SPSS軟件應用課件

兩均數(shù)差異的顯著性檢驗SPSS軟件的應用—兩均數(shù)差異的顯著性檢驗SPSS軟件的應用—1正態(tài)分布總體均值的檢驗類型根據(jù)一個樣本對其總體均值大小進行檢驗

One-SampleTTest

根據(jù)來自兩個總體的獨立樣本對其總體均值的檢驗

Independent-SamplesTTest

成對樣本的檢驗

Paired-SamplesTTest

正態(tài)分布總體均值的檢驗類型根據(jù)一個樣本對其總體均值大小進行檢2一、樣本平均數(shù)與總體平均數(shù)

差異顯著性檢驗【例1】成蝦的平均體重一般為21g。在配合飼料中添加0.5%的酵母培養(yǎng)物飼養(yǎng)成蝦時，隨機抽取16只對蝦，體重為20.1、21.6、22.2、23.1、20.7、19.9、21.3、21.4、22.6、22.3、20.9、21.7、22.8、21.7、21.3、20.7。試檢驗添加0.5%的酵母培養(yǎng)物是否提高了成蝦的體重。一、樣本平均數(shù)與總體平均數(shù)

差異顯著性檢驗【例1】成31.數(shù)據(jù)輸入1.數(shù)據(jù)輸入42.選擇檢驗方法One-SampleTTest2.選擇檢驗方法One-SampleTTest53.統(tǒng)計分析過程Analyze→CompareMeans→One-SamplesTTestTestVariable(s)框：成蝦體重待分析的變量TestVariable框：鍵入21已知標準值為21gOK3.統(tǒng)計分析過程Analyze→CompareMeans6檢驗變量的置入輸入標準值檢驗變量的置入輸入標準值74.輸出結果雙尾檢驗4.輸出結果雙尾檢驗8課本例題【例5.1】單尾檢驗課本例題【例5.1】單尾檢驗9置入變量標準值u0置入變量標準值u010可以發(fā)現(xiàn)p-值為0.316，計算機輸出的雙尾檢驗的p-值除以2，為0.158。無顯著差異。

輸出結果可以發(fā)現(xiàn)p-值為0.316，計算機輸出的雙尾檢驗的p-值除以11二、非配對資料兩樣本平均數(shù)的比較【例2】

用高蛋白和低蛋白兩種飼料飼養(yǎng)1月齡大白鼠，在3個月時，測定兩組大白鼠的增重(g)如下：高蛋白組：134，146，106，119，124，161，107，83，113，129，97，123低蛋白組：70，118，101，85，107，132，94試問兩種飼料飼養(yǎng)的大白鼠增重是否有差別？二、非配對資料兩樣本平均數(shù)的比較【例2】121.輸入數(shù)據(jù)1.輸入數(shù)據(jù)132.選擇檢驗方法Independent-SamplesTTest2.選擇檢驗方法Independent-SamplesT14Analyze→CompareMeans→Independent-SamplesTTest

TestVariable(s)框：增重待分析的變量為增重GroupingVariable框：組別分組變量為組別DefineGroups…定義要檢驗兩組的代碼Group1：鍵入11代表高蛋白飼料Group2：鍵入22代表低蛋白飼料ContinueOK3.統(tǒng)計分析過程Analyze→CompareMeans→Independ15SPSS軟件應用課件16差異不顯著方差齊性看上面一行結果P=0.072>0.05差異不顯著差異不顯著P=0.072>0.0517三、配對資料兩樣本平均數(shù)的比較

