SPSS统计分析教程-独立样本T检验

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SPSS——t检验——9月3日

SPSS——t检验——9月3日

03、独立样本t检验
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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;
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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)

SPSS统计分析教程独立样本T检验doc

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SPSS统计分析教程-独立样本T检验.docSPSS统计分析教程:独立样本T检验一、简介独立样本T检验(Independent Sample T-test)是统计分析中常见的一种方法,主要用于比较两组数据的均值是否存在显著差异。

这种检验的前提假设是,两组数据来自正态分布的独立样本。

独立样本T检验在SPSS中的实现相对简单,下面将详细介绍其操作步骤和解读结果。

二、数据准备在进行独立样本T检验之前,需要准备好数据。

数据通常存储在Excel或SPSS数据文件中。

为了方便起见,我们将使用SPSS数据文件进行说明。

三、操作步骤1.打开SPSS软件,点击“分析”(Analyze)菜单,然后选择“比较均值”(Compare Means)中的“独立样本T检验”(Independent Sample T-test)。

2.在弹出的对话框中,将左侧的“组别”(Grouped By)字段设置为一组变量,如“性别”(Gender),将右侧的“组1”(Group 1)和“组2”(Group 2)字段设置为另一组变量,如“年龄”(Age)。

3.点击“确定”(OK)按钮开始进行独立样本T检验。

四、结果解读1.假设检验(Hypothesis Test):在结果中,可以看到假设检验的结果。

如果p值小于显著性水平(通常为0.05),则拒绝原假设(即两组数据的均值无显著差异),认为两组数据的均值存在显著差异。

反之,如果p值大于显著性水平,则接受原假设,认为两组数据的均值无显著差异。

2.均值(Mean):在结果中,可以看到每组数据的均值。

如果两组数据的均值存在显著差异,则可以通过均值的大小来判断哪组数据更好或更优。

3.标准差(Standard Deviation):在结果中,还可以看到每组数据的标准差。

标准差反映了数据分布的离散程度,标准差越大,说明数据分布越不集中。

4.t统计量(t-statistic):t统计量是用来衡量两组数据之间差异大小的一个指标。

独立样本T检验SPSS操作步骤

独立样本T检验SPSS操作步骤

独立样本T检验SPSS操作
例如:男生和女生之间的学业自我效能感有没有统计学意义上的差异
第一步:点击分析→比较均值→独立样本T检验
第二步:出现如下界面,将“学业自我效能感”选入检验变量,将“性别”选入分组变量。

第三步:点击“定义组”,在“使用指定值”下“组1”文本框中填入“1”,“组2”文本框中填入
“2”(因为数据中“1”代表男生,“2”代表女生),然后点击“继续”。

第四步:点击“确定”,出现得到T检验的结果。

第五步:分析结果。

第一张表的名字叫组统计量,实际上这个性别就是男性组和女性组,即按照不同的组别进行分组。

统计出男性组和女性组每一组的均值和标准差。

一列数据是可以选择用均值和标准差来表示的,均值表示的是这一组的学业自我效能感分数的一个均衡状态,标准差反映的就是同学们得分与这个均衡状态的这个偏离程度。

男性和女性在均值上的差异是否具有统计学意义,我们还需要继续考察独立样本T检验的表。

假设方差相等,看F和F对应的显著性水平,要看显著性水平是不是小于0.05,判断方差是否齐性。

若这个数小于0.05,说明假设方差相等的可能性小
于0.05,小概率事件发生,拒绝原假设,即假设方
差不相等,看第二行的数据t和t对应的显著性水平。

如果方差齐性,也就是sig值大于0.05,就看第一
行的数据。

spss统计分析教程-独立样本t检验(1)

spss统计分析教程-独立样本t检验(1)

独立样本T检验下面我们要用SPSS来做成组设计两样本均数比较的t检验,选择Analyze==>Compare Means==>Independent-Samples T test,系统弹出两样本t检验对话框如下:将变量X选入test框内,变量group选入grouping框内,注意这时下面的Define Groups按钮变黑,表示该按钮可用,单击它,系统弹出比较组定义对话框如右图所示:该对话框用于定义是哪两组相比,在两个group框内分别输入1和2,表明是变量group取值为1和2的两组相比。

