SPSS均值比较与检验PPT课件
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spss课件-均值比较与检验
功能：分組計算、比較指定變數的描述統計量。包括均值、標準
差、總和、觀測數、方差等等，還可以給出方差分析表和線性檢驗 結果。描述統計量公式P126。
Analyze-> Compare Means->Means
• Dependent List：因變數（分析變數，一般為定距或定序變數） • Independent List：引數（分組變數，為分類變數，注意可分
要求：a. 被比較的兩組樣本彼此獨立, 沒有
配對關係 b. 兩組樣本均來自正態總體 c. 均值是對於檢驗有意義的描述統計量
兩組樣本方差相等和不等時使用的計算t值的公式不 同。因此應該先對方差進行齊次性檢驗。SPSS的輸出， 在給出方差齊和不齊兩種計算結果的t值，和t檢驗的 顯著性概率的同時，還給出對方差齊次性檢驗的F值 和F檢驗的顯著性概率。用戶需要根據F檢驗的結果自 己判斷選擇t檢驗輸出中的哪個結果，得出最後結論。
能否用樣本均值估計總體均值？兩個變數均值接近的 樣本是否來自均值相同的總體？換句話說，兩組樣本 某變數均值不同，其差異是否具有統計意義？能否說 明總體差異？這是各種研究工作中經常提出的問題。 這就要進行均值比較。
8.1.2 進行均值比較及檢驗的過程
MEANS過程：不同水準下（不同組）的描述統計量，如男女
的平均工資,各工種的平均工資。目的在於比較。術語：水準數 （指分類變數的值數，如sex變數有2個值，稱為有兩個水準）、 單元Cell（指因變數按分類變數值所分的組）、水準組合
T test 過程：對樣本進行T檢驗的過程
• 單一樣本的T檢驗：檢驗單個變數的均值是否與給定的常數之 間存在差異。
• 獨立樣本的T檢驗：檢驗兩組不相關的樣本是否來自具有相同 均值的總體（均值是否相同，如男女的平均收入是否相同，是 否有顯著性差異）
差、總和、觀測數、方差等等，還可以給出方差分析表和線性檢驗 結果。描述統計量公式P126。
Analyze-> Compare Means->Means
• Dependent List：因變數（分析變數，一般為定距或定序變數） • Independent List：引數（分組變數，為分類變數，注意可分
要求：a. 被比較的兩組樣本彼此獨立, 沒有
配對關係 b. 兩組樣本均來自正態總體 c. 均值是對於檢驗有意義的描述統計量
兩組樣本方差相等和不等時使用的計算t值的公式不 同。因此應該先對方差進行齊次性檢驗。SPSS的輸出， 在給出方差齊和不齊兩種計算結果的t值，和t檢驗的 顯著性概率的同時，還給出對方差齊次性檢驗的F值 和F檢驗的顯著性概率。用戶需要根據F檢驗的結果自 己判斷選擇t檢驗輸出中的哪個結果，得出最後結論。
能否用樣本均值估計總體均值？兩個變數均值接近的 樣本是否來自均值相同的總體？換句話說，兩組樣本 某變數均值不同，其差異是否具有統計意義？能否說 明總體差異？這是各種研究工作中經常提出的問題。 這就要進行均值比較。
8.1.2 進行均值比較及檢驗的過程
MEANS過程：不同水準下（不同組）的描述統計量，如男女
的平均工資,各工種的平均工資。目的在於比較。術語：水準數 （指分類變數的值數，如sex變數有2個值，稱為有兩個水準）、 單元Cell（指因變數按分類變數值所分的組）、水準組合
T test 過程：對樣本進行T檢驗的過程
• 單一樣本的T檢驗：檢驗單個變數的均值是否與給定的常數之 間存在差異。
• 獨立樣本的T檢驗：檢驗兩組不相關的樣本是否來自具有相同 均值的總體（均值是否相同，如男女的平均收入是否相同，是 否有顯著性差異）
SPSS--均数间的比较(一)PPT课件
2021/3/12
19
练习题
为了解聋哑学生学习 成绩与血清锌含量的 关系，某人按年龄、 性别和班级在聋哑学 校随机抽取成绩优、 差的14对学生进行配 对研究，得其结果如 下表所示，问聋哑学 生学习成绩与血清锌 含量有无关系？
2021/3/12
编号 优生组 差生组 编号 优生组 差生组
1
1.20
1.31
8
0.80
0.86
