第5章spss20參數(shù)估計與假設(shè)檢驗

1、SPSS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社1第五章參數(shù)估計與假設(shè)檢驗參數(shù)估計與假設(shè)檢驗SPSS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社2主要內(nèi)容主要內(nèi)容5.1 參數(shù)估計參數(shù)估計5.2 假設(shè)檢驗假設(shè)檢驗5.3 參數(shù)檢驗與非參數(shù)檢驗參數(shù)檢驗與非參數(shù)檢驗5.4 單樣本單樣本T檢驗檢驗5.5 獨(dú)立樣本獨(dú)立樣本T檢驗檢驗5.6配對樣板配對樣板T檢驗檢驗5.7單樣本的非參數(shù)檢驗單樣本的非參數(shù)檢驗SPSS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社35.1 統(tǒng)計推斷與假設(shè)檢驗統(tǒng)計推斷與假設(shè)檢驗5.1.1 點(diǎn)估計簡介點(diǎn)估計簡介1.基本概念基本概念 點(diǎn)估計用樣本統(tǒng)計量的值直接作為總體參

2、數(shù)的估計值。如用樣本均值直接作為總體均值的估計值，用樣本方差直接作為總體方差的估計值等。2.2.常用的點(diǎn)估計方法常用的點(diǎn)估計方法（1）矩估計法（2）極大似然估計法（3）穩(wěn)健估計法SPSS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社45.1 統(tǒng)計推斷與假設(shè)檢驗統(tǒng)計推斷與假設(shè)檢驗5.1.2 區(qū)間估計簡介區(qū)間估計簡介 因為點(diǎn)估計直接用樣本估計值作為總體參數(shù)的估計值，沒有提供關(guān)于估計精度的任何信息，存在抽樣標(biāo)準(zhǔn)誤差，故提出了未知參數(shù)的區(qū)間估計法。 給出兩個數(shù)，指出總體參數(shù)以一定概率位于兩數(shù)所確定的區(qū)間內(nèi)，這種估計叫做參數(shù)的區(qū)間估計。區(qū)間估計是在點(diǎn)估計的基礎(chǔ)上，給出總體參數(shù)估計的一個范圍，所以區(qū)間估

3、計相對于點(diǎn)估計更加精確，要優(yōu)于點(diǎn)估計。SPSS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社55.1 統(tǒng)計推斷與假設(shè)檢驗統(tǒng)計推斷與假設(shè)檢驗5.1.3 參數(shù)估計參數(shù)估計SPSS實例分析實例分析【例例5-15-1】 從一個正態(tài)總體中隨機(jī)抽取容量為8的樣本，各樣本值分別為10，8，12，15，6，13，5，11；求總體均值在95%的置信區(qū)間。分析：分析：這是一個求總體均值的區(qū)間估計問題，進(jìn)行總體均值的區(qū)間估計可以采用探索分析或單樣本T檢驗，本例中采用探索分析，具體分析步驟同例4-3。SPSS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社6主要內(nèi)容主要內(nèi)容5.1 參數(shù)估計參數(shù)估計5.2 假設(shè)檢驗假

4、設(shè)檢驗5.3 參數(shù)檢驗與非參數(shù)檢驗參數(shù)檢驗與非參數(shù)檢驗5.4 單樣本單樣本T檢驗檢驗5.5 獨(dú)立樣本獨(dú)立樣本T檢驗檢驗5.6配對樣板配對樣板T檢驗檢驗5.7單樣本的非參數(shù)檢驗單樣本的非參數(shù)檢驗SPSS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社75.2 假設(shè)檢驗假設(shè)檢驗5.2.1 基本概念及統(tǒng)計原理基本概念及統(tǒng)計原理1.1.統(tǒng)計假設(shè)統(tǒng)計假設(shè)原假設(shè)：原假設(shè)：被檢驗的假設(shè)，通過檢驗可能被接受，也可能被否定；在很多情況下，我們給出一個統(tǒng)計假設(shè)僅僅是為了拒絕它。例如，如果我們要判斷給定的一枚硬幣是否均勻，則假設(shè)硬幣是均勻的（即p=0.5，其中p是正面出現(xiàn)的概率）；類似地，如果我們要判斷一種方法是否

5、優(yōu)于其他的方法，則假設(shè)兩種方法之間沒有差異。這樣的假設(shè)通常稱為零假設(shè)或原假設(shè)，記為 。備擇假設(shè)：備擇假設(shè)：與原假設(shè)對應(yīng)的假設(shè)，只有在原假設(shè)被否定后才可接受的假設(shè)；例如，如果零假設(shè)是 ，則備擇假設(shè)是 。備擇假設(shè)記為 。拒絕域、臨界點(diǎn)：拒絕域、臨界點(diǎn)：當(dāng)檢驗統(tǒng)計量取某個區(qū)域中的值時，拒絕原假設(shè)，則稱該取值區(qū)域為拒絕域，稱拒絕域的邊界點(diǎn)為臨界點(diǎn)。0.5p 0.5p 1H0HSPSS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社85.2 假設(shè)檢驗假設(shè)檢驗5.2.1 基本概念及統(tǒng)計原理基本概念及統(tǒng)計原理2.2.顯著性水平與置信水平顯著性水平與置信水平顯著性水平顯著性水平: :在作假設(shè)檢驗時，我們犯第一

6、類錯誤的最大概率稱為檢驗的顯著性水平。這個概率常記為，通常抽樣前就指定好，這樣得到的結(jié)果才不會影響我們的選擇。 在實際問題中，顯著性水平可以有多種選擇，但最為普通的是0.05或0.01。例如，如果設(shè)計一個決策法則選擇的顯著性水平是0.05（5%），那么在100次中可能有5次機(jī)會使我們拒絕本該接受的假設(shè)。也就是說，我們大約有95%的把握作出正確的決策。此時，我們說拒絕假設(shè)的顯著性水平為0.05，即犯拒絕本應(yīng)接受的假設(shè)這類錯誤的概率是0.05。置信水平：置信水平：1- 為置信度或置信水平；0H0HSPSS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社95.2 假設(shè)檢驗假設(shè)檢驗5.2.1 基本概念

