均值比较与方差分析.
合集下载
相关主题
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
2018/11/17 9
调入Excel数据要特别注意第1行 数据的变化。 2. 数据的管理 数据文件建立后，有时需要对变 量进行管理，如插入变量、定义变量 属性、复制变量属性等。 数据管理主要通过“数据”菜单 进行，请各位自行练习。
2018/11/17 10
二、均值比较
1. 引言 在科学实验中常常要研究不同实 验条件或方法对实验结果的影响。比 如，几种不同药物对某种疾病的疗效; 不同饲料对牲畜体重增长的效果等。 研究上述问题的基本思路是比较 不同实验条件或方法下样本均值间的 差异。
2018/11/17 24
2018/11/17 21
号(字符型或数据型)，第二列为身高 (数值型)，第三列为性别(字符型, 字 符1表示男生，字符0表示女生)。 此时一定要在数据视图的“值” 中进行值标签定义，如 1=“ 男生” , 0= “女生”。 分析 -> 比较均值 -> 独立样本 t 检 验。
2018/11/17 22
通常取 0.05, 0.01。 (4) 计算检验统计量t0 (5) 作出推断(两种方法) ①用统计量——若 t0 t 2 (n 1), 则拒绝假设，即差异显著。 ②用显著性概率 P 值 (sig.)——若 显著性概率 P t t0 ，则拒绝假 设，即差异显著。
2018/11/17 16
2018/11/17 14
总体方差已知时，构造的统计量 服从正态分析，称为Z检验。大多数 情况下，总体方差未知，此时构造的 统计量服从t分布，称为t检验。 (3) 确定显著性水平(拒真概率) 显著性水平 即为检验时犯拒真 错误概率的最大允许值，也就是说接 受假设的正确率至少为 1 。
2018/11/17 15
选身高入检验变量，选性别入分 组变量，并在定义组中定义组1, 组2 的值分别为1, 0。 其余默认，确定。
wenku.baidu.com
2018/11/17
23
F=0.843, P=0.375>0.01 ， 按 0.01 水平可认为男女生总体方差相等，应 选择方差相等的结果。
t0 4.315 t 2 (n1 n2 2) t0.005 (13) 3.01
解 分析 ->比较均值 ->单样本 t 检 验。 选身高入检验变量，检验值设为 165 ；选项中置信区间百分比默认为 0.95，即 0.05 。
2018/11/17
19
t0 0.036 t 2 (n 1) t0.025 (14) 2.14
P t t0 0.972 0.05
t 2 (n 1)
2018/11/17 17
3. 单一样本均值的t检验 单一样本均值的检验，即只对单 一变量的均值进行检验，用于检验样 本均值是否与给定的总体均值之间存 在显著差异。 例1 已知某年级15个学生身高数 据如下，检验其平均身高是否与全年 级平均身高165相同。
2018/11/17 18
2018/11/17 4
要建立数据文件。另外，有时还需要 对已有数据文件进行编辑、管理，如 变量、属性和文件的管理等。 1. 数据的录入与调用 下面用一个实例介绍建立数据文 件和录入数据的方法。 例1 现有15人的体检资料，试建 立SPSS数据文件，并存为1_1.sav。
2018/11/17 5
体检资料包含的信息有编号、姓 名、文化程度、出生日期、体检日期、 身高、体重、疾病名称。 在 SPSS 中，录入数据时，首先 要根据数据特征确定变量的名称、类 型(宽度，小数)、标签、值等。 本例中的变量特征如下：
2014数学建模培训
第5讲 均值比较与方差分析
一、SPSS数据的录入与管理
由于建立数据文件是 SPSS 分析 的基础，所以本讲首先简要介绍数据 的录入与管理。 SPSS 具有很强的数据处理和分 析能力，它可以读取11种不同类型的 外部文件，存储30种不同类型的数据 文件。 利用SPSS对数据进行分析, 首先
