均值比較與T檢驗相關資料

1、西南財經(jīng)大學出版社 SPSS16.0與統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析本資料來源1西南財經(jīng)大學出版社 SPSS16.0與統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析第五章均值比較與均值比較與T T檢驗檢驗2西南財經(jīng)大學出版社 SPSS16.0與統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析主要內(nèi)容主要內(nèi)容5.1 統(tǒng)計推斷與假設檢驗統(tǒng)計推斷與假設檢驗5.2 Means過程過程5.3 單樣本單樣本T檢驗檢驗5.4 兩獨立樣本兩獨立樣本T檢驗檢驗5.5 兩配對樣本兩配對樣本T檢驗檢驗3西南財經(jīng)大學出版社 SPSS16.0與統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析5.1 統(tǒng)計推斷與假設檢驗統(tǒng)計推斷與假設檢驗1、參數(shù)檢驗利用樣本數(shù)據(jù)對總體特征的推斷通常有兩種情況：（1）當總體分布已知（如總體為正態(tài)分布）的情況下，對

2、總體包含的參數(shù)進行推斷的問題稱為參數(shù)檢驗；（2）當總體分布未知的情況下，根據(jù)樣本數(shù)據(jù)對總體的分布形式或特征進行推斷，通常采用的統(tǒng)計推斷方法是非參數(shù)檢驗方法。4西南財經(jīng)大學出版社 SPSS16.0與統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析5.1 統(tǒng)計推斷與假設檢驗統(tǒng)計推斷與假設檢驗1、參數(shù)檢驗均值比較（Means），用于計算指定變量的綜合描述統(tǒng)計量； 單樣本T檢驗（One-Sample T Test），檢驗單個變量的均值與假設檢驗值之間是否存在差異； 獨立樣本T檢驗（Independent Sample T Test）,用于檢驗兩組來自獨立總體的樣本，其獨立總體的均值或中心位置是否一樣； 配對樣本T檢驗（Paired-Sa

3、mple T Test），用于檢驗兩個相關的樣本是否來自具有相同均值的總體。 Compare Means子菜單 5西南財經(jīng)大學出版社 SPSS16.0與統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析5.1 統(tǒng)計推斷與假設檢驗統(tǒng)計推斷與假設檢驗2、假設檢驗的幾個概念(1)統(tǒng)計假設原假設原假設：在很多情況下，我們給出一個統(tǒng)計假設僅僅是為了拒絕它。例如，如果我們要判斷給定的一枚硬幣是否均勻，則我們假設硬幣是均勻的（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優(yōu)于其他的方法，則我們假設兩種方法之間沒有差異。這樣的假設通常稱為零假設或原假設，記為備擇假設備擇假設：任何不同于零假設的假設都稱為備擇假設。例如，如

4、果零假設是 ，則備擇假設是 。備擇假設記為 。 0H0H0.5p 0.5p 1H0H6西南財經(jīng)大學出版社 SPSS16.0與統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析5.1 統(tǒng)計推斷與假設檢驗統(tǒng)計推斷與假設檢驗2、假設檢驗的幾個概念(2)假設檢驗的兩類錯誤第一類錯誤：在假設檢驗中拒絕了本來是正確的零假設，稱為“棄真”錯誤 。第二類錯誤：在假設檢驗中沒有拒絕本來是錯誤的零假設，稱為“取偽”錯誤 。 0H0H7西南財經(jīng)大學出版社 SPSS16.0與統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析5.1 統(tǒng)計推斷與假設檢驗統(tǒng)計推斷與假設檢驗2、假設檢驗的幾個概念(3) 顯著性水平 在作假設檢驗時，我們犯第一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

5、抽樣前就指定好，這樣得到的結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次機會使我們拒絕本該接受的假設。也就是說，我們大約有95%的把握作出正確的決策。此時，我們說拒絕假設的顯著性水平為0.05，即犯拒絕本應接受的假設這類錯誤的概率是0.05。 0H0H8西南財經(jīng)大學出版社 SPSS16.0與統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析5.1 統(tǒng)計推斷與假設檢驗統(tǒng)計推斷與假設檢驗2、假設檢驗的幾個概念(4) 概率p值 p值是當零假設正確時，觀測到的樣本信息出現(xiàn)的概率。如果這個概率很小，