7、及統(tǒng)計原理基本概念及統(tǒng)計原理3.3.假設(shè)檢驗的兩類錯誤假設(shè)檢驗的兩類錯誤第一類錯誤：第一類錯誤：在假設(shè)檢驗中拒絕了本來是正確的原假設(shè)。第二類錯誤：第二類錯誤：在假設(shè)檢驗中沒有拒絕錯誤的原假設(shè)。4 4概率概率P P值值 P值是當(dāng)原假設(shè)正確時，觀測到的樣本信息出現(xiàn)的概率。通常用P值與預(yù)先設(shè)定的顯著性水平值比較，若P值小于顯著性水平，則認(rèn)為該概率值足夠小，應(yīng)拒絕原假設(shè)。5 5單側(cè)檢驗與雙側(cè)檢驗單側(cè)檢驗與雙側(cè)檢驗雙側(cè)檢驗雙側(cè)檢驗：只強(qiáng)調(diào)差異而不強(qiáng)調(diào)方向性的檢驗叫雙側(cè)檢驗。單側(cè)檢驗：單側(cè)檢驗：強(qiáng)調(diào)某一方向的檢驗叫單側(cè)檢驗。SPSS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社105.2 假設(shè)檢驗假設(shè)檢

8、驗5.2.2 小概率事件原理小概率事件原理 在概率論中我們把發(fā)生概率小到接近于0的事件稱為小概率事件（即在大量重復(fù)試驗中出現(xiàn)的頻率非常低）。 在統(tǒng)計學(xué)上，把小概率事件看成在一次特定的抽樣中不可能發(fā)生的事件，稱為“小概率事件實際不可能原理”。這是統(tǒng)計學(xué)上進(jìn)行假設(shè)檢驗（顯著性檢驗）的基本依據(jù)。根據(jù)這一原理，若某事件在理論上被認(rèn)為在原假設(shè)成立的情況下是個小概率事件，它不會出現(xiàn)，而在實際中出現(xiàn)了，我們就推翻原來的假設(shè)，認(rèn)為原假設(shè)不成立，從而接受備擇假設(shè)。SPSS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社115.2 假設(shè)檢驗假設(shè)檢驗5.2.3 假設(shè)檢驗的一般步驟假設(shè)檢驗的一般步驟第第1 1步步 給

9、出檢驗問題的原假設(shè)；給出檢驗問題的原假設(shè)； 根據(jù)檢驗問題的要求，將需要檢驗的最終結(jié)果作為零假設(shè)。例如，需要檢驗?zāi)硨W(xué)校的高考數(shù)學(xué)平均成績是否同往年的平均成績一樣，都為75,由此可做出零假設(shè)，第第2 2步步 選擇檢驗統(tǒng)計量；選擇檢驗統(tǒng)計量； 在統(tǒng)計推斷中，總是通過構(gòu)造樣本的統(tǒng)計量并計算統(tǒng)計量的概率值進(jìn)行推斷，一般構(gòu)造的統(tǒng)計量應(yīng)服從或近似服從常用的已知分布，例如均值檢驗中最常用的t分布和F分布等。 第第3 3步步 規(guī)定顯著性水平規(guī)定顯著性水平; ;0H0H0:75HSPSS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社125.2 假設(shè)檢驗假設(shè)檢驗5.2.3 5.2.3 假設(shè)檢驗的一般步驟假設(shè)檢驗的

10、一般步驟第第4 4步步 計算檢驗統(tǒng)計量的觀測值及其發(fā)生的概率值；計算檢驗統(tǒng)計量的觀測值及其發(fā)生的概率值； 在給定零假設(shè)前提下，計算統(tǒng)計量的觀測值和相應(yīng)概率p值。概率p值就是在零假設(shè) 成立時檢驗統(tǒng)計量的觀測值發(fā)生的概率，該概率值間接地給出了樣本值在零假設(shè)成立的前提下的概率，對此可以依據(jù)一定的標(biāo)準(zhǔn)來判斷其發(fā)生的概率是否為小概率。0H0HSPSS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社135.2 假設(shè)檢驗假設(shè)檢驗5.2.3 5.2.3 假設(shè)檢驗的一般步驟假設(shè)檢驗的一般步驟第第5 5步步 在給定顯著性水平條件下，做出統(tǒng)計推斷結(jié)果。在給定顯著性水平條件下，做出統(tǒng)計推斷結(jié)果。 這里的顯著性水平指的

11、是當(dāng)假設(shè)正確時被拒絕的概率，即棄真概率，一般取0.01或0.05。當(dāng)檢驗統(tǒng)計量的概率p值小于顯著性水平時，則認(rèn)為此時拒絕零假設(shè)而犯棄真錯誤的概率小于顯著性水平，即低于預(yù)先給定的水平，也就是說犯錯誤的概率小到我們能容忍的范圍，這時可以拒絕零假設(shè)；反之，如果檢驗統(tǒng)計量的概率p值大于顯著性水平，如果拒絕零假設(shè)，犯棄真錯誤的概率大于預(yù)先給定的容忍水平，這時不應(yīng)該拒絕零假設(shè)。0H0HSPSS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社14主要內(nèi)容主要內(nèi)容5.1 參數(shù)估計參數(shù)估計5.2 假設(shè)檢驗假設(shè)檢驗5.3 參數(shù)檢驗與非參數(shù)檢驗參數(shù)檢驗與非參數(shù)檢驗5.4 單樣本單樣本T檢驗檢驗5.5 獨(dú)立樣本獨(dú)立樣

12、本T檢驗檢驗5.6配對樣板配對樣板T檢驗檢驗5.7單樣本的非參數(shù)檢驗單樣本的非參數(shù)檢驗SPSS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社15 5.3 參數(shù)檢驗及非參數(shù)檢驗參數(shù)檢驗及非參數(shù)檢驗5.3.1 參數(shù)檢驗簡介參數(shù)檢驗簡介 參數(shù)檢驗的總體分布形式是已知的或假定的，只是一些參數(shù)的取值或范圍未知，分析的主要目的是估計參數(shù)的取值范圍，或?qū)ζ溥M(jìn)行某種統(tǒng)計檢驗。如正態(tài)總體的均值是否與某個值存在顯著差異，兩個總體的均值是否有顯著差異等。主要包括: 單樣本T檢驗：檢驗單個變量的均值與假設(shè)檢驗值之間是否存在差異； 獨(dú)立樣本T檢驗：檢驗兩組來自獨(dú)立總體的樣本，其獨(dú)立總體的均值或中心位置是否一樣； 配對

