3、用SPSS進行T檢驗講義

3、用SPSS進行T檢驗講義

內(nèi)容一、t檢驗二、兩個獨立樣本的t檢驗

三、配對樣本的t檢驗

（一）條形圖自身配對（二）同源配對

一、實習(xí)目的、要求（分掌握、了解兩個層次）：1.掌握SPSS中進行T檢驗分析的基本命令與操作；2.掌握用SPSS進行T檢驗分析所得結(jié)果的含義；3.了解T檢驗的基本原理。二、本節(jié)重點、難點:1.SPSS中進行T檢驗分析的基本命令與操作；2.SPSS進行T檢驗分析所得結(jié)果的含義。一、單樣本t檢驗（一）基本原理和方法（略）（二）例題及統(tǒng)計分析【例3.1】成蝦的平均體重一般為21g,在配合飼料中添加了0.5%的酵母培養(yǎng)物養(yǎng)成蝦時，隨機抽取16對成蝦，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，試檢驗在添加了0.5%的酵母培養(yǎng)物養(yǎng)對成蝦體重是否有影響。◆具體步驟：1.數(shù)據(jù)輸入(1)點擊數(shù)據(jù)編輯窗口底部的“變量視圖”標簽，進入“變量視圖”界面，命名變量：“成蝦體重”，小數(shù)位數(shù)依題意定義為1，如圖3-1a所示。

圖3-1a例3.1資料的變量命名(2)點擊數(shù)據(jù)編輯窗口底部的“數(shù)據(jù)視圖”標簽，進入“數(shù)據(jù)視窗”界面，按圖3-1格式輸入數(shù)據(jù)資料。

圖3-1b例3.1數(shù)據(jù)輸入格式2.統(tǒng)計分析(1)簡明分析步驟分析→比較均值→單樣本t檢驗檢驗變量：成蝦體重分析的變量為成蝦體重檢驗值：鍵入21已知檢驗值為21確定

（2）分析過程說明依次單擊主菜單選擇“分析→比較均值→單樣本T檢驗”，打開圖3-2對話框，選中左邊變量“成蝦體重”單擊，將其變量置入“檢驗變量”框內(nèi)，在“檢驗值”框內(nèi)輸入標準值“21”單擊，輸出表3-1和3-2。

圖3-2“單樣本t檢驗”對話框單擊，打開如圖所示對話框，系統(tǒng)默認“置信區(qū)間百分比”為“95”，根據(jù)需要可更改如“99”，單擊，

返回圖3-2。

圖3-2“單樣本t檢驗”對話框3.結(jié)果說明表3-1表明，樣本個數(shù)n=16,樣本平均數(shù)=21.519，樣本標準差S=0.928，均值的標準誤0.2321。

表3-1基本統(tǒng)計量信息3.結(jié)果說明3-2表明，t=2.235,df=15,雙側(cè)P值（Sig）=0.041<0.05,可以認為在平和飼料中添加0.5%的酵母培養(yǎng)物顯著提高了成蝦體重。樣本均數(shù)與檢驗值的差值為0.5188。

表3-2t檢驗和95%的置信區(qū)間二、兩個獨立樣本的t檢驗

（一）基本原理和方法（略）（二）例題及統(tǒng)計分析【例3.2】研究兩種不同餌料對羅非魚生長的影響，選取水質(zhì)體積等基本相同的14個魚池，隨機分兩組進行試驗，經(jīng)一定試驗期后的產(chǎn)魚量例如并3-3。檢驗兩種不同餌料養(yǎng)殖羅非魚的產(chǎn)魚量有無顯著差異。表3-3兩種不同餌料養(yǎng)殖羅非魚的產(chǎn)魚量◆具體步驟：1.數(shù)據(jù)輸入(1)點擊數(shù)據(jù)編輯窗口底部的“變量視圖”標簽，進入“變量視圖”界面，命名變量：“組別”和“產(chǎn)魚量”，兩變量小數(shù)位數(shù)依題意定義為0，如圖3-3所示。

圖3-3例3.2資料的變量命名(2)點擊數(shù)據(jù)編輯窗口底部的“數(shù)據(jù)視圖”標簽，進入“數(shù)據(jù)視圖”界面，按圖3-3格式輸入數(shù)據(jù)資料。“組別”取值1表示A料，取值2表示B料。

圖3-4例3.2數(shù)據(jù)輸入格式2.統(tǒng)計分析(1)簡明分析步驟分析→比較均值→獨立樣本T檢驗檢驗變量：產(chǎn)魚量分析的變量為產(chǎn)魚量分組變量：組別分組變量為組別定義組：定義要檢驗兩組的代碼組1：鍵入11表示A料

組2：鍵入22表示B料繼續(xù)確定（2）分析過程說明①依次單擊主菜單選擇“分析→比較均值→獨立樣本T檢驗”，打開圖3-5對話框，選中“產(chǎn)魚量”變量，單擊，將其置入“檢驗變量”框內(nèi)；再將“組別”變量置入“分組變量”框內(nèi)。

圖3-5“獨立樣本T檢驗”對話框②單擊，打開對話框，分別在“組1”和“組2”框內(nèi)輸入要比較組的代碼：1（A料）和2（B料），如圖3-6所示。單擊返回到主對話框（圖3-5），單擊，輸出表3-4和表3-5結(jié)果。

