假設(shè)檢驗(yàn)spss操作例題

1、 頁單樣本T檢驗(yàn)按規(guī)定苗木平均高達(dá)1.60m以上可以出，今在苗圃中隨機(jī)抽取10株苗木，測定的苗木高度如下：1.751.581.711.641.551.721.621.831.631.65假設(shè)苗高服從正態(tài)分布，試問苗木平均高是否達(dá)到出圃要求？（要求a=005）解：1）根據(jù)題意，提出：虛無假設(shè)H：苗木的平均苗高為H=1.6m;備擇假設(shè)斗：苗木的平均苗高H1.6m；2）定義變量：在spss軟件中的“變量視圖”中定義苗木苗高,之后在“數(shù)據(jù)視圖”中輸入苗高數(shù)據(jù)；3）分析過程在spss軟件上操作分析，輸出如下：表1.1：單個(gè)樣本統(tǒng)計(jì)量N均值標(biāo)準(zhǔn)差均值的標(biāo)準(zhǔn)誤苗高101.6680.08430.02666表1

2、.2:單個(gè)樣本檢驗(yàn)tdf檢驗(yàn)值=1.6差分的95%置信區(qū)間Sig.（雙側(cè)）均值差值下限上限苗高2.5519.031.06800.0077.12834）輸出結(jié)果分析由圖1.1和表1.1數(shù)據(jù)分析可知，變量苗木苗高成正態(tài)分布，平均值為1.6680m,標(biāo)準(zhǔn)差為0.0843，說明樣本的離散程度較小，標(biāo)準(zhǔn)誤為0.0267，說明抽樣誤差較小。由表1.3數(shù)據(jù)分析可知，T檢驗(yàn)值為2.55，樣本自由度為9,t檢驗(yàn)的p值為0.0310.05,說明差異性顯著，因此，否定無效假設(shè)H0，取備擇假設(shè)H1。由以上分析知：在顯著水平為0.05的水平上檢驗(yàn)，苗木的平均苗高大于1.6m，符合出圃的要求。獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)從兩個(gè)不同撫育

3、措施育苗的苗圃中各以重復(fù)抽樣的方式抽得樣本如下：樣本1苗高（CM）：52587148576273686556樣本2苗高（CM）：567569827463586478776673設(shè)苗高服從正態(tài)分布且兩個(gè)總體苗高方差相等（齊性），試以顯著水平a=0.05檢驗(yàn)兩種撫育措施對(duì)苗高生長有無顯著性影響。解：1）根據(jù)題意提出：虛無假設(shè)兩種撫育措施對(duì)苗木生長沒有顯著的影響；備擇假設(shè)兩種撫育措施對(duì)苗高生長影響顯著；2）在spss中的“變量視圖”中定義變量“苗高1”“撫育措施”，之后在“數(shù)據(jù)視圖”中輸入題中的苗高數(shù)據(jù)，及撫育措施，其中措施一定義為“1”措施二定義為“2”；3）分析過程在spss軟件上操作分析輸出分

4、析數(shù)據(jù)如下;表2.1:組統(tǒng)計(jì)量撫育措施N均值標(biāo)準(zhǔn)差均值的標(biāo)準(zhǔn)誤苗高111061.008.2332.60321269.588.2402.379表2.2:獨(dú)立樣本檢驗(yàn)方差方程的Levene檢驗(yàn)均值方程的t檢驗(yàn)FSig.tdfSig.（雙側(cè)）均值差值標(biāo)準(zhǔn)誤差值差分的95%置信區(qū)間下限上限苗高1假設(shè)方差相等假設(shè)方.005.946-2.43420.024-8.5833.527-15.940-1.227差不相-2.43419.296.025-8.5833.527-15.957-1.210等4）輸出結(jié)果分析由上述輸出表格分析知：在兩種撫育措施下的苗木高度的平均值分別為61.00cm；69.58cm。苗高均值

5、差異性分析的F值為0.946,說明通過方差方程的檢驗(yàn)其兩總體的苗高均值齊性，標(biāo)準(zhǔn)差分別為8.233、8.240。由表2.2知通過均值方程的t檢驗(yàn)的t值為-2.434,樣本的p值為0.0240.05，說明差異性顯著，因此，拒絕虛無假設(shè)H0,肯定備擇假設(shè)H1。由分析知，在顯著水平為0.05水平時(shí)檢驗(yàn)，兩種撫育措施對(duì)于苗高的影響顯著。配對(duì)樣本T檢驗(yàn)為比較兩種方法對(duì)乳酸飲料中脂肪含量測定結(jié)果是否不同，某人隨機(jī)抽取了10份乳酸飲料制品，分別用脂肪酸水解法和哥特里羅紫法測定其結(jié)果如下表第欄。問兩法測定結(jié)果是否不同？兩種方法對(duì)乳酸飲料中脂肪含量的測定結(jié)果（%）編號(hào)哥特里一羅紫法（方法1）脂肪酸水解法（方法2