6、以至于幾乎不可能在零假設正確時出現(xiàn)目前的觀測數(shù)據(jù)時，我們就拒絕零假設。p值越小，拒絕零假設的理由就越充分。但怎樣的p值才算“小”呢？通常是與預先設定的顯著性水平 值比較，若 值為0.05，p值小于0.05則認為該概率值足夠小，應拒絕零假設。0H0H9西南財經(jīng)大學出版社 SPSS16.0與統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析5.1 統(tǒng)計推斷與假設檢驗統(tǒng)計推斷與假設檢驗3、假設檢驗的基本步驟第1步 給出檢驗問題的原假設； 根據(jù)檢驗問題的要求，將需要檢驗的最終結果作為零假設。例如，需要檢驗某學校的高考數(shù)學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，第2步 選擇檢驗統(tǒng)計量； 在統(tǒng)計推斷中，總是通過構造樣本的

7、統(tǒng)計量并計算統(tǒng)計量的概率值進行推斷，一般構造的統(tǒng)計量應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。0H0H0:75H10西南財經(jīng)大學出版社 SPSS16.0與統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析5.1 統(tǒng)計推斷與假設檢驗統(tǒng)計推斷與假設檢驗3、假設檢驗的基本步驟第3步 計算檢驗統(tǒng)計量的觀測值及其發(fā)生的概率值； 在給定零假設前提下，計算統(tǒng)計量的觀測值和相應概率p值。概率p值就是在零假設 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成立的前提下的概率，對此可以依據(jù)一定的標準來判斷其發(fā)生的概率是否為小概率。第4步 在給定顯著性水平條件下，做出統(tǒng)計推斷結果。 這里的顯著性水平

8、指的是當假設正確時被拒絕的概率，即棄真概率，一般取0.01或0.05。當檢驗統(tǒng)計量的概率p值小于顯著性水平時，則認為此時拒絕零假設而犯棄真錯誤的概率小于顯著性水平，即低于預先給定的水平，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；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，犯棄真錯誤的概率大于預先給定的容忍水平，這時不應該拒絕零假設。0H0H11西南財經(jīng)大學出版社 SPSS16.0與統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析主要內(nèi)容主要內(nèi)容5.1 統(tǒng)計推斷與假設檢驗統(tǒng)計推斷與假設檢驗5.2 Means過程過程5.3 單樣本單樣本T檢驗檢驗5.4 兩獨立樣本兩獨立樣本T檢驗檢驗5.5 兩配

9、對樣本兩配對樣本T檢驗檢驗12西南財經(jīng)大學出版社 SPSS16.0與統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析5.2 Means過程過程1、Means過程的主要功能 Means過程即均值過程，其主要功能是分組計算，比較指定變量的描述性統(tǒng)計量包括均值、標準差、總和、觀測量數(shù)、方差等一系列單變量描述性統(tǒng)計量，還可以給出方差分析表和線性檢驗結果。 均值過程中系統(tǒng)默認的描述統(tǒng)計量可按分組給出指定變量的均值、標準差、觀測量數(shù)等，對話框中的選項可以給出其他更加豐富的描述統(tǒng)計量。0H0H13西南財經(jīng)大學出版社 SPSS16.0與統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析5.2 Means過程過程2、Means過程的操作界面 0H0H選擇待分析的變量。在該選項組中定義

10、分組變量，主要包括以下幾項：Independent List文本框：選擇分組變量?？啥x多層分組變量，每層分組變量中也可以有多個變量；Previous按鈕：選擇前一層的分組變量；Next按鈕：選擇下一層的分組變量。單擊該按鈕，彈出如圖5-2所示的options子對話框。 圖5-114西南財經(jīng)大學出版社 SPSS16.0與統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析5.2 Means過程過程2、Means過程的操作界面 0H0H圖5-2 Option 按鈕Statistics文本框：在該文本框中列出可以選擇的描述性統(tǒng)計量，這些統(tǒng)計量的具體含義同描述性統(tǒng)計分析中的統(tǒng)計量含義一樣 。Cell Statistics文本框：列出要輸出

