均值比较与T检验VIP免费

均值比较与T检验Spss均值比较与t检验方法一、均值的比较CompareMeans调查研究中的个案（Cases）被称为样本。如果样本来自总体，那么，总体的特征可以采用集中趋势或离中趋势加以描述和统计，其结果可以准确地描述总体。一般地，数据总体的均值应为0，方差应为1，即服从标准正态分布。现实中，样本的均值与方差都不能满足该条件，但可加大样本规模使之分布接近总体的正态分布。均值的比较•在SPSS中，将两个总体均值近比较称为CompareMeans，可选择Analyze→CompareMeans来实现。CompareMeans集中了几个用于计量资料均值间比较的过程。具体有：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。One-SamplesTTest过程：进行样本均值与已知总体均值的比较。Independent-SamplesTTest过程：进行两样本均值差别的比较，即通常所说的两组资料的t检验。Paired-SamplesTTest过程：进行配对资料的显著性检验，即配对t检验。One-WayANOVA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。3.2均值描述－Means•【Means】过程的特点：•和描述性统计分析的过程相比，【Means】过程可直接给出分组的统计结果，而无需调用【SplitFile】•同时，可直接输出方差分析的结果而无需调用专门的方差分析过程•男女身高比较已知从甲、乙两地各抽取60名12岁的学生，其中男女各占一半，利用【Means】过程比较身高是否受地区和性别的影响。执行【Analyze】/【CompareMeans】/【Means】命令，弹出如图所示对话框体重为因变量地区和性别作为同层变量选择描述性统计量输出的统计量定义是否进行分组第一层变量的方差分析和线性检验身高与性别的比较身高与地区的比较选取不同分层变量对结果的影响（1）分组变量设置为一层，则输出两个独立的表格。将两个分组变量“sex”和“area”定义在同一层内，即二者是平等的关系，所以会分别按照性别和地区分组输出两张基本信息表。（2）分组变量设置为两层，则输出一个交叉表格。将“sex”作为第一层分组变量，“area”作为第二层分组变量，二者之间是有层次关系的，所以最后输出的是先按性别分组，在同一性别内再按地区分组的一张基本信息表。3.3单样本t检验的一般步骤◆注意•1、检验统计量未落入拒绝域内，仅仅是不拒绝它，并不能代表就一定要接受它。•2、样本来自的总体要服从正态分布。•铁水含碳量抽样数据已知某炼铁厂铁水含量服从均值为4.53的正态分布，某日随机测定了9炉铁水，含碳量如下表所示问该日铁水平均含碳量是否仍为4.53。•执行【Analyze】/【CompareMeans】/【One-SampleTTest】命令，弹出如下图所示对话框●TestVariables：用于选入需要分析的变量。●TestValue框：在此处输入已知的总体均值，默认值为0。●Options：弹出Options对话框•结果解读•1、单样本统计表•2、单样本t检验3.4独立两样本t检验与单样本t检验的不同1、比较内容不同单样本t检验是检验样本均值和总体均值是否相等。而独立两样本t检验是检验两个独立样本的均值是否相等。2、假设不同在独立两样本t检验中，H0为假设两样本均值相等。H1为假设两样本均值不相等。123、统计量计算不同◆注意1、两样本必须是独立的。2、样本来自的总体要服从正态分布。3、在进行独立两样本t检验之前，要通过F检验来看两样本的方差是否相等。从而选取恰当的统计方法。•安眠葯疗效差别检验设有甲、乙两种安眠药，比较它们的治疗效果。以X表示失眠病人服从甲药后睡眠时间延长的时数；用Y表示服乙药后睡眠时间延长的时数。现在独立观察16个病人，其中8人服甲药，另8人服乙药，延长时数如表所示。假设X与Y都服从正态分布。试问，这两种药的疗效有无显著差异。•执行【Analyze】/【CompareMeans】/【Independent-SampleTTest】命令，弹出下图所示对话框。•结果解读1、分组统计量•2、独立两样本t检验方差齐次性检验t检验结果3.5配对样本t检验•原理概述1、配对样本t检验是配对设计的样本差数的均值同总体均值0比较的t检验。2、配对样本t检验是针对配对数据的t检验。其检验方法是首先求出每对样本的差值，然后比较样本差值的均值和总体均值0之...