[课件]薛薇第四版SPSS第五章PPT
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薛薇SPSS统计分析方法及应用相关分析和线性回归分析PPT课件
其中，ry1、ry2、r12分别表示
y和x1的相关系数,y和x
的相关系数,
2
x1和x
的相关系数
2
偏相关系数的取值范围及大小含义与相关系数相同.
第41页/共110页
• 第二，对样本来自的两总体是否存在显著的 净相关进行推断
• 检验统计量为：
tr
nq2
1 r2
• 其中，r为偏相关系数，n为样本数，q为阶数。 T统计量服从n-q-2个自由度的t分布。
• 例如，在研究商品的需求量和价格、消费者收入 之间的线性关系时，需求量和价格之间的相关关 系实际还包含了消费者收入对价格和商品需求量 的影响。
第39页/共110页
• 偏相关分析也称净相关分析，它在控制其他变 量的线性影响的条件下分析两变量间的线性关 系，所采用的工具是偏相关系数。
• 控制变量个数为1时，偏相关系数称一阶偏相 关；当控制两个变量时，偏相关系数称为二阶 偏相关；当控制变量的个数为0时，偏相关系 数称为零阶偏相关，也就是简单相关系数。
第7页/共110页
1、简单散点图
选中简单分布， 单击定义Define 按钮，打开窗口
相关回归分析（高校科研研究）.sav
第8页/共110页
• Y轴Y Axis：选择Y轴要绘制的变量 • X轴X Axis：选择X轴要绘制的变量 • 设置标记Set Markers by：选择分组变量，
SPSS根据该变量的值将观测量分成几组，每 组采用不同的符号标注 • 标注个案Label Cases by：观测量标签变量
• 书中的第19章，统计图形.
第22页/共110页
相关系数
利用相关系数进行变量间线性关系的分析通常需要 完成以下两个步骤： • 第一，计算样本相关系数r；
薛薇SPSS统计方法及应用聚类介绍PPT学习教案
Phi方（Phi-Square measure） 距离
第6页/共33页
3、二值（Binary）变量个体间
注：聚类分析的几点说明 ➢ 所选择的变量应符合聚类的要求：所选变量应能够从不同 的侧面反映我们研究的目的； ➢ 各变量的变量值不应有数量级上的差异（对数据进行标准 化处理）：聚类分析是以各种距离来度量个体间的“亲疏” 程度的，从上述各种距离的定义看，数量级将对距离产生 较大的影响，并影响最终的聚类结果。 ➢ 各变量间不应有较强的线性相关关系
种类型，分别是Q型聚类和R型聚类；层次聚类的聚类方式又有两种，分别是凝聚方式聚 类和分解方式聚类。
Q型聚类：对样本进行聚类，使具有相似特征的样本 聚集在一起，差异性大的样本分离开来。 R型聚类：对变量进行聚类，使具有相似性的变量聚 集在一起，差异性大的变量分离开来，可在相似变量 中选择少数具有代表性的变量参与其他分析，实现减 少变量个数，达到变量降维的目的。
第21页/共33页
Dendrogram选项表示输出聚类分析树形图；在Icicle 框中指定输出冰挂图，其中，All clusters表示输出 聚类分析每个阶段的冰挂图，Specified range of clusters表示只输出某个阶段的冰挂图，输入从第几 步开始，到第几步结束，中间间隔几步；在 Orientation框中指定如何显示冰挂图，其中， Vertical表示纵向显示，Horizontal表示横向水平显示。
第24页/共33页
9.2.4 层次聚类的应用举例 1、利用31个省市自治区小康和现代化指数数据进
行层次聚类分析。 利用SPSS层次聚类Q型聚类对31个省市自治区进行
分类分析。其中个体距离采用平方欧式距离，类间 距离采用平均组间链锁距离，由于数据不存在数量 级上的差异，因此无需进行进行标准化处理。 2、利用裁判打分数据进行聚类分析。
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3、二值（Binary）变量个体间
注：聚类分析的几点说明 ➢ 所选择的变量应符合聚类的要求：所选变量应能够从不同 的侧面反映我们研究的目的； ➢ 各变量的变量值不应有数量级上的差异（对数据进行标准 化处理）：聚类分析是以各种距离来度量个体间的“亲疏” 程度的，从上述各种距离的定义看，数量级将对距离产生 较大的影响，并影响最终的聚类结果。 ➢ 各变量间不应有较强的线性相关关系
种类型，分别是Q型聚类和R型聚类；层次聚类的聚类方式又有两种，分别是凝聚方式聚 类和分解方式聚类。
Q型聚类：对样本进行聚类，使具有相似特征的样本 聚集在一起，差异性大的样本分离开来。 R型聚类：对变量进行聚类，使具有相似性的变量聚 集在一起，差异性大的变量分离开来，可在相似变量 中选择少数具有代表性的变量参与其他分析，实现减 少变量个数，达到变量降维的目的。