13、樣本T檢驗：檢驗兩個相關(guān)的樣本是否來自具有相同均值的總體。 SPSS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社16 5.3 參數(shù)檢驗及非參數(shù)檢驗參數(shù)檢驗及非參數(shù)檢驗5.3.2 非參數(shù)檢驗簡介非參數(shù)檢驗簡介 非參數(shù)檢驗是在總體分布未知的情況下，利用樣本數(shù)據(jù)對總體分布形態(tài)等進(jìn)行推斷的方法，在推斷過程中不涉及有關(guān)總體分布的參數(shù)，而是檢驗總體某些有關(guān)的性質(zhì)，如總體的分布位置、分布形狀之間的比較等。 與參數(shù)檢驗的原理相同，非參數(shù)檢驗過程也是先根據(jù)問題提出原假設(shè)，然后利用統(tǒng)計學(xué)原理構(gòu)造出適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計量，最后利用樣本數(shù)據(jù)計算統(tǒng)計量的概率P值，與顯著性水平進(jìn)行比較，得出拒絕或者接受原假設(shè)的結(jié)論。 非參數(shù)檢

14、驗包括單樣本（O）、獨(dú)立樣本（I）、相關(guān)樣本（R）的非參數(shù)檢驗。 SPSS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社17 5.3 參數(shù)檢驗及非參數(shù)檢驗參數(shù)檢驗及非參數(shù)檢驗5.3.3 參數(shù)檢驗及非參數(shù)檢驗比較參數(shù)檢驗及非參數(shù)檢驗比較 1參數(shù)檢驗和非參數(shù)檢驗的區(qū)別 參數(shù)檢驗和非參數(shù)檢驗最本質(zhì)的區(qū)別是：參數(shù)檢驗需要事先確定或假定總體的分布，非參數(shù)檢驗則不需要假定總體的分布，而是直接用樣本來推斷總體的分布。 除此之外，二者之間還可以從很多方面來區(qū)分。研究的對象和目標(biāo)不同。 研究的統(tǒng)計量有所不同。 SPSS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社18主要內(nèi)容主要內(nèi)容5.1 參數(shù)估計參數(shù)估計

15、5.2 假設(shè)檢驗假設(shè)檢驗5.3 參數(shù)檢驗與非參數(shù)檢驗參數(shù)檢驗與非參數(shù)檢驗5.4 單樣本單樣本T檢驗檢驗5.5 獨(dú)立樣本獨(dú)立樣本T檢驗檢驗5.6配對樣板配對樣板T檢驗檢驗5.7單樣本的非參數(shù)檢驗單樣本的非參數(shù)檢驗SPSS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社19 5.4 單樣本單樣本T檢驗檢驗5.4.1 基本概念及統(tǒng)計原理基本概念及統(tǒng)計原理1.單樣本單樣本T檢驗的概念檢驗的概念 單樣本T檢驗利用來自某總體的樣本數(shù)據(jù)，推斷該總體的均值與指定的檢驗值之間是否存在顯著性差異，它是對總體均值的假設(shè)檢驗。 為此，給出檢驗均值 ，原假設(shè)： = ，其中 為總體均值，即認(rèn)為總體均值與檢驗值 之間無顯著

16、性差異。 。 例如，從新生的入學(xué)成績的抽樣數(shù)據(jù)推斷平均成績是否為75分；在人口普查中，某地區(qū)職工今年的平均收入是否和往年的平均收入有顯著差異。00H0H00SPSS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社205.4 單樣本單樣本T檢驗檢驗5.4.1 基本概念及統(tǒng)計原理基本概念及統(tǒng)計原理2.單樣本單樣本T檢驗的檢驗統(tǒng)計量檢驗的檢驗統(tǒng)計量 單樣本T檢驗的前提是總體服從正態(tài)分布 ，其中 為總體均值， 為總體方差。如果樣本容量為n,樣本均值為 ，則 仍服從正態(tài)分布，即： 。 在零假設(shè)成立的條件下，均值檢驗使用t統(tǒng)計量，構(gòu)造的t統(tǒng)計量為： 其中， 用 代入，t統(tǒng)計量服從自由度為n-1的t分布，S

17、為樣本標(biāo)準(zhǔn)差。 在給定原假設(shè)的前提下，SPSS將檢驗值代入t統(tǒng)計量，得到檢驗統(tǒng)計量觀測值，以及根據(jù)T分布的分布函數(shù)計算出的概率P值。 0H0H2( ,)N 2XX2( ,)XNn/XtSn0SPSS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社215.4 單樣本單樣本T檢驗檢驗5.4.1 基本概念及統(tǒng)計原理基本概念及統(tǒng)計原理3.單樣本單樣本T檢驗的步驟檢驗的步驟 在給定樣本來自正態(tài)總體的假設(shè)下，單樣本T檢驗作為假設(shè)檢驗的一種方法，其基本步驟與假設(shè)檢驗的步驟是一樣的。 0H0H2( ,)N SPSS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社22 5.4 單樣本單樣本T檢驗檢驗5.4.2

18、單樣本單樣本T檢驗檢驗SPSS實例分析實例分析 【例5-2】 某生產(chǎn)食鹽的生產(chǎn)線，其生產(chǎn)的袋裝食鹽的標(biāo)準(zhǔn)質(zhì)量為500 g，現(xiàn)隨機(jī)抽取10袋，其質(zhì)量分別為495 g，502 g，510 g，497 g，506 g，498 g，503 g，492 g，504 g，501 g。假設(shè)數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布，請檢驗生產(chǎn)線的工作情況。分析分析: :這是一個典型的比較樣本均值和總體均值的T檢驗問題 ;第1步 數(shù)據(jù)組織：數(shù)據(jù)組織：首先建立SPSS數(shù)據(jù)文件，只需建立一個變量“Weight”，錄入相應(yīng)的數(shù)據(jù)即可，建立的數(shù)據(jù)文件存入文件data5-1.sav中。SPSS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社23

