t检验SPSS第三次课 ppt课件
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3、用SPSS进行T检验PPT课件
二、本节重点、难点: 1. SPSS中进行T检验分析的基本命令与操作； 2. SPSS进行T检验分析所得结果的含义。
3
一、单样本t检验 （一）基本原理和方法（略） （二）例题及统计分析 【例3.1】成虾的平均体重一般为21g,在配合饲料中添加
了0.5%的酵母培养物养成虾时，随机抽取16对成虾，体 重为20.1、21.6、22.2、23.1、20.7、19.9、21.3、 21.4、22.6、22.3、20.9、21.7、22.8、21.7、21.3、 20.7，试检验在添加了0.5%的酵母培养物养对成虾体重 是否有影响。
分析的变量为产鱼量
分组变量：组别
分组变量为组别
定义组：
定义要检验两组的代码
组1：键入1
1表示A料
组2：键入2
2表示B料
继续
确定
15
（2）分析过程说明 ① 依次单击主菜单选择“分析 → 比较均值 →独立样本T 检验”，打开图3-5对话框，选中“产鱼量”变量，单击
，将其置入“检验变量”框内；再将“组别”变量置 入“分组变量”框内。
4
◆ 具体步骤：
1.数据输入 (1)点击数据编辑窗口底部的“变量视图”标签，进入
“变量视图”界面，命名变量：“成虾体重”，小数位 数依题意定义为1，如图3-1a所示。
图3-1a 例3.1资料的变量命名
5
(2)点击数据编辑窗口底部的“数据视图”标签，进入“数 据视窗”界面，按图3-1格式输入数据资料。
21
◆ 具体步骤： 1.数据输入 (1)点击数据编辑窗口底部的“变量视图”标签，进入 “变量视图”界面，分别命名变量：“接种前”和“接 种后”，小数位数都定义为1，如图3-7a所示。
图3-7a 例3.3资料的变量命名
3
一、单样本t检验 （一）基本原理和方法（略） （二）例题及统计分析 【例3.1】成虾的平均体重一般为21g,在配合饲料中添加
了0.5%的酵母培养物养成虾时，随机抽取16对成虾，体 重为20.1、21.6、22.2、23.1、20.7、19.9、21.3、 21.4、22.6、22.3、20.9、21.7、22.8、21.7、21.3、 20.7，试检验在添加了0.5%的酵母培养物养对成虾体重 是否有影响。
分析的变量为产鱼量
分组变量：组别
分组变量为组别
定义组：
定义要检验两组的代码
组1：键入1
1表示A料
组2：键入2
2表示B料
继续
确定
15
（2）分析过程说明 ① 依次单击主菜单选择“分析 → 比较均值 →独立样本T 检验”，打开图3-5对话框，选中“产鱼量”变量，单击
，将其置入“检验变量”框内；再将“组别”变量置 入“分组变量”框内。
4
◆ 具体步骤：
1.数据输入 (1)点击数据编辑窗口底部的“变量视图”标签，进入
“变量视图”界面，命名变量：“成虾体重”，小数位 数依题意定义为1，如图3-1a所示。
图3-1a 例3.1资料的变量命名
5
(2)点击数据编辑窗口底部的“数据视图”标签，进入“数 据视窗”界面，按图3-1格式输入数据资料。
21
◆ 具体步骤： 1.数据输入 (1)点击数据编辑窗口底部的“变量视图”标签，进入 “变量视图”界面，分别命名变量：“接种前”和“接 种后”，小数位数都定义为1，如图3-7a所示。
图3-7a 例3.3资料的变量命名
SPSS——t检验——9月3日
03、独立样本t检验
ADD YOUR TEXT HERE
02 例3.2 有人配制两种不同饵料A.B养殖罗非鱼,选取14个鱼池,随机均分两组进
行试验。经--定试验期后的产鱼量列人表3-3(有一鱼池遭遇意外而缺失数据)。
试问这两种不同饵料养殖罗非鱼的产鱼量有无差异?