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Dendrogram选项表示输出聚类分析树形图；在Icicle 框中指定输出冰挂图，其中，All clusters表示输出 聚类分析每个阶段的冰挂图，Specified range of clusters表示只输出某个阶段的冰挂图，输入从第几 步开始，到第几步结束，中间间隔几步；在 Orientation框中指定如何显示冰挂图，其中， Vertical表示纵向显示，Horizontal表示横向水平显示。
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9.2.4 层次聚类的应用举例 1、利用31个省市自治区小康和现代化指数数据进
行层次聚类分析。 利用SPSS层次聚类Q型聚类对31个省市自治区进行
分类分析。其中个体距离采用平方欧式距离，类间 距离采用平均组间链锁距离，由于数据不存在数量 级上的差异，因此无需进行进行标准化处理。 2、利用裁判打分数据进行聚类分析。
SPSS第五章 方差分析PPT课件
辽宁医学院
SPSS统计软件应用
温有锋
第五章 方差分析
1
辽宁医学院
SPSS统计软件应用
一、方差分析的概念
温有锋
在科学实验中常常要探讨不同实验条件或处 理方法对实验结果的影响。通常是比较不同 实验条件下样本均值间差异。
方差分析是检验多个样本均数间差异是否具 有统计意义的一种统计学方法。
举例：几种药物对某疾病的疗效；不同饲料 对牲畜体重增长的效果；
13
辽宁医学院
SPSS统计软件应用
实验数据
温有锋
各组平均值
第一组 0.8 0.9 0.7 0.8
红细胞增加数（百万/m3）
第二组
第三组
1.3
0.9
1.2
1.1
1.1
1.0
1.2
1.0
第四组 2.1 2.2 2.0 2.1
这是个双因素方差分析的问题，因素A与因素B。每 个因素均有用该药与不用该药两个水平，研究药物A 和B是否对红细胞的增加有显著影响是对红细胞增加 数的均值作以下比较：
温有锋
假设有m个样本，如果原假设H0：样本均数都相同 μ1=μ2=μ3=········=μm=μ，m个样本有共同的方差σ2。 则m个样本来自具有共同的方差σ2和相同的均数μ的 总体。
如果经过计算结果组间均方远远大于组内均方,则F＞ F0.05(df组间,df组内)，p＜0.05，推翻原假设，说明样本 来自不同的正态总体，是处理造成均值的差异，有统 计意义。否则，F＜F0.05(df组间,df组内)，P＞0.05承认 原假设，样本来自相同总体，处理无作用。
14
辽宁医学院
SPSS统计软件应用
实验数据分析
温有锋
① 比较第二组的均值与第一组的均值是否有显 著性差异。
SPSS统计软件应用
温有锋
第五章 方差分析
1
辽宁医学院
SPSS统计软件应用
一、方差分析的概念
温有锋
在科学实验中常常要探讨不同实验条件或处 理方法对实验结果的影响。通常是比较不同 实验条件下样本均值间差异。
方差分析是检验多个样本均数间差异是否具 有统计意义的一种统计学方法。
举例：几种药物对某疾病的疗效；不同饲料 对牲畜体重增长的效果；
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实验数据
温有锋
各组平均值
第一组 0.8 0.9 0.7 0.8
红细胞增加数（百万/m3）
第二组
第三组
1.3
0.9
1.2
1.1
1.1
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1.2
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第四组 2.1 2.2 2.0 2.1
这是个双因素方差分析的问题，因素A与因素B。每 个因素均有用该药与不用该药两个水平，研究药物A 和B是否对红细胞的增加有显著影响是对红细胞增加 数的均值作以下比较：
温有锋
假设有m个样本，如果原假设H0：样本均数都相同 μ1=μ2=μ3=········=μm=μ，m个样本有共同的方差σ2。 则m个样本来自具有共同的方差σ2和相同的均数μ的 总体。
如果经过计算结果组间均方远远大于组内均方,则F＞ F0.05(df组间,df组内)，p＜0.05，推翻原假设，说明样本 来自不同的正态总体，是处理造成均值的差异，有统 计意义。否则，F＜F0.05(df组间,df组内)，P＞0.05承认 原假设，样本来自相同总体，处理无作用。
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实验数据分析
温有锋
① 比较第二组的均值与第一组的均值是否有显 著性差异。
SPSS超级完整版教程PPT课件
▪ 按观察单位（按行输入）输入数据 将光标移 动要输入的观察单位，单击鼠标，将该观察单 位标记，输入变量的第一个值，按“Tab” 或 “”键，输入第二个数据。