19、5.4 單樣本單樣本T檢驗檢驗5.4.2 單樣本單樣本T檢驗檢驗SPSS實例分析實例分析 第第2步步 單樣本單樣本T檢驗分析設(shè)置檢驗分析設(shè)置選擇菜單“分析比較均值單樣本T檢驗（S）”，打開 “單樣本T檢驗” 對話框，將變量“weight”移入”檢驗變量”列表框,并輸入檢驗值500;打開“單樣本T檢驗：選項”對話框 ,設(shè)置置信區(qū)間為95%(缺省為95%);SPSS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社24 5.4 單樣本單樣本T檢驗檢驗5.4.2 單樣本單樣本T檢驗檢驗SPSS實例分析實例分析 第第3步步 主要結(jié)果及分析主要結(jié)果及分析:單樣本統(tǒng)計量表 單樣本T檢驗結(jié)果表 N均值標(biāo)準(zhǔn)差均

20、值的標(biāo)準(zhǔn)誤weight10500.80005.391351.70489檢驗值 = 500tdfSig（雙側(cè)）均值差值差分的 95% 置信區(qū)間下限上限weight.4699.650.800003.05674.6567本例置信水平為95%，顯著性水平為0.05，從上表中可以看出，雙尾檢測概率P值為0.650，大于0.05，故原假設(shè)成立，也就是說，抽樣袋裝食鹽的質(zhì)量與500克無顯著性差異，有理由相信生產(chǎn)線工作狀態(tài)正常 下表給出了單樣本T檢驗的描述性統(tǒng)計量，包括樣本數(shù)（N）、均值、標(biāo)準(zhǔn)差、均值的標(biāo)準(zhǔn)誤。 SPSS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社25主要內(nèi)容主要內(nèi)容5.1 參數(shù)估計參數(shù)估

21、計5.2 假設(shè)檢驗假設(shè)檢驗5.3 參數(shù)檢驗與非參數(shù)檢驗參數(shù)檢驗與非參數(shù)檢驗5.4 單樣本單樣本T檢驗檢驗5.5 獨(dú)立樣本獨(dú)立樣本T檢驗檢驗5.6配對樣板配對樣板T檢驗檢驗5.7單樣本的非參數(shù)檢驗單樣本的非參數(shù)檢驗SPSS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社265.5 獨(dú)立樣本獨(dú)立樣本T檢驗檢驗5.5.1 基本概念及統(tǒng)計原理基本概念及統(tǒng)計原理1. 獨(dú)立樣本獨(dú)立樣本T檢驗的概念檢驗的概念 單樣本T檢驗是檢驗樣本均值和總體均值是否有顯著性差異，而兩獨(dú)立樣本T檢驗的目的是利用來自某兩個總體的獨(dú)立樣本，推斷兩個總體的均值是否存在顯著差異。其原假設(shè)H0為 ，即假設(shè)兩總體均值相等，備擇假設(shè)為 ，

22、即假設(shè)兩總體均值不等。 例如，為比較兩種牧草對奶牛的飼養(yǎng)效果，隨機(jī)從奶牛群中選取喂養(yǎng)不同牧草的奶牛各10頭記錄每日平均產(chǎn)奶的量，根據(jù)記錄的數(shù)據(jù)推斷兩種牧草對奶牛飼養(yǎng)的效果有無顯著性差異。120H0H12SPSS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社275.5 獨(dú)立樣本獨(dú)立樣本T檢驗檢驗5.5.1 基本概念及統(tǒng)計原理基本概念及統(tǒng)計原理2獨(dú)立樣本獨(dú)立樣本T檢驗的檢驗統(tǒng)計量檢驗的檢驗統(tǒng)計量 獨(dú)立樣本T檢驗的前提是兩個獨(dú)立的總體分別服從 和 和 。在零假設(shè)成立的條件下，獨(dú)立樣本T檢驗使用t統(tǒng)計量。構(gòu)造獨(dú)立樣本T檢驗的t統(tǒng)計量分為兩種情況。1）當(dāng)樣本方差相等時，t統(tǒng)計量定義為：其中 和 分別為

23、兩樣本容量， , 和 分別為兩樣本標(biāo)準(zhǔn)差。該統(tǒng)計量服從自由度為 的t分布。 2(,)xxN2(,)yyN 121212()11XXtSnn1n2n1S2S122nn222112212(1)(1)2nSnSSnnSPSS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社285.5 獨(dú)立樣本獨(dú)立樣本T檢驗檢驗5.5.1 基本概念及統(tǒng)計原理基本概念及統(tǒng)計原理2獨(dú)立樣本獨(dú)立樣本T檢驗的檢驗統(tǒng)計量檢驗的檢驗統(tǒng)計量 2）當(dāng)樣本方差不等時，t統(tǒng)計量定義為： 可見，獨(dú)立樣本T檢驗的結(jié)論在很大程度上取決于兩個總體的方差是否相等。這就要求在檢驗兩總體均值是否相等之前，首先應(yīng)對兩總體方差是否相等進(jìn)行檢驗，也稱之為方差

24、齊性檢驗。 0H0H1212221212()XXtSSnnSPSS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社295.5 獨(dú)立樣本獨(dú)立樣本T檢驗檢驗5.5.1 基本概念及統(tǒng)計原理基本概念及統(tǒng)計原理3.方差齊性檢驗方法方差齊性檢驗方法 利用Levene F方差齊性檢驗方法檢驗兩總體方差是否存在顯著差異；首先提出原假設(shè)；執(zhí)行檢驗過程中，若概率p 值小于給定的顯著性水平（一般為0.05），則拒絕原假設(shè)，認(rèn)為兩個總體的方差不等；否則認(rèn)為兩個總體的方差無顯著性差異。4. 獨(dú)立樣本獨(dú)立樣本T檢驗的一般步驟檢驗的一般步驟 在兩樣本來自正態(tài)總體且相互獨(dú)立的假設(shè)下，獨(dú)立樣本T檢驗作為假設(shè)檢驗的一種方法，其基