表3-3 两种不同饲料养殖罗非鱼的产鱼量/Kg
步骤： 1、导入数据到SPSS→分析→比较平均值→单样本T检验，打开“单样本T检验 对话框；
2、将左侧框中的变量导入右侧检验变量框中，并输入检验值， 点击“选项” 按钮进行设置；
ADD YOUR TEXT HERE
3、点击 “确定”，在结果查看器中查看检验结果。
结果说明： 表一 单样本统计：统计样本为16，平均值为21.519，标准偏差为0.9282，标准误差平均值为0.2321 表二 单样本检验： 显著性（双尾）Sig. (2-tailed)为双侧的概率值, P= 0.041<0.05,零假设不成立，备择假设成立，结 合样本平均值21.519与一般均值为21，即μ＞μ0 ，可以认为在配合饲料中添加0.5%的酵母培养物显著 地提高了成虾体重。
分析：
验添加0.5%的酵母培养物是否提高了成虾体重。
1、零假设H0：µ=µ0=21g，即该次测定的成虾体重与一般平均值没有显著差异；µ0为检验 值21g，µ为样本平均值
2、备择假设H0：µ≠µ0，即该次测定的成虾体重大于或小于一般平均值； 3、选取显著水平：α=0.05，即95%置信区间。
02、单一样本t检验
01、T检验方法
T检验分为三种方法： 1、单一样本t检验（One-sample t test）
比较一组样本数据的平均值和总体平均值有无差异。 2、独立样本t检验（independent t test）
实用的spss课件五、t检验
T检验的适用范围
当需要比较两组独立样本的均值差异 时，可以使用T检验。
当数据量较小，或者总体方差未知且 样本方差相近时，T检验也是适用的。
T检验的假设条件
数据应服从正态分布。
输标02入题
两组样本相互独立，且具有相同的方差。
01
若数据不满足正态分布、方差齐性或独立性等假设条 件，T检验的结果可能不准确。此时，可以考虑使用
5. SPSS将自动进行配对 样本的T检验，并输出检 验结果。
4. 在弹出的对话框中，选 择要进行配对比较的两个 变量，然后点击“在SPSS输出的结果中，可以看到 T值、自由度、显著性水平等指
标。
如果显著性水平小于0.05，则说 明两个样本均值存在显著差异； 如果显著性水平大于0.05，则说
2. 在菜单栏上选择“分析”“比较均值”-“单样本T检
验”。
1. 打开SPSS软件，输入数据 。
01
02
03
3. 在弹出的对话框中，将需 要检验的变量选入“检验变
量”列表框中。
4. 在“检验值”框中输入已 知的某个值。
04
05
5. 点击“确定”按钮，SPSS 将自动进行T检验并输出结果
。
单一样本的T检验结果解读
样本量大小问题
样本量大小会影响T检验的准确性。 一般来说，样本量越大，T检验的准 确性越高。
如果样本量较小，可以考虑使用非参 数检验，如Wilcoxon 符号秩检验。
异常值处理问题
异常值会影响T检验的结果。在处理 异常值时，可以采用删除、替换或 Winsorizing等方法。
VS
在处理异常值时，需要考虑到其对整 体数据的影响，并选择合适的方法进 行处理。
THANKS
《用SPSS作T检验》课件
通过图表和统计指标有效地呈现数据特征和差异。
3
检验结果的稳定性分析
对数据进行敏感性分析，确保结果的准确性和可靠性。
实例演练
1
T检验的实际应用案例
通过一个真实的案例，展示T检验在实际问题中的应用。
2
涉及到的数据处理及结果解读
演示如何进行数据处理和结果解读，从多个角度呈现分析结果。
总结与联系方式
通过本课程，您将全面了解T检验的应用。如有任何问题，请随时联系我们。
《用SPSS作T检验》PPT课 件
课程介绍
本课程将介绍T检验的基本概念、原理和应用领域。学会T检验将帮助您在数 据分析中做出准确的决策。
T检验的步骤
1
假设检验的设定
明确研究假设，并确定显著性水平。
2
数据的收集和整理
收集与研究问题相关的数据，并做好数据清洗与整理。
3
T检验的计算方法
运用统计软件计算得到T值，进而分析数据间的差异。
T检验结果的解读
P值的含义
P值代表了观察到数据差 异的概率。
பைடு நூலகம்结果的显著性判断
根据P值与显著性水平的 比较，判断差异是否显 著。
结果的报告和解释
将结果以清晰、准确的 方式呈现，解释差异的 原因。
常见问题和注意事项
1
T检验的前提条件
在使用T检验前，需要满足一些基本的统计前提条件。
2
数据的可视化和分析
第3课配对样本t检验PPT课件
7
Case Studies: 在SPSS的Case Studies的Index的 字母p点击Paired-Samples T Test
One of the most common experimental designs is the "pre-post" design. It consists of two measurements taken on the same subject, one before and one after the introduction of a treatment or a stimulus. If the treatment had no effect, the average difference between the measurements is equal to 0 and the null hypothesis holds; if the treatment did have an effect, the average difference is not 0 and the null hypothesis is rejected.
