《SPSS的参数检验》PPT课件.ppt

第5章spss的参数检验,5.1参数检验概述5.2单样本t检验5.3两独立样本t检验5.4两配对样本t检验,学习目标及内容:,掌握SPSS单样本t检验的基本思想，能够利用概率P值以及置信区间进行统计决策，并熟练掌握其具体操作。掌握SPSS两独立样本t检验的基本思想，能够利用概率P值以及置信区间进行统计决策，并熟练掌握其具体操作。SPSS两配对样本t检验的基本思想，并熟练掌握其具体操作。,5.1参数检验的概述,统计方法,描述统计,推断统计,参数估计,参数检验,非参数检验,5.1.1推断统计与参数检验,推断统计方法是通过对样本数据的研究来推断总体数量特征的方法。包括2项任务：第一，在总体分布已知的情况下，根据样本数据对总体分布的统计参数（如均值、方差）进行推断。目的是估计参数的取值范围，或对其进行某种统计检验。第二，在总体分布未知的情况下，根据样本对总体分布形式进行推断。,5.1.2假设检验的基本思想,首先对总体参数提出假设；然后再利用样本告之的信息去验证先前提出的假设是否成立。其依据是小概率事件在一次特定的试验中几乎不可能发生。比如说，假设家庭人均住房面积的平均值为20，如果在一次调查n户得到人均住房面积为25。是拒绝原假设还是接受它，主要是看25发生的概率，如果概率很小就应该拒绝原假设（20）,系统误差指数据收集和测量过程中由于仪器不准确、标准不规范等原因,造成观察(检测)结果呈倾向性的偏大或偏小,是可避免或可通过研究设计解决的。抽样误差是指在遵循了随机原则的条件下，用样本指标代表总体指标而产生的不可避免的误差。,5.1.3假设检验的基本步骤,第一步，提出原假设H0第二步，选择检验的统计量（t、F、x2分布）第三步，检验观察值发生的概率（P值）第四步，给定显著性水平（相当于不能接受的小概率），并作出统计决策。如果检验统计量的概率P值小于显著性水平值，则可以拒绝原假设；否则不能拒绝。,5.2单样本t检验,5.2.1单样本t检验的目的目的：是利用来自某总体的样本数据，推断该总体的均值是否与指定的检验值之间存在显著差异。例如利用住房状况调查的样本数据，推断家庭人均住房面积的平均值是否为20。前提条件：只涉及一个总体，且服从或近似服从正态分布。,5.2.2单样本t检验的基本步骤,第一步，提出原假设H0H0为总体均值与检验值之间不存在显著性差异第二步，选择检验的统计量（t分布）第三步，检验观察值和发生的概率（P值）第四步，给定显著性水平，并作出决策,总体是否已知？,用样本标准差S代替,t检验,否,5.2.3单样本t检验应用举例,案例一：推断人均住房面积是否为20（住房状况调查的数据）符合一个总体，且接近正态分布的要求。原假设H0：=0=20。为总体均值，0为检验值。,操作：【analyze】【comparemeans】【onesampleTtest】表示单样本t检验选择待检验的变量“人均住房面积”到【testvariable(s)】中，在【testvalue】框中输入检验值“20”。按【options】指定缺失值处理方式：【excludecasesanalysisbyanalysis】表示仅剔除在该变量上有缺失值的个案；【excludecaseslistwise】指剔除任意变量上有缺失值的个案。在【confidenceinterval】框中输出默认95%的置信区间。,操作图示,SPSS自动输出结果如下（结论是拒绝）,P值,可以通过统计量概率P值检验，或者通过置信区间检验（21.55,22.46）检验。