2
0.99
1.34
9
0.84
0.72
3
1.03
1.10
10
0.85
0.88
4
0.90
0.72
11
1.05
0.81
5
1.22
0.92
12
1.08
1.30
6
0.90
1.34
13
1.15
0.85
7
0.97
0.98
14
0.90
0.80
20
感谢您的阅读收藏，谢谢！
2021/3/12
21
2021/3/12
18
练习题
研究不同饲料对雌鼠体重增加的关系，资料见 下，问这两种饲料对雌鼠体重增加的影响有无 差别
饲料 高蛋白
鼠数
各 鼠 所 增 体 重 （克）
12 134 146 104 119 124 161 107 83 113 129 97 123
低蛋白
7
70 118 101 85 107 132 94
2021/3/12
3
抽样误差
标准误
样本均数以总体均数为 中心呈正态分布。
样本均数的标准差成为 标准误。
SPSS数据分析教程均值的比较(共44张PPT)
采用T检验对该饮食方案的效果进行分析。
配对T检验操作
选择【分析】→【比较均值】→【配对样本T 检验（P）】
T检验结果解释
配对T检验注意事项
方差齐性：待比较的两个样本的方差相同。
需要先检查两个样本是否服从正态分布。应用 常见的配对设计方法有以下几种:
掌握假设检验的基本思想
直方图、Q-Q图或者K-S检验等方法来检验差值 目的是比较采用新促销方法的信用卡消费金额均值和标准促销方法的信用卡消费金额均值，看二者是否在统计上有显著的差异。
因而假设检验有可能犯两类错误：
一假设吗？见数据5-4 T检验稳健性（Robust）较好，如果样本分布偏离正态分布不太严重，也可采用T检验。
在大样本情况下，T检验和U检验是等价的 如果p< ，则拒绝原假设，反之，没有理由拒绝原假设。 即受试对象的年龄、性别、体重等非处理因素都相同或相似；
5.5配对样本T检验
4. 给定显著性水平 ，并作出决策。如果p< ， 则拒绝原假设，反之，没有理由拒绝原假设。
5.2均值子菜单
一、均值过程
SPSS的均值过程是描述和分析尺度变量（Scale） 的一种有用的方法，可以获得需要分析的变量 的许多中心趋势和离散趋势的统计指标，同时 它可以对不同的组别或者交叉组别进行比较。
可以先计算配对样本的差值变量，然后进行单 掌握单样本T检验方法、应用条件和输出结果
为了研究一种减肥药的效果，特抽取了20名试验者进行试验，其服用该产品一个疗程前后的体重变化见数据5-6。
本书数据文件HourlyWage.
样本的T检验。 sav记录了接受不同促销方案的用户信用卡消费数据，现在需要检验新的促销方法是否能促进信用卡的消费，以此决定是否继续推进这种新促销
配对T检验操作
选择【分析】→【比较均值】→【配对样本T 检验（P）】
T检验结果解释
配对T检验注意事项
方差齐性：待比较的两个样本的方差相同。
需要先检查两个样本是否服从正态分布。应用 常见的配对设计方法有以下几种:
掌握假设检验的基本思想
直方图、Q-Q图或者K-S检验等方法来检验差值 目的是比较采用新促销方法的信用卡消费金额均值和标准促销方法的信用卡消费金额均值，看二者是否在统计上有显著的差异。
因而假设检验有可能犯两类错误：
一假设吗？见数据5-4 T检验稳健性（Robust）较好，如果样本分布偏离正态分布不太严重，也可采用T检验。
在大样本情况下，T检验和U检验是等价的 如果p< ，则拒绝原假设，反之，没有理由拒绝原假设。 即受试对象的年龄、性别、体重等非处理因素都相同或相似；
5.5配对样本T检验
4. 给定显著性水平 ，并作出决策。如果p< ， 则拒绝原假设，反之，没有理由拒绝原假设。
5.2均值子菜单
一、均值过程
SPSS的均值过程是描述和分析尺度变量（Scale） 的一种有用的方法，可以获得需要分析的变量 的许多中心趋势和离散趋势的统计指标，同时 它可以对不同的组别或者交叉组别进行比较。
可以先计算配对样本的差值变量，然后进行单 掌握单样本T检验方法、应用条件和输出结果
为了研究一种减肥药的效果，特抽取了20名试验者进行试验，其服用该产品一个疗程前后的体重变化见数据5-6。
本书数据文件HourlyWage.
