SPSS均值比较与T检验

.
7
H 西0 南财经大学出版社
5.1 统计推断与假设检验
2、假设检验的几个概念 (4) 概率p值
SPSS16.0与统计数据分析
p值是当零假设正确时，观测到的样本信息出现的概率。 如果这个概率很小，以至于几乎不可能在零假设正确时出现 目前的观测数据时，我们就拒绝零假设。p值越小，拒绝零假 设的理由就越充分。但怎样的p值才算“小”呢？通常是与预 先设定的显著性水平 值比较，若 值为0.05，p值小于0.05则 认为该概率值足够小，应拒绝零假设。
.
8
H 西0 南财经大学出版社
5.1 统计推断与假设检验
SPSS16.0与统计数据分析
3、假设检验的基本步骤
➢第1步 给出检验问题的原假设；
根据检验问题的要求，将需要检验的最终结果作为零假 设。例如，需要检验某学校的高考数学平均成绩是否同往年 的平均成绩一样，都为75,由此可做出零假设，H0 :75
④配对样本T检验（Paired-Sample T Test），用于检 验两个相关的样本是否来自具有相同均值的总体。
.
4
H 西0 南财经大学出版社
5.1 统计推断与假设检验
SPSS16.0与统计数据分析
2、假设检验的几个概念
(1)统计假设
➢ 原假设：在很多情况下，我们给出一个统计假设仅仅是
为了拒绝它。例如，如果我们要判断给定的一枚硬币是
.
3
西南财经大学出版社
5.1 统计推断与假设检验
SPSS16.0与统计数据分析
1、参数检验
①均值比较（Means），用于计算指定变量的 综合描述统计量；
Compare Means子菜单
②单样本T检验（One-Sample T Test），检验单个 变量的均值与假设检验值之间是否存在差异；
③独立样本T检验（Independent Sample T Test）,用 于检验两组来自独立总体的样本，其独立总体的均值 或中心位置是否一样；
.
12
H 西0 南财经大学出版社
西南财经大学出版社
第五章
SPSS16.0与统计数据分析
均值比较与T检验
.
1
西南财经大学出版社
主要内容
SPSS16.0与统计数据分析
5.1 统计推断与假设检验 5.2 Means过程 5.3 单样本T检验 5.4 两独立样本T检验 5.5 两配对样本T检验
.
2
西南财经大学出版社
5.1 统计推断与假设检验
➢第2步 选择检验统计量；
在统计推断中，总是通过构造样本的统计量并计算统计 量的概率值进行推断，一般构造的统计量应服从或近似服从 常用的已知分布，例如均值检验中最常用的t分布和F分布等。
.
9
H 西0 南财经大学出版社
5.1 统计推断与假设检验
SPSS16.0与统计数据分析
3、假设检验的基本步骤
➢第3步 计算检验统计量的观测值及其发生的概率值；
在给定零假设前提下，计算统计量的观测值和相应概率p值。概率p值 就是在零假设 成立时检验统计量的观测值发生的概率，该概率值间接地 给出了样本值在零假设成立的前提下的概率，对此可以依据一定的标准 来判断其发生的概率是否为小概率。
➢第4步 在给定显著性水平条件下，做出统计推断结果。
这里的显著性水平指的是当假设正确时被拒绝的概率，即弃真概率，
.
6
H 西0 南财经大学出版社
5.1 统计推断与假设检验
SPSS16.0与统计数据分析
2、假设检验的几个概念
(3) 显著性水平
在作假设检验时，我们犯第一类错误的最大概率称为检 验的显著性水平。这个概率常记为，通常抽样前就指定好， 这样得到的结果才不会影响我们的选择。
在实际问题中，显著性水平可以有多种选择，但最为普 通的是0.05或0.01。例如，如果设计一个决策法则选择的显 著性水平是0.05（5%），那么在100次中可能有5次机会使 我们拒绝本该接受的假设。也就是说，我们大约有95%的把 握作出正确的决策。此时，我们说拒绝假设的显著性水平为 0.05，即犯拒绝本应接受的假设这类错误的概率是0.05。
否均匀，则我们假设硬币是均匀的（即p=0.5，其中p是
正面出现的概率）类似地，如果我们要判断一种方法是
否优于其他的方法，则我们假设两种方法之间H 0 没有差异。
这样的假设通常称为零假设或原假设，记为
➢ 备择假设：任何不同于p 零0.假5 设的假设都称为p备 择0.5假设。
例如，如果零H 1 假设是
，则备择假设是
假设。.ຫໍສະໝຸດ 10西南财经大学出版社
主要内容
SPSS16.0与统计数据分析
5.1 统计推断与假设检验 5.2 Means过程 5.3 单样本T检验 5.4 两独立样本T检验 5.5 两配对样本T检验
.
11
H 西0 南财经大学出版社
5.2 Means过程
SPSS16.0与统计数据分析
1、Means过程的主要功能
SPSS16.0与统计数据分析
1、参数检验
利用样本数据对总体特征的推断通常有两种情况：
（1）当总体分布已知（如总体为正态分布）的情况 下，对总体包含的参数进行推断的问题称为参数 检验；
（2）当总体分布未知的情况下，根据样本数据对总 体的分布形式或特征进行推断，通常采用的统计 推断方法是非参数检验方法。
Means过程即均值过程，其主要功能是分组计算，比较 指定变量的描述性统计量包括均值、标准差、总和、观测量 数、方差等一系列单变量描述性统计量，还可以给出方差分 析表和线性检验结果。
均值过程中系统默认的描述统计量可按分组给出指定变 量的均值、标准差、观测量数等，对话框中的选项可以给出 其他更加丰富的描述统计量。
一般取0.01或0.05。当检验统计量的概率p值小于显著性水平时，则认为
此时拒绝零假设而犯弃真错误的概率小于显著性水平，即低于预先给定
的水平，也就是说犯错误的概率小到我们能容忍的范围，这时可以拒绝
零假设；反之，如果检验统计量的概率p值大于显著性水平，如果拒绝零
假设，犯弃真错误的概率大于预先给定的容忍水平，这时不应该拒绝零
。备
择假设记为 。
.
5
H 西0 南财经大学出版社
5.1 统计推断与假设检验
2、假设检验的几个概念 (2)假设检验的两类错误
SPSS16.0与统计数据分析
➢ 第一类错误：在假设检验中拒绝了本来是正确的 零假设，称为“弃真”错误 。
➢ 第二类错误：在假设检验中没有拒绝本来是错误
的零假设，称为“取伪”错误 。