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文档简介

主讲教师：陈悦北京信息职业技术学院数据分析技术独立样本T检验

-不同性别股民入市年份独立样本T检验根据来自两个总体的独立样本，对其总体均值进行的检验称为独立样本T检验。是两个独立总体均值μ1和μ2的差异的假设检验。其目的是通过比较两个样本均值(差)的大小，来确定两个总体的均值是否存在显著差异。01独立样本T检验其基本思想是：按照一定的分组原则将所有的个案分为两组，可将这两组视为两个独立的样本，对两个样本分别进行描述统计。然后对两个样本进行方差齐性检验和T检验。如果均值之差过大，则说明这两个样本来源于均值不同的两个总体，就可以拒绝两个总体均值相等的零假设。01独立样本T检验（1）独立：两组数据相互独立，互不相关（2）正态：即两组样本来自的总体符合正态分布（3）方差齐性：即两组方差相等01前提独立样本T检验分析步骤第一，提出零假设和备选假设。第二，确定检验统计量。第三，确定显著性水平α。第四，计算检验统计量的观测值。第五，计算概率P值。第六，作出决策。02例：某证券公司调查到散户股民买进、卖出和投资的有关数据，数据见“证券投资额与依据.sav”请检验不同性别的股民在“入市年份”这个指标上有无不同？多独立样本T检验分析实例03第一，提出零假设和备选假设。零假设H0：μ1=μ2

备选假设H1：μ1≠μ2第二，确定检验统计量。入市年份/性别第三，确定显著性水平α。

α=0.05第四，计算检验统计量的观测值。第五，计算概率P值。第六，作出决策。多独立样本T检验分析实例03多独立样本T检验分析实例结果04方差方程的齐性检验这里的P值为0.237>0.05,可以看出该方差方程的方差相等,我们就看上面（假设方差相等）这一行的结果。反之就看下面（假设方差不相等）这一行的结果。多独立样本T检验分析实例结果04多独立样本T检验分析实例结果因为p=0.078>0.05,就不能拒绝零假设,认为两个检验变量之间是

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