使用SPSS做t检验和方差分析共23页
合集下载
相关主题
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
MeaS ntd. ErroDrif ference dSf ig. (2-ta Dilie f fde)reDnicf feerenLce owerUpper
22 .0119.35629.5341.124826.346396
Equal variances
not assumed
2 .5 4201 .35 4
.0 119.3 56 2 9.5 3 40.62 4 627.84 65 8 0
表中Levene’s为方差齐性检验，得结果F=0.038，Sig.=0.847,显著水平为 0.05,由于P=0.0847>0.05，可以认为方差是齐性的。
由于两个总体方差无显著差异，故推断结果从假设方差相等行中得到： P=0.019<0.05，故拒绝假设，即该地区克山患者与健康病人的血磷值有 显著差异。
9
3 两配对样本的t检验
例3：分别从10例乳腺癌患者化疗前和化疗后的1d尿样中测得尿白 蛋白(alb, mg/l)的数据如下，试分析化疗是否对alb的含量是否有显 著影响？
解：假设H0：μ1＝μ2，H1：μ1≠μ2步骤略
10
3 两配对样本的t检验
结果
Paire d Sam ples Statistics
Mean
Pair化 疗8.前 470
1
化 疗 20后 .560
Std. Error N Std. DeviatM ion ean
10 6.71122.1223
1013.51404.2735
Paired Samples Test
Paired Differences
95% Confidence
Interval of the
6
2 两独立样本的t检验
结果：
Group Statistics
Std. Error 1--患 者 ;2N --健 M康 S ea td 人 n. DeviaM tioenan
血 磷1值
141.7101 9.3029.8 39286
2
133.3541 6.3043.7 36177
7
2 两独立样本的t检验
9 .026
Βιβλιοθήκη Baidu
结果分析：由上表见P=0.026，在置信水平为95%时，显著性水平为 0.05，而P<0.05，所以拒绝假设，认为化疗对患者尿白蛋白含量有 显著影响
Ind ependen t Samp les T est
Levene's T es t for Equality of Variances
t-test f or Equality of Means
F Sig.
t
血 磷E值 qual variances assumed.038 .8472.539
95% Conf idence I nterval of the
分析：P值为0.957可知，由于P值远大于检验水平0.05，因此不能认为 样本所在总体均数与假设的总体均数不同，即可以认为打包机正常 工作。
3
2 两独立样本的t检验
P（Sig.）值的意义： 通常我们在计算出t的值后，通过查表得tα(n-1)，然后比较t和tα(n1) 决定接受H0还是拒绝H0.
这里假设检验的判断采取另外一种形式：即直接计算检验统计量样本 实现的临界概率P值(也称为检验的P值)。 P值的含义：利用样本实现能够做出拒绝原假设的最小显著水平。 利用临界P值下结论：若P≤α，则拒绝H0；若P＞α，则接受H0。P 的计算是复杂的，因为这将会设计抽样分布。现在的统计软件都有 此功能，可以直接比较。
Std. ED rrio ffrerence
M Se td a.nDeviM ate ioan L nowe Urpper t Sdigf . (2-tailed)
Pai化 r-1疗 2.0前 91 04 0 - .化 414 1 疗 .85 -后 2 52 7.439 -1 9.6780 -2 4.653
1 单样本的t检验
单样本的t检验，是在只有一个样本的情况下， 对此样本均数与已知总体均数（一般为理论值 、标准值或经过过大量观察得到的稳定值）进 行比较，或者是将样本均值与人为制定的检测 值进行比较，比较的目的是推断样本所代表的 总体均值与已知的总体均值是否有差别。
1
1 单样本的t检验
例：某工厂用自动打包机打包，每包标准质量为100kg 。为了保证生产出的正常运行，每天开工后需要先行 试机，检查打包机是否有系统偏差，以便及时调整。 某日开工后在试机中共打了9个包，测得9包质量(kg) 为:99.3, 98.7, 100.5, 101.2, 98.3, 99.7, 99.5, 102.1,100.5。现在需要做出判断，今天的打包机是否 需要作出调整？ 假设H0：μ=100; H1: μ≠100
2
1 单样本的t检验
One-Sample Statistics
结果：假设H0，样本总体均数=100
Std. Error
N MS ea tdn. DeviaM tioenan
打 包 的 质 999 量 .9781.2122.4041
从左到右依次为t值，自由度(df), P值(Sig.2-tailed), 两均值误差(Mean Difference)、差值95%置信区间
8
3 两配对样本的t检验
两配对样本的t检验用于检验两个相关样本是否 来自于具有相同均值的正态总体，即对于两个 配对样本，推断两个总体的均值是否存在显著 差异。 配对的概念是指两个样本的各均值之间存在着 对应的关系。如：一组病人治疗前后的体重对 比，显然，对于同一个病人对应治疗前后两组 不同的体重。
4
2 两独立样本的t检验
两独立样本的t检验用于检验两个独立样本是否 来自于具有相同的均值的总体，也就是检验两 个独立正态分布的均值是否相等。
5
2 两独立样本的t检验
例：现测得某克山病区11例急性克山病患者与13名健 康人的血磷值(x, mg%)如下： 患者：2.60，3.24，3.73，3.73，4.32，4.73，5.18， 5.58，5.78，6.40，5.63 健康人：1.67, 1.98, 1.98, 2.33, 2.34, 2.50, 3.60, 3.73,4.14, 4.17, 4.57, 4.82, 5.78 问：该地区急性克山病患者与健康人的血磷值是否不同 ？ 解：假设H0：μ1＝μ2，H1：μ1≠μ2