然后单击Continue按钮,再单击OK按钮,系统经过计算后会弹出结果浏览窗口,首先给出的是两组的基本情况描述,如样本量、均数等(糟糕,刚才的半天工夫白费了),然后是t检验的结果如下:Levene's TestforEqualityofVariancest-test for Equality of MeansFSig.tdfSig.(2-tailed)MeanDifferenceStd.ErrorDifference95%ConfidenceInterval ofthe Difference体方差是否齐,这里的戒严结果为F = ,p = ,可见在本例中方差是齐的;第二部分则分别给出两组所在总体方差齐和方差不齐时的t检验结果,由于前面的方差齐性检验结果为方差齐,第二部分就应选用方差齐时的t检验结果,即上面一行列出的t= ,ν=22,p=。

从而最终的统计结论为按α=水准,拒绝H0,认为克山病患者与健康人的血磷值不同,从样本均数来看,可认为克山病患者的血磷值较高。

如何使用SPSS进行独立样本T检验

如何使用SPSS进行独立样本T检验

使用“住房状况调查”数据,对不同性别、户口状况的居民现住面积进行独立样本T检验并解释其结果。

答:对不同性别的居民现住面积进行独立样本T检验:①SPSS操作:第一步:点击“分析”、依次选择“比较平均值”、“独立样本T检验”;第二步:将“现住面积”选入“检验变量”,“性别”选入“分组变量”,在点击“定义组”,在“组1”中键入1,在“组2”中键入2,点击“继续”、“确定”。

②结果输出:③结果解读:先用F检验对不同性别的居民现住面积的方差是否向相等加以验证,然后利用t检验对不同性别的居民现住面积的均值是否存在差异进行检验。

从独立样本检验输出图中可以看到:F统计量为1.598,p值为0.206,在显著性水平0.05下,p值大于0.05,不拒绝原假设,即认为不同性别的居民现住面积的方差相等,没有差别。

由于不同性别的居民现住面积的方差没有差别,t检验将看假定等方差一栏。

t统计量为2.982,p值为0.003,在显著性水平0.05下,p值小于0.05,拒绝原假设,即认为不同性别的居民现住面积的均值有显著性差异。

对不同户口状况的居民现住面积进行独立样本T检验:④SPSS操作:第一步:点击“分析”、依次选择“比较平均值”、“独立样本T检验”;第二步:将“现住面积”选入“检验变量”,“户口状况”选入“分组变量”,在点击“定义组”,在“组1”中键入1,在“组2”中键入2,点击“继续”、“确定”。

⑤结果输出:⑥结果解读:先用F检验对不同户口状况的居民现住面积的方差是否向相等加以验证,然后利用t检验对不同户口状况的居民现住面积的均值是否存在差异进行检验。

从独立样本检验输出图中可以看到:F统计量为5.966,p值为0.015,在显著性水平0.05下,p值小于0.05,拒绝原假设,即认为不同户口状况的居民现住面积的方差存在显著差异。

