第8讲 差异显著性检验
显著性差异课件.
刘上元 2015年10月8日
2
CONTENT
01 含义 02 原理 03 技术标准 04 常用检验
03
01 PART ONE 含义
显著性检验
即用于实验处理组与对照组或两种不同处理的效应之 间是否有差异，以及这种差异是否显著的方法。
就是事先对总体（随机变量）的参数或总体分布形式 做出一个假设，然后利用样本信息来判断这个假设 （原假设）是否合理，即判断总体的真实情况与原假 设是否有显著性差异。
应用条件与t检验大致相同，但t′检验用于两组间方差不齐时，t′ 检验的计算公式实际上是方差不齐时t检验的校正公式。
U检验
应用条件与t检验基本一致，只是当大样本时用U检验，而小样本 时则用t检验，t检验可以代替U检验。
17
4.常用检验
方差分析
用于正态分布、方差齐性的多组间计量比较。常见的有单因素分 组的多样本均数比较及双因素分组的多个样本均数的比较，方差分析首 先是比较各组间总的差异，如总差异有显著性，再进行组间的两两比较， 组间比较用q检验或LST检验等。
significancetest
08
Hale Waihona Puke 原理*“无效假设”成立的机率水平
检验“无效假设”成立的机率水平一般定为5%，其
含义是将同一实验重复100次，两者结果间的差异有 5次以上是由抽样误差造成的，则“无效假设”成立， 可认为两组间的差异为不显著，常记为p>0.05。
若两者结果间的差异5次以下是由抽样误差造成的， 则“无效假设”不成立，可认为两组间的差异为显著， 常记为p≤0.05。如果p≤0.01，则认为两组间的差异为 非常显著。
significancetest
09
差异显著性检验t检验课件
t检验的基本假设
正态分布
t检验的前提假设是数据服从正态分布，因为正态分布是统计学中常用的连续型 概率分布之一。如果数据不服从正态分布，t检验的结果可能会受到偏差。
方差齐性
在进行t检验之前，需要确保两组数据的方差齐性，即两组数据的离散程度相近。 如果方差不齐，t检验的结果可能会受到影响。
ห้องสมุดไป่ตู้
02 t检验的步骤与操作
t检验的实施步骤
01
02
03
确定检验假设
根据研究目的确定检验假 设，包括原假设和备择假 设。
计算t值
根据样本数据计算t值，使 用适当的自由度和统计软 件进行计算。
解读t值
根据t值和临界值判断差异 显著性，得出结论。
t检验的结果解读
差异显著性判断
根据t值和p值判断两组数据之间是否 存在显著差异。
结果解释
例如，某品牌推出两款手机，研究人员通 过配对样本的t检验来比较这两款手机在 用户使用体验上的差异是否显著。
THANKS
在满足一定条件下，卡 方检验的精确度高于t检 验。
05 t检验的案例分析
单一样本的t检验案例
总结词
单一样本的t检验用于检验一个样本的平均值与已知的或假设的常数之间的差异是否显著。
详细描述
例如，某品牌新款手机的电池寿命为24小时，研究人员想通过单一样本的t检验来检验实际使用中的电池寿命是 否与标称值相符。
t检验的应用场景
比较两组独立样本的均值差异
当需要比较两组独立样本的均值是否存在显著差异时，可以使用t检验。例如， 比较不同年龄组的身高均值是否存在显著差异。
比较实验组与对照组的均值差异
在实验设计中，比较实验组和对照组的均值是否存在显著差异是常见的应用场 景。例如，比较不同药物治疗组与对照组的疗效均值是否存在显著差异。
差异显著性检验课件
符号检验是一种通过计算正例和反例的符号差来推断差异是否显著的方法。
威尔科克森符号秩检验是一种在处理小样本数据时，对两配对样本或独立样本进行差异显著性检验的方法。
Kruskal-Wallis H检验是一种对三个或更多独立样本进行差异显著性检验的方法。
曼-惠特尼U检验是一种对两个独立样本进行差异显著性检验的方法，它基于样本的中位数而非平均数。
差异显著性检验课件
目录
差异显著性检验概述单因素方差分析（ANOVA）多因素方差分析（MANOVA）配对样本t检验非参数检验方法差异显著性检验在实践中的应用
01
CHAPTER
差异显著性检验概述
01
02