▪ 按单元格输入数据 将光标移动到想要输入的
单元格，单击鼠标，输入变量值，按回车键。
2020/1/1也0 可按此法修改变量第一值章 。绪论
35
▪ 定义变量名标签是对变量名做进一步说明。
▪ 如果变量名已经说明了变量的内涵，则不必设置 变量名标签。如性别、血型、name，等
▪ 有时，变量名不能明确表示该变量的含义。如
date_in。变量名标签设置为“入院时间”。
▪ 变量标签不受字符位数的限制，可以用英文或中 文表示。
▪ 在统计分析的输出结果中，可显示变量的英文或 中文标签，使输出结果的可读性更好。
4
4
2 王武 1 65 10/25/200 11/28/200 0
4
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3 陈杉 2 39 12/14/200 01/13/200 0
4
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4 李思 2 30 11/22/200 12/29/200 1
4
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5 欧阳山 1 57 12/01/200 01/15/200 2
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赵杉
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2 13 10/01/200 11/18/200 1
▪ 本例的性别分别用数值1和2表示男性、女性。这 时的1和2已经没有数值大小的含义，故可以定义 为字符变量，测量类型为Nominal。但为了操作 方便和某些统计分析，还是经常把它定义为数值 变量，默认测量类型为Scale。
▪ 单击变量窗口左下方的Data 2020/窗1/1口0 转为数据窗口。 第一章 绪论
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薛薇SPSS统计分析方法及应用概述PPT课件
第3页/12亿美元现金收购统计分 析软件公司SPSS。具体的收购方式为，IBM以每 股50美元的价格收购SPSS，该交易全部以现金形 式支付。 SPSS在2009年10月2日召开特别股东大 会投票表决通过了有关该公司出售给IBM的交易。
IBM成功收购SPSS后，其名称又发生了改变，总 称为 IBM SPSS，包括四个部分：统计分析、数据 挖掘、数据收集、企业应用服务
第15页/共21页
主窗口菜单及功能
菜单名
功能
解释
File
文件操作 对相关文件进行基本管理（如新建、打开、保存、打印等）。
Edit
数据编辑
对数据编辑窗口中的数据进行基本编辑（如撤销/恢复、剪切、复制、粘贴），并 实现数据查找、软件参数设置等功能。
View
窗口外观状 对窗口外观进行设置（如状态栏、表格线、变量值标签等是否显示、字体设置
第1页/共21页
SPSS原是为大中型计算机开发的，面向企事业单 位用户。
20世纪80年代初，微机开始普及以后，它率先推 出了微机版本（统称为SPSS/PC版），占领了微 机市场，大大地扩大了自己的用户量。
20世纪90年代，Microsoft推出操作系统Windows 后，SPSS迅速向Windows移植（统称为SPSSfor Windows版）。
第7页/共21页
3 . SPSS的基本操作环境-4个窗口
（1）数据编辑窗口 （2）结果输出窗口 （3）语法编辑窗口 （4）脚本窗口
第8页/共21页
一 、数据编辑窗口 窗口标题：data editor 功能：对SPSS的数据文件进行录入、 修改、管理等
基本操作的窗口。 组成：窗口主菜单、工具栏、数据编辑区、状态显示
第16页/共21页
IBM成功收购SPSS后，其名称又发生了改变，总 称为 IBM SPSS，包括四个部分：统计分析、数据 挖掘、数据收集、企业应用服务
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主窗口菜单及功能
菜单名
功能
解释
File
文件操作 对相关文件进行基本管理（如新建、打开、保存、打印等）。
Edit
数据编辑
对数据编辑窗口中的数据进行基本编辑（如撤销/恢复、剪切、复制、粘贴），并 实现数据查找、软件参数设置等功能。
View
窗口外观状 对窗口外观进行设置（如状态栏、表格线、变量值标签等是否显示、字体设置
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SPSS原是为大中型计算机开发的，面向企事业单 位用户。
20世纪80年代初，微机开始普及以后，它率先推 出了微机版本（统称为SPSS/PC版），占领了微 机市场，大大地扩大了自己的用户量。