由于不同户口状况的居民现住面积的方差存在显著差异,t检验将看不假定等方差一栏。

t统计量为3.314,p值为0.001,在显著性水平0.05下,p值小于0.05,拒绝原假设,即认为不同户口状况的居民现住面积的均值有显著性差异。

spss操作独立样本T检验模板.doc

spss操作独立样本T检验模板.doc

spss操作独立样本T检验模板.doc一、独立样本T检验的基本概念独立样本T检验是指用于比较两个独立样本平均数是否有显著差异的统计方法。

其中,独立样本是指两组样本各自独立,互不干扰,不相关的情况。

例如,对于两组人员,第一组接受了药物治疗,第二组未接受药物治疗,比较两组人员的体重是否有差异。

在这个例子中,两组人员是独立的。

二、SPSS独立样本T检验的操作步骤(一)数据收集导入在进行独立样本T检验之前,需要先确定要对比的两组数据,并将数据收集起来。

将数据按不相同的组别(如服用药物和未服用药物)分别输入到SPSS中,分别为组别A和组别B。

(二)前期处理在开始分析之前,需要先做一些数据预处理工作,包括数据清洗、离群值检查和变量分布及可视化统计分析等。

(三)执行独立样本T检验1. 打开SPSS,依次选择"分析"-"比较均值"-"独立样本T检验"。

2. 将需要检验的变量(如体重)拖到"测试变量列表中"栏位中。

3. 选择独立样本的两个组别(如A组和B组),将其拖到独立样本列表("样本1"和"样本2")中。

4. 选择置信度(Confidence Interval)和显著性水平(Significance Level)。

5. 点击"OK",等待SPSS自动为我们生成结果。

(四)检验结果解释SPSS生成的独立样本T检验结果包括了三个表格,分别是"平均数和标准误"、"独立样本T检验"和"效应大小"。

1. "平均数和标准误"表格:这个表格显示了每一组别数据的均值(Mean)和标准误(Standard Error),同时还包括组别的样本量(N)和方差(Variance)等信息。

2. "独立样本T检验"表格:这个表格包含了检验结果的详细信息,包括了统计学指标(如t值和P值)、置信区间(Confidence Interval)和自由度(Degrees of Freedom)等信息。

独立样本t检验spss的步骤

独立样本t检验spss的步骤

独立样本t检验spss的步骤独立样本t检验SPSS的步骤概述:独立样本t检验(Independent Samples t-test)是一种常见的统计方法,用于比较两组独立样本的均值是否存在显著差异。

在SPSS (Statistical Package for the Social Sciences)软件中进行独立样本t检验是一项相对简单而又方便的任务。

本文将详细介绍如何使用SPSS进行独立样本t检验的步骤。

步骤一:准备数据和SPSS环境在进行独立样本t检验之前,首先需要准备好需要进行比较的两组数据以及将其输入到SPSS软件中。

确保数据的格式正确,即每一组数据都应该是一个单独的变量。

打开SPSS软件,并在数据编辑器中将这两组数据输入到不同的变量列中。

步骤二:指定假设在进行独立样本t检验之前,需要明确要比较的两组数据的假设。

独立样本t检验有一对假设需要检验,分别是零假设(H0)和备择假设(H1)。

零假设(H0):两组数据的均值相等。

备择假设(H1):两组数据的均值不相等。

步骤三:进行独立样本t检验在SPSS软件中,进行独立样本t检验需要使用“Analyze”和“Compare Means”菜单。

按照以下步骤进行操作:1. 选择菜单栏中的“Analyze”。

2. 选择“Compare Means”。

3. 在“Compare Means”菜单下,选择“Independent-Samples T Test”。

在弹出的对话框中,将需要比较的两组数据变量选择到“Test Variables”框中。

点击“箭头”按钮将其移至“Grouping Variable”框中。

点击“OK”按钮,SPSS将自动为你进行独立样本t检验,并生成相应的结果报告。

步骤四:解读结果SPSS生成的独立样本t检验结果报告包含了一些关键的统计信息。

以下是一些常见的结果:1. “Mean Difference”(平均数差异):表示两组数据均值之间的差异。

独立样本t检验SPSS教程

独立样本t检验SPSS教程

一、问题与数据某班级老师拟比较该班级本次考试中,男生和女生的考试成绩是否有差异,该班级男生和女生各有20名同学,变量名记录为gender,分别赋值为1和2,考试成绩变量名记录为score,部分数据如图1。

图1 部分数据二、对问题分析研究者拟分析两组数据均值是否有差异,即判断男生和女生的成绩是否有差异。

针对这种情况,我们可以使用独立样本t检验,但需要先满足6项假设:假设1:观测变量为连续变量,如本研究中的成绩为连续变量。

假设2:观测变量可分为2组,如本研究中分为男生和女生。

假设3:观测值之间相互独立,如本研究中各位研究对象的信息都是独立的,不存在相互干扰。

假设4:观测变量不存在显著的异常值。

假设5:观测变量在各组内接近正态分布。

假设6:两组的观测变量的方差相等。

假设1-3取决于研究设计和数据类型,本研究数据符合假设1-3。

那么应该如何检验假设4-6,并进行独立样本t检验呢?三、SPSS操作假设4和假设5可通过以下方式检验。

假设6的检验结果可在结果解释部分查看。

3.1 检验假设4:观测变量不存在显著的异常值在主界面点击Analyze→Descriptive Statistics→Explore,弹出Explore对话框,如图2。

