SPSS均值比较与检验
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Test) ▪ 方差分析（One-Way ANOVA）
2
有关公式—(提前说明)
算术平均值： 方差： 标准差：
n
xiwi
Mean
i1 n
wi
i1
n
wi (xi x)2
Variance i1 n
wi 1
i1
S Variance
均值标准误：
Stderr S N
3
有关公式
峰度： Kurtosis
Variables 框：用于 选取需要 分析的变 量
图3-6
Test Value:输 入已知 的总体 均值， 默认0
打开主对话框。 ▪ 3)单击Option, 打开Options对话框,选择统计项
目。 ▪ 4）单击OK完成。
9
选h sex
图3—3 在主对话框选送变量
图3—4
第二层变量框
按Next,进入 layer 2of 2, 选age
10
选
择
统
复选此2
计
项,第一
项
按此
层次分
目
按钮
组选择
计算方
差分析
和线性
检验
15
一、单一样本T检验
一、 简介
T检验：t x 0
s x
用于检验单个变量的均值与假设检 验值(给定的常数)之间是否存在差异。
二、完全窗口分析
按Analyze—Compare Means—OneSample T Test顺序，打开One-Sample T Test主对话框（如图3--1）
16
Test
二、完全窗口分析 按Analyze—Compare Means— Means顺序，打开Means主对话框 （如图3--1）。
5
该框的变量为因变量，即用于分析的变量。
单击此按钮，
进入下一层， 该框的变量为自
返回则按
变量，必须至少
Previous按钮。 有一个变量
见图3—2
图3—1 Means主对话框
图3—5 Options对话框
11
2. 结果及分析
表3—1 观测量摘要 表（性别和年龄均放第 一层）
Case Processing Summary
身高 * 性别 身高 * 年龄
Included
N
Percent
27
100.0%
27
100.0%
Cases
Excluded
N
Percent
0
.0%
0
.0%
Excluded
N
Percent
0
.0%
Total
N
Fra Baidu bibliotek
Percent
27 100.0%
13
对第一层变量的方差分析结果
身高 * 年龄
Between Groups
Within Groups Total
(Combined) Linearity Deviation from Linearity
ANOVA Table
Test for linearity:产 生第一层最后一个变 量的R和R2。
7
三、例题分析
测得某城市12岁儿童的身高及体重信息， 用Means过程对其做基本的描述性统计分析。
8
1、操作步骤
▪ 1） 打开数据文件“data03-MEANS_01.sav” 。 ▪ 2)按顺序Analyze Compare Means Means
N2 2N 3
(N 1)(N 2)(N 3)
(xi S4
x)4
N(N
3(2N 3) 1)(N 2)(N
3)
(xi x)2 2 S4
N≥3，S>0
偏度：
Skewness
N
(N 1)(N 2)
(xi x)3 S3
N≥2，S>0
返回 4
MEANS过程
一、 Means过程 该过程实际上更倾向于对样本进行 描述，可以对需要比较的各组计算 描述指标，包括均值、标准差、总 和、观测量数、方差等一系列单变 量统计量。
决这样的问题，只建立一个控制层就不够了。应该考虑，选择身高h作为因变量，分类变 量age作为第一层控制变量，sex为第二层控制变量。两个分类变量分别放在两层中，且使 用选择项。
Case Processing Summary
身高 *性别 *年龄
Included
N
Percent
27 100.0%
Cases
14
身高 * 年龄
关联度测度
Measures of Association
R
R Squared
.879
.772
Eta .915
Eta Squared .838
表3—6是eta统计量表，η统计量表明因变 量和自变量之间联系的强度，η2是因变量中 不同组间差异所解释的方差比，是组间平 方和与总平方和之比。
Sum of Squares
.105 .097
.008
.020 .125
df 3 1
2
23 26
Mean Square .035 .097
.004
.001
F 39.587 109.435
4.664
Sig. .000 .000
.020
当前表是方差分析表，共6列：第一列方差来 源：组间的、组内的、总的方差；第二列为平 方和；第三列为自由度；第四列为均方；第五 列为F值；第六列为F统计量的显著值。
6
Statistics框：供选择的统计量
Cell Statistics框: 选入的描述统计量，
默认为均值、样本 数、标准差。
图3—2 Options 对话框
Statistics for First Layer复选框：
Anova table and eta: 进行分组变量的单因 方差分析并计算eta 统计量。
身高 * 年龄
Mean 1.4488 1.5209 1.6129 1.5900 1.5259
N 8
11 7 1
27
Std. Deviation 2.167E-02 3.910E-02 1.704E-02
. 12 6.941E-02
分析实例
两个分类变量分别放在两层中
相同年龄的男孩和女孩是否身高有所不同？是否身高随年龄的增长呈线性关系？如果解
Total
N
Percent
27
100.0%
27
100.0%
身高
性别 女 男 Total
身高 * 性别
Mean 1.5154 1.5357 1.5259
N 13 14 27
Std. Deviation 6.253E-02 7.623E-02 6.941E-02
身高
年龄 10 11 12 13 Total
生物统计与实验设计
Biological Statistics And Experimental Designs
SPSS——均值比较与检验
▪ MEANS过程 ▪ 单一样本T检验 (One-Sample T Test） ▪ 独立样本T检验 (Independent-
Sample T Test) ▪ 配对样本T检验 (Paired-Sample T
2
有关公式—(提前说明)
算术平均值： 方差： 标准差：
n
xiwi
Mean
i1 n
wi
i1
n
wi (xi x)2
Variance i1 n