20世纪90年代，Microsoft推出操作系统Windows 后，SPSS迅速向Windows移植（统称为SPSSfor Windows版）。
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3 . SPSS的基本操作环境-4个窗口
（1）数据编辑窗口 （2）结果输出窗口 （3）语法编辑窗口 （4）脚本窗口
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一 、数据编辑窗口 窗口标题：data editor 功能：对SPSS的数据文件进行录入、 修改、管理等
基本操作的窗口。 组成：窗口主菜单、工具栏、数据编辑区、状态显示
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spss基本操作PPT课件
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2.2.7 缺失值（Missing）的处理
当数据中存在明显错误或明显不合 理的数据以及存在漏填数据项时，统计 上通称为数据为不完全数据或缺失数据。
SPSS中说明缺失数据的基本方法是 指定用户缺失值。用户缺失值可以是：
o 对字符型或数值型变量，用户缺失值可以是1至 3个特定的离散值（Discrete missing values）；
数据编辑窗口中的数据通常以SPSS数据文 件的形式保存在计算机磁盘上，其文件扩展名 为.sav。
数据编辑窗口由窗口主菜单、工具栏、数 据编辑区、系统状态显示区组成。
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标题栏
菜单栏
工 具 栏
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输
入
数据显示区:
数
变量名
据
观察序号
栏
数据编辑器的构成
状态栏
6
菜单表
功能
主窗口菜单及功能 解释
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频数数据的组织方式
职称 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4
年龄段 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3
人数 0 15 8 10 20 2 20 10 1 35 2 0
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2.2 SPSS数据的结构和定义方法
SPSS数据的结构包括变量名、类型、宽度、列宽
• 数值型 （1）标准型（Numeric） （2）科学记数法型（Scientific Notation） （3）逗号型（Comma） （4）圆点型（Dot） （5）美元符号型（Dollar） （6）用户自定义型（Custom Currency）
• 字符型（String） • 日期型（Date）
spss数据统计分析(共42张PPT)
二 spss数据文件的建立和管理
键在于确定合适的分组数目。 三 绘制散点图的基本操作（教材235）
（b）是否将分析结果保存到磁盘上，扩展名
（1） 提出假设： HO :a1=a2=a3…=ak=0
最后整理数据中，成绩变量） （ 4 基本操作：data sort cases（最后整理数据）
少transform Automatic Recode （数据5中年龄）
据库(方向键使用)
⑥检查数据录入是否正确（是否存在非法值）
3.4 数据的编辑
①数据的定位：
人工定位（数据较少时使用）
（方法；拖动滚动钮或单击page up键或page down键） 自动定位（数据较多） a 按个案号码定位：
定位单元； Data---go to case； 输入要定位的个案号码。 b 按变量值定位：
职称 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4
年龄段 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 1 1
人数 0 15 8 10 20 2 20 10 1 35 2 0
3.2 spss数据的结构和定义方法
①变量名（Name）
②变量类型（Type）、宽度（Width）、列宽度（ Columns）
分析多个变量不同取值下的分布，掌握多变量的联合 分布特征，进行分析变量之间的相互影响和关系 （2）基本任务
根据收集到的样本数据，产生交叉列联表；在交叉 列联表的基础上，对两两变量间是否存在一定的相关 性进行分析。
职称
年龄段
35岁以下 36-49岁
50岁以上 Total
教授（1）
Count
0
%within职称 0
指定目标单元（单击鼠标右键，选择paste）