在科学、工程、医学等领域，差异显著性检验被广泛应用于实验结果的分析与解释。
差异显著性检验（significance test）是一种统计方法，用于确定两个或多个样本间是否存在显著差异。
原理
配对样本t检验的前提假设是，两个样本的总体方差是相同的，且服从正态分布。它基于假设检验的理论框架，通过比较两个样本的均值差异来判断是否存在显著差异。
定义
收集配对样本的数据，即相同受试者或同一组受试者在不同条件下进行的两次测量结果。
收集数据
将两次测量的数据分别作为两个样本，并计算每个样本的平均值和标准差。
样本间存在明显差异，需要确定这种差异是否具有显著性。
研究者对样本数据有疑问，需要验证数据的可靠性和稳定性。
在多个实验组之间进行比较，分析各组之间的差异。
02
CHAPTER
单因素方差分析（ANOVA）
定义
单因素方差分析是一种用于比较三个或更多组均值的统计方法，它分析的是单一变量（也称为因素）在不同水平下各组均值是否存在显著差异。
报告中的比较分析与差异显著性检验
报告中的比较分析与差异显著性检验一、概述二、比较分析方法1.描述统计分析2.均值比较3.相关分析三、差异显著性检验的基本概念1.零假设和备择假设2.显著性水平3.独立样本差异显著性检验4.相关样本差异显著性检验四、实例解析1.独立样本比较分析2.相关样本比较分析五、差异显著性检验常见错误1.样本量不足2.未考虑其他因素3.数据分布不满足要求4.未进行多重比较校正一、概述比较分析是统计学中常见的分析方法，用于比较不同组别或条件下的数据，并评估它们的差异。
同时，为了更严谨地评估差异的显著性，差异显著性检验成为了必不可少的工具。
二、比较分析方法比较分析方法包括描述统计分析、均值比较和相关分析。
描述统计分析通过计算均值、标准差、中位数等指标，描述数据的集中趋势和离散程度。
均值比较方法可用于比较两个或多个组别之间的差异，如独立样本t检验或方差分析。
相关分析则用于度量两个变量之间的相关性。
三、差异显著性检验的基本概念在进行差异显著性检验时，需要首先设定零假设和备择假设。
零假设通常是指没有差异或无关联，备择假设则是指存在差异或相关性。
显著性水平决定了接受或拒绝零假设的标准。
根据独立样本和相关样本的不同，各自采用不同的检验方法。
四、实例解析在实际应用中，独立样本比较分析通常用于比较不同组别之间的差异，如男性和女性在某一指标上的差异。
相关样本比较分析则常用于分析同一组别在不同时间点或条件下的变化情况。
五、差异显著性检验常见错误在进行差异显著性检验时，常见的误区包括样本量不足、未考虑其他因素、数据分布不满足要求以及未进行多重比较校正。
这些错误都可能导致检验结果的不准确或误导性。
在报告中的比较分析与差异显著性检验是数据分析的重要环节。
通过选择合适的比较分析方法和正确使用差异显著性检验，可以帮助研究者得出准确的结论，更好地理解数据之间的差异。
然而，需要注意的是，差异显著性检验并不能证明因果关系，只能提供统计学上的证据。
差异显著性检验课件
该方法通过比较两组数据的秩次（相 对大小）来检验差异显著性，特别适 用于处理小样本数据或数据不符合正 态分布的情况。它能够提供更准确的 差异显著性判断。
秩次检验
总结词
秩次检验是一种非参数统计方法，通过 比较数据的秩次来分析差异显著性。
VS
详细描述
秩次检验适用于处理不服从正态分布的数 据，尤其在处理小样本数据或数据分布不 明确时具有优势。它能够提供更全面的差 异显著性分析结果，包括差异的方向和显 著性水平。
，或者比较多个分类变量之间的
关联程度。
适用场景
实验研究
当需要比较实验组和对照组之 间的差异时，可以使用差异显
著性检验。
调查数据
在社会科学调查中，当需要比 较不同群体或地区的差异时， 可以使用差异显著性检验。
医学研究
在医学研究中，差异显著性检 验常用于比较不同治疗方案或 药物的效果。
质量控制
在生产过程中，差异显著性检 验可用于检测产品质量或过程 参数的波动是否在可接受范围
流行病学调查
分析不同人群的生理指标 差异，研究疾病的流行病 学特征。
心理学研究中的应用
人格特质研究
通过比较不同人格特质人群的心理指标， 探究人格特质与心理指标的关系。
