SPSS第3次实验报告
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.004
.004
(三) 配对样本 T 检验
1. 原理:
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着差异。在配 对设计得到的样本数据中,每对数据之间都有一定的相关,如果忽略这种关系就会浪费 大量的统计信息,因此配对样本 T 检验的前提要求为:(1)两样本必须是配对的。配对 可以从两个因素考虑,首先,两样本的观察值数目相等;其次,两样本的栓差值的书序 不能随意更改。(2)样本来自的两个总体应服从正态分布。
实验项目名称: 均值过程和 T 检验
第 3 次实验报告
一、 均值过程
均值过程是 SPSS 计算各种基本描述统计量的过程。均值过程就是按照用户指定条 件,对样本进行分组计算均数和标准差。用户可以指定一个或多变量作为分组变量。如 果分组变量为多个,还应指定这些分组变量之间的层次关系。层次关系可以使同层次的 或多层次的。同层次意味着将按照各分组变量的不同取值分别对个案进行分组;多层次 表示将首先按第一分组变量分组,然后对各个分组下的个案按照第二分组变量进行分 组。
式中,t 统计量服从自由度为 n-1 的 t 分布。单样本 T 检验的统计量即为 t 统 计量。当认为原假设成立时用μ代替μ0。 3) 计算检验统计量的观测值和概率值
该步目的是计算检验统计量的观测值和相应的概率 P 值。SPSS 将自动将样本均 值、μ0 样本方差、样本数带入式中,计算出 t 统计量的观测值和对应的概率 P 值。 4) 给定显着性水平α,并作出决策
A. 当量总体方差未知且相等,即σ1=σ2 时,采用合并的方差作为两个总体的 方差估计,数学定义为:(t 统计量服从个自由度的 t 分布)
B. 当量总体方差未知且不相等,即σ1≠σ2 时,分别采用各自的方差,此时 两样本均值差的抽样分布的方差σ212 为:(t 统计量服从修正自由度的 t 分布)
于是,两总体均值差的检验统计量为 t 统计量:
结果显示统计量 t=,P 值=<,因此接受原假设,即可以认为干预前后该地区贫血儿 童血红蛋白(%)平均水平有变化,且变化方向为增长。
对1
干预前 干预后
表8 成对样本统计量
均值
N
标准差
12
12
均值的标准误
对 干预前 - 干预后
1
成绩评定:
表9 成对样本检验
成对差分
t
均值
标准差 均值的标 差分的 95% 置信区
浓度
11
.32186
t 浓度
表4 单个样本检验 检验值 =
df
Sig.(双侧) 均值差值 差分的 95% 置信区间
下限
上限
10
.012
.98364
.2665
(二) 独立样本 T 检验 1. 原理:
利用两个总体的独立样本,推断两个总体的均值是否存在显着差异。这个检验的前 提要求是:(1)独立。两组数据相互独立,互不相关;(2)正态,剂量组样本来自的总 体符合正态分布;(3)方差齐性。即两组方差相等。 2. 步骤: 1) 提出零假设 2) 选择检验统计量
2. 步骤
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) 给定显着性水平α,并作出决策
3. 实际操作
案例来源:《SPSS 统计分析大全:清华大学出版社》
某地区随机抽取 12 名贫血儿童的家庭,实行健康教育干预三个月,干预前后儿童 的血红蛋白(%)测量结果如 sav,试问干预前后该地区贫血儿童血红蛋白(%)平均水
成绩 * 性别
表1 案例处理摘要 案例
已包含
已排除
N
百分比
N
百分比
24
%
0
%
总计
N
百分比
24
%
成绩 性别 男 女 总计
表2 报告
均值
N
标准差
12 12 24
二、 T 检验
(一) 单样本 T 检验 1. 原理:
