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文檔簡介

1、LOGO第第4章章 平均數(shù)差異檢驗平均數(shù)差異檢驗. 重點班的學生和一般學生的平均智商是否有差異呢?要解重點班的學生和一般學生的平均智商是否有差異呢?要解決這個問題就可以運用本章將要介紹的平均數(shù)差異檢驗的決這個問題就可以運用本章將要介紹的平均數(shù)差異檢驗的方法。方法。.4.1 4.1 假設檢驗原理假設檢驗原理 假設檢驗(假設檢驗(hypothesis testinghypothesis testing)是推論統(tǒng)計中的重要內)是推論統(tǒng)計中的重要內容,是指先提出一個假設,一般是對總體參數(shù)或總體分布容,是指先提出一個假設,一般是對總體參數(shù)或總體分布形態(tài)的假設,然后通過檢驗樣本統(tǒng)計量的差異來推斷總體形態(tài)的

2、假設,然后通過檢驗樣本統(tǒng)計量的差異來推斷總體參數(shù)之間是不是存在差異。因為在現(xiàn)實調查研究中,往往參數(shù)之間是不是存在差異。因為在現(xiàn)實調查研究中,往往由于各種限制而無法得到總體的參數(shù)。由于各種限制而無法得到總體的參數(shù)。 例如要調查漢族和蒙古族例如要調查漢族和蒙古族7 7歲兒童的運算能力是否存在差歲兒童的運算能力是否存在差異,不可能對所有的漢族和蒙古族異,不可能對所有的漢族和蒙古族7 7歲兒童進行測試,只歲兒童進行測試,只能通過合理的抽樣,然后對樣本進行調查。這樣得到的參能通過合理的抽樣,然后對樣本進行調查。這樣得到的參數(shù)就是樣本參數(shù),通過對樣本的參數(shù)進行檢驗從而推測漢數(shù)就是樣本參數(shù),通過對樣本的參數(shù)

3、進行檢驗從而推測漢族族7 7歲兒童總體和蒙古族歲兒童總體和蒙古族7 7歲兒童總體在運算能力上是否有歲兒童總體在運算能力上是否有差異。差異。.4.1.1 4.1.1 假設與假設檢驗假設與假設檢驗 在統(tǒng)計學中,假設一般用來指對總體參數(shù)所做的假定性說在統(tǒng)計學中,假設一般用來指對總體參數(shù)所做的假定性說明。明。 在統(tǒng)計學上有兩種假設,一種稱為虛無假設(在統(tǒng)計學上有兩種假設,一種稱為虛無假設(null null hypothesishypothesis),或叫做零假設,記為),或叫做零假設,記為H H0 0;一種稱為備擇假;一種稱為備擇假設(設(alternative hypothesisalternat

4、ive hypothesis),或叫做對立假設,記為),或叫做對立假設,記為H H1 1。H H1 1是研究者提出的研究假設。是研究者提出的研究假設。. 在統(tǒng)計學上,只能對虛無假設在統(tǒng)計學上,只能對虛無假設H H0 0進行直接的檢驗。假設檢進行直接的檢驗。假設檢驗的任務就是先假設驗的任務就是先假設H H0 0是真的,然后以此為前提,如果有是真的,然后以此為前提,如果有不合理的現(xiàn)象出現(xiàn)則說明假設是錯誤的,即不合理的現(xiàn)象出現(xiàn)則說明假設是錯誤的,即H H0 0為真這一假為真這一假設是不成立的,要被拒絕。如果設是不成立的,要被拒絕。如果H H0 0為假,就要拒絕為假,就要拒絕H H0 0并接并接受受H

5、 H1 1,則研究者的假設成立;如果,則研究者的假設成立;如果H H0 0 為真,就要接受為真,就要接受H H0 0并并拒絕拒絕H H1 1,則研究者的假設不能成立。這就是統(tǒng)計學上的,則研究者的假設不能成立。這就是統(tǒng)計學上的“反證法反證法”。H H1 1稱為備擇假設就是指其是預備當稱為備擇假設就是指其是預備當H H0 0被拒絕時被拒絕時以供選擇的。虛無假設和備擇假設互相排斥并且只有一個以供選擇的。虛無假設和備擇假設互相排斥并且只有一個正確,因此正確,因此H H1 1又稱為對立假設。又稱為對立假設。.4.1.2 4.1.2 假設檢驗中的小概率事件假設檢驗中的小概率事件 小概率事件就是指一個發(fā)生概