22 .0119.35629.5341.124826.346396
Equal variances
not assumed
2 .5 4201 .35 4
.0 119.3 56 2 9.5 3 40.62 4 627.84 65 8 0
表中Levene’s为方差齐性检验，得结果F=0.038，Sig.=0.847,显著水平为 0.05,由于P=0.0847>0.05，可以认为方差是齐性的。
由于两个总体方差无显著差异，故推断结果从假设方差相等行中得到： P=0.019<0.05，故拒绝假设，即该地区克山患者与健康病人的血磷值有 显著差异。
9
3 两配对样本的t检验
例3：分别从10例乳腺癌患者化疗前和化疗后的1d尿样中测得尿白 蛋白(alb, mg/l)的数据如下，试分析化疗是否对alb的含量是否有显 著影响？
解：假设H0：μ1＝μ2，H1：μ1≠μ2步骤略
10
3 两配对样本的t检验
结果
Paire d Sam ples Statistics
Mean
Pair化 疗8.前 470
1
化 疗 20后 .560
Std. Error N Std. DeviatM ion ean
10 6.71122.1223
1013.51404.2735
Paired Samples Test
Paired Differences
95% Confidence
Interval of the
6
2 两独立样本的t检验
结果：
Group Statistics
Std. Error 1--患 者 ;2N --健 M康 S ea td 人 n. DeviaM tioenan
血 磷1值
141.7101 9.3029.8 39286
2
133.3541 6.3043.7 36177
7
2 两独立样本的t检验
9 .026
Βιβλιοθήκη Baidu
结果分析：由上表见P=0.026，在置信水平为95%时，显著性水平为 0.05，而P<0.05，所以拒绝假设，认为化疗对患者尿白蛋白含量有 显著影响
Ind ependen t Samp les T est
Levene's T es t for Equality of Variances
t-test f or Equality of Means
F Sig.
t
血 磷E值 qual variances assumed.038 .8472.539
95% Conf idence I nterval of the
分析：P值为0.957可知，由于P值远大于检验水平0.05，因此不能认为 样本所在总体均数与假设的总体均数不同，即可以认为打包机正常 工作。
3
2 两独立样本的t检验
P（Sig.）值的意义： 通常我们在计算出t的值后，通过查表得tα(n-1)，然后比较t和tα(n1) 决定接受H0还是拒绝H0.
这里假设检验的判断采取另外一种形式：即直接计算检验统计量样本 实现的临界概率P值(也称为检验的P值)。 P值的含义：利用样本实现能够做出拒绝原假设的最小显著水平。 利用临界P值下结论：若P≤α，则拒绝H0；若P＞α，则接受H0。P 的计算是复杂的，因为这将会设计抽样分布。现在的统计软件都有 此功能，可以直接比较。
Std. ED rrio ffrerence
M Se td a.nDeviM ate ioan L nowe Urpper t Sdigf . (2-tailed)
Pai化 r-1疗 2.0前 91 04 0 - .化 414 1 疗 .85 -后 2 52 7.439 -1 9.6780 -2 4.653
1 单样本的t检验
单样本的t检验，是在只有一个样本的情况下， 对此样本均数与已知总体均数（一般为理论值 、标准值或经过过大量观察得到的稳定值）进 行比较，或者是将样本均值与人为制定的检测 值进行比较，比较的目的是推断样本所代表的 总体均值与已知的总体均值是否有差别。
1
1 单样本的t检验
例：某工厂用自动打包机打包，每包标准质量为100kg 。为了保证生产出的正常运行，每天开工后需要先行 试机，检查打包机是否有系统偏差，以便及时调整。 某日开工后在试机中共打了9个包，测得9包质量(kg) 为:99.3, 98.7, 100.5, 101.2, 98.3, 99.7, 99.5, 102.1,100.5。现在需要做出判断，今天的打包机是否 需要作出调整？ 假设H0：μ=100; H1: μ≠100
2
1 单样本的t检验
One-Sample Statistics
结果：假设H0，样本总体均数=100
Std. Error
N MS ea tdn. DeviaM tioenan
打 包 的 质 999 量 .9781.2122.4041
从左到右依次为t值，自由度(df), P值(Sig.2-tailed), 两均值误差(Mean Difference)、差值95%置信区间
8
3 两配对样本的t检验
两配对样本的t检验用于检验两个相关样本是否 来自于具有相同均值的正态总体，即对于两个 配对样本，推断两个总体的均值是否存在显著 差异。 配对的概念是指两个样本的各均值之间存在着 对应的关系。如：一组病人治疗前后的体重对 比，显然，对于同一个病人对应治疗前后两组 不同的体重。
4
2 两独立样本的t检验
两独立样本的t检验用于检验两个独立样本是否 来自于具有相同的均值的总体，也就是检验两 个独立正态分布的均值是否相等。
5
2 两独立样本的t检验
例：现测得某克山病区11例急性克山病患者与13名健 康人的血磷值(x, mg%)如下： 患者：2.60，3.24，3.73，3.73，4.32，4.73，5.18， 5.58，5.78，6.40，5.63 健康人：1.67, 1.98, 1.98, 2.33, 2.34, 2.50, 3.60, 3.73,4.14, 4.17, 4.57, 4.82, 5.78 问：该地区急性克山病患者与健康人的血磷值是否不同 ？ 解：假设H0：μ1＝μ2，H1：μ1≠μ2