11、的統(tǒng)計量。默認輸出Mean（均值）、Number of Cases（觀測量數(shù)）和Standard Deviation（標準差）；Statistics for First Layer選項組：該選項組定義是否進行分組第一層變量的方差分析（Anova table and eta）和線性檢驗（Test for linearity）。 15西南財經(jīng)大學出版社 SPSS16.0與統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析5.2 Means過程過程3、實例分析【例5-1】表5.1是各地區(qū)分性別受教育程度的人口數(shù)量，利用均值過程比較受教育程度是否受性別的影響。 0H0H16西南財經(jīng)大學出版社 SPSS16.0與統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析5.2 Mean

12、s過程過程3、實例分析第1步 數(shù)據(jù)組織； 根據(jù)表5.1生成SPSS數(shù)據(jù)文件，建3個變量：“sex”、“edu”、“num”， 數(shù)據(jù)文件的部分數(shù)據(jù)如圖5-3所示。0H0H圖5-317西南財經(jīng)大學出版社 SPSS16.0與統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析5.2 Means過程過程3、實例分析第2步 打開主對話框；選擇Analyze Compare Means Means，打開同圖5-1一樣的均值過程主對話框。第3步 確定要進行均值比較的變量；在圖5-1的對話框中，從左邊的候選變量列表框中選擇“人口數(shù)量（num）”變量，移入Dependent List文本框中，表示對該變量進行均值比較分析。第4步 確定分組變量；分組變

13、量可以有幾層，選擇“性別（sex）”變量作為第一層分組變量，將其移入Independent List文本框中。0H0H18西南財經(jīng)大學出版社 SPSS16.0與統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析5.2 Means過程過程3、實例分析第5步 確定輸出的統(tǒng)計量；單擊圖5-1上的Options按鈕，彈出如圖5-2所示的子對話框，選擇Anova table and eta復選框，進行方差分析，單擊Continue按鈕，返回主對話框。0H0H19西南財經(jīng)大學出版社 SPSS16.0與統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析5.2 Means過程過程3、實例分析結果分析0H0H20西南財經(jīng)大學出版社 SPSS16.0與統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析5.2 Means過程過

14、程3、實例分析結果分析0H0H表5.4是性別的單因素方差分析，在下一章會詳細介紹方差分析，此處不再詳細講述。表中的Sig.值遠大于0.05，說明不同性別受教育的人口數(shù)量沒有顯著性差異。 21西南財經(jīng)大學出版社 SPSS16.0與統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析5.2 Means過程過程3、實例分析結果分析0H0H表5.5是人口數(shù)量與性別的相關性度量表。此時的Eta和Eta Squared取值都很小，說明性別和受教育的人口數(shù)量的相關性很差，這也和單因素方差分析表的結論是一致的。 22西南財經(jīng)大學出版社 SPSS16.0與統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析主要內(nèi)容主要內(nèi)容5.1 統(tǒng)計推斷與假設檢驗統(tǒng)計推斷與假設檢驗5.2 Means過程過

15、程5.3 單樣本單樣本T檢驗檢驗5.4 兩獨立樣本兩獨立樣本T檢驗檢驗5.5 兩配對樣本兩配對樣本T檢驗檢驗23西南財經(jīng)大學出版社 SPSS16.0與統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析5.3 單樣本單樣本T檢驗檢驗1、單樣本T檢驗目的和步驟（1）單樣本）單樣本T檢驗的目的檢驗的目的 單樣本T檢驗的目的是利用來自某總體的樣本數(shù)據(jù)，推斷該總體的均值是否與指定的檢驗值之間存在顯著性差異。它是對總體均值的假設檢驗。 例如，從新生的入學成績的抽樣數(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。0H0H24西南財經(jīng)大學出版社 SPSS16.0與統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析5.3 單樣本單樣本