4
77
3.4.1用Excel进行Paired-Samples t Test的步骤
H0
H1
1) 在“工具”栏依次点击“数据分析”→“t-检
验：平均值的成对二样本分析”→“确定”；
2) 点击“变量1的区域”右边的数据组表格框、 拖动数据所在的表格；
3) 点击“变量2的区域”右边的数据组表格框、 拖动数据所在的表格；
3）根据P值，作出统计结论 若p>0.05，接受H0；若p≤0.05，拒绝H0， α=0.05。
3
3.4 配对样本t检验 （Paired-Samples t Test） 例1：某班20个学 生第一和第二学期 期末的听力考试成 绩如下所示，请检 验一下，两次考试 的平均成绩之间是 否有显著差异 （α= .05）。
Case Studies: 在SPSS的Case Studies的Index的 字母p点击Paired-Samples T Test
One of the most common experimental designs is the "pre-post" design. It consists of two measurements taken on the same subject, one before and one after the introduction of a treatment or a stimulus. If the treatment had no effect, the average difference between the measurements is equal to 0 and the null hypothesis holds; if the treatment did have an effect, the average difference is not 0 and the null hypothesis is rejected.
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3.4.1用Excel进行Paired-Samples t Test的步骤
H0
H1
1) 在“工具”栏依次点击“数据分析”→“t-检
验：平均值的成对二样本分析”→“确定”；
2) 点击“变量1的区域”右边的数据组表格框、 拖动数据所在的表格；
3) 点击“变量2的区域”右边的数据组表格框、 拖动数据所在的表格；
3）根据P值，作出统计结论 若p>0.05，接受H0；若p≤0.05，拒绝H0， α=0.05。
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3.4 配对样本t检验 （Paired-Samples t Test） 例1：某班20个学 生第一和第二学期 期末的听力考试成 绩如下所示，请检 验一下，两次考试 的平均成绩之间是 否有显著差异 （α= .05）。
SPSS软件的操作与应用第3讲均值比较
均值比较结果解读方法
解读均值差异检验结果
根据T值和自由度等指标，判断均值差异是否显著，并给出相应的 结论。
解读置信区间
根据置信区间的范围和上下限，判断样本均值的稳定性，并据此作 出决策。
综合分析
结合样本描述性统计和检验结果，对数据进行分析和解释，得出科 学合理的结论。
均值比较结果的应用
差异显著性判断
记录处理过程
在分析过程中记录异常值的处理方式，以便于后 续的审查和验证。
比较标准的设定
确定比较对象
明确需要比较的变量、组别或时间点。
选择比较方法
根据数据类型和比较目的选择适当的比较方法，如独立样本T检验、 配对样本T检验、单因素方差分析等。
设定比较标准
根据研究目的和实际情况设定合理的比较标准，如差异的显著性水 平、效应量等。
04 均值比较结果解读
均值比较结果的构成
样本描述性统计
包括样本数量、均值、标准差、最小值、最大值等统计指标，用 于描述样本数据的集中趋势和离散程度。
均值差异检验
通过独立样本T检验或配对样本T检验等方法，比较两组或多组 数据的均值是否存在显著差异。
置信区间
表示样本均值的可靠程度，通常以95%或99%的置信水平表示。
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感谢您的观看
差异。
均值比较的原理
T检验是通过比较两组数据的平 均值和标准差来判断它们是否显
著不同。
方差分析是通过比较不同组之间 的变异和误差变异来确定组间差
异是否显著。
在进行均值比较时，需要满足一 定的假设条件，如正态分布、方 差齐性等，以确保统计结果的准
确性。
03 SPSS软件操作流程
生物统计学t检验3ppt课件
• 配对设计的资料具有对子内数据一一对应 的特征,研究者应关心是对子的效应差值而 不是各自的效应值。 • 进行配对t检验时,首先应计算各对数据间的 差值d,将d作为变量计算均数。 • 配对样本t检验的基本原理是假设两种处理 的效应相同，理论上差值d的总体均数μd 为0，现有的不等于0差值样本均数可以来 自μd = 0的总体,也可以来μd ≠ 0的总体。
单个样本 t 检验原理
在 H0 : = 0的假定下， 可以认为样本是从已知总 体中抽取的，根据t分布的 原理，单个样本t检验的公 式为：
未知总体 已知总体
0
样本
X
自由度＝n-1
单个样本t检验——实例分析
• 例5.1 以往通过大规模调查已知某地新生儿 出生体重为3.30kg.从该地难产儿中随机抽取 35名新生儿作为研究样本,平均出生体重为 3.42kg,标准差为0.40kg,问该地难产儿出生体 重是否与一般新生儿体重不同? • 本例已知总体均数0=3.30kg，但总体标准差 未知,n=35为小样本,，S=0.40kg，故选用单 样本t检验。
