管理定量分析总结112课件

《管理定量分析》课程回顾与总结《管理定量分析》课程回顾与总结1课程主要内容概论数据初步统计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基础知识数据获得数据分析访谈法问卷法调查报告课程主要内容概论信度效度分析基础知识数据获得数据分析访谈法2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一章概率定性分析内涵第一章概率3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、累计频率等第二章数据统计初步数据中心的描述指标4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检验第3章假设检验假设检验的概念5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4章方差分析理解方差分析的基本概念6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第5章相关分析了解相关分析的概念7第6章回归分析回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6章回归分析回归分析的概念和特点8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9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8章线性规划提出问题10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第9章信度效度分析常用的信度分析——克隆巴赫α系数11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10章决策分析决策分析收益矩阵表12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11章层次分析法了解层次分析法的用途13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第12章网络计划技术理解网络计划的概念与原理14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定量分析方法T检验规划分析15均值比较：T检验与方差分析均值比较：T检验与方差分析16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AH1：μ≠A含义：样本总体均值不等于A假设验证：P<α拒绝原假设，接受备选假设样本总体均值不等于AP≥α接受原假设样本总体均值等于A注意样本总体均值特定含义单样本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17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18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)。结果说明:由表8-18显示，检验统计量的t值为0.894，显19（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。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（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20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：σ21=σ22含义两个样本总体的方差相等H1：σ21≠σ22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H0：μ1=μ2含义：两个样本总体的均值相等H1：μ1≠μ2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独立样本T检验作用：比较两组样本总体的均值是否相等。21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。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22结果说明:由表8-21显示，Levene‘sTestforEqualityofVariances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(Equalvariancesassumed)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。结果说明:由表8-21显示，Levene‘sTestf23配对样本t检验作用：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差异。配对样本：可以是样本在“前”、“后”两种状态下的某个指标的不同取值；也可以是对某事物两个不同侧面或方面的描述。配对样本t检验中样本是配对的，这是其与独立样本t检验的区别。欲比较配对样本的总体均值差异，先求出成对数据的差值d。然后检验d的均值是否显著不等于0。配对样本t检验作用：利用来自两个总体的配对样本，推断两个总24配对比较设计治疗前后的比较编号用药前用药后

1118112211098……10122108治疗前后舒张压的改变两种药物效果比较编号A药B药

10.2-0.121.01.8……100.40.8两种药物治疗白细胞降低疗效的比较（表中为白细胞升高数）。配对比较设计治疗前后的比较两种药物效果比较25用某药治疗10例高血压病人,治疗前后各例舒张压测量结果如表1，问该药是否有降低舒张压的作用？表110例高血压患者用某药治疗前后的舒张压(mmHg)────────────────────────────────────例号治疗前治疗后差数d────────────────────────────────────

1117123-621271081931411202141071070511010010611498167115102138138152-149127104231012210715────────────────────────────────────用某药治疗10例高血压病人,治疗前后各例舒张压测量结果如表126假设：