样本的T检验。 sav记录了接受不同促销方案的用户信用卡消费数据，现在需要检验新的促销方法是否能促进信用卡的消费，以此决定是否继续推进这种新促销
SPSS推断统计之均值比较与方差分析 PPT课件
• H0： 某一数值 • 指定为 = 号，即 或 • 例如, H0： 3190（克）
提出原假设和备择假设
什么是备择假设？(alternative hypothesis) 1. 与原假设对立的假设，也称“研究假设” 2. 研究者想收集证据予以支持的假设总是有不
等号: , 或 3. 表示为 H1
H0值 临界值 计算出的样本统计量
利用 P 值进行检验 (决策准则)
1. 单侧检验
• 若p-值 ,不拒绝 H0 • 若p-值 < , 拒绝 H0
2. 双侧检验
• 若p-值 /2, 不拒绝 H0 • 若p-值 < /2, 拒绝 H0
假设检验中的两类错误
1. 第一类错误（弃真错误）
• 原假设为真时拒绝原假设 • 会产生一系列后果 • 第一类错误的概率为
✓ 配对样本t检验
•Paired-samples t-test •同一变量、同一组在不同的情况、均值差异
Independent-samples t-test
例子：sex differences in self-esteem scores (dataFile1.sav) • 研究问题
Is there a significant difference in the mean of self-esteem scores for males and females? • 分析单元：个人 (Individual) • 自变量：性别 (分类变量) •因变量：self-esteem score （等比变量） • 需满足的假定条件
被称为显著性水平
2. 第二类错误（取伪错误）
• 原假设为假时接受原假设 • 第二类错误的概率为(Beta)
假设检验的流程
提出原假设和备择假设
什么是备择假设？(alternative hypothesis) 1. 与原假设对立的假设，也称“研究假设” 2. 研究者想收集证据予以支持的假设总是有不
等号: , 或 3. 表示为 H1
H0值 临界值 计算出的样本统计量
利用 P 值进行检验 (决策准则)
1. 单侧检验
• 若p-值 ,不拒绝 H0 • 若p-值 < , 拒绝 H0
2. 双侧检验
• 若p-值 /2, 不拒绝 H0 • 若p-值 < /2, 拒绝 H0
假设检验中的两类错误
1. 第一类错误（弃真错误）
• 原假设为真时拒绝原假设 • 会产生一系列后果 • 第一类错误的概率为
✓ 配对样本t检验
•Paired-samples t-test •同一变量、同一组在不同的情况、均值差异
Independent-samples t-test
例子：sex differences in self-esteem scores (dataFile1.sav) • 研究问题
Is there a significant difference in the mean of self-esteem scores for males and females? • 分析单元：个人 (Individual) • 自变量：性别 (分类变量) •因变量：self-esteem score （等比变量） • 需满足的假定条件
被称为显著性水平
2. 第二类错误（取伪错误）
• 原假设为假时接受原假设 • 第二类错误的概率为(Beta)
假设检验的流程
4第四章均值比较和T检验PPT课件
单一样本T检验
8
Байду номын сангаас
图4-4 选择菜单 图4-5 One-Sample T Test 设置框 图4-6 Options设置
9
4.2 单一样本T检验
4.2.3 结果与讨论 T-Test
One -Sam ple Statistics Std. Error
N MeSatnd. DeviatM ioe nan 数 学 1 71 4.000203.4435 75 .06850
第四章 均值比较和T检验
4.1 Means 过程 4.2 单一样本T检验 4.3 两独立样本T检验 4.4两配对样本T检验
2
4.1 Means 过程
4.1.1 定义和计算公式
定义：Means过程是SPSS计算各种基本描述统计量的过程， Means过程是按照用户指定条件，对样本进行分组计算均值和 标准差。
可以指定一个或多个变量作为分组变量
多个分组变量时，可以指定变量层次关系
同层次
不同层次
计算公式：
_
x1
n
x1i
i 1
n
3
4.1 Means 过程
4.1.2 SPSS实现过程 研究问题
比较不同性别同学的数学成绩平均值和方差。
表4-1
数学成绩表
性别
数学
Male
99 79 59 89 79 89 99
4.3.2 SPSS中实现过程 研究问题
分析清华、北大大一学生的高考数学成绩之间是否存在显 著性差异。
表4-2
两个学校学生的高考数学成绩表