在对话框中将score变量放入Dependent List栏,并将gender变量放入 Factor List栏。

图2 Explore点击Plots,取消对Descriptive栏内 Stem-and-leaf选项的选择,并点击Normality plots with tests选项,点击Continue→OK。

如图3。

图3 Explore: Plots 经上述操作,SPSS输出箱式图。

如图4。

图4 箱式图SPSS中,数据点与箱子边缘的距离大于1.5倍箱身长度,则定义为异常值,以圆点(°)表示;与箱子边缘的距离大于3倍箱身长度,则定义为极端值,以星号(*)表示。

圆点或星号附近的数值是SPSS系统的自动编码(Data View窗口中最左侧蓝色一列中的编码)。

第5章 单样本T检验 SPSS其实很简单

第5章 单样本T检验 SPSS其实很简单

第5章单样本T检验
1.从菜单栏中选择Analyze分析→Compare Means比较均值→One-Sample t Test单样本T检验
2.打开单样本T检验对话框,变量hoursweek出现在对话框左边
3.选择因变量hoursweek,点击向右箭头,将变量移到Test Variable 检验变量框
4.将检验值输入框输入52,这个是原假设的指定值,这个很关键,特别容易出现错误。

在spss实施单样本t检验时,确保检验值是原假设的指定值。

5.点击ok确认
结果解释:
单个样本统计量
N 均值标准差均值的标准误hoursweek 16 59.0000 7.14609 1.78652
单个样本检验
检验值 = 52
t df Sig.(双
侧) 均值差

差分的 95% 置信
区间
下限上限
hoursweek 3.918 15 .001 7.00000 3.1921 10.8079
P值0.001<0.05,因此拒绝原假设。

均值差值7,说明知名会计事务
所每周平均工作时间(59)与原假设中的指定值52的差。

结果呈现方式:
均值M 标准差SD Hoursweek
59.0
7.15**
在知名会计师事务所的雇员(M=59.0,SD=7.15)每周工作时间显著多于52个小时的全国平均水平,t(15)=3.92, p<0.05, d=0.98
98
.015
.77d ===标准差差样本均值与总体均值之。

SPSS单个样本T检验实验报告(一)

SPSS单个样本T检验实验报告(一)
2、由附件二同样可以看出,对于第二批和第三批元件,显著性概率分别为0.130与0.265均大于0.05,所以接受原假设,认为这两批元件的电阻与额定值无显著差异,即认为产品合乎质量要求;
3、综上,第一批元件不符合质量要求,第二、三批元件符合质量要求。
五、自评及问题
掌握了单样本t检验的基本原理和spss实现方法,熟悉SPSS软件操作和方法。通过检验得出结论的真否,能够更快更简单的检验数据,对数据的检验让我很快的了解该数据的代表性。
六、成绩
七、指导教师
田劲松
附件一、
单个样本统计量
N
均值
标准差
均值的标准误
第一批元件样本电阻值
15
.14值
20
.14115
.003249
.000726
第三批元件样本电阻值
30
.13907
.004495
.000821
附件二、
单个样本检验
检验值= 0.14
4、检验值为0.14,置信区间默认为95%,点击确定。
四、实验结果及分析
附件一:单个样本统计量表,给出了各个样本的均值,标准差和均值的标准误;
附件二:单个样本检验表,给出了各个样本的t值(t)、自由度(df)、P值(Sig.双尾)、均值差值、差值的95%可信区间
1、附件二——单个样本检验表中,第一批元件样本双尾T检验的显著性概率(Sig.(双侧)), Sig.=0.012<0.05,说明第一批元件的平均电阻与额定电阻值0.140有显著的差异。
差分的95%置信区间
t
df
Sig.(双侧)
均值差值
下限
上限
第一批元件样本电阻值
2.898
14

SPSS 比较均值 独立样本T检验 案例分析

SPSS 比较均值 独立样本T检验 案例分析

SPSS-比较均值-独立样本T检验案例解析2011-08-26 14:55在使用SPSS进行单样本T检验时,很多人都会问,如果数据不符合正太分布,那还能够进行T检验吗?而大样本,我们一般会认为它是符合正太分布的,在鈡型图看来,正太分布,基本左右是对称的,一般具备两个参数,数学期望和标准方差,即:N(p, Q)如果你的样本数非常少,一般需要进行正太分布检验,检验的方法网上很多,我就不说了下面以“雄性老鼠和雌性老鼠分别注射了某种毒素,经过观察分析,进行随机取样,查看最终老鼠是否活着。

