19用SPSS作T检验.ppt

1、3.2利用SPSS进行T检验，统计假设是先建立一个假设理论，然后将这个假设与实际观测数据进行比较。如果结果与理论不一致，放弃假设，否则认为假设是正确的(至少没有足够的证据表明假设是错误的)。在这一节中，我们将介绍：寻求置信区间，单样本t检验，配对样本t检验，独立样本t检验，SPSS，基础理论，总体性：收集由所有研究对象组成的样本：从总体中选出的具有代表性(独立且同分布)的个体的集合，假设总体XN(，2)，X1，X2，Xn是一组来自总体的样本。关于总体均值的区间估计和假设检验，我们使用的估计量(小样本)约为：1。单样本T检验和置信区间，置信区间为：即相应的假设检验：好的估计量：拒绝域：一定的平衡

2、没有系统误差而是随机误差，并且随机误差服从正态分布。为了估计物体G1的重量，在这个天平上称了它五次，结果是(以克为单位)，8.62，8.58，8.73，8.61，8.53，取=0.05，置信区间为：我们用SPSS来解决，例1(见概率论与数理统计)P214选择菜单：分析比较意味着一个样本的检验，检验值为0(如果要检验，则取检验值)，置信区间为95%，可以得到如下结果：表1显示均值为8.614标准差(Std)。偏差)是0.07369标准误差(Std)。误差平均值)为0.03295。从结果可以看出，表1是单样本统计，表2是检验，表2显示检验值为0 t=261.391。标准误差* t=8.61401，

3、自由度(df)为4(即样本数-1)，注意平均值=8.614，双侧检验的概率值(Sig。(双尾)为05%，原始假设被拒绝(=0)，关注的平均值=8.614，95%置信区间为95%的差异的平均差异(平均差异):下限(Lower):8.5225，上限(Upper):8.7055，某矿石的镍含量为XN(，2)，五个样品的测量值(%)为：3.25，3.27，3.24，3.24。设置为左侧，菜单：分析比较意味着一个样本测试，示例2(参见概率论和数理统计)P256.3，因为Sig。(双尾)=0.7491%接受了H0的假设：=3.25，结果如下，试：假设H0:=3.2，结果会是什么？因为西格。(双尾)=0.0

4、011%拒绝假设H0:=3.2，思考：=0.05，结果会是什么？什么会改变，什么不会？基本理论，设X1，X2，Xn1是来自总体N(1，12)的一组样本，Y1，Y2，Yn2是来自总体N(2，22)的一组样本，并且这两组样本彼此独立。为了检验两个总体的平均值之间是否存在显著差异，假设当方差未知但相等时，所用的统计量为：2从这两个字段中选择几个产品，测量指标值如下：工厂A (XI): 2.74、2.75、2.72、2.69工厂B (YJ): 2.75、2.78、2.74、2.76、2.72。试着用这些数据来检验两个工厂的产品质量是否有显著差异(=0.05)，需要进行检验，例3(见概率论与数理统计)P

5、239。例8.2.2，接受H0，即两个工厂的产品质量没有显著差异，我们用SPSS来解决它，并按图中所示的格式输入数据：目的是便于SPSS分组，并通过选项选择置信度来定义分组方法。选择菜单：分析比较意味着独立样本t检验。选择菜单后，将出现以下屏幕：在定义组中出现两个选项：当分组变量是离散的时使用指定值，当分组变量是连续的时使用此切割点，根据这一点，观察值被分成大于该值和小于该值的两组，结果如下：注意t=-1.540，对照，其中Levene检验是方差齐性检验的结果， 此时，F=0.240，显著性概率=0.6655%，因此得出两组之间的方差差异不显著的结论。 结论：Sig。(双尾)=0.1675%，

6、H0假设被接受。因此，在下面的T检验结果中，假设的等方差数据应被选为T检验的结果。注：如果方差齐性检验显示有显著差异，则应选择未假设的等方差线中的数据作为T检验的结果，并应测试两批相似电子元件的电阻(单位：欧姆)，测量结果如下：第一批：0.140、0.138、0.143、0.141、0.144、0.137第二批：0.135、0.140、0.142、0.136、0.137已知两批组分的电阻服从正态分布，显著性水平为0.05。试着检查：(1)两批元件的电阻变化是否相等？(2)两批组件的平均电阻是否有显著差异？答案是：(1)方差相等；(2)抗性差异不显著；例4。(见概率论和数理统计)P257.9，F=0，Sig。=15%认为方差相等，所以选择假设方差相等的线，此时t=1.282，SIG。(2尾)=0接受假设意味着两批组分之间的平均电阻没有显著差异。SPSS结果表明，配对样本T检验常用于实验前后、教学前后、计划前后等测试。假设总体呈正态分布，以0.05