【课件】SPSS 5-6
二、输出窗口
对数据文件进行统计分析的结果，包括各种表格、图表等均 显示在输出窗口中。 输出窗口为非激活窗口，程序刚启动时，屏幕上并不显示输 出窗口，只有执行了一个具体分析过程后，输出窗口才自动打开。 图5-1是一个输出窗口。 屏幕的第一行是标题栏。 屏幕的第二行是菜单栏。 屏幕的第三行和第四行是工具栏。 屏幕最下面一行是状态栏，显示当前输出窗口的状态。 屏幕中间的两个矩形框，左边的一个是大纲视图，以树形结 构显示所有输出项的大纲。右边显示输出的图表、表格和文字性 的内容。
5.2 输出窗口中的基本操作
在标准输出窗口中可以进行以下操作： 1、查看输出对象。 2、编辑输出内容。 3、在其他应用程序中使用输出对象。 本章只介绍前两个问题。
一、查看输出对象
（一）展开和折叠大纲视图
在输出窗口中： 1、展开大纲视图 在输出窗口中，单击大纲视图中的“+”。 2、折叠大纲视图 在输出窗口中单击大纲视图中的“-”。 如图5-3所示。
打开交互式图表的方法： 1、在输出窗口中，双击一个交互式图表。 2、在输出窗口中，单击选定的交互式图表，然后从主 菜 单 Edit 中 选 择 “ SPSS Interactive Graph Object” →”Open”。 3、在输出窗口中，右键单击选定的交互式图表，然后 从 弹 出 的 快 捷 菜 单 中 选 择 “ SPSS Interactive Graph Object” →”Open”。
第5章 SPSS的基本操作
5.1 认识窗口
一、数据编辑窗口
在默认状态下，SPSS启动后屏幕的主画面显示的激活 窗口是数据编辑窗口。在数据窗口中可以新建一个数据文件、 导入现存的数据文件和对数据文件进行编辑。 在一个SPSS期间只能打开一个数据编辑窗口。如果想 打开一个新的数据窗口，原来的数据文件会自动关闭。 数据编辑窗口是程序的主窗口，用户在使用SPSS程序 期间不能关闭数据窗口，一旦关闭数据窗口，即退出SPSS 程序。 关于数据编辑窗口及其操作前面已经作了详细介绍。
第五章 spss的参数检验 人大薛薇版
第五单元spss的参数检验1、某公司经理宣称他的雇员英语水平很高，如果按照英语六级考试的话，一般平均得分为75分。
现从雇员中随机选出11人参加考试，得分如下： 80, 81, 72, 60, 78, 65, 56, 79, 77,87, 76 请问该经理的宣称是否可信。
原假设：样本均值等于总体均值即u=u0=75步骤：生成spss数据→分析→比较均值→单样本t检验→相关设置→输出结果（Analyze->comparemeans->one-samples T test；）分析：分析：N=11人的平均值（mean）为73.7，标准差（std.deviation）为9.55,均值标准误差(std error mean)为2.87.t统计量观测值为-4.22，t统计量观测值的双尾概率p-值（sig.(2-tailed)）为0.668，六七列是总体均值与原假设值差的95%的置信区间,为(-7.68,5.14),由此采用双尾检验比较a和p。
T统计量观测值的双尾概率p-值（sig.(2-tailed)）为0.668＞a=0.05所以不能拒绝原假设；且总体均值的95%的置信区间为(67.31,80.14),所以均值在67.31~80.14内,75包括在置信区间内,所以经理的话是可信的。
2、经济学家认为决策者是对事实做出反应，不是对提出事实的方式做出反应。
然而心理学家则倾向于认为提出事实的方式是有关系的。
为验证哪种观点更站得住脚，调查者分别以下面两种不同的方式随机访问了足球球迷。
原假设：决策与提问方式无关，即u-u0=0步骤：生成spss数据→分析→比较均值→两独立样本t检验→相关设置→输出结果决策与提问方式有关。
由表5-4看出，独立样本在0.05的检验值为0，小于0.05，故拒绝原假设，认为决策者对事实所作出的反应与提问方式有关，心理学家的观点更站得住脚。
3、一种植物只开兰花和白花。
按照某权威建立的遗传模型，该植物杂交的后代有75%的几率开兰花，25%的几率开白花。
SPSS经典基础教程ppt课件
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2 第 章 数据录入与数据获取
本章主要解决两个问题： 第一个问题，根据问题类型的不同，将会从开放题、单选题和多选题的 录入方式为例进行介绍。 第二个问题，重点介绍如何用SPSS直接读取Excel类型和文本格式的数 据，以及如何用ODBC接口读取数据库文件。
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2.1 数据格式概述
2.1.1 统计软件中数据的录入格式 （1）不同观测对象的数据不能在同一记录中出现，即同一
观测数据应当独占一行。 （2）每一个观测量指标或影响因素只能占据一列的位置，