H0:差数总体均数μd=0该药物没有降压作用H1:差数总体均数μd≠0该药物有降压作用

当P＜0.05,拒绝H0,认为治疗前后舒张压之差的均值与0有显著差异,可以认为该药有降低舒张压作用。

当P≥0.05,接受H0,认为治疗前后舒张压之差的均值与0没有显著差异,可以认为该药没有降低舒张压作用。假设：27例某省制定了一项激励中小企业自主创新的财政政策，并采用随机方法选择了20个县市参加财政政策激励效果的试验。如果用20个县市的中小企业R&D投入占销售收入比重变动来测度财政政策对中小企业自主创新的激励效果，试分析该财政政策对中小企业自主创新有无激励效果。例某省制定了一项激励中小企业自主创新的财政政策，并采用随机方28管理定量分析总结112课件29独立样本的T检验：检验两组不相关的样本是否来自具有相同均值的总体（均值是否相同，如男女的平均收入是否相同，是否有显著性差异）配对T检验：检验两组相关的样本是否来自具有相同均值的总体(前后比较，如训练效果，治疗效果)独立样本的T检验：检验两组不相关的样本是否来自具有相同均值的30单因素方差分析作用：用于多个样本总体均值的比较，用以检验某因素不同水平的影响是否显著。假设：1.方差齐性检验：F检验H0：σ21=σ22=……σ2n各个样本总体的方差相等H1：σ21、σ22……σ2n各组样本总体的方差不全相等P<α决绝原假设各组样本总体的方差不全相等P≥α接受原假设各组样本总题的方差相等单因素方差分析作用：用于多个样本总体均值的比较，用以检验某因31方差齐性检验各样本总体均值是否相等方差齐性检验各样本总体均值是否相等322.均值检验H0：μ1=μ2=……=μn含义：各组样本总体均值相等H1：μ1,μ2……μn含义：各组样本总体均值不完全相等。假设检验：P<α拒绝原假设各组样本总体均值不全相等P≥α接受原假设各组样本总体均值相等2.均值检验33一般提法H0:

1=

2=…=

r(因素有r个水平）H1:

1，

2，…，

r不全相等例如：H0:

1=

2=

3=

4各种颜色的饮料平均销量相等，颜色对销售量没有影响H1:

1，

2，

3，

4不全相等各种颜色的饮料平均销量不相等，颜色对销售量有影响均值假设一般提法均值假设34例某公共管理研究者采用随机抽样方法研究某省东部、北部、中部、南部和西部五个不同地区10年间每周发生的交通事故次数，若从五个不同地区(视为五个不同总体）独立地各选取12个周发生的交通事故次数作为研究对象，五个不同地区12个周每周发生的交通事故次数如表9所示。请在α=1%的显著性水平下检验该省五个不同地区10年间每周发生的交通事故次数是否存在显著的差异。例某公共管理研究者采用随机抽样方法研究某省东部、北部、中部、35管理定量分析总结112课件36无重复双因素方差分析又称无交互作用双因素方差分析作用：n4分析两个因素的影响结果是否显著，实质还是进行均值的比较。问：A因素的不同水平（方案）的效果（均值）有无显著差异？B因素的不同水平（方案）的效果（均值）有无显著差异？无重复双因素方差分析又称无交互作用双因素方差分析37均值假设与检验：零假设：H0A：H0B：备选假设：H1A：H1B：检验：P<α拒绝原假设，A/B的影响显著P≥α接受原假设，A/B的影响不显著无重复的双因素分析，不需要进行方差齐性检验。均值假设与检验：无重复的双因素分析，不需要进行方差齐性检验。38例有四种企业技术创新专利激励政策(A因素)，分别设为A1、A2、A3、A4。为了研究这四种专利激励政策的激励效果，按随机区组实验设计的原则，将企业分为"技术创新能力强"、"技术创新能力较强"、"技术创新能力一般"和"技术创新能力差"四种类型(即区组，B因素)，分别设为B1、B2、B3、B4。现分别从每种类型企业中随机地抽取4家企业(共16家)，它们分别被随机地分配参加一种企业技术创新能力专利激励政策的实验研究。经过两年时间后，对企业的年均发明专利增长率进行统计。试比较这四种企业技术创新专利激励政策的激励效果是否有显著的差别?例有四种企业技术创新专利激励政策(A因素)，分别设为A1、39A因素的检验结果是P=0.000<0.05,所以不同政策的激励效果有明显差异，或不同政策的影响显著；B因素的检验结果是P=0.321>0.05,所以企业的创新水平对激励效果没有明显影响；A因素的检验结果是P=0.000<0.05,所以不同政策的激40表9-14是关于A因素(专利激励政策)第1、第2、第3三个水平与第4水平激励效果的对比分析结果。统计检验结果表明，三个水平与第4水平平均数差值均达到了高度统计显著性水平（结果均为p=0.000)。这表明，第1、第2、第3三个水平与第4水平激励效果存在着显著性差异。表9-14是关于A因素(专利激励政策)第1、第2、第3三个水41有重复的双因素方差分析也称有交互作用的双因素方差分析作用：分析两个因素的影响是否显著，及其交互效应是否显著。问：因素A的不同水平或方案的效果/均值有无显著不同？因素B的不同水平或方案的效果/均值有无显著不同？因素A和因素B之间的交互作用影响是否显著？有重复的双因素方差分析也称有交互作用的双因素方差分析42方差齐性检验假设：各个样本总体的方差相等各个样本总体的方差不等相等检验：P<0.05拒绝原假设样本总体的方差不全相等P≥0.05接受原假设样本总体的方差相等方差齐性检验43均值假设：零假设：H0A：H0B：