wi 1
i1
S Variance
均值标准误：
Stderr S N
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有关公式
峰度： Kurtosis
Variables 框：用于 选取需要 分析的变 量
图3-6
Test Value:输 入已知 的总体 均值， 默认0
打开主对话框。 ▪ 3)单击Option, 打开Options对话框,选择统计项
目。 ▪ 4）单击OK完成。
9
选h sex
图3—3 在主对话框选送变量
图3—4
第二层变量框
按Next,进入 layer 2of 2, 选age
10
选
择
统
复选此2
计
项,第一
项
按此
层次分
目
按钮
组选择
计算方
差分析
和线性
检验
15
一、单一样本T检验
一、 简介
T检验：t x 0
s x
用于检验单个变量的均值与假设检 验值(给定的常数)之间是否存在差异。
二、完全窗口分析
按Analyze—Compare Means—OneSample T Test顺序，打开One-Sample T Test主对话框（如图3--1）
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Test
二、完全窗口分析 按Analyze—Compare Means— Means顺序，打开Means主对话框 （如图3--1）。
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该框的变量为因变量，即用于分析的变量。
单击此按钮，
进入下一层， 该框的变量为自
返回则按
变量，必须至少
Previous按钮。 有一个变量
见图3—2
图3—1 Means主对话框
图3—5 Options对话框
11
2. 结果及分析
表3—1 观测量摘要 表（性别和年龄均放第 一层）
Case Processing Summary
身高 * 性别 身高 * 年龄
Included
N
Percent
27
100.0%
27
100.0%
Cases
Excluded
N
Percent
0
.0%
0
.0%
Excluded
N
Percent
0
.0%
Total
N
Fra Baidu bibliotek
Percent
27 100.0%
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对第一层变量的方差分析结果
身高 * 年龄
Between Groups
Within Groups Total
(Combined) Linearity Deviation from Linearity
ANOVA Table
Test for linearity:产 生第一层最后一个变 量的R和R2。
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三、例题分析
测得某城市12岁儿童的身高及体重信息， 用Means过程对其做基本的描述性统计分析。
8
1、操作步骤
▪ 1） 打开数据文件“data03-MEANS_01.sav” 。 ▪ 2)按顺序Analyze Compare Means Means
N2 2N 3
(N 1)(N 2)(N 3)
(xi S4
x)4
N(N
3(2N 3) 1)(N 2)(N
3)
(xi x)2 2 S4
N≥3，S>0
偏度：
Skewness
N
(N 1)(N 2)
(xi x)3 S3
N≥2，S>0
返回 4
MEANS过程
一、 Means过程 该过程实际上更倾向于对样本进行 描述，可以对需要比较的各组计算 描述指标，包括均值、标准差、总 和、观测量数、方差等一系列单变 量统计量。
决这样的问题，只建立一个控制层就不够了。应该考虑，选择身高h作为因变量，分类变 量age作为第一层控制变量，sex为第二层控制变量。两个分类变量分别放在两层中，且使 用选择项。
Case Processing Summary
身高 *性别 *年龄
Included
N
Percent
27 100.0%
Cases
14
身高 * 年龄
关联度测度
Measures of Association
R
R Squared
.879
.772
Eta .915
Eta Squared .838
表3—6是eta统计量表，η统计量表明因变 量和自变量之间联系的强度，η2是因变量中 不同组间差异所解释的方差比，是组间平 方和与总平方和之比。
Sum of Squares
.105 .097
.008
.020 .125
df 3 1
2
23 26
Mean Square .035 .097
.004
.001
F 39.587 109.435
4.664
Sig. .000 .000
.020
当前表是方差分析表，共6列：第一列方差来 源：组间的、组内的、总的方差；第二列为平 方和；第三列为自由度；第四列为均方；第五 列为F值；第六列为F统计量的显著值。
6
Statistics框：供选择的统计量
Cell Statistics框: 选入的描述统计量，
默认为均值、样本 数、标准差。
图3—2 Options 对话框
Statistics for First Layer复选框：
Anova table and eta: 进行分组变量的单因 方差分析并计算eta 统计量。
身高 * 年龄
Mean 1.4488 1.5209 1.6129 1.5900 1.5259
N 8
11 7 1
27
Std. Deviation 2.167E-02 3.910E-02 1.704E-02
. 12 6.941E-02
分析实例
两个分类变量分别放在两层中
相同年龄的男孩和女孩是否身高有所不同？是否身高随年龄的增长呈线性关系？如果解
Total
N
Percent
27
100.0%
27
100.0%
身高
性别 女 男 Total
身高 * 性别
Mean 1.5154 1.5357 1.5259
N 13 14 27
Std. Deviation 6.253E-02 7.623E-02 6.941E-02
身高
年龄 10 11 12 13 Total
生物统计与实验设计
Biological Statistics And Experimental Designs
SPSS——均值比较与检验
▪ MEANS过程 ▪ 单一样本T检验 (One-Sample T Test） ▪ 独立样本T检验 (Independent-
Sample T Test) ▪ 配对样本T检验 (Paired-Sample T