问题:很多人认为,雄性老鼠和雌性老鼠分别注射毒液后,雌性老鼠存活下来的数量会比雄性老鼠多?我们将通过进行统计分析来认证这个假设是否成立。

下面进行参数设置:a 代表:雄性老鼠b代表:雌性老鼠tim 代表:生存时间,即指经过多长时间后,去查看结果0 代表:结果死亡1 代表:结果活着随机抽取的样本,如下所示:打开SPSS- 分析---检验均值---独立样本T检验,如下图所示:将你要分析的变量,移入右边的框内,再将你要进行分组的变量移入“分组变量”框内,“组别group()里面的两个参数,不能够随意设置,必须要跟样本里面的数字一致点击确定后,分析结果,如下所示:从组统计量可以看出,雄性老鼠的存活下来的均值为0.73,但是雌性老鼠存活下来的均值为1.00,很明显,雌性老是存活下来的个数明显比雄性老鼠多,但是一般我们不看这个结果,为什么?因为样本不够大,如果将样本升至10000个?也许这个均值将会发生变化,不具备统计学意义,我们一般只看独立样本检验的结果。

独立样本检验,提供了两种方法:levene检验和均值T检验两种方法Levene检验主要用来检验原假设条件是否成立,(即:假设方差相等和方差不相等两种情况)如果SIG>0.05,证明假设成立,不能够拒绝原假设,如果SIG<0.05,证明假设不成立,拒绝原假设。

进行levene检验结果判断是第一步,从上图,可以看出 sig<0.05 方差相等的假设不成立,所以看第二行,方差不相等的情况sig=0.082>0.05 即说明 P 值大于显著性水平,不应该拒绝原假设:即指:雌性老鼠和雄性老鼠在注射毒液后,存活下来的个数没有显著的差异本次分析的结果,不支持,很多人认为的:雄性老鼠和雌性老鼠分别注射毒液后,雌性老鼠存活下来的数量会比雄性老鼠多的结论。

用SPSS进行单样本T检验(One -Sample T Test)

用SPSS进行单样本T检验(One -Sample T Test)

用SPSS进行单样本T检验(One -Sample T Test)在《0-1总体分布下的参数假设检验示例一(SPSS实现)》中,我们简要介绍了用SPSS 检验二项分布的参数。

今天我们继续看看如何用SPSS进行单样本T检验(One -Sample T Test)。

看例子:例1:已知去年某市小学五年级学生400米的平均成绩是100秒,今年该市抽样测得60个五年级学生的400米成绩(数据见后面文件“CH6参检1小学生400米v提高.sav”),试检验该市五年级学生的400米平均成绩是否应为100秒(有无提高或下降)?分析:此检验的假设是:H0:该市五年级学生的400米平均成绩是仍为100秒。

H1:该市五年级学生的400米平均成绩是不为100秒。

打开SPSS,读入数据从结果中可以判断:1、p=0.287>0.05,在5%的显著性水平上,不能拒绝假设H0。

2、95%的置信区间端点一正一负,必然覆盖总体均值。

应该接受零假设(假设H0)。

这个结论出乎很多人的意料,因为样本均值明显下降了,105.38500000000003。

实际上,那是因为有一个样本值为400秒,从而造成错觉的缘故。

再看一个更有趣的例子。

例1:已知去年某市小学五年级学生400米的平均成绩是100秒,今年该市抽样测得60个五年级学生的400米成绩(数据见后面文件“CH6参检1小学生400米v提高B.sav”),试检验该市五年级学生的400米平均成绩是否应为100秒(有无提高或下降)?同上,打开SPSS,读入数据,结果:从结果中判断:t统计值的显著性概率为0.005小于1%,在1%犯错误的水平上拒绝零假设。