6、）10.8400.58020.5910.50930.6740.50040.6320.31650.6870.33760.9780.51770.7500.45480.7300.51291.2000.997100.8700.506解：1）根據(jù)題意提出：虛無假設(shè)H：兩種方法的測定結(jié)果是相同的的備擇假設(shè)H兩種方法的測定結(jié)果是不同的；2）在spss中的“變量視圖”中定義變量“方法1”，“方法2”，之后在“數(shù)據(jù)視圖”中分別輸入題中的方法1和方法2的檢測結(jié)果3）分析過程在spss軟件上操作分析輸出分析數(shù)據(jù)如下：表3.1成對(duì)樣本統(tǒng)計(jì)量均值N標(biāo)準(zhǔn)差均值的標(biāo)準(zhǔn)誤對(duì)1哥特里一羅紫法.7952010.184362.05

7、8300脂肪酸水解法.5228010.185981.058812表3.2成對(duì)樣本相關(guān)系數(shù)N相關(guān)系數(shù)Sig.對(duì)1哥特里一羅紫法&脂肪酸水解法10.828.003表3.3成對(duì)樣本檢驗(yàn)成對(duì)差分tdfSig.（雙側(cè)）均值標(biāo)準(zhǔn)差均值的標(biāo)準(zhǔn)誤差分的95%置信區(qū)間下限上限對(duì)1哥特里一羅紫法-脂肪酸水解法.272400.108681.034368.194654.3501467.9269.0004）輸出結(jié)果分析由上述輸出表格分析知：在表3.1中，兩種測量方法下的脂肪含量的平均值分別為0.79520%；0.52280%。標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.184362、0.185981。說明方法1的測定結(jié)果均值較高，標(biāo)準(zhǔn)差較小。采用

8、配對(duì)樣本t檢驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證，由表3.2表示配對(duì)樣本的相關(guān)分析。由表3.3可知，配對(duì)t檢驗(yàn)結(jié)果,t=7.926，自由度=9,雙側(cè)檢驗(yàn)P=0.000V0.05,說明差異性顯著，因此，拒絕虛無假設(shè)H,肯定備擇假設(shè)斗。由分析知，在顯著水平為0.05水平時(shí)檢驗(yàn)，可認(rèn)為兩種方法對(duì)脂肪含量的測定結(jié)果不同，哥特里羅紫法測定結(jié)果較高。單因素方差分析某化肥生產(chǎn)商需要檢驗(yàn)三種新產(chǎn)品的效果，在同一地區(qū)選取3塊同樣大小的農(nóng)田進(jìn)行試驗(yàn)，甲農(nóng)田中使用甲化肥，在乙農(nóng)田使用乙化肥，在丙地使用丙化肥，得到6次試驗(yàn)的結(jié)果如表所示，試在0.05的顯著性水平下分析甲乙丙化肥的肥效是否存在差異。三塊農(nóng)田的產(chǎn)量甲504649524848乙38

9、4047364641丙515049465050解：1）根據(jù)題意提出：虛無假設(shè)H。：三塊農(nóng)田的產(chǎn)量均值是相同的的備擇假設(shè)三塊農(nóng)田的產(chǎn)量均值是不同的；2）在spss中的“變量視圖”中定義變量“產(chǎn)量”，“化肥”，之后在“數(shù)據(jù)視圖”中分別輸入題中的產(chǎn)量和化肥的數(shù)據(jù)。3）分析過程在spss軟件上操作分析輸出分析數(shù)據(jù)如下：表4-3產(chǎn)量的多重分析（I）化肥仃）化肥均值差（I-J）標(biāo)準(zhǔn)誤顯著性95%置信區(qū)間下限上限化肥甲化肥乙7.500*1.709.0013.8611.14化肥丙-.5001.709.774-4.143.14化肥乙化肥甲-7.500*1.709.001-11.14-3.86化肥丙-8.000*

10、1.709.000-11.64-4.36化肥丙化肥甲.5001.709.774-3.144.14化肥乙8.000*1.709.0004.3611.64*.均值差的顯著性水平為0.05。分析上述輸出表格知：在表41產(chǎn)量均值描述產(chǎn)量N均值標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)誤均值的95%置信區(qū)間極小值極大值分量間方差下限上限化肥甲648.832.041.83346.6950.984652化肥乙641.334.3671.78336.7545.923647化肥丙649.331.751.71547.5051.174651總數(shù)1846.504.6811.10344.1748.833652模型固定效應(yīng)2.961.69845.0147