SPSS選項：Analyze→CompareMeans→

Paired-SamplesTTest

自身配對同源配對三、配對資料兩樣本平均數(shù)的比較

SPSS選項：Analyze18【例3】用家兔10只試驗某批注射液對體溫的影響，測定每只家兔注射前后的體溫，見下表。設體溫服從正態(tài)分布，問注射前后體溫有無顯著差異？（一）自身配對的成對資料例題【例3】（一）自身配對的成對資料例題191.數(shù)據(jù)輸入，選擇分析方法1.數(shù)據(jù)輸入，選擇分析方法20按shift鍵選中兩個變量2.變量置入PairedVariables按shift鍵選中兩個變量2.變量置入PairedVar213.輸出結果表1接種前后體溫的基本統(tǒng)計量表2接種前后的相關關系3.輸出結果表1接種前后體溫的基本統(tǒng)計量表2接種前22PairedDifferencestdfSig.(2-tailed）MeanStd.DeviationStd.ErrorMean95%ConfidenceIntervaloftheDifferenceLowerUpperPair1接種前-接種后-0.3900.19120.0605-5.29-0.253-6.45090.000Paired-SamplesTest表3接種前后體溫的t檢驗結果PairedDifferences95%Confiden23（二）同源配對的成對資料的例題【例4】選生長期、發(fā)育進度、植株大小和其他方面皆比較一致的兩株番茄構成一組，共得7組。每組中的一株接種A處理病毒，另一株接種B處理病毒，以研究不同處理方法的鈍化病毒效果。下表為病毒在番茄上產生的病痕數(shù)目，試比較兩種方法的差異顯著性。（二）同源配對的成對資料的例題【例4】選生長期、發(fā)育進度24SPSS軟件應用課件25SPSS軟件應用課件26SPSS軟件應用課件27例蜜蜂某種病用一般療法治愈率為75%，現(xiàn)嘗試采用一種新療法治療，試驗結果為治療30只，治愈27只，試檢驗新療法是否提高了療效。四、百分數(shù)差異顯著性檢驗（一）二項分布的樣本百分率與總體百分率的差異顯著性檢驗例蜜蜂某種病用一般療法治愈率為75%，現(xiàn)嘗試采用一種新療281.數(shù)據(jù)輸入1表示治愈數(shù)2表示未治愈數(shù)1.數(shù)據(jù)輸入1表示治愈數(shù)29Data→WeightCases(權衡觀察值)——對頻數(shù)變量作預統(tǒng)計處理選中WeightcasesbyFrequencyVariable框：計數(shù)頻數(shù)變量為計數(shù)OKAnalyze→NonparametricTests(非參數(shù)檢驗)→Binomial(二項分布)TestVariableList框：治療效果指定檢驗變量TestProportion框：鍵入0.75標準治愈率DefineDichotomy(定義二分法)選中Getfromdata變量只有兩分值(如果變量取值超過2個，選擇

Cutpoint)OK2.簡明統(tǒng)計分析步驟Data→WeightCases(權衡觀察值)2.簡明30頻數(shù)變量進行預統(tǒng)計處理頻數(shù)變量進行預統(tǒng)計處理31檢驗方法檢驗方法323.輸出結果二項樣本的頻率30例中治愈率為0.90，未治愈率為0.10。檢驗概率3.輸出結果二項樣本的頻率檢驗概率33（二）二項分布兩個樣本百分率的檢驗某養(yǎng)豬場第一年飼養(yǎng)杜長大商品仔豬9800頭，死亡980頭；第二年飼養(yǎng)杜長大商品仔豬10000頭，死亡950頭，試檢驗第一年仔豬死亡率與第二年仔豬死亡率是否有顯著差異？（二）二項分布兩個樣本百分率的檢驗某養(yǎng)豬場34輸入數(shù)據(jù)也可以是數(shù)字型輸入數(shù)據(jù)也可以是數(shù)字型35Data→Weightcases