H0C：Cij=0,A与B交互效应为零/不存在备选假设：H1A：H1B：

H1C：Cij不全为0,A与B交互效应存在均值假设：44均值显著性检验P<0.05拒绝原假设各个水平的效果不同即某个因素有作用，或交互作用影响显著P≥0.05接受原假设各个水平的效果相同即某个因素没有作用，或交互作用影响不显著均值显著性检验45例有四种企业技术创新专利激励政策(A因素)，分别设为A1、A2、A3、A4。为了研究这四种专利激励政策的激励效果，按随机区组实验设计的原则，将企业分为"技术创新能力强"、"技术创新能力较强"、"技术创新能力一般"和"技术创新能力差"四种类型(即区组，B因素)，分别设为B1、B2、B3、B4。现分别从每一种类型企业中随机地抽取16家企业(共64家企业)，每4家企业一组被随机地分配参加一种企业技术创新能力专利激励政策的实验研究。经过两年时间后，对企业的年均发明专利增长率进行统计。试分析企业技术创新专利激励政策、企业类型及其交互作用的效应。例有四种企业技术创新专利激励政策(A因素)，分别设为A1、46管理定量分析总结112课件47管理定量分析总结112课件48T检验与方差分析比较相同之处：都是分析样本总体均值之间是否存在显著差异。不同：T检验针对的是单个样本或者两个独立样本或两个配对样本。方差分析针对的是三个及三个以上的样本总体之间的均值比较。T检验与方差分析比较相同之处：都是分析样本总体均值之间是否存49相关分析与回归分析相关分析与回归分析50Pearson相关分析简单相关分析或积差相关分析作用：确定两个变量之间是否具有显著的相关关系假设：H0:r=0两个变量之间没有相关关系H1:r≠0两个变量之间有相关关系检验：P<0.05拒绝原假设两个变量之间相关P≥0.05接受原假设两个变量之间不相关Pearson相关分析简单相关分析或积差相关分析51例以1990~2005年的统计数据为依据，运用SPSS计算农村居民家庭人均纯收人和城镇居民家庭人均可支配收入两者之间的Pearson相关系数，并进行统计显著性检验。例以1990~2005年的统计数据为依据，运用SPSS计算农52从输出结果可以看出，农村居民家庭人均纯收入(x)和城镇居民家庭人均可支配收入(y)两者之间在α=0.05的水平下达到统计显著性（P=0.000）线性相关关系，Pearson相关系数为r=0.987。从输出结果可以看出，农村居民家庭人均纯收入(x)和城镇居民家53偏相关分析作用：排除其他因素的影响，分析两个变量之间是否存在显著的相关关系假设：H0:r12,3=0剔除变量3的影响后，1、2两个变量之间没有偏相关关系H1:r12,3≠0剔除变量3的影响后，1、2两个变量之间有偏相关关系检验：P<0.05拒绝原假设两个变量之间存在偏相关P≥0.05接受原假设两个变量之间不存在偏相关r是排除其他因素影响之后的偏相关系数，即r12,3偏相关分析作用：排除其他因素的影响，分析两个变量之间是否存在54例以2004年我国31个省市出口商品、国内生产总值和实际利用外资的相关统计数据为依据，研究出口商品与国内生产总值的关系。例以2004年我国31个省市出口商品、国内生产总值和实际利用55？？56回归分析（一元线性回归）作用：用于确定具有相关关系的两个变量之间是否存在显著的因果关系/回归关系假设：H0:β=0两个变量之间没有回归关系或者因果关系H1:β≠0两个变量之间存在回归关系检验：P<0.05拒绝原假设不存在回归关系P≥0.05接受原假设存在回归关系相关和回归的区别与联系！！回归分析（一元线性回归）作用：用于确定具有相关关系的两个变量57例以1989~2006年中国R&D投入与GDP相关数据为依据，试估计GDP（Y）对R&D（X）的一元线性回归模型。例以1989~2006年中国R&D投入与GDP相关数据为58管理定量分析总结112课件59多元线性回归判断一个因变量和多个自变量之间的是否存在显著的线性回归关系假设：H0:βj=0所有变量的回归系数都等于0H1:βj回归系数不全为0检验：P<0.05拒绝原假设，有些回归系数不为0P≥0.05接受原假设，所有回归系数都等于0多元线性回归判断一个因变量和多个自变量之间的是否存在显著的线60333333333333333333333333333333333333333333333333333333333361相关指标判断系数R2：因变量能够被自变量解释的比例，体现了模型的拟合优度；F检验：模型整体回归效果显著性检验；T检验：各个回归系数显著性检验。相关指标判断系数R2：因变量能够被自变量解释的比例，体现了模62规划分析线性规划的图解法求解过程标准化模型的特征模型标准化规划分析线性规划的图解法求解过程63决策分析基本概念最大最大法最大最小法最小最大法决策树法决策分析基本概念64预测分析简单移动平均法加权移动平均法指数平滑法预测分析简单移动平均法65信效度分析信度衡量指标效度分析方法信度、效度的分析过程和结果信效度分析信度衡量指标66层次分析法比较矩阵的一致性判断：列归一行和归一最大特征根CICR层次分析法比较矩阵的一致性判断：67网络计划技术理解网络计划的概念与原理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节点：最早时间、最迟时间、时间差活动：最早开始时间、最早结束时间、最迟开始时间、最迟结束时间、总时差和单时差。