7
数据录入过程与方法： (1) 启 动 SPSS ， 选 择 “ 输 入 数 据”,进入数据编辑器； (2) 选择变量视图； (3) 依次录入各变量的名称、类 型 (宽度, 小数)、标签、值； (4) 选择数据视图； (5) 依次录入相应数据。
2018/11/17 8
保存后即生成.sav文件。 如果 SPSS 需调用 Excel 文件，当 数据较少时，可直接复制；当数据较 多时，可通过: 文件—打开数据库— 新建查询—Excel files流程调入Excel 数据。 调入数据后，可按照前述方式对 其分别定义变量各属性。
2018/11/17 12
比较样本均值间的差异是否具有 统计学意义的常用方法有均值比较和 方差分析。 均值比较仅用于单因素两水平设 计和单组设计中均值的检验，而方差 分析可用于单因素多水平设计和多因 素设计中均值的检验。 简单地说，均值比较仅适用于两
2018/11/17 13
个样本均值的比较，而方差分析适用 三个及以上样本均值的比较。 2. 均值比较的原理与步骤 均值比较采用假设检验原理，并 设总体均为正态分布，比较步骤为： (1) 提出假设 通常假设差异不显著。 (2) 构造检验统计量
2018/11/17 6
名称 编号 姓名 文化 出生日 体检日 身高 体重 疾病
2018/11/17
类型 宽度 小数 标签 说明 2 0 数值 校体检 8 0* 字符 8ASCII 4汉 4 0 数值 1-6 小学-博士 0* mm/dd/yyyy 日期 10 0* 日期 10 普查 mm/dd/yyyy 5 2 cm 数值 4 2 kg 数值 代码表示疾病 4 0 数值
显然，在0.05水平下应接受假设, 即15个学生的平均身高与年级平均身 高无显著差异。
2018/11/17 20
4. 独立样本均值的t检验 独立样本均值的检验用于检验两 个来自独立正态总体的样本均值之间 是否存在显著差异。 例2 根据下列数据比较男生和女 生的平均身高是否相等。 解 本题首先要注意数据格式。 可以设置三列数据。第一列为序
调入Excel数据要特别注意第1行 数据的变化。 2. 数据的管理 数据文件建立后，有时需要对变 量进行管理，如插入变量、定义变量 属性、复制变量属性等。 数据管理主要通过“数据”菜单 进行，请各位自行练习。
2018/11/17 10
二、均值比较
1. 引言 在科学实验中常常要研究不同实 验条件或方法对实验结果的影响。比 如，几种不同药物对某种疾病的疗效; 不同饲料对牲畜体重增长的效果等。 研究上述问题的基本思路是比较 不同实验条件或方法下样本均值间的 差异。
2018/11/17 24
2018/11/17 21
号(字符型或数据型)，第二列为身高 (数值型)，第三列为性别(字符型, 字 符1表示男生，字符0表示女生)。 此时一定要在数据视图的“值” 中进行值标签定义，如 1=“ 男生” , 0= “女生”。 分析 -> 比较均值 -> 独立样本 t 检 验。
2018/11/17 22
通常取 0.05, 0.01。 (4) 计算检验统计量t0 (5) 作出推断(两种方法) ①用统计量——若 t0 t 2 (n 1), 则拒绝假设，即差异显著。 ②用显著性概率 P 值 (sig.)——若 显著性概率 P t t0 ，则拒绝假 设，即差异显著。
2018/11/17 16
2018/11/17 14
总体方差已知时，构造的统计量 服从正态分析，称为Z检验。大多数 情况下，总体方差未知，此时构造的 统计量服从t分布，称为t检验。 (3) 确定显著性水平(拒真概率) 显著性水平 即为检验时犯拒真 错误概率的最大允许值，也就是说接 受假设的正确率至少为 1 。
2018/11/17 15
选身高入检验变量，选性别入分 组变量，并在定义组中定义组1, 组2 的值分别为1, 0。 其余默认，确定。
wenku.baidu.com
2018/11/17
23