16、T檢驗檢驗1、單樣本T檢驗目的和步驟（2）單樣本）單樣本T檢驗的步驟檢驗的步驟第第1步步 提出零假設；提出零假設；單樣本T檢驗需要檢驗總體均值與指定的檢驗值是否存在顯著差異。為此，給出檢驗均值為 ，零假設為： ，其中， 為總體均值。例如，假設儲戶一次平均存（取）款金額與2000元無顯著性差異，零假設則為： 。0H0H000200025西南財經(jīng)大學出版社 SPSS16.0與統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析5.3 單樣本單樣本T檢驗檢驗1、單樣本T檢驗目的和步驟（2）單樣本）單樣本T檢驗的步驟檢驗的步驟第第2步步 選擇檢驗統(tǒng)計量；選擇檢驗統(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

17、。如果樣本容量為n,樣本均值為 ，則 仍服從正態(tài)分布，即： 。在零假設成立的條件下，均值檢驗使用t統(tǒng)計量，構造的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為樣本標準差。SPSS的操作結果中還顯示均值標準誤差（Std.Error Mean）,計算公式為： ，即統(tǒng)計量的分母部分。0H0H2( ,)N 2XX2( ,)XNn/XtSn0Sn26西南財經(jīng)大學出版社 SPSS16.0與統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析5.3 單樣本單樣本T檢驗檢驗1、單樣本T檢驗目的和步驟（2）單樣本）單樣本T檢驗的步驟檢驗的步驟第第3步步 計算檢驗統(tǒng)計量的觀測值及其發(fā)生的概率；計算檢驗統(tǒng)計量的觀測值及其發(fā)生的

18、概率； 在給定零假設的前提下，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)計算出概率p值。第第4步步 給定顯著性水平，做出統(tǒng)計推斷。給定顯著性水平，做出統(tǒng)計推斷。 給出顯著性水平 ，與檢驗統(tǒng)計量的概率p值作比較。當檢驗統(tǒng)計量的概率p值小于顯著性水平時，則拒絕零假設，認為總體均值與要檢驗的 之間存在差異；反之，如果檢驗統(tǒng)計量的概率p值大于顯著性水平，則接受零假設，認為總體均值與檢驗值 之間無顯著性差異。0H0H0027西南財經(jīng)大學出版社 SPSS16.0與統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析5.3單樣本單樣本T檢驗檢驗2、單樣本T檢驗的操作界面0H0H從候選變量框中選擇要進行T檢驗的變量移

19、入此框中，可同時選擇多個變量，此時，SPSS就將分別產(chǎn)生多個變量的T檢驗分析結果。 在此框中輸入檢驗值，即檢驗與什么值有無顯著性差異。 單擊該按鈕 彈出Option對話框，該對話框用于指定置信水平和缺失值的處理方法 圖5-328西南財經(jīng)大學出版社 SPSS16.0與統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析5.3 單樣本單樣本T檢驗檢驗3、實例分析【例5-2】某生產(chǎn)食鹽的生產(chǎn)線，其生產(chǎn)的袋裝食鹽的標準重量為500g，現(xiàn)隨機抽取10袋，其重量分別為：495，502，508，496，505，499，503，498，505，500。假設數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布，請檢驗生產(chǎn)線的工作情況。第1步 數(shù)據(jù)組織；首先建立SPSS數(shù)據(jù)文件，只需建立一

20、個變量“Weight”，錄入相應的數(shù)據(jù)即可。0H0H29西南財經(jīng)大學出版社 SPSS16.0與統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析5.3 單樣本單樣本T檢驗檢驗3、實例分析第2步 打開主對話框； 選擇Analyze Compare Means One-Sample T Test ，打開同圖5-3一樣的單樣本T檢驗主對話框。第3步 確定要進行T檢驗的變量； 在圖5-3所示的對話框中，選擇“Weight”變量作為檢驗變量，移入“Test Variable(s)”框中。第4步 輸入要檢驗的值； 在圖5-4的對話框中的“Test value”中輸入要檢驗的值，本例應輸入500。0H0H30西南財經(jīng)大學出版社 SPSS16.0

