管理定量分析总结112【精选】
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1 方差齐性（是否相等）检验，用F检验。 2 均值是否相等检验，T检验 P>0.05,方差相等，根据第一行的T检验结果判
断均值是否相等；若T检验的P>0.05,则均值相 等，否则均值不等 P<0.05，方差不等，根据第二行的T检验的P值 判断均值是否相等；若T检验的P>0.05,则均值 相等，否则均值不等
结果说明:由表8-21显示， Levene‘s Test for Equality of Variances的检验结果表明， F=3. 216， P=0.090>0.05， 说明方差齐性的假设成立。这样就应该以上面一行 (Equal variances assumed) t检验结果判断均值是否相等。t检验 的结果是P=0.000<0.025，否定原假设。即甲、乙两种自主 创新激励政策的激励效果有显著的差异。
独立样本T检验
作用：比较两组样本总体的均值是否相等。
假设：
1.方差齐性检验：F检验
H0：σ
21=σ
2 2
含义两个样本总体的方差相等
H1：σ 21≠σ
2 2
含义两个样本总体的方差不相等
P<α 决绝原假设 两个样本总体的方差不等
P≥α 接受原假设 两个样本总体的方差相等
2.均值检验
《管理定量分析》
课程回顾与总结
课程主要内容
基础知识 数据获得
概论
数据初步统计
访谈法 问卷法
数据分析
调查报告
信度效度分析 假设检验 方差分析 相关分析 回归分析 预测分析 规划分析 决策分析 层次分析 网络计划技术
第一章 概率
定性分析内涵 定量分析内涵 两种分析方法的优劣分析 两种方法的比较 两种方法的结合 数据类型
第6章 回归分析
百度文库归分析的概念和特点 回归分析的种类 回归分析的参数估计 回归拟合优度的度量 回归系数显著性检验 回归分析和相关分析的区别与联系 R平方、F检验、T检验
第7章 预测分析
时间序列：移动平均、加权移动平均、指数 平滑方法
记住公式，知道含义 相关模型：回归方法
均值比较：T检验与方差分析
单样本T检验
作用:利用来自某总体的样本数据，推断该总体的均值与指
定的检验值之间的差异在统计上是否显著。是对总体均值的 检验。
验证样本总体的均值是否等于某个值A
假设及其含义：
H0：μ = A含义：样本总体均值等于A H1：μ ≠ A含义：样本总体均值不等于A 假设验证：
第12章 网络计划技术
理解网络计划的概念与原理 了解网络计划的优缺点和绘图规则 掌握网络图的构成要素 掌握网络计划技术的时间参数计算 了解网络计划的优化 了解网络计划的调整
定量分析方法
T检验 方差分析 相关分析 回归分析 预测分析
规划分析 信效度分析 决策分析 层次分析 网络计划技术
第二章 数据统计初步
数据中心的描述指标 数据的离散趋势指标 茎叶图 箱型图 偏度和峰度 频次、频率、累计频率等
第3章 假设检验
假设检验的概念 假设检验的步骤 假设检验中的小概率原理 假设检验中的两类错误 双侧检验和单侧检验 单样本T检验 独立样本T检验 配对样本T检验
H0：μ 1=μ 2 含义：两个样本总体的均值相等 H1：μ 1≠μ 2含义：两个样本总体的均值不相等。 假设检验：
P<α 拒绝原假设 两样本总体的均值不相等
P≥α 接受原假设 两样本总体的均值相等
例
有甲、乙两种不同的自主创新激励政策，分别对 某省的两地中小企业实施激励(假设企业通过随机 方法抽取) ，两地分别选择10 家企业参与自主创 新激励政策的实验研究。如果用R&D (研究与开 发)投入的增长率来测度两种不同的自主创新激励 政策的激励效果，试分析甲、乙两种自主创新激 励政策的激励效果有无显著的差异。
第10章 决策分析
决策分析收益矩阵表 完全不确定型决策的准则 各种准则的特点和适用场合 风险型决策的准则 利用决策树进行风险型决策
第11章 层次分析法
了解层次分析法的用途 理解层次分析法的原理和思路 掌握层次分析法的步骤 掌握一致性检验 理解各层排序的含义
第8章 线性规划
提出问题 相关知识导入 基本概念解释 线性模型三要素 线性规划求解过程—图解法 线性规划结果调整 能够根据题目写出线性模型 模型标准化 模型对偶问题
第9章 信度效度分析
常用的信度分析——克隆巴赫α系数 常用的效度分析——因子分析方法 信度与效度的关系 信度和效度分析过程
P<α 拒绝原假设，接受备选假设
样本总体均值不等于A P≥α 接受原假设
注意样本总体 均值特定含义
样本总体均值等于A
例
某高级中学共有2000余名高中生，某研究者 采用随机方法抽取 9名学生测量他们的体重 (单位: kg)结果如下: 49. 7,49. 8, 50. 3, 50. 5, 49.7, 50.1, 49.9, 50.5, 50.4。判断该校学生 的平均体重是否是50kg？
假设H0: µ=50(kg) 该校学生的平均体重是 50kg
结果说明:由表8-18显示，检验统计量的t值 为0.894，显著性概率P值为0.397>0.05，所
以接受原假设，即有理由认为该校学生的体 重总体均值等于50 (kg)。
（两个）独立样本T检验
作用：利用来自两个总体的样本数据，推断两 个总体的均值是否存在显著差异。
第4章 方差分析
理解方差分析的基本概念 理解方差分解的思想 掌握单因素方差分析 掌握双因素方差分析 方差分析与T检验的异同
第5章 相关分析