认知能力评估
评估不同认知能力人群的心理指标差异， 了解认知能力的发展规律。
情绪状态分析
分析不同情绪状态下心理指标的变化，探 究情绪状态对心理指标的影响。
常用方法
t检验
用于比较两组均值的差异，包括 独立样本t检验和配对样本t检验。
01
方差分析
02 用于比较两组或多组数据的方差 是否存在显著差异，包括单因素 方差分析和多因素方差分析。
数据分析技术：数据差异的显著性检验
数据分析技术：数据差异的显著性检验数据差异的显著性检验是的重要技术之⼀。
然⽽，如何正确选择检验⽅法是很多初学者困惑和容易出现错误的地⽅。
下⾯为⼤家总结⼀下数据差异显著性检验的⽅法及适⽤范围。
显著性检验⾸先需要理解什么是数据差异的显著性检验。
在数据分析中，如果仅仅基于个案（某个数据）的采样数据是没有很强说服⼒的。
例如：⼀种新药，不能因为⼀个⼈使⽤后，效果良好就⼤⾯积地推⼴，⽽应该基于⼤规模的样本判定这种新药是否有效，这就需要验证在⼤规模样本中实验组数据是否优于对照组数据，⼆者是否存在显著性的差别。
显著性检验的理论就是在这种具体需求下提出来的。
所谓数据差异的显著性检验，是⾯向两组或多组数据的⼀种⽅法，其⽬的是对两组数据之间是否存在显著的差异进⾏判断。
⼀般来说，两组观测数据不可能完全相同，肯定存在或多或少的差异，但研究者关⼼的是两组数据的差异是否显著。
如果差异显著，就可以说两组数据之间存在显著性差异；否则，它们之间的差异不显著，甚⾄可以说是⽆差别。
数据差异的显著性可以运⽤在各类科学研究中，例如，在教学研究中，研究者可以研究某种教学法是否有效。
在医学领域，可以研究某种新药是否对患者有效等等。
数据的分类数据类型的不同，将直接影响到差异显著性检验的使⽤⽅法。
数据主要可以分成三类：定距变量，定序变量和定类变量。
定类变量：根据定性的原则区分总体中个案类别的变量。
定类变量的值只能把研究对象分类，只能决定研究对象是同类或不同类，例如：性别分为男性和⼥性两类；出⽣地区分为农村、城市、城镇三类；民族背景分为汉、蒙、回、苗、壮、藏、维吾尔等；婚姻状况分为未婚、已婚、分居、离婚、丧偶等类。
定序变量:区别同⼀类的个案中等级次序的变量。
变量的值能把研究对象排列⾼低或⼤⼩，它是⽐定类变量层次更⾼的变量，也具有定类变量的特点，例如：⽂化程度可以分为⼤学、⾼中、初中、⼩学、⽂盲；⼯⼚规模可以分为⼤、中、⼩；年龄可以分为⽼、中、青。
这些变量的值，既可以区分异同，也可以区别⾼低或⼤⼩。
第8讲 差异显著性检验
1. 零假设和对立假设
如：我们假设不同性别的游客对某一景区提供的住宿条 件的满意程度不存在显著差异，我们以 H0代表这个假 设，H0就称为“零假设”（null hypothesis ）（也称为
“原 假设”或“虚无假设”）。
其对立面，不同性别的游客对某一景区提供的住宿条件的 满意程度存在显著差异，通常以H1代表，称为 “对立假
SPSS软件提供的T检验有3种形式，分别是单样本T检验 （One-Sample T Test ），独立样本T检验（Independent
-Sample T Test ）和成对样本T检验（Paired-Sample T Test ）。
在旅游研究中，比较常用的是独立样本 T检验，因而本章 仅讨论独立样本T检验。独立样本T检验在一些教科书中 被称为独立双样本T检验，顾名思义，其显然仅适用于自 变量为两组的情况。如考虑不同性别的游客心理感知差异 时，由于性别只有男女两组，此时应该采取独立样本 T检 验方法进行有关检验。
一、假设检验
（一）假设检验的基本原理
所谓假设，可以理解为是研究者对于某个有待解决的问题 所提出的暂时性或尝试性的答案。就差异显著性的假设检 验而言，其假设的陈述形式是一种差异式陈述方式。
例如： 不同性别的游客对某一景区提供的住宿条件的满意程度是 否存在显著差异？ 不同收入的游客群体对某一景区自然风光的评价是否存在 显著差异？ 要回答这些问题，我们最好先提出有关假设 。
本例中自变量为性别，因变量为满意度，由于自变量只 有男和女两组，属于间断（类别）变量，而满意度是根 据Likert 5 点量表进行调查的结果，可视为连续变量， 因而可以采用独立双样本T检验的方法进行检验，以判 断男性游客与女性游客对景区住宿条件的满意度是否存 在显著差异。