数学 清华 99 88 79 59 54 89 79 56 89 北大 99 23 89 70 50 67 78 89 56
8
Байду номын сангаас
图4-4 选择菜单 图4-5 One-Sample T Test 设置框 图4-6 Options设置
9
4.2 单一样本T检验
4.2.3 结果与讨论 T-Test
One -Sam ple Statistics Std. Error
N MeSatnd. DeviatM ioe nan 数 学 1 71 4.000203.4435 75 .06850
第四章 均值比较和T检验
4.1 Means 过程 4.2 单一样本T检验 4.3 两独立样本T检验 4.4两配对样本T检验
2
4.1 Means 过程
4.1.1 定义和计算公式
定义：Means过程是SPSS计算各种基本描述统计量的过程， Means过程是按照用户指定条件，对样本进行分组计算均值和 标准差。
可以指定一个或多个变量作为分组变量
多个分组变量时，可以指定变量层次关系
同层次
不同层次
计算公式：
_
x1
n
x1i
i 1
n
3
4.1 Means 过程
4.1.2 SPSS实现过程 研究问题
比较不同性别同学的数学成绩平均值和方差。
表4-1
数学成绩表
性别
数学
Male
99 79 59 89 79 89 99
4.3.2 SPSS中实现过程 研究问题
分析清华、北大大一学生的高考数学成绩之间是否存在显 著性差异。
表4-2
两个学校学生的高考数学成绩表
数学 清华 99 88 79 59 54 89 79 56 89 北大 99 23 89 70 50 67 78 89 56
《SPSS均值比较》课件
SPSS的主要功能
数据管理
SPSS提供了强大的数据导入、导出和编辑功能 ，支持多种数据格式。
数据可视化
SPSS支持多种图表类型，如柱状图、饼图、散 点图等，帮助用户更好地理解数据。
ABCD
统计分析
SPSS提供了广泛的数据分析方法，包括描述性 统计、推论性统计、多元统计分析等。
预测建模
SPSS的预测建模功能可以帮助用户构建预测模 型，进行预测和决策分析。
，从而进行比较和评价。
判断数据集的集中趋势
02
均值是描述数据集集中趋势的重要指标，通过计算和比较均值
，可以了解数据集的集中趋势。
揭示数据集的离散程度
03
通过计算标准差等指标，可以了解数据集的离散程度，从而判
断数据的稳定性。
均值比较的统计方法
01
T检验
用于比较两组数据的均值是否存 在显著差异，分为独立样本T检 验和配对样本T检验。
SPSS的界面介绍
菜单栏
SPSS的菜单栏包括文件、编辑、 查看器、数据、转换、分析、图 形、实用程序等选项卡，方便用 户进行各种操作。
主界面
SPSS的主界面包括菜单栏、工具 栏、数据编辑窗口和结果输出窗 口等部分。
工具栏
SPSS的工具栏提供了常用功能的 快捷按钮，方便用户快速执行操 作。
数据编辑窗口
均值比较的意义与价值
均值比较是统计分析中的基础方法，用于比较两组或多组数据的平均水平 ，从而了解数据之间的差异。
均值比较在社会科学、医学、经济学等领域有着广泛的应用，对于探究数 据背后的规律和趋势具有重要的价值。
通过均值比较，可以直观地展示数据的中心趋势，为进一步的数据分析和 挖掘提供基础。
未来研究的方向与展望
SPSS统计分析第四章均值比较与T检验46页PPT
SPSS统计分析第四章均值比较与T检 验
16、人民应该为法律而战斗，就像为 了城墙 而战斗 一样。 ——赫 拉克利 特 17、人类对于不公正的行为加以指责 ，并非 因为他 们愿意 做出这 种行为 ，而是 惟恐自 己会成 为这种 行为的 牺牲者 。—— 柏拉图 18、制定法律法令，就是为了不让强 者做什 么事都 横行霸 道。— —奥维 德 19、法律是社会的习惯和思想的结晶 。—— 托·伍·威尔逊 20、人们嘴上挂着的法律，其真实含 义是财 富。— —爱献 生
ห้องสมุดไป่ตู้
46、我们若已接受最坏的，就再没有什么损失。——卡耐基 47、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游 48、书籍把我们引入最美好的社会，使我们认识各个时代的伟大智者。——史美尔斯 49、熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。——孙洙 50、谁和我一样用功，谁就会和我一样成功。——莫扎特
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3
8.1.1 均值比较的概念
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。由此可以得到这样的认识：均值不相等 的两组样本不一定来自均值不同的总体。
5
8.2 MEANS 过程
功能：分组计算、比较指定变量的描述统计量。包括均值、标准
差、总和、观测数、方差等等，还可以给出方差分析表和线性检验 结果。描述统计量公式P126。
