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实验五均值比较与T检验

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实验五 均值比较与 T检验  均值(Means)过程 对准备比较的各组计算描述指标,进行预分析,也可直接比较。  单样本 T检验(One-Samples T Test)过程 进行样本均值与已知总体均值的比较。  独立样本 T检验(Independent-Samples T Test)过程 进行两独立样本均值差别的比较,即通常所说的两组资料的 t检验。  配对样本(Paired-Samples T Test)过程 进行配对资料的显著性检验,即配对 t检验。  单因素方差分析(One-Way ANOVA)过程 进行两组及多组样本均值的比较,即成组设计的方差分析,还可进行随后的两两比较,详情请参见单因素方差分析。 预备知识: 假设检验的步骤:  第一步,根据问题要求提出原假设(Null hypothesis)和备选假设(Alternative hypothesis);  第二步,确定适当的检验统计量及相应的抽样分布;  第三步,计算检验统计量观测值的发生概率;  第四步,给定显著性水平并作出统计决策。 第二步和第三步由 SPSS自动完成。 假设检验中的 P值  P值(P-value)是指在原假设为真时,所得到的样本观察结果或更极端结果的概率,即样本统计量落在观察值以外的概率。  根据“小概率原理”,如果P值非常小,就有理由拒绝原假设,且 P值越小,拒绝的理由就越充分。  实际应用中,多数统计软件直接给出 P值,其检验判断规则如下(双侧检验):  若 P值均值比较Compare Means ==>均值means; 1、基本功能 分组计算、比较指定变量的描述统计量,还可以给出方差分析表和线性检验结果表。 优点 各组的描述指标被放在一起便于相互比较,如果需要还可以直接输出比较结果,无须再次调用其他过程。 2、重要结果解释 常用统计描述量报表。这里按默认情况输出均数,样本量和标准差。由于我们选择了分组变量,因此三项指标均给出分组及合计值,可见以这种方式列出统计量可以非常直观的进行各组间的比较。 上表为单因素方差分析表。在选择了 Anova table and eta 或 Test for linearity 复选框时出现。实际上就是在检验各组间均数有无差异。上面各项的具体含义将在单因素方差分析一节中解释。 二、 单样...

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