单个样本t检验
• 又称单样本均数t检验(one sample t test),适用 于样本均数与已知总体均数μ0的比较,其比较目的 是检验样本均数所代表的总体均数μ是否与已知总 体均数μ0有差别。
• 已知总体均数μ0一般为标准值、理论值或经大量 观察得到的较稳定的指标值。 • 单样t检验的应用条件是总体标准未知的小样本 资料( 如n<50),且服从正态分布。
根据大量调查，已知健康成年男子脉搏 的均数为72次/分钟。某医生在一山区随 机调查了25名健康成年男子，求得其脉 搏均数为74.2次/分钟，标准差为6.0次/分 钟，能否据此认为该山区成年男子的脉 搏数高于一般？
单个样本 t 检验原理
在 H0 : = 0的假定下， 可以认为样本是从已知总 体中抽取的，根据t分布的 原理，单个样本t检验的公 式为：
未知总体 已知总体
0
样本
X
自由度＝n-1
单个样本t检验——实例分析
• 例5.1 以往通过大规模调查已知某地新生儿 出生体重为3.30kg.从该地难产儿中随机抽取 35名新生儿作为研究样本,平均出生体重为 3.42kg,标准差为0.40kg,问该地难产儿出生体 重是否与一般新生儿体重不同? • 本例已知总体均数0=3.30kg，但总体标准差 未知,n=35为小样本,，S=0.40kg，故选用单 样本t检验。
单个样本t检验
• 又称单样本均数t检验(one sample t test),适用 于样本均数与已知总体均数μ0的比较,其比较目的 是检验样本均数所代表的总体均数μ是否与已知总 体均数μ0有差别。
• 已知总体均数μ0一般为标准值、理论值或经大量 观察得到的较稳定的指标值。 • 单样t检验的应用条件是总体标准未知的小样本 资料( 如n<50),且服从正态分布。
根据大量调查，已知健康成年男子脉搏 的均数为72次/分钟。某医生在一山区随 机调查了25名健康成年男子，求得其脉 搏均数为74.2次/分钟，标准差为6.0次/分 钟，能否据此认为该山区成年男子的脉 搏数高于一般？
spss数据整理及t检验 ppt课件
7
2019/11/6
研究生SPSS上机实习
8
二、数据文件的转换
• 用赋值方法生成新变量（Compute） • 对变量值重新划分（Recode）
2019/11/6
研究生SPSS上机实习
9
（一）用赋值方法生成新变量 （Compute）
• 练习1 根据已建数据库中的入院日期 date_in和出院日期date_out，计算住院天 数，并生成新变量住院天数day
SPSS数据文件的整理、转换、 合并及t检验
三峡大学医学院 邓青
2019/11/6
研究生SPSS上机实习
1
一、数据文件的整理
（一）排序（Sort Cases） • 练习：将例1.1中的数据按“性别”和
“年龄”从小到大排序，观察到什么？
2019/11/6
研究生SPSS上机实习
2
• 方法：从菜单选择Data Sort Cases，打开Sort Cases对话框，将变量“性别”和“年龄”分别选 入Sort by 栏，默认升序排列(Ascending)，单击 OK按钮。
身 高 值 129 05.1 32 0141.0 0.01100 5.8032 Valid N 12(l0istwise)
• 最小值和最大值分别为95.3和124.0厘米， 均数和标准差分别为110.11和5.803厘米。
2019/11/6
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36
三、频数表资料与Weight(加权)
2019/11/6
研究生SPSS上机实习
5
• 条件符号的含义 &: and; | : or ; ~= : not。
数字和符号可从对话框中直接选择。如果从
键盘选入，应处于英文输入状态，以减少出
SPSS T检验ppt课件
IBM-SPSS
第5章
T检验
适用条件
T检验是针对连续变量的统计推断方法中最基本的检 验方法。
样本量较大时，由中心极限定理可知样本均数的抽样 分布仍然是正态的，很少去考虑T检验的适用条件。
当样本例数n较小时，一般要求样本取自正态总体。
5.1 均值（Means）过程
Means过程是SPSS计算各种基本描述统计量的 过程。
5.2.1 原理
1．提出原假设 2．选择检验统计量 3．计算检验统计量观测值和概率P值 4．给定显著性水平，并作出决策
5.2.2 模块解读
1．单样本T检验
2．“选项”按钮
5.2.3 实例详解
例5.2：某药物在某种溶剂中溶解后的标准浓度 为20.00mg/L。现采用某种方法，测量该药物溶 解液11次，测量后得到的结果见例5-2.sav。
师分别任教的甲、乙两班考试后的成绩存在差 异，即两位老师的教学质量存在差异。
5.4 配对样本T检验
目的 利用来自两个不同总体的配对样本，推断 两个总体的均值是否存在显著差异。
配对样本T检验的前提 （1）两样本必须是配对的 （2）样本来自的两个总体应服从正态分布。
5.4.1 原理
1．提出原假设 2．选择统计量 3．计算检验统计量观测值和概率P值 4．给定显著水平，并作出决策。
（3）单击“选项”按钮， 弹出图5-3所示的对话框， 选择需要的统计量，单击“ 继续”按钮，返回主对话框 ；
（4）单击“确定”按钮运 行，输出结果。
2．结果解读
图5-4所示为均值报告，按性别列出了变量的均 数、样本、标准差，以及总的均数、样本、标 准差。
5.2 单样本T检验
（1）目的 利用来自某总体的样本数据，推断 该总体的均值是否与指定的检验值之间存在显 著性差异。前提是样本来自的总体服从正态分 布。
第5章
T检验
适用条件
T检验是针对连续变量的统计推断方法中最基本的检 验方法。
样本量较大时，由中心极限定理可知样本均数的抽样 分布仍然是正态的，很少去考虑T检验的适用条件。