選中WeightcasesbyFrequencyVariable框：計數(shù)頻數(shù)變量為計數(shù)OKAnalyze→DescriptiveStatistics→CrosstabsRow(s)框：組別行變量Column(s)框：效果列變量Statistics…：Chi-square進行卡方檢驗ContinueOK簡明分析步驟√Data→Weightcases簡明分析步驟√36SPSS軟件應用課件37行變量列變量選擇統(tǒng)計方法行變量列變量選擇統(tǒng)計方法38表1表2樣本分類的頻數(shù)分析表（列聯(lián)表）2×2表表1表2樣本分類的頻數(shù)分析表（列聯(lián)表）2×2表39表3卡方檢驗結果表3卡方檢驗結果40卡方檢驗結果的選擇條件PearsonChi-Square（常用卡方檢驗計算的卡方值）：樣本數(shù)n≥40且所有理論數(shù)T≥5ContinuityCorrection（連續(xù)性矯正卡方值）：df=1，只用于2×2列聯(lián)表LikelihoodRatio（對數(shù)似然比法計算的卡方值）：類似常用卡方檢驗Fisher’sExactTest（確切概率法計算的卡方值）：理論數(shù)T<5常用的三種卡方檢驗結果來自于常用卡方、矯正卡方、確切概率法?？ǚ綑z驗結果的選擇條件PearsonChi-Square（41Computedonlyfor2×2table只為2×2表計算，即只在2×2表時計算矯正的卡方值0cells(0%)haveexpectedcountlessthan5.Theminimumexpectedcountis955.25.0%個格子的理論次數(shù)小于5，最小的理論次數(shù)為955.25。表3的中英文對照表本例題為2×2列聯(lián)表，df=1，需采用連續(xù)性矯正公式，故采用ContinuityCorrection行的統(tǒng)計結果，P=0.245>0.05，表明第一年和第二年的仔豬死亡率無顯著差異。Computedonlyfor2×2table表3的42兩均數(shù)差異的顯著性檢驗SPSS軟件的應用—兩均數(shù)差異的顯著性檢驗SPSS軟件的應用—43正態(tài)分布總體均值的檢驗類型根據(jù)一個樣本對其總體均值大小進行檢驗

One-SampleTTest

根據(jù)來自兩個總體的獨立樣本對其總體均值的檢驗

Independent-SamplesTTest

成對樣本的檢驗

Paired-SamplesTTest

正態(tài)分布總體均值的檢驗類型根據(jù)一個樣本對其總體均值大小進行檢44一、樣本平均數(shù)與總體平均數(shù)

差異顯著性檢驗【例1】成蝦的平均體重一般為21g。在配合飼料中添加0.5%的酵母培養(yǎng)物飼養(yǎng)成蝦時，隨機抽取16只對蝦，體重為20.1、21.6、22.2、23.1、20.7、19.9、21.3、21.4、22.6、22.3、20.9、21.7、22.8、21.7、21.3、20.7。試檢驗添加0.5%的酵母培養(yǎng)物是否提高了成蝦的體重。一、樣本平均數(shù)與總體平均數(shù)

差異顯著性檢驗【例1】成451.數(shù)據(jù)輸入1.數(shù)據(jù)輸入462.選擇檢驗方法One-SampleTTest2.選擇檢驗方法One-SampleTTest473.統(tǒng)計分析過程Analyze→CompareMeans→One-SamplesTTestTestVariable(s)框：成蝦體重待分析的變量TestVariable框：鍵入21已知標準值為21gOK3.統(tǒng)計分析過程Analyze→CompareMeans48檢驗變量的置入輸入標準值檢驗變量的置入輸入標準值494.輸出結果雙尾檢驗4.輸出結果雙尾檢驗50課本例題【例5.1】單尾檢驗課本例題【例5.1】單尾檢驗51置入變量標準值u0置入變量標準值u052可以發(fā)現(xiàn)p-值為0.316，計算機輸出的雙尾檢驗的p-值除以2，為0.158。無顯著差異。

輸出結果可以發(fā)現(xiàn)p-值為0.316，計算機輸出的雙尾檢驗的p-值除以53二、非配對資料兩樣本平均數(shù)的比較【例2】

用高蛋白和低蛋白兩種飼料飼養(yǎng)1月齡大白鼠，在3個月時，測定兩組大白鼠的增重(g)如下：高蛋白組：134，146，106，119，124，161，107，83，113，129，97，123低蛋白組：70，118，101，85，107，132，94試問兩種飼料飼養(yǎng)的大白鼠增重是否有差別？二、非配對資料兩樣本平均數(shù)的比較【例2】541.輸入數(shù)據(jù)1.輸入數(shù)據(jù)552.選擇檢驗方法Independent-SamplesTTest2.選擇檢驗方法Independent-SamplesT56Analyze→CompareMeans→Independent-SamplesTTest

TestVariable(s)框：增重待分析的變量為增重GroupingVariable框：組別分組變量為組別DefineGroups…定義要檢驗兩組的代碼Group1：鍵入11代表高蛋白飼料Group2：鍵入22代表低蛋白飼料ContinueOK3.統(tǒng)計分析過程Analyze→CompareMeans→Independ57SPSS軟件應用課件58差異不顯著方差齊性看上面一行結果P=0.072>0.05差異不顯著差異不顯著P=0.072>0.0559三、配對資料兩樣本平均數(shù)的比較