21、與統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析5.3 單樣本單樣本T檢驗檢驗3、實例分析結果分析0H0H31西南財經(jīng)大學出版社 SPSS16.0與統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析5.3 單樣本單樣本T檢驗檢驗3、實例分析結果分析0H0H 表5.7是單樣本T檢驗結果表，第一行的Test Value為檢驗參數(shù)值500，即用于比較的總體均值，下面從左至右依次為檢驗統(tǒng)計量（t）、自由度（df）、雙尾檢測概率P值（Sig.(2-tailed)）、樣本均值與和檢驗值的差（Mean Difference）、均值差的95%置信區(qū)間（95%Confidence Interval of the Difference）。 當置信水平為95%時，顯著性水平為0.05，

22、從表5.7中可以看出，雙尾檢測概率P值為0.432，大于0.05，故零假設成立，也就是說抽樣袋裝食鹽的重量與500克無顯著性差異，有理由相信生產(chǎn)線工作狀態(tài)正常。 32西南財經(jīng)大學出版社 SPSS16.0與統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析主要內(nèi)容主要內(nèi)容5.1 統(tǒng)計推斷與假設檢驗統(tǒng)計推斷與假設檢驗5.2 Means過程過程5.3 單樣本單樣本T檢驗檢驗5.4 兩獨立樣本兩獨立樣本T檢驗檢驗5.5 兩配對樣本兩配對樣本T檢驗檢驗33西南財經(jīng)大學出版社 SPSS16.0與統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析5.4 兩獨立樣本兩獨立樣本T檢驗檢驗1、兩獨立樣本T檢驗目的和主要步驟（1）兩獨立樣本）兩獨立樣本T檢驗的目的檢驗的目的單樣本T檢驗是檢

23、驗樣本均值和總體均值是否有顯著性差異，而兩獨立樣本T檢驗的目的是利用來自某兩個總體的獨立樣本，推斷兩個總體的均值是否存在顯著差異。例如，為比較兩種牧草對奶牛的飼養(yǎng)效果，隨機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。0H0H34西南財經(jīng)大學出版社 SPSS16.0與統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析5.4 兩獨立樣本兩獨立樣本T檢驗檢驗1、兩獨立樣本T檢驗目的和主要步驟（2）兩獨立樣本）兩獨立樣本T檢驗的主要步驟檢驗的主要步驟第第1步步 提出零假設；提出零假設；兩獨立樣本T檢驗需要檢驗兩個總體的均值是否存在顯著性差異。因此，零假設 為： ，

24、即假設兩樣本均值相等，備擇假設為： ，即假設兩樣本均值不等。0H0H0H121235西南財經(jīng)大學出版社 SPSS16.0與統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析5.4 兩獨立樣本兩獨立樣本T檢驗檢驗1、兩獨立樣本T檢驗目的和主要步驟（2）兩獨立樣本）兩獨立樣本T檢驗的主要步驟檢驗的主要步驟第第2步步 選擇檢驗統(tǒng)計量；選擇檢驗統(tǒng)計量； 兩獨立樣本T檢驗的前提是兩個獨立的總體分別服從 和 。在零假設成立的條件下，獨立樣本T檢驗使用t統(tǒng)計量。構造獨立樣本T檢驗的t統(tǒng)計量分為兩種情況。1）當樣本方差相等時，t統(tǒng)計量定義為：其中 和 分別為兩樣本容量， 和 分別為兩樣本標準差。該統(tǒng)計量服從自由度為 的t分布。 0H0H2(,)x

25、xN 2(,)yyN 121212()11XXtSnn1n2n1S2S122nn222112212(1)(1)2nSnSSnn36西南財經(jīng)大學出版社 SPSS16.0與統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析5.4 兩獨立樣本兩獨立樣本T檢驗檢驗1、兩獨立樣本T檢驗目的和主要步驟（2）兩獨立樣本）兩獨立樣本T檢驗的主要步驟檢驗的主要步驟第第2步步 選擇檢驗統(tǒng)計量；選擇檢驗統(tǒng)計量； 2）當樣本方差不等時，t統(tǒng)計量定義為：可見，兩獨立樣本T檢驗的結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，首先應對兩總體方差是否相等進行檢驗，也稱之為方差齊性檢驗。 0H0H1212221212()XXt