25、本步驟與假設(shè)檢驗的步驟是一樣的。 0H0HSPSS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社305.5 獨(dú)立樣本獨(dú)立樣本T檢驗檢驗5.5.2 獨(dú)立樣本獨(dú)立樣本T檢驗檢驗SPSS實例分析實例分析 【例5-3】為比較兩種不同品種的玉米的產(chǎn)量，分別統(tǒng)計了8個地區(qū)的單位面積產(chǎn)量，具體數(shù)據(jù)見表5.8。假定樣本服從正態(tài)分布，且兩組樣本相互獨(dú)立，試比較在置信度為95%的情況下，兩種玉米產(chǎn)量是否有顯著性差異。 0H0HSPSS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社315.5 獨(dú)立樣本獨(dú)立樣本T檢驗檢驗5.5.2 獨(dú)立樣本獨(dú)立樣本T檢驗檢驗SPSS實例分析實例分析 第第1步步 數(shù)據(jù)組織數(shù)據(jù)組織:

26、 在SPSS數(shù)據(jù)文件中建立兩個變量，分別為“品種”、“產(chǎn)量”，度量標(biāo)準(zhǔn)分別為“名義”、“度量”，變量“品種”的值標(biāo)簽為：a品種A，b品種B，錄入數(shù)據(jù)后，保存名為data5-2.sav的SPSS數(shù)據(jù)文件;第第2步步 獨(dú)立樣本獨(dú)立樣本T檢驗設(shè)置檢驗設(shè)置:選擇菜單 “選擇比較均值獨(dú)立樣本T檢驗”，打開“獨(dú)立樣本T檢驗”對話框，將“產(chǎn)量” 作為要進(jìn)行T檢驗的變量，將“品種”字段作為分組變量，定義分組變量的兩個分組分別為“a”和“b”。 打開“獨(dú)立樣本T檢驗：選項”對話框，具體選項內(nèi)容及設(shè)置與單樣本T檢驗相同。 0H0HSPSS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社325.5 獨(dú)立樣本獨(dú)立樣本

27、T檢驗檢驗5.5.2 基本概念及統(tǒng)計原理基本概念及統(tǒng)計原理第第3步步 運(yùn)行結(jié)果及分析：運(yùn)行結(jié)果及分析：獨(dú)立樣本獨(dú)立樣本T檢驗的基本描述統(tǒng)計量檢驗的基本描述統(tǒng)計量 玉米品種N均值標(biāo)準(zhǔn)差均值的標(biāo)準(zhǔn)誤單位面積產(chǎn)量品種A881.250011.804964.17368品種B875.750010.024973.544360H0H 上表給出了本例獨(dú)立樣本T檢驗的基本描述統(tǒng)計量，包括兩個樣本的均值、標(biāo)準(zhǔn)差和均值的標(biāo)準(zhǔn)誤。 SPSS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社335.5 獨(dú)立樣本獨(dú)立樣本T檢驗檢驗5.5. 基本概念及統(tǒng)計原理基本概念及統(tǒng)計原理獨(dú)立樣本獨(dú)立樣本T檢驗結(jié)果表檢驗結(jié)果表 0H0H獨(dú)

28、立樣本檢驗獨(dú)立樣本檢驗方差方程方差方程的的 Levene Levene 檢驗檢驗均值方程的均值方程的 t t 檢驗檢驗F FSigSig. .t tdfdfSig.Sig.( (雙雙側(cè)側(cè)) )均值均值差值差值標(biāo)準(zhǔn)誤標(biāo)準(zhǔn)誤差值差值差分的差分的 95% 95% 置置信區(qū)間信區(qū)間下限下限上限上限單位面積單位面積產(chǎn)量產(chǎn)量假設(shè)方差相假設(shè)方差相等等.10.104 4.75.752 21.001.004 41414.332.3325.5005.50000005.475605.47560- -6.24396.24398 817.24317.2439898假設(shè)方差不假設(shè)方差不相等相等1.001.004 413.

29、6413.642 2.333.3335.5005.50000005.475605.47560- -6.27296.27297 717.27217.2729797 根據(jù)上表“方差方程的 Levene 檢驗”中的sig.為0.752，遠(yuǎn)大于設(shè)定的顯著性水平0.05，故本例兩組數(shù)據(jù)方差相等。在方差相等的情況下，獨(dú)立樣本T檢驗的結(jié)果應(yīng)該看上表中的“假設(shè)方差相等”一行，第5列為相應(yīng)的雙尾檢測概率（Sig.（雙側(cè)）為0.332，在顯著性水平為0.05的情況下，T統(tǒng)計量的概率p值大于0.05，故不應(yīng)拒絕零假設(shè),，即認(rèn)為兩樣本的均值是相等的，在本例中，不能認(rèn)為兩種玉米品種的產(chǎn)量有顯著性差異。 SPSS 19(

30、中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社34主要內(nèi)容主要內(nèi)容5.1 參數(shù)估計參數(shù)估計5.2 假設(shè)檢驗假設(shè)檢驗5.3 參數(shù)檢驗與非參數(shù)檢驗參數(shù)檢驗與非參數(shù)檢驗5.4 單樣本單樣本T檢驗檢驗5.5 獨(dú)立樣本獨(dú)立樣本T檢驗檢驗5.6配對樣板配對樣板T檢驗檢驗5.7單樣本的非參數(shù)檢驗單樣本的非參數(shù)檢驗SPSS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社355. 配對樣本配對樣本T檢驗檢驗5.6.1 基本概念及統(tǒng)計原理基本概念及統(tǒng)計原理1配對樣本T檢驗的概念 配對樣本T檢驗用于檢驗兩個相關(guān)樣本是否來自相同均值的正態(tài)總體，即推斷兩個總體的均值是否存在顯著差異。其零假設(shè)為 ，其中 和 分別為第一個總體和