Analyze-> Compare Means->Means
Dependent List：因变量（分析变量，一般为定距或定序变量）
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。用户需要根据F检验的结果自 己判断选择t检验输出中的哪个结果，得出最后结论。
MEANS过程：不同水平下（不同组）的描述统计量， 如男女的平均工资,各工种的平均工资
T test 过程：对样本进行T检验的过程(三种：单 一样本的T检验、独立样本的T检验、配对T检验)
One-Way ANOVA：一元（单因素）方差分析，用于 检验几个独立的组，是否来自均值相同的总体
2020/10/13
3. 配对T检验：检验两组相关的样本是否来自具有相同均值的总 体(前后比较，如训练效果，治疗效果)
One-Way ANOVA：一元(单因素)方差分析，用于检验几个
（三个或三个以上）独立的组，是否来自均值相同的总体。－9章
如果分析变量明显是非正态分布的，应该选择12章的非参数检验
过程。
2020/10/13
Independent List：自变量（分组变量，为分类变量，注意可 分层)
选项：统计量选择项，对第一层每个控制变量的分析（方差分析
和线性度检验）
例子：P128的学生身高data08-01(不同性别、不同年龄); 银行
数据（不同性别的收入、不同工种的收入、不同性别和工种的收入）
选择项(P130)：发育阶段相同年龄的男孩和女孩是否身高有
能否用样本均值估计总体均值？两个变量均值接近的 样本是否来自均值相同的总体？换句话说，两组样本 某变量均值不同，其差异是否具有统计意义？能否说 明总体差异？这是各种研究工作中经常提出的问题。 这就要进行均值比较。
2020/10/13
4
8.1.2 进行均值比较及ห้องสมุดไป่ตู้验的过程
MEANS过程：不同水平下（不同组）的描述统计量，如男女
例子P134 ：
某地区12岁男孩的平均身高为142.5cm,而某市测量120名 12岁男孩身高资料data08-02，检验该市12岁男孩平均身高 与该地区12岁男孩平均身高是否有显著性差异（结论：无， 原因Sig=.304>.05）
2020/10/1银3 行的平均工资是否是$30,000。
7
8.4 独立样本的T检验
进行方差齐次检验使用F检验。对应的零假设是:两组 样本方差相等。概率p<0.05 时，否定原假设，说明 方差不齐；否则两组方差无显著性差异。Ｆ计算公式 为： F=MAX(v1,v2)/MIN(v1,v2)（方差比）
2020/10/13
8
8.4 独立样本的T检验（续）
菜单： Analyze -> Compare Means-> Independent Samples T test
所不同？是否身高随年龄的增长呈线性关系（注意分层：h BY age BY sex）－方差分析和线性度检验
2020/10/13
6
8.3 单一样本的T检验
概念：检验单个变量的均值是否与给定的常数(指定的检验值)
之间是否存在显著差异。如：研究人员可能想知道一组学生的IQ
平均分与100分的差异。要求样本来自正态分布总体。
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：
用分类变量分组：银行男女雇员的平均工资是否有显著性差 异（Salary，gender（f，m）） 用定距变量分组: 例子P139的男生身高、体重、肺活量 data08-03。不同身高（≥155cm, <155cm）其平均体重、 肺活量是否有显著性差异；银行年轻和年老的平均工资（要 先计算Age=2003-XDATE.YEAR(bdate)
的平均工资,各工种的平均工资。目的在于比较。术语：水平数 （指分类变量的值数，如sex变量有2个值，称为有两个水平）、 单元Cell（指因变量按分类变量值所分的组）、水平组合
T test 过程：对样本进行T检验的过程
1. 单一样本的T检验：检验单个变量的均值是否与给定的常数之 间存在差异。
2. 独立样本的T检验：检验两组不相关的样本是否来自具有相同 均值的总体（均值是否相同，如男女的平均收入是否相同，是 否有显著性差异）
菜单： Analyze -> Compare Means-> One-Samples T test
Test Variable(s)：要求平均值的变量（一般是定距变量） Test Value：常数 零假设H0：样本均值Mean=常数（检验值）； 结果中比较有用的值：Mean和Sig显著性概率值
第八章
均值比较与检验
2020/10/13
1
本章内容
8.1 均值比较与均值比较的检验过程 8.2 MEANS 过程 8.3 单一样本的T检验 8.4 独立样本的T检验 8.5 配对样本T检验
注意数据结构的不同
2020/10/13
2
8.1 均值比较与均值比较的检验过程
8.1.1 均值比较的概念 8.1.2 进行均值比较及检验的过程