26、SSnn37西南財經(jīng)大學出版社 SPSS16.0與統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析5.4 兩獨立樣本兩獨立樣本T檢驗檢驗1、兩獨立樣本T檢驗目的和主要步驟（2）兩獨立樣本）兩獨立樣本T檢驗的主要步驟檢驗的主要步驟第第3步步 計算檢驗統(tǒng)計量的觀測值及其發(fā)生的概率；計算檢驗統(tǒng)計量的觀測值及其發(fā)生的概率； 在給定零假設的前提下，在給定零假設的前提下，SPSS將檢驗值將檢驗值0代入代入t統(tǒng)計量的統(tǒng)計量的 部分，部分，得到檢驗統(tǒng)計量觀測值以及根據(jù)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)計算出概率分布的分布函數(shù)計算出概率p值。值。第第4步步 給定顯著性水平，做出統(tǒng)計推斷。給定顯著性水平，做出統(tǒng)計推斷。 給出顯著性水平，與

27、檢驗統(tǒng)計量的概率給出顯著性水平，與檢驗統(tǒng)計量的概率p值作比較。當檢驗統(tǒng)計量的概值作比較。當檢驗統(tǒng)計量的概率率p值小于顯著性水平時，則拒絕零假設，認為兩個總體均值之間存在差值小于顯著性水平時，則拒絕零假設，認為兩個總體均值之間存在差異；反之，如果檢驗統(tǒng)計量的概率異；反之，如果檢驗統(tǒng)計量的概率p值大于顯著性水平，則接受零假設，值大于顯著性水平，則接受零假設，認為兩個總體均值之間無顯著性差異。認為兩個總體均值之間無顯著性差異。0H0H0H1238西南財經(jīng)大學出版社 SPSS16.0與統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析5.4 兩獨立樣本兩獨立樣本T檢驗檢驗2、兩獨立樣本T檢驗的操作界面0H0H從候選變量框中選擇要進行T檢驗

28、的變量移入此框中，圖5-4選擇分組變量，在選擇變量進入Grouping Variable框后，Define Groups按鈕將被激活 ，單擊該按鈕定義分組信息單擊該按鈕 彈出Option對話框，該對話框用于指定置信水平和缺失值的處理方法 39西南財經(jīng)大學出版社 SPSS16.0與統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析5.4 兩獨立樣本兩獨立樣本T檢驗檢驗3、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。 0H0H40西南財經(jīng)大學出版社 SPSS16.0與統(tǒng)計

29、數(shù)據(jù)分析5.4 兩獨立樣本兩獨立樣本T檢驗檢驗3、實例分析第第1步步 數(shù)據(jù)組織；數(shù)據(jù)組織；根據(jù)表5.8，SPSS數(shù)據(jù)文件中建立兩個變量，分別為“品種”、“產(chǎn)量”，變量“品種”的變量值標簽為：a-品種A，b-品種B，錄入數(shù)據(jù)即可。第第2步步 打開主對話框；打開主對話框；選擇Analyze Compare Means Independent-Samples ，打開同圖5-4一樣的兩獨立樣本T檢驗主對話框。0H0H41西南財經(jīng)大學出版社 SPSS16.0與統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析5.4 兩獨立樣本兩獨立樣本T檢驗檢驗3、實例分析第第3步步 確定要進行確定要進行T檢驗的變量；檢驗的變量；在圖在圖5-4所示的對話框

30、中，選擇所示的對話框中，選擇“產(chǎn)量產(chǎn)量”變量作為檢驗變量，移變量作為檢驗變量，移入入“Test Variable(s)”框中?？蛑小５诘?步步 確定分組變量；確定分組變量；選擇變量選擇變量“品種品種”作為分組變量，將其移入圖作為分組變量，將其移入圖5-4中的中的“Grouping variable”文本框中，并定義分組的變量值：文本框中，并定義分組的變量值：Group1a，Group2b。0H0H42西南財經(jīng)大學出版社 SPSS16.0與統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析5.4 兩獨立樣本兩獨立樣本T檢驗檢驗3、實例分析結果分析結果分析0H0H43西南財經(jīng)大學出版社 SPSS16.0與統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析5.4 兩獨立樣本