11、.99隨機(jī)效應(yīng)2.58735.3757.6318.622表4.2產(chǎn)量的方差分析平方和df均方F顯著性組間（組合）241.0002120.50013.745.000線性項(xiàng)對(duì)比.7501.750.086.774偏差240.2501240.25027.405.000組內(nèi)131.500158.767總數(shù)372.50017表4.1中，施用三種化肥的產(chǎn)量的平均值分別為48.83，41.33，49.31。標(biāo)準(zhǔn)差分別為2.041，4.367，1.751。在圖4.1中可以看出三種化肥使用后的產(chǎn)量均值是不相等的，圖4.2表明產(chǎn)量是成正態(tài)分布的。對(duì)于影響產(chǎn)量的因素僅化肥種類一項(xiàng)，因此可以采用單因素方差分析進(jìn)行多總體

12、樣本均值檢驗(yàn)。由表4.2可知單因素方差組間檢驗(yàn)結(jié)果F=13.745，自由度=2，雙側(cè)檢驗(yàn)P=0.00V0.05,說明差異性顯著，因此,拒絕虛無假設(shè)H,接受備擇假設(shè)H。由分析知，在顯著水平為0.05水平時(shí)檢驗(yàn)，可認(rèn)為三種化肥對(duì)施用后的產(chǎn)量均值不同，其中丙種化肥產(chǎn)量最高，肥效最好。多因素方差分析研究目的：超市中某商品的銷量與擺放位置和超市規(guī)模關(guān)系研究方法：按照超市規(guī)模選擇大、中、小三家超市，在每家超市中隨機(jī)選A貨架1（貨架陽面第一位）、B端架、C堆頭、D貨架2（貨架陽面第二位）各兩個(gè)位置，記錄其統(tǒng)一周期商品的銷售量，然后對(duì)其做單變量多因素方差分析。調(diào)研數(shù)據(jù):超市規(guī)模擺放位置ABCD大型707875

13、8282897175中型5765697873806057小型4550566365714853解：1）根據(jù)題意提出：虛無假設(shè)H0：同種商品在不同規(guī)模超市和不同擺放位置的情況下，銷售量不存在顯著差異。備擇假設(shè)斗：同種商品在不同規(guī)模超市和不同擺放位置的情況下，銷售量存在顯著差異。2）在spss中的“變量視圖”中定義變量“規(guī)?！?，“位置”，“銷售量”之后在“數(shù)據(jù)視圖”中分別輸入題中的規(guī)模和位置，銷售量的數(shù)據(jù)。3）分析過程在spss軟件上操作分析輸出分析數(shù)據(jù)如下：表5.1主體間因子值標(biāo)簽規(guī)模位置1.002.003.001.02.03.0大型中型小型A位置B位置N888666表5.2主體間效應(yīng)的檢驗(yàn)因變量

14、:銷售量源III型平方和df均方FSig.校正模型3019.333a11274.48512.767.000截距108272.6671108272.6675035.938.000規(guī)模1828.0832914.04242.514.000位置1102.3333367.44417.090.000規(guī)模*位置88.917614.819.689.663誤差258.0001221.500總計(jì)111550.00024校正的總計(jì)3277.33323a.R方=.921（調(diào)整R方=.849）406C位置D位置表5.3規(guī)模同類子集的銷售量Student-Newman-Keusa,b規(guī)模N子集123小型856.3750中

15、型867.3750大型877.7500Sig.1.0001.0001.000已顯示同類子集中的組均值?；谟^測到的均值。誤差項(xiàng)為均值方（錯(cuò)誤）=19.273。使用調(diào)和均值樣本大小=8.000。Alpha=.05。4）輸出結(jié)果分析由表5.1可知，變量“超市規(guī)表5.4位置同類子集的銷售量S仃ident-Newman-Keuilsa,b位置N子集123D位置660.6667A位置660.8333B位置670.5000C位置676.6667Sig.9481.0001.000已顯示同類子集中的組均值?；谟^測到的均值。誤差項(xiàng)為均值方（錯(cuò)誤）=19.273。使用調(diào)和均值樣本大小=6.000。Alpha=.05。模”有三個(gè)水平，即大型、中型和小型，每個(gè)水平有8個(gè)個(gè)案；變量“擺放位置”有4個(gè)水平，即A、B、C和D,每個(gè)水平有6個(gè)個(gè)案。從表5.2可知，從表中可以看出，同種商品不同規(guī)模和不同擺放位置的“銷售量”的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量f的觀測值為30.409，檢驗(yàn)的概率值為0,小于