6、率接近零的事件,也就是一小概率事件就是指一個發(fā)生概率接近零的事件,也就是一般情況下不會發(fā)生的事件。般情況下不會發(fā)生的事件。.4.1.3 4.1.3 假設檢驗的兩類錯誤假設檢驗的兩類錯誤 雖然小概率事件發(fā)生的可能性很小,但仍有發(fā)生的可能。雖然小概率事件發(fā)生的可能性很小,但仍有發(fā)生的可能。 若設定臨界概率為若設定臨界概率為0.050.05,從某一平均數(shù)為,從某一平均數(shù)為0 0的總體中抽的總體中抽取任一樣本,樣本平均數(shù)為。當沒有落入總體分布兩端取任一樣本,樣本平均數(shù)為。當沒有落入總體分布兩端5%5%概率的范圍內,如圖陰影部分所示。概率的范圍內,如圖陰影部分所示。. 然而,即使概率再小(如然而,即使概

7、率再小(如=0.01=0.01)、臨界區(qū)域的面積再小,任)、臨界區(qū)域的面積再小,任意抽取的仍有意抽取的仍有1%1%的概率落入臨界區(qū)域,即這種小概率事件的發(fā)的概率落入臨界區(qū)域,即這種小概率事件的發(fā)生仍有生仍有1%1%的可能性是合理的。這時的可能性是合理的。這時H H0 0是真的,然而依據假設檢是真的,然而依據假設檢驗的統(tǒng)計邏輯卻要拒絕驗的統(tǒng)計邏輯卻要拒絕H H0 0,這樣就犯錯誤了。統(tǒng)計學中將這類,這樣就犯錯誤了。統(tǒng)計學中將這類不該拒絕不該拒絕H H0 0卻拒絕了卻拒絕了H H0 0的錯誤稱為的錯誤稱為型錯誤(型錯誤(typeerrortypeerror), ,因因為常用為常用表示概率,所以又常

8、稱為表示概率,所以又常稱為型錯誤。這種錯誤往往導型錯誤。這種錯誤往往導致虛假的科學發(fā)現(xiàn)。致虛假的科學發(fā)現(xiàn)。 如圖所示,是如圖所示,是H H0 0為真時和為真時和H H1 1為真時的分布,兩個分布是有重合的為真時的分布,兩個分布是有重合的。 在這個陰影部分中既有可能是在這個陰影部分中既有可能是H H0 0為真也有可能為真也有可能H H1 1為真。但是我們?yōu)檎妗5俏覀兙芙^了拒絕了H H1 1為真的可能性,這就可能又犯錯誤了。統(tǒng)計學中將這為真的可能性,這就可能又犯錯誤了。統(tǒng)計學中將這類不該拒絕類不該拒絕H H1 1卻拒絕了卻拒絕了H H1 1的錯誤稱為的錯誤稱為型錯誤(型錯誤(type error

9、type error), ,這類錯誤的概率用這類錯誤的概率用表示,所以又稱表示,所以又稱型錯誤,這類錯誤往型錯誤,這類錯誤往往導致科學發(fā)現(xiàn)被埋沒。往導致科學發(fā)現(xiàn)被埋沒。.4.1.4 4.1.4 單側檢驗和雙側檢驗單側檢驗和雙側檢驗 根據是否強調檢驗的方向性,將檢驗分為單側檢驗和雙側根據是否強調檢驗的方向性,將檢驗分為單側檢驗和雙側檢驗。雙側檢驗只關心兩個總體參數(shù)之間是否有差異,而檢驗。雙側檢驗只關心兩個總體參數(shù)之間是否有差異,而不關心誰大誰小。不關心誰大誰小。.4.1.5 4.1.5 假設檢驗的步驟假設檢驗的步驟 假設檢驗一般包括以下五個步驟:假設檢驗一般包括以下五個步驟: (1 1)根據研究