31、兩獨立樣本T檢驗檢驗3、實例分析結果分析結果分析0H0H 在方差相等的情況下，兩獨立樣本T檢驗的結果應該看表5.10中的“Equal variances assumed”一行，第5列為相應的雙尾檢測概率（Sig.（2-tailed）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，故不應拒絕零假設,，即認為兩樣本的均值是相等的，在本例中，不能認為兩種玉米品種的產(chǎn)量有顯著性差異。 44西南財經(jīng)大學出版社 SPSS16.0與統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析主要內(nèi)容主要內(nèi)容5.1 統(tǒng)計推斷與假設檢驗統(tǒng)計推斷與假設檢驗5.2 Means過程過程5.3 單樣本單樣本T檢驗檢驗5.4 兩獨立樣本兩

32、獨立樣本T檢驗檢驗5.5 兩配對樣本兩配對樣本T檢驗檢驗45西南財經(jīng)大學出版社 SPSS16.0與統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析5.5 兩配對樣本兩配對樣本T檢驗檢驗1、兩配對樣本T檢驗目的和主要步驟（1）兩配對樣本）兩配對樣本T檢驗目的檢驗目的 兩配對樣本T檢驗的目的是檢驗兩個相關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。 配對的概念是指兩個樣本的各樣本值之間存在著對應關系，配對樣本的兩個樣本值之間的配對是一一對應的，并且兩個樣本的容量相同。配對樣本T檢驗與獨立樣本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

33、個不同側面或方面的描述。其差別在于抽樣不是相互獨立的，而是互相關聯(lián)的。0H0H46西南財經(jīng)大學出版社 SPSS16.0與統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析5.5 兩配對樣本兩配對樣本T檢驗檢驗1、兩配對樣本T檢驗目的和主要步驟（2）兩配對樣本）兩配對樣本T檢驗主要步驟檢驗主要步驟第第1步步 提出零假設；提出零假設； 配對樣本T檢驗需要檢驗兩個總體均值是否存在顯著性差異，其零假設為 ，其中， 和 分別為第一個總體和第二個總體的均值。第第2步步 選擇檢驗統(tǒng)計量；選擇檢驗統(tǒng)計量； 在配對樣本T檢驗中，設 、 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 的標準差，n為樣本數(shù)，當 時，t統(tǒng)計量服從

34、自由度為n-1的t分布。 0H0H012:0H121ix2(1)ixin 12iiidxx12()/dtSndidid12047西南財經(jīng)大學出版社 SPSS16.0與統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析5.5 兩配對樣本兩配對樣本T檢驗檢驗1、兩配對樣本T檢驗目的和主要步驟（2）兩配對樣本）兩配對樣本T檢驗主要步驟檢驗主要步驟第第3步步 計算檢驗統(tǒng)計量的觀測值及其發(fā)生的概率；計算檢驗統(tǒng)計量的觀測值及其發(fā)生的概率； 該步驟的目的是計算t統(tǒng)計量的觀測值以及相應的概率p值。SPSS將計算兩組樣本的差值，并將相應數(shù)據(jù)代入上式的t檢驗統(tǒng)計量計算公式中，計算出t統(tǒng)計量的觀測值和對應的概率p值。第第4步步 給出顯著性水平給出顯著性水平 ，并做出統(tǒng)計推斷結果，并做出統(tǒng)計推斷結果。 給出顯著性水平 ，與檢驗統(tǒng)計量的概率p值作比較。如果概率p值小于顯著性水平 ，則應拒絕零假設，認為差值的總體均值與0有顯著不同，兩總體的均值有顯著差異；反之，如果概率p值大于顯著性水平 ，則不應拒絕零假設，認為