当样本例数n较小时，一般要求样本取自正态总体。
5.1 均值（Means）过程
Means过程是SPSS计算各种基本描述统计量的 过程。
5.2.1 原理
1．提出原假设 2．选择检验统计量 3．计算检验统计量观测值和概率P值 4．给定显著性水平，并作出决策
5.2.2 模块解读
1．单样本T检验
2．“选项”按钮
5.2.3 实例详解
例5.2：某药物在某种溶剂中溶解后的标准浓度 为20.00mg/L。现采用某种方法，测量该药物溶 解液11次，测量后得到的结果见例5-2.sav。
师分别任教的甲、乙两班考试后的成绩存在差 异，即两位老师的教学质量存在差异。
5.4 配对样本T检验
目的 利用来自两个不同总体的配对样本，推断 两个总体的均值是否存在显著差异。
配对样本T检验的前提 （1）两样本必须是配对的 （2）样本来自的两个总体应服从正态分布。
5.4.1 原理
1．提出原假设 2．选择统计量 3．计算检验统计量观测值和概率P值 4．给定显著水平，并作出决策。
（3）单击“选项”按钮， 弹出图5-3所示的对话框， 选择需要的统计量，单击“ 继续”按钮，返回主对话框 ；
（4）单击“确定”按钮运 行，输出结果。
2．结果解读
图5-4所示为均值报告，按性别列出了变量的均 数、样本、标准差，以及总的均数、样本、标 准差。
5.2 单样本T检验
（1）目的 利用来自某总体的样本数据，推断 该总体的均值是否与指定的检验值之间存在显 著性差异。前提是样本来自的总体服从正态分 布。
SPSS操作—T检验ppt课件
① 单样本T检验是处理样本均值与某一指 定的检验值之间是否具有显著差异的 假设检验。加强理论、图表及其应用 的条解件释：力样本度来。自的总体要服从正态分布。
精选版课件ppt
10
② 在进行单样本T检验时，首先进行假设，
提出原假设H0：假设两样本均值相等；备
择假设H1：假设两样本均值不相等。
③ 单样本T检验适用问题：工厂产品规格的
精选版课件ppt
23
2.3 配对样本T检验
根据上面提示进行修改
①配对样本T 检验用来比较成对观测数据均值差 异。它采用的数据是一一对应，即：样本个数相同， 个案顺序相同，两变量数据的顺序不能随意调换。
成对观测数据的检验方法是取每对测量值的差为 统计对象，进行单样本检验。
配对样本T检验与独立样本T检验的差别之一是 要求样本是配对的。
精选版课件ppt
7
显著性水平与置信度之间的关系： 1-置信度=显著性水平
例如置信度为95%，则显著性水平就为5%。 这一关系要用在数据解释上的表达模式？
精选版课件ppt
8
第二章 T 检验
2.1 单样本T检验 2.2 独立两样本T检验 2.3 配对样本T检验
精选版课件ppt
9
2.1 单样本T检验
格式没有统一 精选版课件ppt
4
置信水平
置信水平（confidence level）是指总体参数值落在 样本统计值某一区内的概率；在抽样对总体参数作出估计 时，由于样本的随机性，其结论总是不确定的。因此，采 用一种概率的陈述方法，也就是数理统计中的区间估计法， 即估计值与总体参数在一定允许的误差范围以内，其相应 的概率有多大，这个相应的概率称作置信度。
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② 在进行单样本T检验时，首先进行假设，
提出原假设H0：假设两样本均值相等；备
择假设H1：假设两样本均值不相等。
③ 单样本T检验适用问题：工厂产品规格的
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2.3 配对样本T检验
根据上面提示进行修改
①配对样本T 检验用来比较成对观测数据均值差 异。它采用的数据是一一对应，即：样本个数相同， 个案顺序相同，两变量数据的顺序不能随意调换。
成对观测数据的检验方法是取每对测量值的差为 统计对象，进行单样本检验。
配对样本T检验与独立样本T检验的差别之一是 要求样本是配对的。
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7
显著性水平与置信度之间的关系： 1-置信度=显著性水平
例如置信度为95%，则显著性水平就为5%。 这一关系要用在数据解释上的表达模式？
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第二章 T 检验
2.1 单样本T检验 2.2 独立两样本T检验 2.3 配对样本T检验
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2.1 单样本T检验
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4
置信水平
置信水平（confidence level）是指总体参数值落在 样本统计值某一区内的概率；在抽样对总体参数作出估计 时，由于样本的随机性，其结论总是不确定的。因此，采 用一种概率的陈述方法，也就是数理统计中的区间估计法， 即估计值与总体参数在一定允许的误差范围以内，其相应 的概率有多大，这个相应的概率称作置信度。
精选版课件ppt
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SPSS t检验课件
Independent Samples T test
–Test Variable(s)：要求平均值的变量（一
般是定距或定序变量）
–Grouping Variable ：分组变量（只能分成
两组）
–结果中比较有用的值：方差齐次性检验F
的Sig和方差相等或不相等的Sig（ Sig为显
著性概率值）
