SPSS均值比较与检验-1

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该框的变量为因变量，即用于分析的变量。
单击此按钮， 进入下一层， 该框的变量为自 见图3—2 返回则按 变量，必须至少 Previous按钮。 有一个变量 图3—1 Means主对话框
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Statistics框：供选择的统计量 Cell Statistics框:
选入的描述统计量， 默认为均值、样本 数、标准差。
表3-11 是男女职员当前薪水的观测量个数、均值、标准 差和均值的标准误等统计量。
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表3-12
独立样本T检验结果
Independent Samples Test
Levene's Test for Equality of Variances
t-test for Equality of Means Sig. (2-tailed) .000 .000 Mean Difference -$15,409.86 -$15,409.86 Std. Error Difference $1,407.91 $1,318.40 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper -$18176.4 -$12643.3 -$18003.0 -$12816.7
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2、结果分析
表3-9 单个样本统计量
O n e -S a m p l e S t a t i s ti c s N 12岁男孩身高 120 Mean 143.048 Std. Deviation 5.821 Std. Error Mean .531
表5-9 是12岁男孩的观测量个数、均值、标准 差和均值的标准误等统计量。
身高 * 年龄
Between Groups
(Combined) Linearity Deviation from Linearity
Within Groups Total
当前表是方差分析表，共6列：第一列方差来 源：组间的、组内的、总的方差；第二列为平 方和；第三列为自由度；第四列为均方；第五 列为F值；第六列为F统计量的显著值。
( x x)
i
2 2
S4
N≥3，S>0
偏度：
3 ( x x ) N i Skewness ( N 1)(N 2) S3
N≥2，S>0
返回
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MEANS过程
一、 Means过程 该过程实际上更倾向于对样本进行 描述，可以对需要比较的各组计算 描述指标，包括均值、标准差、总 和、观测量数、方差等一系列单变 量统计量。 二、完全窗口分析 按Analyze—Compare Means— Means顺序，打开Means主对话框 （如图3--1）。
独立样本T检验主对话框
图5—11 Define Groups 主对话框
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图5-9 Independent-Sample T Test的Options对话框
输入置信区 间，一般取 90、95、99 等。 在检验变量中含有缺失值 的观测将不被计算。 在任何一个变量中含有缺 失值的观测都将不被计算
三、例题分析 检验男女雇员现工资是否有显著性差异。 1、操作步骤 1）按Analyze—Compare Means— Independent-Sample T Test 顺序，打开主对话框。打开数据文件“data03MEANS_03.sav”。 2）将变量Salary选入 Test Variable框。 3）在Gender选入Grouping Variable框中作为检验变量。 4）打开Define Groups对话框，在Group1输入f， Group2输 入m，单击Continue，再单击OK。
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Confidence Interval:输 入置信区间， 一般取90、 95、99等。 图3-7 Options对话框
三、例题分析
某地区 12 岁男孩平均身高为 142.5cm 。 1973 年某市测量 120名12岁男孩身高资料，数据编号data08-02。假设某市 12岁男孩身高与该地区12岁男孩身高平均值相等。
SPSS——均值比较与检验
MEANS过程
单一样本T检验 (One-Sample T Test）
独立样本T检验 (Independent-
Sample T Test)
配对样本T检验 (Paired-Sample T Test) 方差分析（One-Way ANOVA）
1
有关公式—(提前说明)
按Next,进入 layer 2of 2, 选age
图3—4 第二层变量框
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选 择 统 计 项 目
按此 按钮
复选此2 项,第一 层次分 组选择 计算方 差分析 和线性 检验
图3—5 Options对话框
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2. 结果及分析
表3—1 观测量摘要 表（性别和年龄均放第 一层）
C a s e P r o c e s s in g S u m m ar y Included N Percent 27 100.0% 27 100.0%
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表3-10 单个样本检验
O n e - Sa m p l e T es t Test Value = 142.5 Sig. (2-tailed) .304 Mean Difference .548 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper -.504 1.600
Sc
(x x ) (x
n1 n2 2
x2 ) 2
方差不齐使用公式：
t
x1 x2 v1 v2 n1 n2
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二、独立样本T检验
一、 简介
用于检验对于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。如果两组样本彼此不独立，应 使用配对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 。如果想比较的变量是分类变量，应使用Crosstabs功能。 独立样本T检验还要求总体服从正态分布，如果总体明显不 服从正态分布，则应使用非参数检验过程（Nonparametric test）
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1、操作步骤
1） 打开数据文件“data03-MEANS_01.sav” 。 2)按顺序Analyze Compare Means Means 打开主对话框。 3)单击Option, 打开Options对话框,选择统计项 目。 4）单击OK完成。
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选h sex 图3—3 在主对话框选送变量
Case Processing Summary Cases Excluded N Percent 0 .0%
身 高 *性 别* 年 龄
Included N Percent 27 100.0%
Total N 27 Percent 100.0%12来自对第一层变量的方差分析结果
A N O VA T a b l e Sum of Squares .105 .097 .008 .020 .125 df 3 1 2 23 26 Mean Square .035 .097 .004 .001 F 39.587 109.435 4.664 Sig. .000 .000 .020
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关联度测度
Measures of Association R 身高 * 年龄 .879 R Squared .772 Eta .915 Eta Squared .838
表3—6是eta统计量表，η统计量表明因变 量和自变量之间联系的强度，η2是因变量中 不同组间差异所解释的方差比，是组间平 方和与总平方和之比。
二、完全窗口分析
按Analyze—Compare Means—Independent-Sample T Test顺序，打开Independent- Sample T Test主对话框（如图 3--10）
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从源变量框中选取 要作检验的变量。 为分组变量， 只能有一个。
图5—10 分别输入分组变量的取值条 件，如1为男，2为女等。 输入分界点值，如体重60公 斤等。
算术平均值：
Mean
xw
i 1 n i
n
i
w
i 1
n i n
i
方差：
Variance
w (x
i 1 i 1 i
i
x) 2
w 1
标准差：
S Variance
S Stderr N
2
均值标准误：
有关公式
峰度：
( xi x) 4 N 2 2N 3 3(2 N 3) Kurtosis ( N 1)( N 2)( N 3) S4 N ( N 1)( N 2)( N 3)
N 13 14 27
Std. Deviation 6.253E-02 7.623E-02 6.941E-02
年龄 10 11 12 13 Total
Mean 1.4488 1.5209 1.6129 1.5900 1.5259
N 8 11 7 1 27
分析实例
两个分类变量分别放在两层中
相同年龄的男孩和女孩是否身高有所不同？是否身高随年龄的增长呈线性关系？如果解 决这样的问题，只建立一个控制层就不够了。应该考虑，选择身高h作为因变量，分类变 量age作为第一层控制变量，sex为第二层控制变量。两个分类变量分别放在两层中，且使 用选择项。
12岁男孩身高
t 1.032
df 119
从表3-10可看出，t 值为1.032,自由度119,显 著值为0.304>0.05,无效假设成立。样本均值与 检验值的差为0.548,该差值95%的置信区间是0.504~1.600。
95%置信区间 均值差值 1.98 标准误 =0.548 1.98 0.531