圖3-5“獨立樣本T檢驗”對話框

圖3-6定義分組的對話框3.結(jié)果說明表3-4是分析變量的基本統(tǒng)計量：樣本均數(shù)、樣本個數(shù)（N）標準差（s）和均值標準誤（）。

表3-4兩種餌料對產(chǎn)魚量影響的統(tǒng)計量3.結(jié)果說明表3-5給出t檢驗結(jié)果首先作方差齊次性檢驗（Levene檢驗）。當P(Sig)值>0.05時，表明兩組方差差異不顯著即方差齊次性，反之則相反。本例F=0.019,P=0.893>0.05時，表明兩組方差差異不顯著即方差齊次性，故選擇“假設(shè)方差相等”一行結(jié)果：

表3-5兩種餌料對產(chǎn)魚量影響t檢驗結(jié)果3.結(jié)果說明t=-3.344,df=11，P=0.007<0.01，可以認為A、B兩種餌料對產(chǎn)魚量的影響達到極顯著水平，即飼喂B餌料的產(chǎn)魚量極顯著高于飼喂A餌料的產(chǎn)魚量。

表3-5兩種餌料對產(chǎn)魚量影響t檢驗結(jié)果三、配對樣本的t檢驗

（一）基本原理和方法（略）（二）例題及統(tǒng)計分析【例3.3】10只家兔接種某種疫苗前后體溫變化如下表，檢驗接種前后體溫是否有顯著變化。

表3-610只家兔接種某種疫苗前后的體溫◆具體步驟：1.數(shù)據(jù)輸入(1)點擊數(shù)據(jù)編輯窗口底部的“變量視圖”標簽，進入“變量視圖”界面，分別命名變量：“接種前”和“接種后”，小數(shù)位數(shù)都定義為1，如圖3-7a所示。

圖3-7a例3.3資料的變量命名(2)點擊數(shù)據(jù)編輯窗口底部的“數(shù)據(jù)視圖”標簽，進入“數(shù)據(jù)視圖”界面，按圖3-7b格式輸入數(shù)據(jù)資料。

圖3-7b例3.3數(shù)據(jù)輸入格式2.統(tǒng)計分析(1)簡明分析步驟分析→比較均值→配對樣本T檢驗成對變量：接種前-接種后同時選中兩個變量成對選入確定（2）分析過程說明依次單擊主菜單選擇“分析→比較均值→配對樣本T檢驗”，打開如圖3-8“配對樣本T檢驗”對話框，同時選中兩個變量，單擊，將其置入“成對變量”框內(nèi)，單擊，輸出表3-7、3-8和表3-9所示結(jié)果。

圖3-8“配對樣本T檢驗”對話框

表3-7接種前后體溫的統(tǒng)計量

表3-8接種前后體溫的相關(guān)關(guān)系

表3-9接種前后體溫的t檢驗結(jié)果3.結(jié)果說明表3-7為配對t檢驗的描述性統(tǒng)計結(jié)果：分別為接種前后平均值、樣本例數(shù)（N）、樣本標準差（s）和均值標準誤（）。

表3-7接種前后體溫的統(tǒng)計量3.結(jié)果說明表3-8為接種前后兩變量的相關(guān)分析，相關(guān)系數(shù)r=0.472，雙側(cè)P值

(Sig)=0.168>0.05,表明接種前后體溫不存在線性相關(guān)關(guān)系（第七章講有關(guān)內(nèi)容）。

表3-8接種前后體溫的相關(guān)關(guān)系3.結(jié)果說明

表3-9為配對樣本t檢驗的結(jié)果，兩變量之差的均值=-0.390，標準差=0.1912，標準誤=0.0605。t=-6.450,df=9，P=0.000<0.01，可以認為接種疫苗前后兔子體溫有極顯著差異，即接種疫苗可使兔子體溫極顯著升高。

表3-9接種前后體溫的t檢驗結(jié)果【例3.4】從內(nèi)江豬的8窩仔豬中每窩選出性別相同、體重接近的仔豬兩頭進行飼料對比試驗，將每窩兩頭仔豬隨機分配到兩個飼料組中，時間30天，試驗結(jié)果見表3-10。檢驗兩種飼料喂飼的內(nèi)江豬仔豬平均增重是否相同？

表3-10仔豬飼料對比試驗單位：kg◆具體步驟：1.數(shù)據(jù)輸入(1)點擊數(shù)據(jù)編輯窗口底部的“變量視圖”標簽，進入“變量視圖”界面，分別命名變量：“甲飼料”和“乙飼料”，小數(shù)位數(shù)都定義為1，如圖3-9a所示。

圖3-9a例3.3資料的變量命名(2)點擊數(shù)據(jù)編輯窗口底部的“數(shù)據(jù)視圖”標簽，進入“數(shù)據(jù)視圖”界面，按圖3-9b格式輸入數(shù)據(jù)資料。

圖3-9b例3.3數(shù)據(jù)輸入格式2.統(tǒng)計分析(1)簡明分析步驟分析→比較均值→配對樣本T檢驗成對變量：甲飼料-乙飼料同時選中兩個變量成對選入確定2.統(tǒng)計分析依次單擊主菜單選擇“分析→比較均值→配對樣本T檢驗”，打開如圖3-8“配