即同一指标的数量观测值都应当录入到同一个变量中去。 即：一个观测占一行，一个变量占一列
23
2.1.2 变量属性介绍
在录入数据时，归纳为以下三步： 第一步：定义变量名； 第一步：指定每个变量的各种属性； 第一步：录入数据。 变量名不能与spss保留字相同，spss的保留字有ALL、 END、BY、EQ、GE、GT、LE、LT、NE、NOT、OR、 TO、WITH。
草稿结果是结果的一种简化文本格式。实际上就是WORD所兼容 的rtf超文本格式，因此可以在没有安装SPSS的PC机上使用文字 编辑软件打开。
11
（4）语法编辑窗口（SPSS Syntax Editor）
12
（5）脚本窗口（SPSS Script Editor）
13
1.2.3 SPSS的四种运行方式
生存分析等 对应分析、感知图、Proxscal等 多阶段复杂抽样技术等 正交设计、联合分析等，适用于市场研究 精确P值计算、随机抽样P值计算等 在地图上展示数据等
缺失数据的报告与填补等
Logistic回归、非线性回归、Probit回归等
交互式创建各种表格（如堆积表、嵌套表、分层 表等）
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2 第 章 数据录入与数据获取
本章主要解决两个问题： 第一个问题，根据问题类型的不同，将会从开放题、单选题和多选题的 录入方式为例进行介绍。 第二个问题，重点介绍如何用SPSS直接读取Excel类型和文本格式的数 据，以及如何用ODBC接口读取数据库文件。
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2.1 数据格式概述
2.1.1 统计软件中数据的录入格式 （1）不同观测对象的数据不能在同一记录中出现，即同一
观测数据应当独占一行。 （2）每一个观测量指标或影响因素只能占据一列的位置，
即同一指标的数量观测值都应当录入到同一个变量中去。 即：一个观测占一行，一个变量占一列
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2.1.2 变量属性介绍
在录入数据时，归纳为以下三步： 第一步：定义变量名； 第一步：指定每个变量的各种属性； 第一步：录入数据。 变量名不能与spss保留字相同，spss的保留字有ALL、 END、BY、EQ、GE、GT、LE、LT、NE、NOT、OR、 TO、WITH。
草稿结果是结果的一种简化文本格式。实际上就是WORD所兼容 的rtf超文本格式，因此可以在没有安装SPSS的PC机上使用文字 编辑软件打开。
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（4）语法编辑窗口（SPSS Syntax Editor）
12
（5）脚本窗口（SPSS Script Editor）
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1.2.3 SPSS的四种运行方式
生存分析等 对应分析、感知图、Proxscal等 多阶段复杂抽样技术等 正交设计、联合分析等，适用于市场研究 精确P值计算、随机抽样P值计算等 在地图上展示数据等
缺失数据的报告与填补等
Logistic回归、非线性回归、Probit回归等
交互式创建各种表格（如堆积表、嵌套表、分层 表等）
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薛薇第四版SPSS第五章
主要内容
单个总体的均值检验 两个总体的均值比较 利用两个独立样本 利用两个配对样本
统计学的范畴：推论统计 根据样本数据推断总体的分布或均值方差等总体 统计参数 方法： 参数检验 非参数检验
统计方法
描述统计 推断统计
参数估计 假设检验
假设检验概述
H0:两总体方差无显著差异.
方法：计算各观测与所属组均值之差的绝对值； 对绝对离差进行单因素方差分析.
两独立样本t检验
结论：
首先,如果F检验的P≤α ,则拒绝F检验的H0,认为方 差不齐性;其次看方差不齐行的t检验概率.如果≤α , 则拒绝t检验的H0,认为两总体均值有显著差异;如果 >α ,则不拒绝t检验的H0.
假设检验的基本原理
基本信念：利用小概率原理进行反证明。小概率 事件在一次实验中不可能发生。
例如：对大学男生平均身高进行推断 H0：平均身高为173 样本平均身高为178，由于存在抽样误差，不能直接拒 绝H0。而需要考虑：在H0成立的条件下，一次抽样得 到平均身高为178的可能性有多大。如果可能性较大， 是个大概率事件（与相比较），则认为H0正确。否则 ，如果可能性较小，是个小概率事件，但确实发生了 ，则只能认为H0不正确。 概率P值即为观测结果或更极端现象在零假设成立时出 现的概率
单样本t检验
SPSS中的选项