31、第二個總體的均值。 配對的概念是指兩個樣本的各樣本值之間存在著對應(yīng)關(guān)系，配對樣本的兩個樣本值之間的配對是一一對應(yīng)的，并且兩個樣本的容量相同。配對樣本T檢驗與獨(dú)立樣本T檢驗的差別之一是要求樣本是配對的。所謂配對樣本可以是個案在“前”、“后”兩種狀態(tài)下某屬性的兩種狀態(tài)，也可以是對某事物兩個不同側(cè)面或方面的描述。其差別在于抽樣不是相互獨(dú)立的，而是互相關(guān)聯(lián)的。0H0H012:0H12SPSS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社365. 配對樣本配對樣本T檢驗檢驗5.6.1 基本概念及統(tǒng)計原理基本概念及統(tǒng)計原理2配對樣本T檢驗的數(shù)學(xué)思想配對樣本T檢驗須求出每對觀測值之差，所有樣本值的觀測值之

32、差形成一個新的單樣本，顯然，如果兩個樣本的均值沒有顯著差異，則樣本值之差的均值應(yīng)該接近零，這實際上轉(zhuǎn)換成了一個單樣本的T檢驗。所以，配對樣本T檢驗就是檢驗差值所來自的總體其均值是否為零，這就要求差值來自的總體服從正態(tài)分布。 0H0HSPSS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社375.5 配對樣本配對樣本T檢驗檢驗5.6.1 基本概念及統(tǒng)計原理基本概念及統(tǒng)計原理3配對樣本T檢驗的檢驗統(tǒng)計量 在配對樣本T檢驗中，設(shè) 、 分別為配對樣本。其樣本差值 ，此時檢驗統(tǒng)計量為：其中 為 的均值，S為 的標(biāo)準(zhǔn)差，n為樣本數(shù)，當(dāng) 時，t統(tǒng)計量服從自由度為n-1的t分布。 0H0H1ix2(1)ix

33、in 12iiidxx12()/dtSndidid120SPSS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社385. 配對樣本配對樣本T檢驗檢驗5.6.2 5.6.2 配對樣本配對樣本T T檢驗檢驗SPSSSPSS實例分析實例分析【例5-4】以下是某大學(xué)跆拳道選手15人的平衡訓(xùn)練的數(shù)據(jù)，統(tǒng)計實驗前、后平衡訓(xùn)練成績是否有差異。訓(xùn)練前：86，77，59，79，90，68，85，94，66，72，75，72，69，85，88訓(xùn)練后：78，81，76，92，88，76，93，87，62，84，87，95，88，87，80第第1步步 數(shù)據(jù)組織：數(shù)據(jù)組織：首先建立SPSS數(shù)據(jù)文件，建立兩個變量：“訓(xùn)練

34、前”、“訓(xùn)練后”，錄入相應(yīng)數(shù)據(jù)。第第2步步 配對樣本配對樣本T檢驗設(shè)置：檢驗設(shè)置： 選擇菜單“分析比較均值配對樣本T檢驗”，彈出“配對樣本T檢驗”對話框，同時選中“訓(xùn)練前”及“訓(xùn)練后”字段，將其加入“成對變量“列表框；打開“選項”對話框，指定置信水平和缺失值的處理方法；具體方法在前面已有講述，可以參考前文0H0HSPSS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社395. 配對樣本配對樣本T檢驗檢驗5.6.2 5.6.2 配對樣本配對樣本T T檢驗檢驗SPSSSPSS實例分析實例分析第第3步步 運(yùn)行結(jié)果及分析：運(yùn)行結(jié)果及分析：配對樣本T檢驗的基本描述統(tǒng)計量配對樣本相關(guān)性檢驗成對樣本統(tǒng)計量成

35、對樣本統(tǒng)計量均值均值N N標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)差均值的標(biāo)準(zhǔn)誤均值的標(biāo)準(zhǔn)誤對對 1 1訓(xùn)練前訓(xùn)練前77.6777.67151510.10410.1042.6092.609訓(xùn)練后訓(xùn)練后83.6083.6015158.4338.4332.1772.177成對樣本相關(guān)系數(shù)成對樣本相關(guān)系數(shù)N N相關(guān)系數(shù)相關(guān)系數(shù)Sig.Sig.對對 1 1訓(xùn)練前訓(xùn)練前 & & 訓(xùn)練后訓(xùn)練后1515.407.407.132.1320H0H 左表是配對樣本T檢驗的簡單相關(guān)關(guān)系檢驗結(jié)果。表中顯示訓(xùn)練前和訓(xùn)練后兩樣本的相關(guān)系數(shù)為0.407，相關(guān)系數(shù)的檢驗P值為0.132顯著性水平，接受原假設(shè)，可以認(rèn)為訓(xùn)練前后的成績沒有明顯的線性關(guān)系。SP

36、SS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社405. 配對樣本配對樣本T檢驗檢驗5.6.2 5.6.2 配對樣本配對樣本T T檢驗檢驗SPSSSPSS實例分析實例分析第第3步步 運(yùn)行結(jié)果及分析：運(yùn)行結(jié)果及分析：配對樣本T檢驗結(jié)果0H0H 上表是配對樣本T檢驗的最終結(jié)果。sig.(雙側(cè))為雙尾檢驗概率p值在置信水平為95%時，顯著性水平為0.05，由于概率p值為0.041，小于0.05,拒絕零假設(shè)，可以認(rèn)為訓(xùn)練前后對成績有顯著效果。成對樣本檢驗成對樣本檢驗成對差分成對差分t tdfdfSig.(Sig.(雙側(cè)雙側(cè)) )均值均值標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)準(zhǔn)差差均值的標(biāo)準(zhǔn)均值的標(biāo)準(zhǔn)誤誤差分的差分的 95% 95

37、% 置信置信區(qū)間區(qū)間下限下限上限上限對對 1 1訓(xùn)練前訓(xùn)練前 - - 訓(xùn)練訓(xùn)練后后- -5.935.933 310.1810.187 72.6302.630- -11.57511.575-.292-.292- -2.2562.2561414.041.041SPSS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社41主要內(nèi)容主要內(nèi)容5.1 參數(shù)估計參數(shù)估計5.2 假設(shè)檢驗假設(shè)檢驗5.3 參數(shù)檢驗與非參數(shù)檢驗參數(shù)檢驗與非參數(shù)檢驗5.4 單樣本單樣本T檢驗檢驗5.5 獨(dú)立樣本獨(dú)立樣本T檢驗檢驗5.6 配對樣板配對樣板T檢驗檢驗5.7 單樣本的非參數(shù)檢驗單樣本的非參數(shù)檢驗SPSS 19(中文版)統(tǒng)計分