单样本 T 检验的目的是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 检验值之间存在显着性差异。这里前提是要求样本来自的总体服从正态分布。 2. 步骤: 1) 根据题意提出原假设 H0 和备择假设 H1 2) 选择检验统计量
准误
间
下限
上限
df Sig.(双 侧)
11 .007
该生对待本次实验的态度 本次实验的过程情况 对实验结果的展示 文档书写符合规范程度
□认真 □良好 □一般 □比较差 □很好 □较好 □一般 □比较差 □很好 □良好 □一般 □比较差 □很好 □良好 □一般 □比较差
成绩
指导教师签名
刘静静
日期
H0:考试后的成绩不存在差异
H1:考试后的成绩存在差异
甲班样本数为 20,均值为,标准差为;乙班样本数为 20,均值为,标准差为。说 明甲班成绩均值高于乙班且标准差小于乙班,波动较小。
95% 置信区间里,t 统计量在置信区间的上下限范围之内,因此,我们选择接受原 假设,即甲乙两班考试后的成绩不存在差异。
平有无变化
分析:干预前后的数据可以当成是来自两个不同总体的配对样本,推断两个总体的 均值是否存在显着差异。
过程:
H0:干预前后该地区贫血儿童血红蛋白(%)平均水平有变化
H1:干预前后该地区贫血儿童血红蛋白(%)平均水平没有变化
结果:表所示为配对样本 T 检验分析的结果,干预前的均值为,标准差为,干预后 的均值为,标准差为,说明干预后该地区贫血儿童血红蛋白(%)平均水平有增长,且 波动幅度不大。
当总体分布为正态分布时,样本均值的抽样分布仍为正态分布,该正态分布的 均值为μ,方差为σ2/n,即
—X—~N(μ,σ2/n) 式中,μ为总体均值,当原假设成立时,μ=μ0,σ2 为总体方差。n 为样本数。 总体分布近似服从正态分布时,通常总体方差是未知的,此时可以用样本方差 S2 替代,得到的检验统计量为 t 统计量,
过程:
H0:用该方法测量所得的结果与标准浓度值相同 H1:用该方法测量所得的结果与标准浓度值不同 使用 SPSS 得出下表
表中显示 N=11,均值为,标准差为;在检验值为,置信水平为的数值下的 t 统计量为,不在
(,)之内;P 值=<
所以拒绝 H0,暂时接受 H1
表3 单个样本统计量
N
均值
标准差 均值的标准误
3) 计算检验统计量观测值和概率 P 值 4) 给定显着性水平α,并作出决策
3. 实际操作
案例来源:《SPSS 统计分析大全:清华大学出版社》
现希望评价两位老师的教学质量,是比较其分别任教的甲、乙两班(设甲、乙两班 原成绩相近,不存在差别)考试后的成绩是否存在差异
分析:有两个总体的独立样本,推断两个总体的均值是否存在显着差异。 过程:
实际操作:案例来源:《SPSS 统计分析大全:清华大学出版社》
比较不同性别学生的成绩平均值。
分析:按照用户指定条件,对样本进行分组计算均数和标准差。
用 SPSS 软件操作,得出结果如下表所示,男生的成绩均值为,标准差为;女生的 平均成绩为,标准差为;即女生的平均水平比男生的平均水平要高,但是男生的成绩相 对于女生更为集中分布。
class
表5 组统计量
N
均值
标准差
均值的标准误
score 甲班
20
乙班
20
方差方程的 Levene 检验
表6 独立样本检验 均值方程的 t 检验
F
Sig. t
df Sig.(双 均值差 标准误 差分的 95% 置信
侧)
值
差值
区间
下限 上限
ຫໍສະໝຸດ Baidu
假设方差 相等 score 假设方差 不相等
.733
.397
如果概率 P 值小于显着性水平α,则应拒绝原假设;反之,则应接受原假设。 3. 实际操作
案例来源:《SPSS 统计分析大全:清华大学出版社》 某药物在某种溶剂中溶解后的标准浓度为 L。先采用某种方法,测量该药物溶解液 11 次。问:用该方法测量所得的结果是否与标准浓度值有所不同
分析:目的是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检验值之 间存在显着性差异,假设样本来自的总体服从正态分布,用单样本 T 检验。