SPSS選項：Analyze→CompareMeans→

Paired-SamplesTTest

自身配對同源配對三、配對資料兩樣本平均數(shù)的比較

SPSS選項：Analyze60【例3】用家兔10只試驗某批注射液對體溫的影響，測定每只家兔注射前后的體溫，見下表。設體溫服從正態(tài)分布，問注射前后體溫有無顯著差異？（一）自身配對的成對資料例題【例3】（一）自身配對的成對資料例題611.數(shù)據(jù)輸入，選擇分析方法1.數(shù)據(jù)輸入，選擇分析方法62按shift鍵選中兩個變量2.變量置入PairedVariables按shift鍵選中兩個變量2.變量置入PairedVar633.輸出結果表1接種前后體溫的基本統(tǒng)計量表2接種前后的相關關系3.輸出結果表1接種前后體溫的基本統(tǒng)計量表2接種前64PairedDifferencestdfSig.(2-tailed）MeanStd.DeviationStd.ErrorMean95%ConfidenceIntervaloftheDifferenceLowerUpperPair1接種前-接種后-0.3900.19120.0605-5.29-0.253-6.45090.000Paired-SamplesTest表3接種前后體溫的t檢驗結果PairedDifferences95%Confiden65（二）同源配對的成對資料的例題【例4】選生長期、發(fā)育進度、植株大小和其他方面皆比較一致的兩株番茄構成一組，共得7組。每組中的一株接種A處理病毒，另一株接種B處理病毒，以研究不同處理方法的鈍化病毒效果。下表為病毒在番茄上產生的病痕數(shù)目，試比較兩種方法的差異顯著性。（二）同源配對的成對資料的例題【例4】選生長期、發(fā)育進度66SPSS軟件應用課件67SPSS軟件應用課件68SPSS軟件應用課件69例蜜蜂某種病用一般療法治愈率為75%，現(xiàn)嘗試采用一種新療法治療，試驗結果為治療30只，治愈27只，試檢驗新療法是否提高了療效。四、百分數(shù)差異顯著性檢驗（一）二項分布的樣本百分率與總體百分率的差異顯著性檢驗例蜜蜂某種病用一般療法治愈率為75%，現(xiàn)嘗試采用一種新療701.數(shù)據(jù)輸入1表示治愈數(shù)2表示未治愈數(shù)1.數(shù)據(jù)輸入1表示治愈數(shù)71Data→WeightCases(權衡觀察值)——對頻數(shù)變量作預統(tǒng)計處理選中WeightcasesbyFrequencyVariable框：計數(shù)頻數(shù)變量為計數(shù)OKAnalyze→NonparametricTests(非參數(shù)檢驗)→Binomial(二項分布)TestVariableList框：治療效果指定檢驗變量TestProportion框：鍵入0.75標準治愈率DefineDichotomy(定義二分法)選中Getfromdata變量只有兩分值(如果變量取值超過2個，選擇

Cutpoint)OK2.簡明統(tǒng)計分析步驟Data→WeightCases(權衡觀察值)2.簡明72頻數(shù)變量進行預統(tǒng)計處理頻數(shù)變量進行預統(tǒng)計處理73檢驗方法檢驗方法743.輸出結果二項樣本的頻率30例中治愈率為0.90，未治愈率為0.10。檢驗概率3.輸出結果二項樣本的頻率檢驗概率75（二）二項分布兩個樣本百分率的檢驗某養(yǎng)豬場第一年飼養(yǎng)杜長大商品仔豬9800頭，死亡980頭；第二年飼養(yǎng)杜長大商品仔豬10000頭，死亡950頭，試檢驗第一年仔豬死亡率與第二年仔豬死亡率是否有顯著差異？（二）二項分布兩個樣本百分率的檢驗某養(yǎng)豬場76輸入數(shù)據(jù)也可以是數(shù)字型輸入數(shù)據(jù)也可以是數(shù)字型77Data→Weightcases

選中WeightcasesbyFrequencyVariable框：計數(shù)頻數(shù)變量為計數(shù)OKAnalyze→Descriptive