38、析實用教程 電子工業(yè)出版社42 5.7 單樣本的非參數(shù)檢驗單樣本的非參數(shù)檢驗5.7.1 5.7.1 基本概念及統(tǒng)計原理基本概念及統(tǒng)計原理 單樣本非參數(shù)檢驗使用一個或多個非參數(shù)檢驗方法來識別單個總體的分布情況，不需要待檢驗的數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布。 SPSS的單樣本非參數(shù)檢驗方法包括卡方檢驗、二項分布檢驗、游程檢驗、K-S檢驗及Wilcoxon符號檢驗五種。 在SPSS 19中，所有單樣本的非參數(shù)檢驗有一些共同的設(shè)置。單樣本非參數(shù)檢驗的對話框有三個選項卡，分別為“目標(biāo)”、“字段”和“設(shè)置”，具體設(shè)置如下：0H0HSPSS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社43 5.7 單樣本的非參數(shù)檢驗單樣

39、本的非參數(shù)檢驗5.7.1 5.7.1 基本概念及統(tǒng)計原理基本概念及統(tǒng)計原理（1）“目標(biāo)”選項卡：用于設(shè)置非參數(shù)檢驗的目標(biāo)，每個不同的選項對應(yīng)于“設(shè)置”選項卡上不同的默認(rèn)配置，如下圖所示。0H0HSPSS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社44 5.7 單樣本的非參數(shù)檢驗單樣本的非參數(shù)檢驗5.7.1 5.7.1 基本概念及統(tǒng)計原理基本概念及統(tǒng)計原理（2）“字段”選項卡：用于設(shè)定待檢驗變量。0H0HSPSS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社45 5.7 單樣本的非參數(shù)檢驗單樣本的非參數(shù)檢驗5.7.1 5.7.1 基本概念及統(tǒng)計原理基本概念及統(tǒng)計原理（3）“設(shè)置”選項卡：用

40、于設(shè)定檢驗方法及對應(yīng)的選項，如下圖所示。0H0HSPSS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社465.7 單樣本的非參數(shù)檢驗單樣本的非參數(shù)檢驗5.7.2 5.7.2 卡方檢驗卡方檢驗1卡方檢驗的概念 也稱卡方擬合優(yōu)度檢驗，它是K.Pearson給出的一種最常用的非參數(shù)檢驗方法，用于檢驗觀測數(shù)據(jù)是否與某種概率分布的理論數(shù)值相符合，進(jìn)而推斷觀測數(shù)據(jù)是否是來自于該分布的樣本的問題。 SPSS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社475.7 單樣本的非參數(shù)檢驗單樣本的非參數(shù)檢驗5.7.2 5.7.2 卡方檢驗卡方檢驗1卡方檢驗的概念 也稱卡方擬合優(yōu)度檢驗，它是K.Pearson給出

41、的一種最常用的非參數(shù)檢驗方法，用于檢驗觀測數(shù)據(jù)是否與某種概率分布的理論數(shù)值相符合，進(jìn)而推斷觀測數(shù)據(jù)是否是來自于該分布的樣本的問題。2統(tǒng)計原理 為檢驗實際分布是否與理論分布（期望分布一致），可采用卡方統(tǒng)計量，典型的卡方統(tǒng)計量是Pearson卡方統(tǒng)計量，其公式為： 221()kiiiinnpnpSPSS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社48 5.7 單樣本的非參數(shù)檢驗單樣本的非參數(shù)檢驗0H0H5.7.2 5.7.2 卡方檢驗卡方檢驗分析步驟第第1 1 步步 提出零假設(shè)：提出零假設(shè)：卡方檢驗的零假設(shè)H0是“總體服從某種理論分布”，其對立假設(shè)H1是“總體不服從某種理論分布”。第第2 2步

42、步 選擇檢驗統(tǒng)計量：選擇檢驗統(tǒng)計量：卡方分布選擇的是Pearson卡方統(tǒng)計量。已證明，當(dāng)n充分大時，它近似地服從自由度為k-1的卡方分布。第第3 3步步 計算檢驗統(tǒng)計量的觀測值和概率計算檢驗統(tǒng)計量的觀測值和概率p p值。值。第第4 4步步 給出顯著性水平，作出決策。給出顯著性水平，作出決策。 SPSS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社495.7 單樣本的非參數(shù)檢驗單樣本的非參數(shù)檢驗5.7.2 5.7.2 卡方檢驗卡方檢驗4卡方檢驗SPSS實例分析【例5-5】 某公司質(zhì)檢負(fù)責(zé)人欲了解企業(yè)一年內(nèi)出現(xiàn)的次品數(shù)是否均勻分布在一周的五個工作日中，隨機(jī)抽取了90件次品的原始記錄，其結(jié)果如下表

43、，問該企業(yè)一周內(nèi)出現(xiàn)的次品數(shù)是否均勻分布在一周的五個工作日中？（ ） 0.05工作日12345次品數(shù)251581626SPSS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社505.7 單樣本的非參數(shù)檢驗單樣本的非參數(shù)檢驗5.7.2 5.7.2 卡方檢驗卡方檢驗第第1 1步步 分析：分析：由于考慮的是次品是否服從均勻分布的問題，故用卡方檢驗。第第2 2步步 數(shù)據(jù)組織數(shù)據(jù)組織：建立SPSS數(shù)據(jù)文件，建立兩個變量：“工作日”、“次品數(shù)”，錄入相應(yīng)數(shù)據(jù)，保存為文件data5-4.sav。第第3 3步步 “次品數(shù)次品數(shù)”字段加權(quán)處理：字段加權(quán)處理：通過分析“工作日”及“次品數(shù)”兩個字段的含義及度量標(biāo)準(zhǔn)