10、問題的要求提出假設,包括虛無假設)根據研究問題的要求提出假設,包括虛無假設H H0 0和和備擇假設備擇假設H H1 1。 (2 2)選擇合適的檢驗統(tǒng)計量。)選擇合適的檢驗統(tǒng)計量。 (3 3)根據需要選擇顯著性水平)根據需要選擇顯著性水平。 (4 4)計算出檢驗統(tǒng)計量。)計算出檢驗統(tǒng)計量。 (5 5)根據檢驗統(tǒng)計量做出統(tǒng)計決策。)根據檢驗統(tǒng)計量做出統(tǒng)計決策。.4.2 4.2 均值比較均值比較 介紹了一定的假設檢驗的統(tǒng)計學知識,下面將具體講解在介紹了一定的假設檢驗的統(tǒng)計學知識,下面將具體講解在SPSS18.0SPSS18.0中如何利用假設檢驗的思想對平均數(shù)的差異進行中如何利用假設檢驗的思想對平均數(shù)

11、的差異進行檢驗。在檢驗。在SPSS18.0SPSS18.0中,是由中,是由“分析分析”|“|“比較均值比較均值”下的下的子菜單完成各種情況下的平均數(shù)差異檢驗的。先從最基本子菜單完成各種情況下的平均數(shù)差異檢驗的。先從最基本的的“均值過程均值過程”進行介紹。進行介紹。.4.2.1 4.2.1 均值比較的主要功能均值比較的主要功能 均值過程和前面的描述統(tǒng)計過程一樣,可以對指定變量的均值過程和前面的描述統(tǒng)計過程一樣,可以對指定變量的描述性統(tǒng)計變量進行呈現(xiàn)。描述性統(tǒng)計變量進行呈現(xiàn)。.4.2.2 4.2.2 均值比較的適用條件均值比較的適用條件 均值過程主要功能是統(tǒng)計變量的描述和不同組之間粗略的均值過程主

12、要功能是統(tǒng)計變量的描述和不同組之間粗略的比較,因此對數(shù)據沒有什么要求。需要注意的是用來形成比較,因此對數(shù)據沒有什么要求。需要注意的是用來形成分組的變量應該是能明確表明某種特征的變量。另外均值分組的變量應該是能明確表明某種特征的變量。另外均值過程中有一個對數(shù)據進行線性檢驗的功能,由過程中有一個對數(shù)據進行線性檢驗的功能,由“選項選項”對對話框中的話框中的“線性相關檢驗線性相關檢驗”功能實現(xiàn),這要求在第一層的功能實現(xiàn),這要求在第一層的控制變量要不少三個水平。控制變量要不少三個水平。.4.2.3 4.2.3 均值比較的操作過程均值比較的操作過程 在在SPSSSPSS中均值比較的操作過程如下:中均值比較

13、的操作過程如下: (1 1)打開或建立數(shù)據文件。)打開或建立數(shù)據文件。 (2 2)選擇)選擇“分析分析”|“|“比較均值比較均值”|“|“均值均值”命令,打開命令,打開“均值均值”主對話框,如圖所示。主對話框,如圖所示。. (3 3)選擇因變量:對話框左面是源變量框,其中羅列了數(shù)據)選擇因變量:對話框左面是源變量框,其中羅列了數(shù)據文件中已命名的變量,從中選擇作為因變量的變量,單擊上文件中已命名的變量,從中選擇作為因變量的變量,單擊上方的箭頭按鈕,該變量進入方的箭頭按鈕,該變量進入“因變量列表因變量列表”框。因變量可以框。因變量可以根據需要選擇一個或多個變量。根據需要選擇一個或多個變量。 (4