网络计划技术理解网络计划的概念与原理68《管理定量分析》课程回顾与总结《管理定量分析》课程回顾与总结69课程主要内容概论数据初步统计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基础知识数据获得数据分析访谈法问卷法调查报告课程主要内容概论信度效度分析基础知识数据获得数据分析访谈法70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一章概率定性分析内涵第一章概率71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、累计频率等第二章数据统计初步数据中心的描述指标72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检验第3章假设检验假设检验的概念73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4章方差分析理解方差分析的基本概念74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第5章相关分析了解相关分析的概念75第6章回归分析回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6章回归分析回归分析的概念和特点76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77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8章线性规划提出问题78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第9章信度效度分析常用的信度分析——克隆巴赫α系数79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10章决策分析决策分析收益矩阵表80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11章层次分析法了解层次分析法的用途81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第12章网络计划技术理解网络计划的概念与原理82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定量分析方法T检验规划分析83均值比较：T检验与方差分析均值比较：T检验与方差分析84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AH1：μ≠A含义：样本总体均值不等于A假设验证：P<α拒绝原假设，接受备选假设样本总体均值不等于AP≥α接受原假设样本总体均值等于A注意样本总体均值特定含义单样本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85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86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)。结果说明:由表8-18显示，检验统计量的t值为0.894，显87（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。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（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88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：σ21=σ22含义两个样本总体的方差相等H1：σ21≠σ22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H0：μ1=μ2含义：两个样本总体的均值相等H1：μ1≠μ2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独立样本T检验作用：比较两组样本总体的均值是否相等。89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。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90结果说明:由表8-21显示，Levene‘sTestforEqualityofVariances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(Equalvariancesassumed)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。结果说明:由表8-21显示，Levene‘sTestf91配对样本t检验作用：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差异。配对样本：可以是样本在“前”、“后”两种状态下的某个指标的不同取值；也可以是对某事物两个不同侧面或方面的描述。配对样本t检验中样本是配对的，这是其与独立样本t检验的区别。欲比较配对样本的总体均值差异，先求出成对数据的差值d。然后检验d的均值是否显著不等于0。配对样本t检验作用：利用来自两个总体的配对样本，推断两个总92配对比较设计治疗前后的比较编号用药前用药后

