第九章 假设检验

第九章假设检验——SPSS实验

学习目标：学会用SPSS分析平均数的差异显著性

一、单总体均数之差的检验

例9-3：6名被试在一项空间知觉能力测试的成绩为1.4、1.8、1.1、1.9、2.2、1.2，

这些数值是否能证明“这种能力测试平均数一般为1.5”的论断？

第１步：录入（或调入）数据。定义变量：空间知觉能力成绩chji，见图9-7。

图9-7 空间知觉能力测试数据文件

第２步：选择“Analysis”中的“Compare Means”，单击“One—Samples T Test”出现其对话框，见图9-8。

图9-8 One—Samples T Test对话框

第3步：将左框变量“physics ”选入“Test Variable(s)：”，并在“Test Value ：”中输入总体数均数1.5。

第4步：单击“Options ”，在“Confidence Interval ”输入置信度（默认为95%），见图9-9。单击“OK ”即可。

图9-9 One —Samples T Test ：Options 对话框

输出结果与解释

One-Sample Statistics

N Mean Std.

Deviation Std. Error Mean CHJI

6

1.6000

.43359

.17701

该表为样本的基本情况包括样本量、均数、标准差和标准误。

One-Sample Test

Test Value = 1.5

t

df Sig. (2-tailed)

Mean Difference 95% Confidence Interval

of the Difference

Lower Upper CHJI

.565

5

.597

.1000

-.3550

.5550

该表为单总体检验结果，当总体均数为1.5时，样本均数与总体均数的值为0.565，自由度df 为5，p （双侧）为0.597，两均数之差为0.1。因为565.0=t ，

597.0=p >05.0=p ，所以接受虚无假设，拒绝研究假设，认为该6人空间知觉能力测试

平均数一般为1.5的论断不成立。 二、双总体均数差异的检验 （一）独立样本均数差异的检验

例9-8：男性睡眠为4，6，5，4，5和6小时；女性睡眠为3，8，7，6，7，6，7和6

小时。试问该药对男女性的睡眠是否有不同的效果？

第1步：录入数据。定义变量：睡眠时间为time，性别为sex（其中男为1，女为2）。见图9-1。

图9-10 男女性睡眠时间数据文件

第２步：选择“Analysis”的“Compare Means”，单击“Independent—Samples T Test”出现其对话框，见图9-2。

图9-11 Independent—Samples T Test对话框

第3步：将左框的变量“time”选入“Test Variable(s)：”，将sex选入“Grouping V ariable：”sex。单击“Define Groups…”，在“Group1”键入“1”，在“Group2”键入“2”，见图9-3。再单击“Continue”返回，单击“OK”。

图9-12 Define Groups 对话框

输出结果与解释

Group Statistics

SEX N Mean Std. Deviation

Std. Error

Mean TIME

男 6 5.0000 .89443 .36515 女

8

6.2500

1.48805

.52610

Independent Samples Test

该表有两部分检验内容：一是方差齐性检验，此处，518.0=F ，486.0=p >0.05，方差齐性。二是在方差齐和方差不齐时的 t 检验结果。方差齐性的t 检验为 816.1-=t ，自由度12=df ，094.0=p 。因为094.0=p > 0.05 ，所以05.0=α水平上接受绝虚无假设，拒绝研究假设，说明该药对男女性的睡眠效果不存在显著差异。

（二）相关样本均数差异的检验

例题：从某中学随机抽取初三10名学生，学期初进行了推理能力测验，期末又进行了类似测验，结果如下，检验其推理能力有无显著差异？

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Levene's

Test for Equality of Variances

t-test for Equality of Means

F

Sig.

t

df

Sig.

(2-tailed) Mean

Difference Std. Error

Difference

95% Confidence Interval of the Difference

Lower

Upper

TIME Equal variances assumed .518 .486 -1.816 12

.094 -1.2500 .68845 -2.75000 .25000

Equal variances not assumed

-1.952 11.600

.076

-1.2500

.64041

-2.65068 .15068