• 例子：
独立样本的T检验
• 要求：a. 被比较的两组样本彼此独立, 没有配
对关系 b. 两组样本均来自正态总体 c. 均 值是对于检验有意义的描述统计量 • 两组样本方差相等和不等时使用的计算t值 的公式不同。因此应该先对方差进行齐次性 检验。SPSS的输出，在给出方差齐和不齐两 种计算结果的t值，和t检验的显著性概率的 同时，还给出对方差齐次性检验的F值和F检 验的显著性概率。
均值比较与检验
本章主要介绍以下内容： 均值比较与均值比较的检验过程 MEANS 过程 单一样本的T检验 独立样本的T检验 配对样本T检验
均值比较与检验过程
• 统计分析常常采取抽样研究的方法，即从总 体中随机抽取一定数量的样本进行研究来推 断总体的特性。由于总体中的每个个体间均 存在差异，即使严格遵守随机抽样原则也会 由于多抽到一些数值较大或较小的个体致使 样本统计量与总体参数之间有所不同。又由 于实验者测量技术的差别或测量仪器精确程 度的差别等等也会造成一定的偏差，使样本 统计量与总体参数之间存在差异。
112 113 134 110 125 117 108 120
104 96 103 90 108 119 92 90
Paired-Samples T Test 对话框
指定配对变量
输出结果：
P a ir e d Sa m p l es S t at i s ti c s Mean 119.50 102.50 N 10 10 Std. Deviation 10.07 11.12 Std. Error Mean 3.18 3.52 Pair 1 治疗前舒张压 治疗后舒张压
–Test Variable(s)：要求平均值的变量（一
般是定距或定序变量）
–Grouping Variable ：分组变量（只能分成
两组）
–结果中比较有用的值：方差齐次性检验F
的Sig和方差相等或不相等的Sig（ Sig为显
著性概率值）
• 例子：
独立样本的T检验
• 要求：a. 被比较的两组样本彼此独立, 没有配
对关系 b. 两组样本均来自正态总体 c. 均 值是对于检验有意义的描述统计量 • 两组样本方差相等和不等时使用的计算t值 的公式不同。因此应该先对方差进行齐次性 检验。SPSS的输出，在给出方差齐和不齐两 种计算结果的t值，和t检验的显著性概率的 同时，还给出对方差齐次性检验的F值和F检 验的显著性概率。
均值比较与检验
本章主要介绍以下内容： 均值比较与均值比较的检验过程 MEANS 过程 单一样本的T检验 独立样本的T检验 配对样本T检验
均值比较与检验过程
• 统计分析常常采取抽样研究的方法，即从总 体中随机抽取一定数量的样本进行研究来推 断总体的特性。由于总体中的每个个体间均 存在差异，即使严格遵守随机抽样原则也会 由于多抽到一些数值较大或较小的个体致使 样本统计量与总体参数之间有所不同。又由 于实验者测量技术的差别或测量仪器精确程 度的差别等等也会造成一定的偏差，使样本 统计量与总体参数之间存在差异。
112 113 134 110 125 117 108 120
104 96 103 90 108 119 92 90
Paired-Samples T Test 对话框
指定配对变量
输出结果：
P a ir e d Sa m p l es S t at i s ti c s Mean 119.50 102.50 N 10 10 Std. Deviation 10.07 11.12 Std. Error Mean 3.18 3.52 Pair 1 治疗前舒张压 治疗后舒张压
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9
logisitic回归：概率性非线性回归(二或多分 类)
• 主要用于分析疾病与危险因素的关系。
2021/3/26
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10
2021/3/26
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4
3.独立样本t检验：两组数据的均值差异
2021/3/26
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5
4.单因素方差分析：3个或以上独立组
2021/3/26
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6
二、若变量不符合正态分布→非参数检验
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2021/3/26
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1
件
一、t检验：定量资料()的假设检验
• 要求：样本符合
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2
1.单样本t检验：单样本
2021/3/26
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3
2.配对样本t检验：
• 1.两个独立样本秩和检验：等级资料（半定量资料：按不同程度 分组计数）
2021/3/26
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7
2.K个独立样本秩和检验：（等级资料）
2021/3/26
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3.两个相关样本秩和检验：
2021/3/26