1118112211098……10122108治疗前后舒张压的改变两种药物效果比较编号A药B药

10.2-0.121.01.8……100.40.8两种药物治疗白细胞降低疗效的比较（表中为白细胞升高数）。配对比较设计治疗前后的比较两种药物效果比较93用某药治疗10例高血压病人,治疗前后各例舒张压测量结果如表1，问该药是否有降低舒张压的作用？表110例高血压患者用某药治疗前后的舒张压(mmHg)────────────────────────────────────例号治疗前治疗后差数d────────────────────────────────────

1117123-621271081931411202141071070511010010611498167115102138138152-149127104231012210715────────────────────────────────────用某药治疗10例高血压病人,治疗前后各例舒张压测量结果如表194假设：

H0:差数总体均数μd=0该药物没有降压作用H1:差数总体均数μd≠0该药物有降压作用

当P＜0.05,拒绝H0,认为治疗前后舒张压之差的均值与0有显著差异,可以认为该药有降低舒张压作用。

当P≥0.05,接受H0,认为治疗前后舒张压之差的均值与0没有显著差异,可以认为该药没有降低舒张压作用。假设：95例某省制定了一项激励中小企业自主创新的财政政策，并采用随机方法选择了20个县市参加财政政策激励效果的试验。如果用20个县市的中小企业R&D投入占销售收入比重变动来测度财政政策对中小企业自主创新的激励效果，试分析该财政政策对中小企业自主创新有无激励效果。例某省制定了一项激励中小企业自主创新的财政政策，并采用随机方96管理定量分析总结112课件97独立样本的T检验：检验两组不相关的样本是否来自具有相同均值的总体（均值是否相同，如男女的平均收入是否相同，是否有显著性差异）配对T检验：检验两组相关的样本是否来自具有相同均值的总体(前后比较，如训练效果，治疗效果)独立样本的T检验：检验两组不相关的样本是否来自具有相同均值的98单因素方差分析作用：用于多个样本总体均值的比较，用以检验某因素不同水平的影响是否显著。假设：1.方差齐性检验：F检验H0：σ21=σ22=……σ2n各个样本总体的方差相等H1：σ21、σ22……σ2n各组样本总体的方差不全相等P<α决绝原假设各组样本总体的方差不全相等P≥α接受原假设各组样本总题的方差相等单因素方差分析作用：用于多个样本总体均值的比较，用以检验某因99方差齐性检验各样本总体均值是否相等方差齐性检验各样本总体均值是否相等1002.均值检验H0：μ1=μ2=……=μn含义：各组样本总体均值相等H1：μ1,μ2……μn含义：各组样本总体均值不完全相等。假设检验：P<α拒绝原假设各组样本总体均值不全相等P≥α接受原假设各组样本总体均值相等2.均值检验101一般提法H0:

1=

2=…=

r(因素有r个水平）H1:

1，

2，…，

r不全相等例如：H0:

1=

2=

3=

4各种颜色的饮料平均销量相等，颜色对销售量没有影响H1:

