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文档简介
1、第三讲 假设检验与均值比较假设检验的基本思想n假设检验的思想q反证法及小概率原理。所谓反证法及小概率原理即首先在原假设正确的条件下计算出现该样本或者样本统计量的概率,如果这种事件发生的概率很小,譬如小于5%,那么就拒绝原来的假设,而接受备择假设。两类错误n“小概率事件在一次试验中几乎不会发生” ,但是小概率事件并非是不可能发生,只是其发生的概率很小,并不能完全排斥其发生的可能性。n因而假设检验有可能犯两类错误:q第一类错误:原假设正确,而错误地拒绝了它,即“拒真”的错误,其发生的概率为犯第一类错误的概率。q第二类错误:原假设不正确,而错误地没有拒绝它,即“受伪”错误,其发生的概率为犯第二类错误
2、的概率。显著性值n假设检验一般先对总体的比例、均值或分布做出某种假设,称为原假设;然后计算在该假设成立条件下出现该事件的概率,称为p值,或显著性值。n如果小概率事件发生了,即 p ,则表明样本不支持原来的假设,应拒绝原假设而接受备择假设;如果该事件发生的概率(或可能性)较大,即 p ,则不拒绝原假设。我们用 来控制犯第一类错误的概率,即犯该类错误的概率最大为 。假设检验的步骤1. 确定恰当的原假设和备择假设;2. 选择检验统计量;3. 计算检验统计量观测值发生的概率,即p 值;4. 给定显著性水平,并作出决策。如果p MSE ),FF0.05(dfA,dfE), p=0.05,拒绝零假设, 说
3、明样本来自不同的正态总体,说明处理造成均值的差异有统计意义;否则, F0.05不能拒绝零假设,说明样本来自相同的正态总体,处理间无差异。F 分布曲线分布曲线10,10215, 1215, 52122121122/22/12121121)(222)(FFFfF 分布曲线下面积与概率分布曲线下面积与概率单因素的方差分析n用于研究一个影响因素对试验结果的影响,它用于比较两个或者两个以上的总体之间是否有显著的差异 nSPSS的单因素方差分析提供下列分析结果:q试验结果在不同组别的统计q检验各个组别方差是否相等q各个组别的概略图(均值图)q配对多重比较q不同组别组合的对比检验q同类子集单因素方差分析举例
4、n销售经理想了解新员工培训的最佳方式。目前有三种新员工培训方式:为期一天的培训、为期二天的培训和为期三天培训。现在需要比较用这三种方式培训员工的效果,分析这三种培训方式培训员工的效果是否有显著的差异,如果有差异,哪种培训方式最佳。n打开数据文件salesperformance.sav,它包含两个变量,“组”变量记录了培训方式;“得分”是对员工培训效果的评价。SPSS实现n选择【分析】【比较均值】【单因素ANOVA】 选择两两比较方法选择进行方差齐性检验和统计量、图形点击【选项】,在统计量部分勾选“描述性”和“方差同质性检验”两项,同时勾选“均值图(M)”。 结果解释两两比较结果及解释由于Lev
5、ene检验没有证据说明三种培训方式的方差相等,参照两种不同的两两比较的结果是必要的。Bonferroni和Tamhane多重比较的结果是一致的。即培训2天和培训3天没有显著的区别,而培训1天与另外两种培训都有显著区别。 同质子集Tukey B两两比较输出的结果,它把在5%的显著性水平下没有区别的总体放在同一列,作为同类子集。这里,培训2天和培训3天没有显著区别,它们作为一类。而培训1天单独作为1类。 轮廓图轮廓图为各个总体的均值的折线图,从中可以直观的看出各个总体均值的趋势。多因素方差分析n如果影响试验结果的因素有两个或者两个以上,是否不同的处理对试验结果有显著性影响,不同的因素是否有交互作用
6、?可以应用SPSS的一般线性模型(GLM)来完成多因素的方差分析。 SPSS GLM过程假设条件n误差之间相互独立,并且也独立于模型中的其他变量。一般好的试验设计都可以避免违反该条件。n不同处理的误差为常数。 n误差服从均值为0的正态分布。 举例n一家连锁零售商店对它们客户的购买习惯进行了一项调查,它记录了客户性别,购买模式、上一个月的购买金额等信息。该商店需要了解在控制客户性别的条件下,是否客户购买的频率和花费的金额有关系,以此来决定是否采取相应的促销活动。n打开数据文件grocery_1month.sav。n选择【分析】【一般线性模型】【单变量】 绘制选项把style选入水平轴,gende
7、r选入单图,然后点击“添加”。再把style和gender互相交换,选入不同的框中,单击“添加”。 结果及其解释(1)结果及其解释(2)结果及其解释(3)男性和女性在每周购物和两周一次购物的均值线是平行的,都是男高女低;而在经常购物上,二者差距不大,经常购物均值线和另外两条线有交叉,表明二个因素有交互效应。效应是否显著在“主体间效应的检验”表中标识。结果及其解释(4)男性的所有消费方式的消费金额均大于女性,男性和女性消费方式的曲线是不平行的,表明二者有交互效应。女性在经常性购物中花费金额最多;而男性则在每周购物方式中花费最多。 动手练习 得克萨斯州的一所大学提出了三种GMAT辅导课程:即3小时复习、1天课程和10周强化班,他们需要了解这三种辅导方式如何影响GMAT成绩。另外,通常考生来自三类院校,即商学院、工学院、艺术与科学院。因此,了解不同类型学校毕业的考生GMAT成绩是否有差异也是一个让人感兴趣的话题。他们在三类学校中每一个随机抽取6个学生,随机指派两名到一门辅导课程中,最后他们的GMAT成绩结果记录于数据文件GmatSc
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