F=0.843, P=0.375>0.01 ， 按 0.01 水平可认为男女生总体方差相等，应 选择方差相等的结果。
t0 4.315 t 2 (n1 n2 2) t0.005 (13) 3.01
解 分析 ->比较均值 ->单样本 t 检 验。 选身高入检验变量，检验值设为 165 ；选项中置信区间百分比默认为 0.95，即 0.05 。
2018/11/17
19
t0 0.036 t 2 (n 1) t0.025 (14) 2.14
P t t0 0.972 0.05
t 2 (n 1)
2018/11/17 17
3. 单一样本均值的t检验 单一样本均值的检验，即只对单 一变量的均值进行检验，用于检验样 本均值是否与给定的总体均值之间存 在显著差异。 例1 已知某年级15个学生身高数 据如下，检验其平均身高是否与全年 级平均身高165相同。
2018/11/17 18
2018/11/17 4
要建立数据文件。另外，有时还需要 对已有数据文件进行编辑、管理，如 变量、属性和文件的管理等。 1. 数据的录入与调用 下面用一个实例介绍建立数据文 件和录入数据的方法。 例1 现有15人的体检资料，试建 立SPSS数据文件，并存为1_1.sav。
2018/11/17 5
体检资料包含的信息有编号、姓 名、文化程度、出生日期、体检日期、 身高、体重、疾病名称。 在 SPSS 中，录入数据时，首先 要根据数据特征确定变量的名称、类 型(宽度，小数)、标签、值等。 本例中的变量特征如下：
2014数学建模培训
第5讲 均值比较与方差分析
一、SPSS数据的录入与管理
由于建立数据文件是 SPSS 分析 的基础，所以本讲首先简要介绍数据 的录入与管理。 SPSS 具有很强的数据处理和分 析能力，它可以读取11种不同类型的 外部文件，存储30种不同类型的数据 文件。 利用SPSS对数据进行分析, 首先
7
数据录入过程与方法： (1) 启 动 SPSS ， 选 择 “ 输 入 数 据”,进入数据编辑器； (2) 选择变量视图； (3) 依次录入各变量的名称、类 型 (宽度, 小数)、标签、值； (4) 选择数据视图； (5) 依次录入相应数据。
2018/11/17 8
保存后即生成.sav文件。 如果 SPSS 需调用 Excel 文件，当 数据较少时，可直接复制；当数据较 多时，可通过: 文件—打开数据库— 新建查询—Excel files流程调入Excel 数据。 调入数据后，可按照前述方式对 其分别定义变量各属性。
2018/11/17 12
比较样本均值间的差异是否具有 统计学意义的常用方法有均值比较和 方差分析。 均值比较仅用于单因素两水平设 计和单组设计中均值的检验，而方差 分析可用于单因素多水平设计和多因 素设计中均值的检验。 简单地说，均值比较仅适用于两
2018/11/17 13
个样本均值的比较，而方差分析适用 三个及以上样本均值的比较。 2. 均值比较的原理与步骤 均值比较采用假设检验原理，并 设总体均为正态分布，比较步骤为： (1) 提出假设 通常假设差异不显著。 (2) 构造检验统计量
2018/11/17 6
名称 编号 姓名 文化 出生日 体检日 身高 体重 疾病
2018/11/17
类型 宽度 小数 标签 说明 2 0 数值 校体检 8 0* 字符 8ASCII 4汉 4 0 数值 1-6 小学-博士 0* mm/dd/yyyy 日期 10 0* 日期 10 普查 mm/dd/yyyy 5 2 cm 数值 4 2 kg 数值 代码表示疾病 4 0 数值
显然，在0.05水平下应接受假设, 即15个学生的平均身高与年级平均身 高无显著差异。
2018/11/17 20
4. 独立样本均值的t检验 独立样本均值的检验用于检验两 个来自独立正态总体的样本均值之间 是否存在显著差异。 例2 根据下列数据比较男生和女 生的平均身高是否相等。 解 本题首先要注意数据格式。 可以设置三列数据。第一列为序