1，

2，

3，

4不全相等各种颜色的饮料平均销量不相等，颜色对销售量有影响均值假设一般提法均值假设102例某公共管理研究者采用随机抽样方法研究某省东部、北部、中部、南部和西部五个不同地区10年间每周发生的交通事故次数，若从五个不同地区(视为五个不同总体）独立地各选取12个周发生的交通事故次数作为研究对象，五个不同地区12个周每周发生的交通事故次数如表9所示。请在α=1%的显著性水平下检验该省五个不同地区10年间每周发生的交通事故次数是否存在显著的差异。例某公共管理研究者采用随机抽样方法研究某省东部、北部、中部、103管理定量分析总结112课件104无重复双因素方差分析又称无交互作用双因素方差分析作用：n4分析两个因素的影响结果是否显著，实质还是进行均值的比较。问：A因素的不同水平（方案）的效果（均值）有无显著差异？B因素的不同水平（方案）的效果（均值）有无显著差异？无重复双因素方差分析又称无交互作用双因素方差分析105均值假设与检验：零假设：H0A：H0B：备选假设：H1A：H1B：检验：P<α拒绝原假设，A/B的影响显著P≥α接受原假设，A/B的影响不显著无重复的双因素分析，不需要进行方差齐性检验。均值假设与检验：无重复的双因素分析，不需要进行方差齐性检验。106例有四种企业技术创新专利激励政策(A因素)，分别设为A1、A2、A3、A4。为了研究这四种专利激励政策的激励效果，按随机区组实验设计的原则，将企业分为"技术创新能力强"、"技术创新能力较强"、"技术创新能力一般"和"技术创新能力差"四种类型(即区组，B因素)，分别设为B1、B2、B3、B4。现分别从每种类型企业中随机地抽取4家企业(共16家)，它们分别被随机地分配参加一种企业技术创新能力专利激励政策的实验研究。经过两年时间后，对企业的年均发明专利增长率进行统计。试比较这四种企业技术创新专利激励政策的激励效果是否有显著的差别?例有四种企业技术创新专利激励政策(A因素)，分别设为A1、107A因素的检验结果是P=0.000<0.05,所以不同政策的激励效果有明显差异，或不同政策的影响显著；B因素的检验结果是P=0.321>0.05,所以企业的创新水平对激励效果没有明显影响；A因素的检验结果是P=0.000<0.05,所以不同政策的激108表9-14是关于A因素(专利激励政策)第1、第2、第3三个水平与第4水平激励效果的对比分析结果。统计检验结果表明，三个水平与第4水平平均数差值均达到了高度统计显著性水平（结果均为p=0.000)。这表明，第1、第2、第3三个水平与第4水平激励效果存在着显著性差异。表9-14是关于A因素(专利激励政策)第1、第2、第3三个水109有重复的双因素方差分析也称有交互作用的双因素方差分析作用：分析两个因素的影响是否显著，及其交互效应是否显著。问：因素A的不同水平或方案的效果/均值有无显著不同？因素B的不同水平或方案的效果/均值有无显著不同？因素A和因素B之间的交互作用影响是否显著？有重复的双因素方差分析也称有交互作用的双因素方差分析110方差齐性检验假设：各个样本总体的方差相等各个样本总体的方差不等相等检验：P<0.05拒绝原假设样本总体的方差不全相等P≥0.05接受原假设样本总体的方差相等方差齐性检验111均值假设：零假设：H0A：H0B：

H0C：Cij=0,A与B交互效应为零/不存在备选假设：H1A：H1B：

H1C：Cij不全为0,A与B交互效应存在均值假设：112均值显著性检验P<0.05拒绝原假设各个水平的效果不同即某个因素有作用，或交互作用影响显著P≥0.05接受原假设各个水平的效果相同即某个因素没有作用，或交互作用影响不显著均值显著性检验113例有四种企业技术创新专利激励政策(A因素)，分别设为A1、A2、A3、A4。为了研究这四种专利激励政策的激励效果，按随机区组实验设计的原则，将企业分为"技术创新能力强"、"技术创新能力较强"、"技术创新能力一般"和"技术创新能力差"四种类型(即区组，B因素)，分别设为B1、B2、B3、B4。现分别从每一种类型企业中随机地抽取16家企业(共64家企业)，每4家企业一组被随机地分配参加一种企业技术创新能力专利激励政策的实验研究。经过两年时间后，对企业的年均发明专利增长率进行统计。试分析企业技术创新专利激励政策、企业类型及其交互作用的效应。例有四种企业技术创新专利激励政策(A因素)，分别设为A1、114管理定量分析总结112课件115管理定量分析总结112课件116T检验与方差分析比较相同之处：都是分析样本总体均值之间是否存在显著差异。不同：T检验针对的是单个样