了解相关分析的概念 理解相关分析的种类 理解相关分析的内容 理解相关关系的测定 了解相关分析的特点 理解偏相关分析的内容 掌握简单相关分析和偏相关分析
断均值是否相等；若T检验的P>0.05,则均值相 等，否则均值不等 P<0.05，方差不等，根据第二行的T检验的P值 判断均值是否相等；若T检验的P>0.05,则均值 相等，否则均值不等
结果说明:由表8-21显示， Levene‘s Test for Equality of Variances的检验结果表明， F=3. 216， P=0.090>0.05， 说明方差齐性的假设成立。这样就应该以上面一行 (Equal variances assumed) t检验结果判断均值是否相等。t检验 的结果是P=0.000<0.025，否定原假设。即甲、乙两种自主 创新激励政策的激励效果有显著的差异。
独立样本T检验
作用：比较两组样本总体的均值是否相等。
假设：
1.方差齐性检验：F检验
H0：σ
21=σ
2 2
含义两个样本总体的方差相等
H1：σ 21≠σ
2 2
含义两个样本总体的方差不相等
P<α 决绝原假设 两个样本总体的方差不等
P≥α 接受原假设 两个样本总体的方差相等
2.均值检验
《管理定量分析》
课程回顾与总结
课程主要内容
基础知识 数据获得
概论
数据初步统计
访谈法 问卷法
数据分析
调查报告
信度效度分析 假设检验 方差分析 相关分析 回归分析 预测分析 规划分析 决策分析 层次分析 网络计划技术
第一章 概率
定性分析内涵 定量分析内涵 两种分析方法的优劣分析 两种方法的比较 两种方法的结合 数据类型
第6章 回归分析
百度文库归分析的概念和特点 回归分析的种类 回归分析的参数估计 回归拟合优度的度量 回归系数显著性检验 回归分析和相关分析的区别与联系 R平方、F检验、T检验
第7章 预测分析
时间序列：移动平均、加权移动平均、指数 平滑方法
记住公式，知道含义 相关模型：回归方法
均值比较：T检验与方差分析
单样本T检验
作用:利用来自某总体的样本数据，推断该总体的均值与指
定的检验值之间的差异在统计上是否显著。是对总体均值的 检验。
验证样本总体的均值是否等于某个值A
假设及其含义：
H0：μ = A含义：样本总体均值等于A H1：μ ≠ A含义：样本总体均值不等于A 假设验证：
第12章 网络计划技术
理解网络计划的概念与原理 了解网络计划的优缺点和绘图规则 掌握网络图的构成要素 掌握网络计划技术的时间参数计算 了解网络计划的优化 了解网络计划的调整
定量分析方法
T检验 方差分析 相关分析 回归分析 预测分析
规划分析 信效度分析 决策分析 层次分析 网络计划技术
第二章 数据统计初步
数据中心的描述指标 数据的离散趋势指标 茎叶图 箱型图 偏度和峰度 频次、频率、累计频率等
第3章 假设检验
假设检验的概念 假设检验的步骤 假设检验中的小概率原理 假设检验中的两类错误 双侧检验和单侧检验 单样本T检验 独立样本T检验 配对样本T检验
H0：μ 1=μ 2 含义：两个样本总体的均值相等 H1：μ 1≠μ 2含义：两个样本总体的均值不相等。 假设检验：
P<α 拒绝原假设 两样本总体的均值不相等
P≥α 接受原假设 两样本总体的均值相等
例
有甲、乙两种不同的自主创新激励政策，分别对 某省的两地中小企业实施激励(假设企业通过随机 方法抽取) ，两地分别选择10 家企业参与自主创 新激励政策的实验研究。如果用R&D (研究与开 发)投入的增长率来测度两种不同的自主创新激励 政策的激励效果，试分析甲、乙两种自主创新激 励政策的激励效果有无显著的差异。
第10章 决策分析
决策分析收益矩阵表 完全不确定型决策的准则 各种准则的特点和适用场合 风险型决策的准则 利用决策树进行风险型决策
第11章 层次分析法
了解层次分析法的用途 理解层次分析法的原理和思路 掌握层次分析法的步骤 掌握一致性检验 理解各层排序的含义
第8章 线性规划
提出问题 相关知识导入 基本概念解释 线性模型三要素 线性规划求解过程—图解法 线性规划结果调整 能够根据题目写出线性模型 模型标准化 模型对偶问题
第9章 信度效度分析
常用的信度分析——克隆巴赫α系数 常用的效度分析——因子分析方法 信度与效度的关系 信度和效度分析过程
P<α 拒绝原假设，接受备选假设
样本总体均值不等于A P≥α 接受原假设
注意样本总体 均值特定含义
样本总体均值等于A
例
某高级中学共有2000余名高中生，某研究者 采用随机方法抽取 9名学生测量他们的体重 (单位: kg)结果如下: 49. 7,49. 8, 50. 3, 50. 5, 49.7, 50.1, 49.9, 50.5, 50.4。判断该校学生 的平均体重是否是50kg？
假设H0: µ=50(kg) 该校学生的平均体重是 50kg
结果说明:由表8-18显示，检验统计量的t值 为0.894，显著性概率P值为0.397>0.05，所
以接受原假设，即有理由认为该校学生的体 重总体均值等于50 (kg)。
（两个）独立样本T检验
作用：利用来自两个总体的样本数据，推断两 个总体的均值是否存在显著差异。
第4章 方差分析
理解方差分析的基本概念 理解方差分解的思想 掌握单因素方差分析 掌握双因素方差分析 方差分析与T检验的异同
第5章 相关分析
了解相关分析的概念 理解相关分析的种类 理解相关分析的内容 理解相关关系的测定 了解相关分析的特点 理解偏相关分析的内容 掌握简单相关分析和偏相关分析