显著性差异分析课件
显著性检验的判断
1. 对标准试样或纯物质进行测定，所得到的 平均值与标准值不完全一致；
2. 采用两种不同分析方法或不同分析人员对 同一试样进行分析时，所得两组数据的平 均值有一定的差异；
问题：差异是由什么原因引起的 ? 偶然误差还是系统 误差 ?这类向题在统计学中属于“假设检验”。
9 5.12 4.26 3.86 3.63 3.48 3.37 3.29 3.23
10 4.96 4.10 3.71 3.48 3.33 3.22 3.14 3.07
∞ 3.84 3.00 2.60 2.37 2.21 2.10 2.01 1.94
9 10 ∞
241 242 254.3 19.4 19.4 19.50 8.81 8.79 8.53 6.00 5.96 5.63 4.77 4.74 4.36 4.10 4.06 3.67 3.68 3.64 3.23 3.39 3.35 2.93 3.18 3.14 2.71 3.02 2.98 2.54 1.88 1.83 1.00
F 检验的临界值
f2 1 2 3 4 5 6 7
8
f1
1 161 200 216 225 230 234 237 239
2 18.5 19.0 19.2 19.2 19.3 19.3 19.4 19.4
3 10.1 9.55 9.28 9.12 9.01 8.94 8.89 8.85
4 7.71 6.94 6.59 6.39 6.26 6.16 6.09 6.04
所以 X 与μ之间不存在显著性差异
即采用新方法没有引起系统误差。
SUCCESS
THANK YOU
2019/9/20
差异显著性检验t检验课件
目录
• 差异显著性检验t检验概述 • t检验的数学模型 • t检验的实施步骤 • t检验的案例分析 • t检验的局限性及解决方法 • t检验的软件实现与结论
01
差异显著性检验t检验概述
定义与概念
差异显著性检验t检验是一种常用的统计分析方法，用 于比较两组数据的均值是否存在显著差异。它利用t分 布理论来评估数据的可靠性。
配对样本t检验案例
总结词
配对样本t检验用于比较两个相关样本的平均值之间是否存在显著差异。
详细描述
配对样本t检验（也称为两相关样本t检验）是一种常用的差异显著性检验方法，用于比较两个相关样 本的平均值之间是否存在显著差异。例如，假设我们有两个由同一组研究对象在不同时间点上收集的 样本，我们要检验这两个样本的平均血压值是否存在显著差异。
01 如果p值小于0.05，那么我们可以认为这两个样本
的均值存在显著差异。
02
如果p值大于0.05，那么我们不能认为这两个样本 的均值存在显著差异。
t检验的实际应用建议
t检验主要用于比较两个独立样 本的均值是否存在显著差异，或 者一个样本与一个已知值之间是
否存在显著差异。
在进行t检验之前，需要先对数 据进行正态性检验，因为t检验 的前提假设是数据符合正态分布
在科学、工程、医学等领域，差异显著性检验t检验被 广泛应用于验证实验结果、比较实验组与对照组之间的 差异等。
t检验的应用范围
确定两组数据的均值是否存在显著差异，如研究 01 对象的身高、体重、年龄等。
检验一个样本的均值与已知的参照值是否存在显 02 著差异，如检测产品的质量、评估治疗效果等。
比较两个或多个独立样本的均值是否存在显著差 03 异，如不同地区、不同时间的数据比较。
显著性差异分析PPT课件
F 检验的临界值
f2 1 2 3 4 5 6 7
8
f1
1 161 200 216 225 230 234 237 239
2 18.5 19.0 19.2 19.2 19.3 19.3 19.4 19.4
3 10.1 9.55 9.28 9.12 9.01 8.94 8.89 8.85
4 7.71 6.94 6.59 6.39 6.26 6.16 6.09 6.04
9 5.12 4.26 3.86 3.63 3.48 3.37 3.29 3.23