,案例二：推断保险公司具有高等教育水平的员工比例是否不低于0.8（各保险公司人员构成数据）,原假设H0：=0.8操作：【analyze】【comparemeans】【onesampleTtest】选择待检验的变量“高等教育员工比例”到【testvariable(s)】中，在【testvalue】框中输入检验值“0.8”,操作图示,SPSS输出结果（单尾检验不能拒绝）,2种方法检验,案例三：推断保险公司年轻人比例是否为0.5原假设H0：=0=0.5，操作结果（双尾检验结论拒绝原假设）,5.3两独立样本t检验,5.3.1两独立样本t检验的目的利用来自两个总体的独立样本，推断两个总体的均值是否存在显著性差异前提条件：两个样本总体应服从或近似服从正态分布两个样本相互独立,两独立样本的样本容量可以相等，也可以不相等；,5.3.2两独立样本t检验的基本步骤,一、提出原假设H0为：两总体均值无显著差异，即1-2=0二、选择检验统计量关注两样本均值差的抽样分布1.12、22已知检验统计量为,两个独立样本之差的抽样分布,2、当12、22未知且相等时，采用合并方差作为两个总体方差的估计检验统计量为,其中：,3、当12、22未知且不相等时，分别采用各自的方差，但需要修正t分布的自由度。检验统计量为：,因此，在确定t检验的统计量之前，要进行方差是否相等的检验，即方差齐性检验,方差齐性检验（LeveneF方法）：,计算两组样本的均值;计算各个样本与本组均值的平均离差绝对值；利用单因素方差分析推断两独立总体平均离差绝对值是否有显著差异。,三、计算检验统计量观测值和概率P值计算F统计量以及相应的概率P值，判定方差齐性计算对应的t统计量观测值以及伴随概率P值（本步SPSS自动输出）四、给定显著性水平，并作出决策利用F检验判断两总体的方差是否相等，决定抽样分布方差和自由度的计算方法和计算结果。（比较P与）利用t检验判断两总体均值是否存在显著差异。（比较P与）,5.3.3两个独立样本t检验的应用举例,案例一：分析本地户口与外地户口人均住房面积是否有显著差异（原假设H0：1-2=0）符合条件：两个独立样本，且近似服从正态分布。操作如下：【analyze】【comparemeans】【independent-samplesTtest】选择检验变量：“人均面积”到【testvariable(s)】中选择标识变量“户口状况”到【groupingvariable】框中,并在【definegroups】中定义两总体的标识值,其中【cutpoint】中输入一个数字，大于等于对应一个总体，小于为另一总体。图示如下：,SPSS结果（F检验两总体方差不等，t检验拒绝原假设）,二、检验全国保险公司与外资和中外合资保险公司中具有高等教育的员工比例的均值无显著差异。,利用保险公司人员构成数据。原假设H0：1-2=0。图示如下：,SPSS结果（F检验方差无显著差异，t检验拒绝原假设P值=0.038）,5.4两配对样本t检验,5.4.1两配对样本t检验的目的检验目的：利用来自两个总体的配对样本，推断两个总体的均值是否存在显著性差异。两配对样本指同样的个案在“前”、“后”两种状态，或者不同的侧面所表现的两种不同的特征。前提条件：两配对样本的样本容量相同，两组样本观察值的先后顺序一一对应，不能随意改变；样本来自的总体服从或近似服从正态分布。,5.4.2两配对样本t检验的基本步骤,一、提出原假设H0：两总体均值无显著差异，即1-2=0二、选择检验统计量因两配对的总体样本来源于同样的个案，所以两配对样本的t检验最终转化成差值序列总体均值是否为0的单样本t检验。先求出每对观测值之差值，对差值变量求平均。检验差值变量的均值与0之间差异的显著性。,配对样本的t检验(数据形式),配对样本的t检验(检验统计量),样本差值均值,样本差值标准差,自由度dfnD-1,统计量,D0：假设的差值,三、计算检验统计量观测值和概率P值四、给定显著性水平，并作出决策利用t检验判断两总体均值是否存在显著差异。（比较P与）P,不应拒绝H0,两总体的均值不存在显著差异,注意：单样本t检验，两独立样本的t检验，两配对样本t检验。构造t统计量时，它们的分子都是均值差，分母都抽样分布的标准差。配对样本t检验与独立样本t检验均使用T-Test过程，但调用该过程的菜单不同，对数据文件结构的要求不同。进行两独立样本t检验，SPSS要求将两组样本数据存放在一个SPSS变量中，同时，为区分哪些样本来自哪个总体，还应定义一个分类变量。进行配对样本T检验的数据文件中一对数据必须作为同一个观测量中两个变量值。,5.4.3