置信区间:指定输出－0的置信区间.默认值为 95%. 缺失值的处理策略
当涉及缺失值变量的计算时剔除包含缺失值 的样本
剔除所有含缺失值的个案后再计算
两独立样本t检验
目的：对两总体的均值是否有显著差异进行推断 例：男女生的月平均工资是否存在显著差异 手段：利用两个独立样本的均值差对两总体的均值 差进行检验 独立样本：抽取一个样本对抽取另一个没有影响 理论依据：两独立样本均值差的抽样分布
假设检验是一种根据样本数据推断总体的分布或 均值、方差等总体统计参数的方法。 根据样本来推断总体的原因： 总体数据不可能全部收集到。如：质量检测问 题 收集到总体全部数据要耗费大量的人力和财力 假设检验包括： 参数检验 非参数检验
假设检验的基本步骤
提出基本假设H0 构造服从某种理论分布的检验统计量 利用样本数据和基本假设计算检验统计量的观测 值，并得到概率P值（检验统计量在特定极端区域 取值在H0成立时的概率） 如果概率P值小于用户给定的显著性水平a，则拒 绝H0；否则，不拒绝H0
SPSS中的参数检验方法
单样本t检验 两独立样本t检验 两配对样本t检验
单样本t检验
目的：对某个总体的均值与指定的检验值之间是否 存在显著差异进行检验
例：大学毕业生的月平均工资与3500元是否有显著差 异
手段：利用单个样本的均值对总体均值进行检验 理论依据：样本均值的抽样分布 抽样分布：样本统计量的概率分布 结果来自容量相同的所有可能样本 提供了有关样本统计量的概率信息，是推断的 理论基础，是抽样推断科学性的重要依据
基本步骤： H0:u=u0,总体均值与检验值之间不存在显著差异 选择检验统计量 计算t统计量的观测值和概率P值 结论:P≤α ,拒绝H0,认为总体均值与检验值之间有 显著差异.P>α ,不能拒绝H0
•注意：SPSS给出 的双侧检验的概率P 值
单样本t检验
基本操作步骤
(1)菜单选项:分析->比较均值->单样本T检验 (2)指定检验值: 在检验值框中输入原假设值
两总体方差未知且相等：
(X X ( 1 2) 1 2) t ~t(f ) 2 2 S S 1 2 n n 1 2
S 12 S 22 2 ( ) n1 n2 f S 12 2 S 22 2 ( ) ( ) n1 n2 n1 1 n2 1
基本步骤： H0:u1-u2=0,两总体均值不存在显著差异 选择检验统计量 计算t统计量的观测值和概率P值 SPSS给出方差齐性和异方差下的两个检验结果 首先判断方差是否齐性；然后对t检验做决策 SPSS方差齐性F检验：Levene F检验
两配对样本t检验
目的：对两总体的均值是否有显著差异进行推断 例：研究某减肥产品的减肥效果，对比减肥前与 减肥后的体重总体 手段：利用两配对样本的均值差对两总体的均值差 进行检验 配对样本：抽取一个样本对抽取另一个有影响
•当总体服从正态分布 N~(μ,σ2) 时，来自该总体的所 有容量为 n 的样本的均值 X 也服从正态分布 ， X的 数学期望为μ，方差为σ2/n。即X～N(μ,σ2/n) •设从均值为，方差为 2的一个任意总体中抽取容 量为n的样本，当n充分大时，样本均值的抽样分布 近似服从均值为μ、方差为σ2/n的正态分布
首先,如果F检验的P >α ,则不能拒绝F检验的H0,认 为方差齐性;其次看方差齐行的t检验概率.其余同上
两独立样本t检验
基本操作步骤 (1)菜单选项:分析->比较均值->独立样本T检验 (2)选择若干变量作为检验变量到检验变量框 (3)选择代表不同总体的变量作为分组变量到分组变 量框 (4)定义分组变量的分组情况： 定义分组变量的分组标志值分别是什么 若分组变量为连续变量.输入一个数字,将大于等 于该值的分成一组,小于该值的分成另一组.
两独立样本t检验
理论依据：两独立样本均值差的抽样分布
理论依据：两独立样本均值差的抽样分布 两总体方差已知： (X X ) ( )
Z
1 2 1 2
n n 1 2
2 1
2 2
~N ( 0 , 1 )
两总体方差未知且相等:
2 2 ( X X ) ( ) ( n 1 ) S ( n 1 ) S 1 2 1 2 2 1 1 2 2 t ~ t ( n n 2 ) S 1 2 p 1 1 n n 2 S 1 2 p n 1 n 2
主要内容
单个总体的均值检验 两个总体的均值比较 利用两个独立样本 利用两个配对样本
统计学的范畴：推论统计 根据样本数据推断总体的分布或均值方差等总体 统计参数 方法： 参数检验 非参数检验
统计方法
描述统计 推断统计
参数估计 假设检验
假设检验概述
H0:两总体方差无显著差异.
方法：计算各观测与所属组均值之差的绝对值； 对绝对离差进行单因素方差分析.
两独立样本t检验
结论：
首先,如果F检验的P≤α ,则拒绝F检验的H0,认为方 差不齐性;其次看方差不齐行的t检验概率.如果≤α , 则拒绝t检验的H0,认为两总体均值有显著差异;如果 >α ,则不拒绝t检验的H0.