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1.50 2.19 2.32 2.41 2.11 2.54 2.20 2.36 1.42 2.17 1.84 1.96 2.39 问：慢性气管炎患者与正常人的平均乙酰胆 碱酯酶之间的差别有无显著性意义。
t检验SPSS第三次课
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t检验SPSS第ห้องสมุดไป่ตู้次课
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建 立 数 据 库
t检验SPSS第三次课
文件分割 选择Data—Split File—Compare groups—把“Group”调 入 “Groups Based on”下，—OK。
Analyze—
Nonparametric
Tests—1-
Sample K-S— 将变量GS移入
Test Variable List框内；在
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检验结果：t=7.003 ，P=0.000<0.05,差异具有统计学意义 。因为
慢性气管炎患者乙酰胆碱酯酶水平为2.1085，正常人为1.44，可认 为患者乙酰胆碱水平高于正常人。
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配对t检验资料类型 ：
1、同一受试对象处理前后比较 2、同一样本分成两半，用两种不同的方法
两变量的相关系数,本例为0.485,P=0.110,无相关关系
Paired Samples Correlations N CorrelatiS oin g.
PairST 1ANDAR 1D 2 .& 48N 5E.W 110
配对变量差值的t检验结果
统计 量t
双侧配对t检验 的P值差异有 统计学意义
.204 .204 -.112 .735 .652
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合并数据文件 独立样本t检验
Data——Split File
—Analyze all cases, do not create groups—OK。 回到SPSS主画面
选择 Analyze— Compare Means— Independentsample T Test 的主对话框。
Test Distribution中 激活“Normal”。 单击OK按钮。 则得出输出结 果。
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One -Sample Kolm ogoro v-Smirnov Te st
GRO UP
1.00
N
Norm al Parameters
a,b
Mos t Extrem e Dif f e rences
编号
标准品
新制品
1
12.0
10.0
2
14.5
10.0
3
15.5
12.5
4
12.0
13.0
5
13.0
10.0
6
12.0
5.5
7
10.5
8.5
8
7.5
6.5
9
9.0
5.5
10
15.0
8.0
11
13.0
6.5
第一步:建立数据文件。标准品取变量名为 standard，新制品取变量名为new。取文件
名为配对t检验。
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单变量的统计描述
Paired Samples Statistics
Mean Pair S1TA 1N 2.D 0A 4R 1D 7
NEW8.7917
Std. Error NStd. DeviatiM onean 122.39752 .69210
122.50870 .72420
Group Statistics
GS
Std. Error GROUPN MeSatnd. DeviatiM onean 1.00 1125.20834.021614.16095 2.00 1130.84624.221510.17083
方差齐性检验
两个独立样本均数的t检验
Independent Sa mples Test
Kolm ogorov-Smirnov Z
Asym p. Sig. (2-tailed)
2.00
N
Norm al Parameters
a,b
Mos t Extrem e Dif f e rences
Kolm ogorov-Smirnov Z Asym p. Sig. (2-tailed) a. Test distribution is Normal. b. Calc ulated f rom data.
Mea n Std. Deviati on Absolute Posi tive Nega tive
Mea n Std. Deviati on Absolute Posi tive Nega tive
GS 12
15.2083 4.02164
.121 .121 -.090 .419 .995
13 10.8462 4.22150
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要求被比较的两个样本彼此独立， 没有配对关系，且两个样本均来自 正态总体。
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第一步:建立数据文件。它设立两个变 量:group 其取值为1表示甲组，其取值2表 示乙组,取文件名为独立样本t检验。GS表 示血糖值.