可以认为,今年该市五年级学生的400米平均成绩明显下降了。

SPSS两独立样本T检验结果解析

SPSS两独立样本T检验结果解析

SPSS两独立样本T检验结果解析SPSS中的两独立样本T检验是一种用于比较两个独立样本均值是否存在显著差异的统计方法。

在进行T检验时,SPSS会提供多个结果和统计指标,以下将对这些结果进行详细解析。

1.描述统计:首先,SPSS提供了每个样本的基本统计描述,包括样本均值(Mean)、标准差(Standard Deviation)、样本大小(N)等。

这些统计指标可以帮助我们了解样本的基本情况,并对比两个样本的差异。

2.正态性检验:T检验的前提是两个样本都满足正态分布。

SPSS会进行正态性检验,提供Shapiro-Wilk和Kolmogorov-Smirnov两种方法。

若p值大于显著性水平(通常是0.05),则我们可以认为数据满足正态分布假设;若p值小于显著性水平,则我们需谨慎解释数据结果,并可以采用非参数检验方法。

3.方差齐性检验:T检验还要求两个样本的方差齐性。

SPSS提供Levene's Test和Brown-Forsythe两种方差齐性检验方法。

若p值大于显著性水平,我们可以认为两个样本具有方差齐性;若p值小于显著性水平,则需要调整我们对于T检验结果的解释,例如使用修正的T检验方法。

4.独立样本T检验结果:SPSS提供了多个独立样本T检验的结果,包括T值、自由度、双侧p 值、置信区间等。

其中T值表示两个样本均值之间的差异是否显著,自由度用于计算T分布的临界值,p值则用于判断差异是否具有统计学意义,置信区间则给出了均值差异的范围估计。

通常,p值小于显著性水平(例如0.05)可以认为两个样本的均值存在显著差异。

5.效应量指标:除了上述的结果,SPSS还提供了一些效应量指标,可以帮助评估均值差异的大小。

其中,Cohen's d是一种常用的效应量指标,表示两个样本均值差异的标准化大小。

Cohen's d的值越大,表示两个样本的均值差异越大。

6.异常值和离群值:最后,SPSS还可以通过箱线图和散点图等方法帮助我们检查两个样本中是否存在异常值或离群值。

SPSS均值检验(均数分析单样本T检验独立样本T检验)

SPSS均值检验(均数分析单样本T检验独立样本T检验)

SPSS均值检验(均数分析单样本T检验独⽴样本T检验)在统计学中,我们往往从样本的特性推知随机变量总体的特性。

但由于总体中个体之间存在差异,样本的统计量和总体的参数之间往往会有误差。

因此,均值不相等的样本未必来⾃不同分布的总体,⽽均值相等的样本未必来⾃有相同分布的总体。

也就是说,如何从样本均值的差异推知总体的差异,这就是均值⽐较的内容。

SPSS提供了均值⽐较过程,在主菜单栏单击“Analyze”菜单下的“Compare Means”项,该项下有5个过程,如图4-1。

平均数⽐较Means过程⽤于统计分组变量的的基本统计量。

这些基本统计量包括:均值(Mean)、标准差(Standard Deviation)、观察量数⽬(Number of Cases)、⽅差(Variance)。

Means过程还可以列出⽅差表和线性检验结果。

[例⼦]调查了棉铃⾍百株卵量在暴⾬前后的数量变化,统计暴⾬前和暴⾬后的统计量,其数据如下:暴⾬前 110 115 133 133 128 108 110 110 140 104 160 120 120暴⾬后 90 116 101 131 110 88 92 104 126 86 114 88 112该数据保存在“DATA4-1.SAV”⽂件中。

1)准备分析数据在数据编辑窗⼝输⼊分析的数据,如图4-2所⽰。

或者打开需要分析的数据⽂件“DATA4-1.SAV”。

图4-2 数据窗⼝2)启动分析过程在SPSS主菜单中依次选择“Analyze→Compare Means→Means”。

出现对话框如图4-3。

图4-3 Means设置窗⼝3)设置分析变量从左边的变量列表中选中“百株卵量”变量后,点击变量选择右拉按钮,该变量就进⼊到因⼦变量列表“Dependent List:”框⾥,⽤户可以从左边变量列表⾥选择⼀个或多个变量进⾏统计。

从左边的变量列表中选中“调查时候”变量,点击“Independent List”框左边的右拉按钮,该变量就进⼊分组变量“IndependentList”框⾥,⽤户可以从左边变量列表⾥选择⼀个或多个分组变量。