10 4.96 4.10 3.71 3.48 3.33 3.22 3.14 3.07
∞ 3.84 3.00 2.60 2.37 2.21 2.10 2.01 1.94
9 10 ∞
241 242 254.3 19.4 19.4 19.50 8.81 8.79 8.53 6.00 5.96 5.63 4.77 4.74 4.36 4.10 4.06 3.67 3.68 3.64 3.23 3.39 3.35 2.93 3.18 3.14 2.71 3.02 2.98 2.54 1.88 1.83 1.00
4. 数据的评价——显著性检验
显著性检验的意义
• 利用统计学的方法，检验被处 理的问题 是否存在 统计上的 显著性差异。
显著性检验的作用
• 分析工作者常常用标准方法与自己所用的分析 方法进行对照试验，然后用统计学方法检验两 种结果是否存在显著性差异。若存在显著性差 异而又肯定测定过程中没有错误，可以认定自 己所用的方法有不完善之处，即存在较大的系 统误差。
－如果分析结果之间存在“显著性差异”，就可认为 它们之间有明显的系统误差，
－否则就可以认为没有系统误差，仅为偶然误差引起 的正常情况。
差异显著性检验
variable）。
如不同性别的游客对某景区提供的住宿条件的满意度存 在
显著差异，这里视性别为自变量，满意度为因变量，即 认
为这种因满变意量度的差别是因为性别自的变不量同（引类起别的变。量）
类别变量 连续变量
卡方检验
t检验、方差分析
5）确定设置和输出结果
所有设置确定无误后，点击“确定”按钮，输出分析 结果。
3. SPSS分析结果解读
独立双样本T检验的SPSS输出结果比较简单，仅包含描述 统计和T检验两个输出结果表。
描述性统计量性别 N 均值 标准差
住宿的环境卫 男性 204 3.4118 .74745
生
ห้องสมุดไป่ตู้
女性 198 3.2626 .77507
量的值。
(3) 对于给定的显著性水平α，决定临界值。
α的取值范围为α≤0.01，α≤0.05和α≤0.10，一般情况 下，常用α≤0.05。
当α≤0.05时，差异显著，当α≤0.01时，差异极显著。
(4) 对假设做出判断。
通过对计算获得的统计量与临界值的比较，作出接受
或
8
显著性水平值α定得越大，拒绝域就越大，就越不容易 接受原假设，反之，显著性水平值定得越小，拒绝域就越 小，就越容易接受原假设。因此，在统计检验的问题中， 要注意α值的确定问题。
10
二、独立样本T检验
（一）基本原理
当自变量为间断（类别）变量，因变量为连续变量时， 常使用T检验与方差检验进行有关分析。
SPSS软件提供的T检验有3种形式，分别是单样本T检验 （One-Sample T Test），独立样本T检验（Independent -Sample T Test）和成对样本T检验（Paired-Sample T
[资料]数据差异显著性考验
![[资料]数据差异显著性考验](https://img.taocdn.com/s3/m/858000010a4e767f5acfa1c7aa00b52acfc79cb5.png)
2012年第4期农机使用与维修51数据差异显著性检验黑龙江省农业机械工程科学研究院张凤菊刘晓娟赵丽平于晓波张范良摘要当试验数据出现两种或者多种不同的结果时，应该采用统计学的方法进行数据分析。
本文介绍了什么是显著性检验，几种常用的显著性检验的方法，通过显著性检验判断试验数据之间的差异是否显著，鉴别出两者差异是抽样误差引起的，还是由特定的实验处理引起的。
关键词农机检测统计分析显著性检验0引言在试验、检测的数据处理过程中，时常会出现两种或者多种不同的试验结果。
对数据进行比较分析时，不能仅凭两个结果的不同就作出结论，而是要进行统计学分析，对数据进行差异显著性检验。
显著性检验就是事先对总体(随机变量)的参数或总体分布形式作出一个假设，然后利用样本信息来判断这个假设(原假设)是否合理，即判断总体的真实情况与原假设是否存在显著差异。
这时我们要做两种检验，一种是检验数据是否是属于母体内抽取的样本，即检验总体参数与样本统计量之间是否存在着显著的差异;另一种是检验数据的统计量是否存在着显著的差异。