44、，確定“工作日”為被分析字段，而“次品數(shù)”表示各工作日出現(xiàn)的頻數(shù)，所以應(yīng)該對“次品數(shù)”進(jìn)行加權(quán)處理。執(zhí)行“數(shù)據(jù)”“加權(quán)個案”，打開“加權(quán)個案”對話框，按圖5-10所示進(jìn)行設(shè)置。 SPSS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社515.7 單樣本的非參數(shù)檢驗單樣本的非參數(shù)檢驗5.7.2 5.7.2 卡方檢驗卡方檢驗第第4 4步步 單因素的非參數(shù)檢驗設(shè)置：單因素的非參數(shù)檢驗設(shè)置：選擇菜單“分析非參數(shù)檢驗單樣本”，在“目標(biāo)”選項卡選擇“自定義分析”；在“字段”選項卡中選擇“使用定制字段分配”，并將“工作日”字段選入“檢驗字段”；“設(shè)置”選項卡中選擇“自定義檢驗”，并選中“比較觀察可能性和假設(shè)

45、可能性（卡方檢驗）”，“檢驗選項”及“用戶缺失值”保持默認(rèn)選項。第第5 5步步 卡方檢驗的選項設(shè)置：卡方檢驗的選項設(shè)置：打開“卡方檢驗選項”對話框，選擇” 所有類別概率相等（V）“選項。 SPSS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社525.7 單樣本的非參數(shù)檢驗單樣本的非參數(shù)檢驗5.7.2 5.7.2 卡方檢驗卡方檢驗第第6 6步步 運(yùn)行結(jié)果及分析運(yùn)行結(jié)果及分析：卡方檢驗的假設(shè)檢驗數(shù)據(jù)摘要 給出了卡方檢驗給出了卡方檢驗的原假設(shè)為的原假設(shè)為“工作日的工作日的類別以相同的概率發(fā)類別以相同的概率發(fā)生生”，其，其相伴概率值相伴概率值Sig. = 0.014 0.05，說明應(yīng)說明應(yīng)拒絕原假設(shè)

46、拒絕原假設(shè)，因此圖，因此圖5-12的的“決策者決策者”給出給出“拒絕原假設(shè)拒絕原假設(shè)”的決策，的決策，認(rèn)為工作日的類別是以認(rèn)為工作日的類別是以不同概率發(fā)生的，即認(rèn)不同概率發(fā)生的，即認(rèn)為為該企業(yè)一周內(nèi)出現(xiàn)的該企業(yè)一周內(nèi)出現(xiàn)的次品數(shù)次品數(shù)不不是均勻分布在是均勻分布在一周的五個工作日中一周的五個工作日中。 SPSS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社535.7.3 5.7.3 二項分布檢驗二項分布檢驗1基本概念基本概念二項分布檢驗正是要通過樣本數(shù)據(jù)檢驗樣本來自的總體是否服從指定的概率為p的二項分布，其零假設(shè)H0是：樣本來自的總體與指定的二項分布無顯著性差異。2統(tǒng)計原理二項分布檢驗在樣本小

47、于等于30時，按下式計算概率值： 1xiin iniP XxC p q5.7 單樣本的非參數(shù)檢驗單樣本的非參數(shù)檢驗SPSS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社545.7 單樣本的非參數(shù)檢驗單樣本的非參數(shù)檢驗5.7.3 5.7.3 二項分布檢驗二項分布檢驗在大樣本的情況下，計算的是Z統(tǒng)計量，認(rèn)為在零假設(shè)下，Z統(tǒng)計量服從正態(tài)分布，其計算公式如下： 0.5(1)xnpZnpp 當(dāng)x小于n/2時，取加號；反之取減號，p為檢驗概率，n為樣本總數(shù)。SPSS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社555.7 單樣本的非參數(shù)檢驗單樣本的非參數(shù)檢驗5.7.3 5.7.3 二項分布檢驗二項分布

48、檢驗3分析步驟分析步驟 二項分布檢驗亦是假設(shè)檢驗問題，檢驗步驟同前。SPSS會自動計算上述精確概率和近似概率值。如果概率值小于顯著性水平，則拒絕零假設(shè)，認(rèn)為樣本來自的總體與指定的二項分布有顯著差異，反之樣本來自的總體與指定的二項分布無顯著差異。 SPSS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社565.7 單樣本的非參數(shù)檢驗單樣本的非參數(shù)檢驗5.7.3 5.7.3 二項分布檢驗二項分布檢驗SPSSSPSS實例分析實例分析【例5-7】有20名學(xué)生經(jīng)過新型教學(xué)法后測試成績?nèi)缦卤?，?0分及以上為優(yōu)秀，請檢驗這20名同學(xué)的優(yōu)秀率是否達(dá)到了10%。 成績 78 75 84 76 89 93 94

49、 88 95 87 88 73 84 82 80 84 87 91 95 83第第1步步 分析：分析：由于成績分為優(yōu)秀與非優(yōu)秀兩種狀態(tài)，故應(yīng)用二項分布檢驗。第第2步步 數(shù)據(jù)的組織：數(shù)據(jù)的組織：數(shù)據(jù)分成一列，其變量名為“成績”，輸入數(shù)據(jù)并保存。SPSS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社575.7 單樣本的非參數(shù)檢驗單樣本的非參數(shù)檢驗5.7.3 5.7.3 二項分布檢驗二項分布檢驗SPSSSPSS實例分析實例分析 第第3步步 單因素的非參數(shù)檢驗設(shè)置：單因素的非參數(shù)檢驗設(shè)置：選擇菜單“分析非參數(shù)檢驗單樣本”：將“目標(biāo)”選項卡選擇“自定義分析”；在“字段”選項卡中選擇“使用定制字段分配”，并將“成績”字段選入“檢驗字段”；在“設(shè)置”選項卡中選擇“自定義檢驗”，并選中“比較觀察二分類可能性和假設(shè)可能性（二項式檢驗）（O）”，“檢驗選項”及“用戶缺失值”保持默認(rèn)選項；第第4步步 進(jìn)行二項分布檢驗選項設(shè)置：進(jìn)行二項分布檢驗選項設(shè)置：打開“二項式選項”對話框，設(shè)置“假設(shè)比例”為0.9，選擇“定義連續(xù)字段的成功值”中的“定制割點(diǎn)”選項，并設(shè)置割點(diǎn)為99。SPSS 19(中文版)統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社585.7 單樣本的非參數(shù)檢驗單樣本的非參數(shù)檢驗 5.7.3 5.7.3 二項分布檢驗二項分布檢驗SPSSSPSS實例分析實例分析第第