独立样本T检验SPSS操作步骤

独立样本T检验SPSS操作步骤

独立样本T检验SPSS操作
例如:男生和女生之间的学业自我效能感有没有统计学意义上的差异
第一步:点击分析→比较均值→独立样本T检验
第二步:出现如下界面,将“学业自我效能感”选入检验变量,将“性别”选入分组变量。

第三步:点击“定义组”,在“使用指定值”下“组1”文本框中填入“1”,“组2”文本框中填入
“2”(因为数据中“1”代表男生,“2”代表女生),然后点击“继续”。

第四步:点击“确定”,出现得到T检验的结果。

第五步:分析结果。

第一张表的名字叫组统计量,实际上这个性别就是男性组和女性组,即按照不同的组别进行分组。

统计出男性组和女性组每一组的均值和标准差。

一列数据是可以选择用均值和标准差来表示的,均值表示的是这一组的学业自我效能感分数的一个均衡状态,标准差反映的就是同学们得分与这个均衡状态的这个偏离程度。

男性和女性在均值上的差异是否具有统计学意义,我们还需要继续考察独立样本T检验的表。

假设方差相等,看F和F对应的显著性水平,要看显著性水平是不是小于0.05,判断方差是否齐性。

若这个数小于0.05,说明假设方差相等的可能性小
于0.05,小概率事件发生,拒绝原假设,即假设方
差不相等,看第二行的数据t和t对应的显著性水平。

如果方差齐性,也就是sig值大于0.05,就看第一
行的数据。

SPSS独立单样本t检验方法

SPSS独立单样本t检验方法

SPSS独立单样本t检验方法(independent-samples t Test)又叫两样本t检验,
要将两组独立的数据进行差异性比较,这属于两样本t检验,这是实验中常用的一种检验方法,下面是基本操作方法。

以低浓度组与对照组比较为例进行说明:
操作步骤:
1.输入独立样本数据(变量1和变量2都可以做数据项)
2.选用程序
从菜单选择Analysize——Compare Mean——Independent-samples t Test,打开对话框,分别将数据变量组和组别变量组对应的var转入右边对应的空白框中,数据变量组转到Test Variable(s),组别变量组转到Grouping Variable
转入后,在定义组别,
点击Difine Groups…按钮,出现如下对话框,然后输入对应的组别号,在这个例子中,group1是用1来表示的,group2使用2表示的。

因此,分别输入1和2,再点击Continue按钮。

点击continue按钮后出现如下对话框,再点击OK,这样独立样本T检验程序定义完成。

3.结果分析
在第二步最后点击OK后,软件的分析结果就会出现,如下图,红框里就是要的数据。

经Levene’s方差齐性检验,F=4.655,而P=0.045<0.5,认为两组总体方差是齐的,就看两样本t检验的第一横列的值(也就是跟F同列的值):t=1.353,P=0.193,按P=0.05水准,P>0.05,则两样本物显著性差异,P<0.05,有显著性差异,P<0.01时,两样本有极大差异。

如果F的P>0.5,则认为两样本总体方差不齐,则看第二横列的值,t检验的P值分析同上。

4.2.1 单样本T检验_spss统计分析标准教程_[共2页]

4.2.1 单样本T检验_spss统计分析标准教程_[共2页]

第4章 假 设 检 验
·107· 个取值,因变量的均值都相等。

线性相关检验:检验第一层变量的线性相关性,前提是因变量均值是第一层的自变量的线性函数。

当自变量是短字符型时不予计算,可以输出平方和、自由度、均方、F 检验的F 值、2R 等统计量;其中2R 是检验线性拟和优度的统计量,只有在因变量为连续型,且分类
的自变量有3个以上取值时才会计算。

3.结果分析
在图4-2中单击“确定”按钮运行,
PASW 输出窗口的分析结果如图4-4所示。

图4-4 均值比较输出
首先输出的是案例处理摘要表,给出了所用到的有效数据的个数和比例;然后是统计报告表,给出了两条生产线各自的均值、个数、标准差等统计值量。

最后是单因素方差分析表(ANOV A )和相关性度量表,由于生产线的取值少于
3个,故不能给出其线性度量。

从F 值的显著性大于0.5看,不能否定两组均值相同的假设。

4.2 T 检验
T 检验的基本原理与均值检验相似,其检验统计量公式为:x t =,其中t ~()1t n -。

4.2.1 单样本T 检验
单样本T 检验,用于检验单个变量的均值与给定的常数(指定的检验值)之间是否存在显著差异;样本均值与总体均值之间的差异显著性检验,也属于单样本T 检验,如关于某科目成绩的平均得分与80分的差异显著性的检验问题。

