spss中文參數(shù)估計與假設檢驗精講PPT學習教案

1、會計學1spss中文參數(shù)估計與假設檢驗精講中文參數(shù)估計與假設檢驗精講第1頁/共66頁第2頁/共66頁第3頁/共66頁第4頁/共66頁第5頁/共66頁0.5p 0.5p 1H0H第6頁/共66頁0H0H第7頁/共66頁第8頁/共66頁第9頁/共66頁0H0H0:75H第10頁/共66頁0H0H第11頁/共66頁0H0H第12頁/共66頁第13頁/共66頁第14頁/共66頁第15頁/共66頁第16頁/共66頁第17頁/共66頁00H0H00第18頁/共66頁0H0H2( ,)N 2XX2( ,)XNn/XtSn0第19頁/共66頁0H0H2( ,)N 第20頁/共66頁第21頁/共66頁第22頁/

2、共66頁N均值標準差均值的標準誤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，從上表中可以看出，雙尾檢測概率P值為，大于，故原假設成立，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、標準差、均值的標準誤。 第23頁/共66頁第24頁/共66頁120H0H12第25頁/共66頁2(,)xxN2(,)yyN 1

3、21212()11XXtSnn1n2n1S2S122nn222112212(1)(1)2nSnSSnn第26頁/共66頁0H0H1212221212()XXtSSnn第27頁/共66頁0H0H第28頁/共66頁0H0H第29頁/共66頁0H0H第30頁/共66頁玉米品種N均值標準差均值的標準誤單位面積產(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、標準差和均值的標準誤。 第31頁/共66頁0H0H獨立樣本檢驗獨立樣本檢驗方差方程方差方程的的 Levene Le

4、vene 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準誤標準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)量假設方差相假設方差相等等.10.104 4.75.752 21.001.004 41414.332.3325.5005.50000005.475605.47560- -6.24396.24398 817.24317.2439898假設方差不假設方差不相等相等1.001.004 413.6413.642 2.333.3335.5005.500000

5、05.475605.47560- -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，遠大于設定的顯著性水平0.05，故本例兩組數(shù)據(jù)方差相等。在方差相等的情況下，獨立樣本T檢驗的結(jié)果應該看上表中的“假設方差相等”一行，第5列為相應的雙尾檢測概率（Sig.（雙側(cè)）為，在顯著性水平為的情況下，T統(tǒng)計量的概率p值大于，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。 第32頁/共66頁第33頁/共66頁0H0H012:0H12第34頁/共66頁0H0H第35頁/共66頁

6、0H0H1ix2(1)ix in 12iiidxx12()/dtSndidid120第36頁/共66頁0H0H第37頁/共66頁成對樣本統(tǒng)計量成對樣本統(tǒng)計量均值均值N N標準差標準差均值的標準誤均值的標準誤對對 1 1訓練前訓練前77.6777.67151510.10410.1042.6092.609訓練后訓練后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訓練前訓練前 & & 訓練訓練后后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

7、驗結(jié)果。表中顯示訓練前和訓練后兩樣本的相關(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，可以認為訓練前后的成績沒有明顯的線性關(guān)系。第38頁/共66頁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，可以認為訓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)) )均值均值標準標準差差均值的標準均值的標準誤誤差分的差分的 95% 95% 置信置信區(qū)間區(qū)間下限下限上限上限對對 1 1訓練前訓練前

8、- - 訓練訓練后后- -5.935.933 310.1810.187 72.6302.630- -11.57511.575-.292-.292- -2.2562.2561414.041.041第39頁/共66頁第40頁/共66頁0H0H第41頁/共66頁0H0H第42頁/共66頁0H0H第43頁/共66頁0H0H第44頁/共66頁 第45頁/共66頁 221()kiiiinnpnp第46頁/共66頁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：提出零假設：卡方檢驗的零假設H0是“總體服從某種理論分布”，其對立假設H1是“總體不服從某種理論分布”。第第2

9、 2步步 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。3.3.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。 第47頁/共66頁 0.05工作日12345次品數(shù)251581626第48頁/共66頁 第49頁/共66頁 第50頁/共66頁 給出了卡方檢給出了卡方檢驗的原假設為驗的原假設為“工作日工作日的類別以相同的概率發(fā)的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. = ，說明應拒絕說

10、明應拒絕原假設原假設，因此圖，因此圖5-12的的“決策者決策者”給出給出“拒絕拒絕原假設原假設”的決策，認為的決策，認為工作日的類別是以不同工作日的類別是以不同概率發(fā)生的，即認為概率發(fā)生的，即認為該該企業(yè)一周內(nèi)出現(xiàn)的次品企業(yè)一周內(nèi)出現(xiàn)的次品數(shù)數(shù)不不是均勻分布在一周是均勻分布在一周的五個工作日中的五個工作日中。 第51頁/共66頁 1xiin iniP XxC p q第52頁/共66頁 0.5(1)xnpZnpp 當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)。第53頁/共66頁 第54頁/共66頁 成績 78 75 84 76 89 93 94 88 95 87 88 73

11、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。第55頁/共66頁 第第3步步 單因素的非參數(shù)檢驗設置：單因素的非參數(shù)檢驗設置：選擇菜單“分析非參數(shù)檢驗單樣本”：將“目標”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可能性（二項式檢驗）（O）”，“檢驗選項”及“用戶缺失值”保持默認選項；第第4步步 進行二

12、項分布檢驗選項設置：進行二項分布檢驗選項設置：打開“二項式選項”對話框，設置“假設比例”為0.9，選擇“定義連續(xù)字段的成功值”中的“定制割點”選項，并設置割點為99。第56頁/共66頁 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5步步 主要結(jié)果及分析：主要結(jié)果及分析：二項式假設檢驗數(shù)據(jù)摘要 單尾檢測的相伴概率Sig.=0.0430.05，因此應拒絕零假設，即小于90分的學生所占的比例與總體分布存在顯著差異，即小于90分的學生所占比例比90%小。這說明優(yōu)秀學生所占的比重是大于10%的。第57頁/共66頁 1基本概念 一 個游程（Run）就是某序列中位于一

13、種符號之前或之后的另一種符號持續(xù)的最大主序列，或者說，一個游程是指某序列中同類元素的一個持續(xù)的最大主集。 主要用于檢驗一個變量兩個值的分布是否呈隨機分布，即檢驗前一個個案是否影響下一個個案的值，如果沒有影響，這一組個案便是隨機的。第58頁/共66頁5.7.4 游程檢驗游程檢驗2統(tǒng)計原理 SPSS單樣本變量隨機性檢驗中，利用游程數(shù)構(gòu)造檢驗統(tǒng)計量。如果設n1為出現(xiàn)1的個數(shù)，n2為出現(xiàn)0的個數(shù)，當n1, n2較大時，游程抽樣分布的均值為 ，方差為 。在大樣本條件下，游程近似服從正態(tài)分布，即 其中，r為游程數(shù)。1 2122rn nnn21 21 212212122(2)() (1)rn nn nnnnnnn rrrZ第59頁/共66頁 第60頁/共66頁10.37511.12510.87510.62511.50011.62511.25011.37510.75011.00010.87510.75011.50011.2