为0.5。“保险公司人员构成情况.sav” H0:u=u0=0.8 H0:u=u0=0.5 一、两独立样本T检验的目的 两独立样本T检验的目的是利用来自两个总体的独立样本，推断两个总体的均值是否存在显著差异。 如果两组样本彼此不独立，应使用配对样本的T检验（Paired -Sample T Test ）。 如果分组不止一个，应使用One-Way ANOVA 过程进行单变量方差分析。 如果要比较的变量是分类变量，应使用crosstabs 功能。 第二节 SPSS两独立样本t检验 二、两独立样本T检验的前提条件 1、样本来自的总体应服从或近似服从正态分布 2、两样本相互独立，即从一总体中抽取一组样本对另一 总体中抽取一组样本没有任何影响，两组样本的个案数目可以不等。 SPSS两独立样本t检验 (三)基本思路： H0:u1-u2=0,两总体均值无显著差异. 在具体实现时，通过两步完成： 第一,利用 F 检验判断两个总体的方差是否相等； 第二，根据前一步的判断结果决定t 统计量的计算公式，进而对t检验的结论作出判断。 SPSS两独立样本t检验 首先,如果F检验的P α,则不能拒绝F检验的H0,认为方差齐性; 看equal行的t检验概率. 如果P≤α,则拒绝t检验的H0,认为两总体均值有显著差异; 如果α,则不拒绝t检验的H0 如果F检验的P≤α,则拒绝F检验的H0,认为方差不齐性; 其次看Unequal行的t检验概率：其余同上 . spss做两独立样本t检验时，应首先准备好待分析的数据。 虽然分析的是两独立样本，但在数据组织时，SPSS要求两独立样本的数据必须存放在一个变量中。即存放在一个列上。 为识别哪些样本是属于哪个总体的，还必须事先准备另一个变量，它存放标识数据，可以表示每个样本的所属总体，进而保证SPSS能够对样本来自的总体加以区分。 SPSS两独立样本t检验数据组织要求 SPSS两独立样本t检验 (四)基本操作步骤 (1).菜单选项:analyze-compare means-independent-samples T (2).选择若干变量作为检验变量到test variables框 (3).选择代表不同总体的变量作为分组变量到grouping variable 框 (4).定义分组变量的分组情况Define Groups...： use specified values:定义分组变量的分组标志值分别是什么 cut point:分组变量为连续变量.输入一个数字,将大于等于该值的分成一组,小于该值的分成另一组. 两类保险公司人员构成比例的T检验结果 由上表可知：step1：两总体方差是否相等的F检验。F统计量的观测值为0.912，对应的P值为0.3540.05，认为两总体的方差无显著差异。 Step2：两总体均值的检验。由于两总体的方差无显著差异，因此看第一列的T检验结果。T统计量的观测值为-2.256，对应的双尾P值为0.0380.05，因此认为两总体的均值存在显著差异。其实，从两均值95%的置信区间（没有垮零）也可以看出。 第三节 SPSS两配对样本t检验 (一) 含义: 是根据样本数据对样本来自的两个有联系总体的均值是否有显著差异进行推断 (二)要求: 两样本数据必须两两配对,即:样本个数相同,个案顺序相同.如:高等数学成绩与线性代数成绩是否有显著差异、不同广告形式对销售额的影响.(控制了个案自身的影响) 两总体服从正态分布 SPSS两配对样本t检验 (四)基本操作步骤 (1).菜单选项: analyze-compare means-paired-samples T… (2).选择一对或若干对配对变量作为检测变量到paired variables框. (3)option选项 同独立样本的T检验 例：为研究某种减肥茶是否具有明显的减肥效果，某美体健身机构对35名肥胖志愿者进行了减肥跟踪调研。首先将其喝减肥茶以前的体重记录下来，3个月后再依次将这35名志愿者喝茶后的体重记录下来。通过这两组样本数据的对比分析，推断减肥茶是否具有明显的减肥作用。见“减肥茶数据.sav” 由上表可知：喝茶前与喝茶后样本的平均值由较大差异，喝茶前（89.257）、喝茶后（70.029）。喝茶后的平均体重低于喝茶前的平均体重。 由上表可知：喝茶前与喝茶后两组样本的简单相关系数（-0.052），检验的P值为0.7680.05，肥胖志愿者服用减肥