差异显著性检验就是要判定造成差异的原因，即差异是由于误差或偶然因素引起的或两者确实本身存在着差异。
显著性检验是针对我们对总体所作的假设做检验，其原理就是“小概率事件实际不可能性原理”来接受或否定假设。
所谓“显著”，就是指两种或多种处理试验结果之间，本身确实存在差异。
如果是“不显著”，就说明它们之间的差异是由抽样或偶然的因素引起的，不是真正有实际差异存在。
在数理统计中一般以概率(P)5%作为显著评定标准，即在100次试验中，由于偶然因素造成差异的可能性在5次以上，其差异被认为是不显著。
如果两者差异在概率为5%的范围内，出现这样概率的机会非常小而出现了，那么我们就认为此差数具有显著差异程度。
有时我们认为5%太低，则可提高到1%作为显著评定标准，若两者的差异在概率为1%的范围内，那么我们就认为这个差数具有极显著的差异程度。
1两组样本平均数的比较当比较两种或多种处理的试验结果的平均数时，通常先假定它们是从同一总体内抽取的多个样本，它们之间没什么差异(即平均数之差等于零)。
两个样本的差异显著性检验
5.标准差（σ i）未知但相等时，两个平均数间差异 显著性检验—成组数据 t 检验
成组数据 t 检验所用的检验统计量由下式给出：
tn1n22
( X1 X 2) (1 2)
740
45196
解：
在 H0：µ1=µ2 的假设下，上式变为：
u X1 X 2
2 1
2 2
n1 n2
例.3 调查两个不同渔场的马面鲀体长，每一渔场调查20条，平均
体长分别为x1 =19.8cm, x2 =18.5. σ1 = σ2 = 7.2 cm。问在
α=0.05 水平上，一号渔场的马面鲀体长是否显著高于第二号
1269
122
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220
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① HA： σ1> σ2 (已知 σ1 不可能小于 σ2） ② HA： σ1< σ2 (已知 σ1 不可能大于 σ2） ③ HA： σ1 ≠ σ2 (包括以上两种情况）
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零假设是待检验的假设，如果待检验的假设不成立，那么 其对立假设就成立。
2．假设检验的两类错误
第一类错误: 也称为弃真错误，是指零假设H0实际上是真 实的，而检验结果却拒绝了它。出现第一类错误的概率是
显著性水平α ，因此犯第一类错误的概率是可以控制的。
在旅游研究中，比较常用的是独立样本T检验，因而本章 仅讨论独立样本T检验。独立样本T检验在一些教科书中 被称为独立双样本T检验，顾名思义，其显然仅适用于自 变量为两组的情况。如考虑不同性别的游客心理感知差异 时，由于性别只有男女两组，此时应该采取独立样本T检 验方法进行有关检验。
独立样本T检验常用于进行两独立样本均值的比较。所谓 独立样本是指两组样本之间没有任何联系，但各自接受相
一、假设检验
（一）假设检验的基本原理
所谓假设，可以理解为是研究者对于某个有待解决的问题 所提出的暂时性或尝试性的答案。就差异显著性的假设检 验而言，其假设的陈述形式是一种差异式陈述方式。
例如： 不同性别的游客对某一景区提供的住宿条件的满意程度是 否存在显著差异？ 不同收入的游客群体对某一景区自然风光的评价是否存在 显著差异？ 要回答这些问题，我们最好先提出有关假设 。
1 n2
~
t (n1
n2
2)
统计量t服从自由度为（n1+n2-2）的t分布。
式中，X1 和 X 2 分别为两组样本的均值，n1和n2分别为两
使用统计软件进行假设检验，在输出的结果中，会出现P 值（Sig.），P值是判断检验结果的另一个衡量标准，是 进行检验决策的另一个依据。P值是拒绝零假设的最小值。 当P≤α时，拒绝H0，表明样本均值存在显著差异； 当P> α时，接受H0，表明样本均值不存在显著差异。
5. 检验方法的选择