假设检验的基本原理
基本信念：利用小概率原理进行反证明。小概率 事件在一次实验中不可能发生。
例如：对大学男生平均身高进行推断 H0：平均身高为173 样本平均身高为178，由于存在抽样误差，不能直接拒 绝H0。而需要考虑：在H0成立的条件下，一次抽样得 到平均身高为178的可能性有多大。如果可能性较大， 是个大概率事件（与相比较），则认为H0正确。否则 ，如果可能性较小，是个小概率事件，但确实发生了 ，则只能认为H0不正确。 概率P值即为观测结果或更极端现象在零假设成立时出 现的概率
单样本t检验
SPSS中的选项
置信区间:指定输出－0的置信区间.默认值为 95%. 缺失值的处理策略
当涉及缺失值变量的计算时剔除包含缺失值 的样本
剔除所有含缺失值的个案后再计算
两独立样本t检验
目的：对两总体的均值是否有显著差异进行推断 例：男女生的月平均工资是否存在显著差异 手段：利用两个独立样本的均值差对两总体的均值 差进行检验 独立样本：抽取一个样本对抽取另一个没有影响 理论依据：两独立样本均值差的抽样分布
假设检验是一种根据样本数据推断总体的分布或 均值、方差等总体统计参数的方法。 根据样本来推断总体的原因： 总体数据不可能全部收集到。如：质量检测问 题 收集到总体全部数据要耗费大量的人力和财力 假设检验包括： 参数检验 非参数检验
假设检验的基本步骤
提出基本假设H0 构造服从某种理论分布的检验统计量 利用样本数据和基本假设计算检验统计量的观测 值，并得到概率P值（检验统计量在特定极端区域 取值在H0成立时的概率） 如果概率P值小于用户给定的显著性水平a，则拒 绝H0；否则，不拒绝H0
SPSS中的参数检验方法
单样本t检验 两独立样本t检验 两配对样本t检验
单样本t检验
目的：对某个总体的均值与指定的检验值之间是否 存在显著差异进行检验
例：大学毕业生的月平均工资与3500元是否有显著差 异
手段：利用单个样本的均值对总体均值进行检验 理论依据：样本均值的抽样分布 抽样分布：样本统计量的概率分布 结果来自容量相同的所有可能样本 提供了有关样本统计量的概率信息，是推断的 理论基础，是抽样推断科学性的重要依据
基本步骤： H0:u=u0,总体均值与检验值之间不存在显著差异 选择检验统计量 计算t统计量的观测值和概率P值 结论:P≤α ,拒绝H0,认为总体均值与检验值之间有 显著差异.P>α ,不能拒绝H0
•注意：SPSS给出 的双侧检验的概率P 值
单样本t检验
基本操作步骤
(1)菜单选项:分析->比较均值->单样本T检验 (2)指定检验值: 在检验值框中输入原假设值
两总体方差未知且相等：
(X X ( 1 2) 1 2) t ~t(f ) 2 2 S S 1 2 n n 1 2
S 12 S 22 2 ( ) n1 n2 f S 12 2 S 22 2 ( ) ( ) n1 n2 n1 1 n2 1
基本步骤： H0:u1-u2=0,两总体均值不存在显著差异 选择检验统计量 计算t统计量的观测值和概率P值 SPSS给出方差齐性和异方差下的两个检验结果 首先判断方差是否齐性；然后对t检验做决策 SPSS方差齐性F检验：Levene F检验
两配对样本t检验
目的：对两总体的均值是否有显著差异进行推断 例：研究某减肥产品的减肥效果，对比减肥前与 减肥后的体重总体 手段：利用两配对样本的均值差对两总体的均值差 进行检验 配对样本：抽取一个样本对抽取另一个有影响
•当总体服从正态分布 N~(μ,σ2) 时，来自该总体的所 有容量为 n 的样本的均值 X 也服从正态分布 ， X的 数学期望为μ，方差为σ2/n。即X～N(μ,σ2/n) •设从均值为，方差为 2的一个任意总体中抽取容 量为n的样本，当n充分大时，样本均值的抽样分布 近似服从均值为μ、方差为σ2/n的正态分布
首先,如果F检验的P >α ,则不能拒绝F检验的H0,认 为方差齐性;其次看方差齐行的t检验概率.其余同上
两独立样本t检验
基本操作步骤 (1)菜单选项:分析->比较均值->独立样本T检验 (2)选择若干变量作为检验变量到检验变量框 (3)选择代表不同总体的变量作为分组变量到分组变 量框 (4)定义分组变量的分组情况： 定义分组变量的分组标志值分别是什么 若分组变量为连续变量.输入一个数字,将大于等 于该值的分成一组,小于该值的分成另一组.
两独立样本t检验
理论依据：两独立样本均值差的抽样分布
理论依据：两独立样本均值差的抽样分布 两总体方差已知： (X X ) ( )
Z
1 2 1 2
n n 1 2
2 1
2 2
~N ( 0 , 1 )
两总体方差未知且相等:
2 2 ( X X ) ( ) ( n 1 ) S ( n 1 ) S 1 2 1 2 2 1 1 2 2 t ~ t ( n n 2 ) S 1 2 p 1 1 n n 2 S 1 2 p n 1 n 2