独立样本的T检验

独立样本的T检验

独立样本的T检验(independent-samples T T est)对于相互独立的两个来自正态总体的样本,利用独立样本的T 检验来检验这两个样本的均值和方差是否来源于同一总体。

在SPSS 中,独立样本的T检验由“Independent-Sample T Test”过程来完成。

例:双语教师的英语水平有高低之分,他们(她们)所教的学生对双语教学的态度是否有显著差异?例题分析:——研究目的:寻找差异——自变量:双语教师的英语水平(ordinal data等级变量),有两个水平:;level1低水平,level2 高水平——因变量:学生的双语教学态度(interval data等距变量)SPSS操作步骤·Analyze→Compare Means→Independent Samples T Test·Click the 双语教学态度to the column of “Test V ariable(s)” andthe 教师英语水平分组to the column of “Grouping variable”·Click the button of “Define Groups…” and put the group numbers“1” and “3” into Group 1 and Group 2, and “Continue” back, then“OK”.结果在论文中的呈现方式独立样本T检验结果显示,双语教师的英语水平不同,其所教学生对双语教学的态度有显著差异(t=-3,249, df=72, p<0.05)。

双语教师英语水平较低所教的学生,他们对双语教学态度的得分也显著低于英语水平较高的双语教师所教的学生(MD=-0.65)。

这可能是因为……练习:文科生和理科生对双语教学的态度是否有显著差异?配对样本T检验(Paired-samples T Test)配对样本T检验,用于检验两个相关的样本(配对资料)是否来自具有相同均值的总体。

SPSS问卷分析篇之单样本T检验

SPSS问卷分析篇之单样本T检验

SPSS问卷分析篇之单样本T检验
【引入】T检验在问卷分析中经常用到,尤其是通过李克特五级量表收集到的调查数据。

比如:非常同意5、基本同意4、不能确定3、不太同意2、非常不同意1,收集到的数据都是1-5的离散值,还有诸如非常满意、比较满意、不满意等等。

很容易发现一个问题,那就是五级量表中间值是3,如果我们的汇总结果能够显著与3不同,那我们的调查基本上是由意义的。

也就是说,我们要判断一组数据是否显著不同于3,这个时候,就要用的单样本T检验。

【源数据】假设我们已经通过李克特五级量表收集并整理好一份调查数据,包括个性服务、服务态度、促销活动、服务流程、总体满意度5个维度。

量表为:非常同意5、基本同意4、不能确定3、不太同意2、非常不同意1。

现在需要做的是对这5个维度进行评价。

【分析过程】提前求出每份问卷5个维度的均值,再进行SPSS单样本T检验。

第一:在SPSS中选择T检验,需要检验的常数为3。

第二:结果1
原假设各维度均值与3没有差异,现在p值小于0.01,小概率事件不发生,所以,各维度均值与3有显著不同。

可是各维度均值大于3还是小于3呢?当然希望是大于3!
结果2
看到均值那一列数值了吗?各维度均值都明显大于3,这下放心了吧。

说明个性服务、服务态度、促销活动、服务流程还都是可以接受的,较认同,总体满意度4.4,说明我们的各方面的服务已经深得民心,不过,仍需做到最好。

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独立样本T检验
下面我们要用SPSS来做成组设计两样本均数比较的t检验,选择Analyze==>Compare Means==>Independent-Samples T test,系统弹出两样本t检验对话框如下:
的两组相比。

是否齐,这里的戒严结果为F = 0.032,p = 0.860,可见在本例中方差是齐的;第二部分则分别给出两组所在总体方差齐和方差不齐时的t检验结果,由于前面的方差齐性检验结果为方差齐,第二部分就应选用方差齐时的t检验结果,即上面一行列出的t= 2.524,ν=22,p=0.019。

从而最终的统计结论为按α=0.05水准,拒绝H0,认为克山病患者与健康人的血磷值不同,从样本均数来看,可认为克山病患者的血磷值较高。

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