一般而言，差异显著性检验涉及的变量关系可以理解为一 种因果关系。从统计学的观点来看，这种涉及两类变量的 检验属于双变量（bivariate）的统计检验。对于双变量的 假设检验，我们必须指定其中的一个变量为自变量
(3) 对于给定的显著性水平α ，决定临界值。 α的取值范围为α≤0.01，α≤0.05和α≤0.10，一般情况下， 常用α≤0.05。 当α≤0.05时，差异显著，当α≤0.01时，差异极显著。
(4) 对假设做出判断。 通过对计算获得的统计量与临界值的比较，作出接受或
拒绝零假设的决定。
显著性水平值α定得越大，拒绝域就越大，就越不容易接 受原假设，反之，显著性水平值定得越小，拒绝域就越小， 就越容易接受原假设。因此，在统计检验的问题中，要注 意α值的确定问题。
（independent variable）、另一个为因变量（dependent
variable）。
如不同性别的游客对某景区提供的住宿条件的满意度存在
显著差异，这里视性别为自变量，满意度为因变量，即认
为这种满意度的差别是因为性别的不同引起的。
因变量 类别变量 连续变量
自变量（类别变量） 卡方检验
t检验、方差分析
二、独立样本T检验
（一）基本原理
当自变量为间断（类别）变量，因变量为连续变量时，常 使用T检验与方差检验进行有关分析。
SPSS软件提供的T检验有3种形式，分别是单样本T检验 （One-Sample T Test），独立样本T检验（Independent
-Sample T Test）和成对样本T检验（Paired-Sample T Test）。
一、假设检验 二、独立样本T检验 三、单因素方差分析
不同性别、不同年龄、不同教育背景、不同收入、 不同客源地的游客群体在旅游购物、游憩动机、 游憩满意度、乃至旅游影响感知等方面肯定存在 差异，但如果只探讨他们之间的微小差异是没有 意义的，我们需要了解的是他们在这些方面是否 存在显著差异。
差异显著性检验属于假设检验的范畴，因而必须 首先了解什么是假设检验（Hypothesis Testing）。
3．双侧检验和单侧检验
假设检验的两种形式
双侧检验
单侧检验
原假设Ｈ0 备择假设Ｈ1
µ= µ0 µ≠ µ0
µ≥ µ0 µ< µ0
µ≤µ0 µ> µ0
(1) 双侧检验
有两个临界值，两个拒
绝域，每个拒绝域的面积为
α
２
，原假设µ= µ0，只要
µ> µ0或µ<µ0有一侧出现，
就要拒绝原假设。
双侧检验按 α 查表求临界值。 ２
1. 零假设和对立假设
如：我们假设不同性别的游客对某一景区提供的住宿条 件的满意程度不存在显著差异，我们以H0代表这个假 设，H0就称为“零假设”（null hypothesis）（也称为
“原 假设”或“虚无假设”）。
其对立面，不同性别的游客对某一景区提供的住宿条件的 满意程度存在显著差异，通常以H1代表，称为 “对立假
(2) 单侧检验
有一个临界值，一个拒绝域， 拒绝域的面积为α 。
当所考察的数值越大越好时， 用单侧检验。
如考察灯泡的寿命
当所考察的数值越小越好时， 用单侧检验。
如考察产品的废品率
单侧检验按α 查表求临界值。
4．假设检验的步骤
(1) 提出假设。
H0 : 1 2
H1 : 1 2
(2) 选取检验统计量，并在原假设Ｈ0成立的条件下计算统计 量的值。
第二类错误:也称为取伪错误，是指零假设H0实际上是不 真实的，而检验结果却接受了它。第二类错误的概率用β 表示。
检验结果
总体情况
零假设Ｈ0为真
对立假设Ｈ1为真
接受Ｈ０ 拒绝Ｈ０
判断正确 第一类错误
第二类错误 判断正确
同量弃当时，真弃减但错 真少这误错犯又和误这是取的两不伪概类现错率错实误降误的的低的概时概率，率存取的在伪唯此错一消误的彼的方长概法的率是关就增系会大增:样加本容 因水当此平取α，伪通错常误都的是概首率先降控低制时弃，真弃错真误错的误概的率概，率即就确会定增显加著性
同的测量。假设两组样本的个数分别为n1和n2，检验这两 组样本的均值是否相等可以分为以下两种情况考虑。
1.
两总体方差
2 1
和
2 2
未知，但它们相等。
此时属于两样本等方差检验，其统计量t的计算式为：
t
(n1
X1 X2
1)S12
(n2
1)S
2 2
n1 n2 2
1 n1