第二步:对资料进行正态性检验。
第三步：独立样本t检验的分析。
Levene's Test for Equality of Varianc ets-test for Equality of Means
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一教楼307 Tel: 83911497 E-mail:
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单样本t检验的操作方法与结果解释 配对样本t检验的操作方法与结果解释 独立样本t检验的操作方法与结果解释
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例1： 已知正常人的乙酰胆碱酯酶的平均值为1.44 单位，现测得13例慢性气管炎患者的乙酰胆 碱酯酶分别为：
第二步:对资料进行正态性检验。
第三步：配对t检验的分析。
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变量standard 、new 的P分别为：0.919 和0.942,可认为 近似正态分布。
（P值，＞０.０５表示符合正态性，＜０.０５表示不 符合正态性）．
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进行测定 3、将月龄、体重、性别相同的纯系实验动
物组成配伍组
例 12名接种卡介苗的儿童，8周后用两批 不同的结核菌素，一批是新制结核菌素， 分别注射在儿童的前臂，两种结核菌素的 皮肤浸润反应平均直径如下表，问两种结 核菌素的反应有无差别。
表1 12名儿童分别用两种结核菌素的皮肤浸润反应结 果
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文件分割 选择Data—Split File—Compare groups—把“Group”调 入 “Groups Based on”下，—OK。
Analyze—
Nonparametric
Tests—1-
Sample K-S— 将变量GS移入
Test Variable List框内；在
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检验结果：t=7.003 ，P=0.000<0.05,差异具有统计学意义 。因为
慢性气管炎患者乙酰胆碱酯酶水平为2.1085，正常人为1.44，可认 为患者乙酰胆碱水平高于正常人。
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配对t检验资料类型 ：
1、同一受试对象处理前后比较 2、同一样本分成两半，用两种不同的方法
两变量的相关系数,本例为0.485,P=0.110,无相关关系
Paired Samples Correlations N CorrelatiS oin g.
PairST 1ANDAR 1D 2 .& 48N 5E.W 110
配对变量差值的t检验结果
统计 量t
双侧配对t检验 的P值差异有 统计学意义
.204 .204 -.112 .735 .652
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合并数据文件 独立样本t检验
Data——Split File
—Analyze all cases, do not create groups—OK。 回到SPSS主画面
选择 Analyze— Compare Means— Independentsample T Test 的主对话框。
Test Distribution中 激活“Normal”。 单击OK按钮。 则得出输出结 果。
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One -Sample Kolm ogoro v-Smirnov Te st
GRO UP
1.00
N
Norm al Parameters
a,b
Mos t Extrem e Dif f e rences
编号
标准品
新制品
1
12.0
10.0
2
14.5
10.0
3
15.5
12.5
4
12.0
13.0
5
13.0
10.0
6
12.0
5.5
7
10.5
8.5
8
7.5
6.5
9
9.0
5.5
10
15.0
8.0
11
13.0
6.5
第一步:建立数据文件。标准品取变量名为 standard，新制品取变量名为new。取文件
名为配对t检验。
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单变量的统计描述
Paired Samples Statistics
Mean Pair S1TA 1N 2.D 0A 4R 1D 7
NEW8.7917
Std. Error NStd. DeviatiM onean 122.39752 .69210
122.50870 .72420
Group Statistics
GS
Std. Error GROUPN MeSatnd. DeviatiM onean 1.00 1125.20834.021614.16095 2.00 1130.84624.221510.17083
方差齐性检验
两个独立样本均数的t检验
Independent Sa mples Test
Kolm ogorov-Smirnov Z
Asym p. Sig. (2-tailed)
2.00
N
Norm al Parameters
a,b
Mos t Extrem e Dif f e rences
Kolm ogorov-Smirnov Z Asym p. Sig. (2-tailed) a. Test distribution is Normal. b. Calc ulated f rom data.
Mea n Std. Deviati on Absolute Posi tive Nega tive
Mea n Std. Deviati on Absolute Posi tive Nega tive
GS 12
15.2083 4.02164
.121 .121 -.090 .419 .995
13 10.8462 4.22150
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要求被比较的两个样本彼此独立， 没有配对关系，且两个样本均来自 正态总体。
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第一步:建立数据文件。它设立两个变 量:group 其取值为1表示甲组，其取值2表 示乙组,取文件名为独立样本t检验。GS表 示血糖值.
第二步:对资料进行正态性检验。
第三步：独立样本t检验的分析。
Levene's Test for Equality of Varianc ets-test for Equality of Means
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一教楼307 Tel: 83911497 E-mail:
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单样本t检验的操作方法与结果解释 配对样本t检验的操作方法与结果解释 独立样本t检验的操作方法与结果解释
t检验SPSS第三次课
例1： 已知正常人的乙酰胆碱酯酶的平均值为1.44 单位，现测得13例慢性气管炎患者的乙酰胆 碱酯酶分别为：
第二步:对资料进行正态性检验。
第三步：配对t检验的分析。
t检验SPSS第三次课
t检验SPSS第三次课
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变量standard 、new 的P分别为：0.919 和0.942,可认为 近似正态分布。
（P值，＞０.０５表示符合正态性，＜０.０５表示不 符合正态性）．
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进行测定 3、将月龄、体重、性别相同的纯系实验动
物组成配伍组
例 12名接种卡介苗的儿童，8周后用两批 不同的结核菌素，一批是新制结核菌素， 分别注射在儿童的前臂，两种结核菌素的 皮肤浸润反应平均直径如下表，问两种结 核菌素的反应有无差别。
表1 12名儿童分别用两种结核菌素的皮肤浸润反应结 果