14、4)選擇自變量:在源變量框中選擇作為自變量的變量,即)選擇自變量:在源變量框中選擇作為自變量的變量,即分組變量。單擊下面的箭頭按鈕,該變量進入分組變量。單擊下面的箭頭按鈕,該變量進入“自變量列表自變量列表”框。首先選擇的自變量默認為第一層控制變量,若單擊框。首先選擇的自變量默認為第一層控制變量,若單擊“下一張下一張”按鈕,可以再選擇其他變量作為第二層控制變量。按鈕,可以再選擇其他變量作為第二層控制變量。 (5 5)選擇描述性統(tǒng)計量:單擊)選擇描述性統(tǒng)計量:單擊“選項選項”按鈕,出現(xiàn)按鈕,出現(xiàn)“選項選項”對話框,如圖所示。對話框,如圖所示。. (6 6)選擇進行單因素方差分析或線性相關性檢驗:在

15、)選擇進行單因素方差分析或線性相關性檢驗:在“選項選項”對話框的下方有兩個復選按鈕,分別是對話框的下方有兩個復選按鈕,分別是Anova Anova 表表 和和 etaeta、線性相關檢驗、線性相關檢驗, ,前者對第一層的自變量進行單因前者對第一層的自變量進行單因素方差分析和計算變量相關程度的素方差分析和計算變量相關程度的etaeta值;后者在第一層值;后者在第一層自變量有三個以上水平時對其進行線性相關性檢驗。自變量有三個以上水平時對其進行線性相關性檢驗。 (7 7)設置完成后,單擊)設置完成后,單擊“繼續(xù)繼續(xù)”按鈕返回均值主對話框按鈕返回均值主對話框,單擊,單擊 “確定確定”按鈕,執(zhí)行操作,輸

16、出結果。按鈕,執(zhí)行操作,輸出結果。.4.2.4 4.2.4 實例分析:某普通高校本科生自尊平均水平實例分析:某普通高校本科生自尊平均水平 在某普通高校隨機抽取在某普通高校隨機抽取152152名本科生,運用缺憾感量表對名本科生,運用缺憾感量表對其自尊水平進行測量,收集測驗數(shù)據。部分數(shù)據如下所示其自尊水平進行測量,收集測驗數(shù)據。部分數(shù)據如下所示:.1 1描述不同性別學生自尊的平均水平描述不同性別學生自尊的平均水平解:在該案例中,因變量是被試的缺憾感量表的得分,即自尊解:在該案例中,因變量是被試的缺憾感量表的得分,即自尊水平;自變量是被試的性別和專業(yè)。要描述不同性別學生的水平;自變量是被試的性別和專

17、業(yè)。要描述不同性別學生的自尊平均水平,可以直接由均值比較的操作實現(xiàn)。自尊平均水平,可以直接由均值比較的操作實現(xiàn)。 操作過程操作過程(1)(1)創(chuàng)建新的數(shù)據文件:變量包括被試的性別、專業(yè)和自尊。創(chuàng)建新的數(shù)據文件:變量包括被試的性別、專業(yè)和自尊。(2)(2)打開主對話框并完成變量選擇:選擇打開主對話框并完成變量選擇:選擇“分析分析”| |“比較均值比較均值”| |“均值均值”命令,打開命令,打開“均值均值”對話框。將因變量對話框。將因變量“自尊自尊”選入選入“因變量列表因變量列表”框中,將分組變量框中,將分組變量“性別性別”選入選入“自自變量列表變量列表”框中,如圖所示:框中,如圖所示:.(3)(

18、3)選擇描述性統(tǒng)計量:單擊選擇描述性統(tǒng)計量:單擊“選項選項”按鈕,打開按鈕,打開“選項選項”對對話框。因為系統(tǒng)已將均值作為默認的描述統(tǒng)計量,因此可以不話框。因為系統(tǒng)已將均值作為默認的描述統(tǒng)計量,因此可以不做其他選擇。單擊做其他選擇。單擊“繼續(xù)繼續(xù)”按鈕,返回按鈕,返回“均值均值”主對話框。主對話框。(4)(4)單擊單擊“確定確定”按鈕,執(zhí)行操作,輸出結果。按鈕,執(zhí)行操作,輸出結果。. 結果分析結果分析(1)(1)案例處理摘要表:案例處理摘要表: 結果首先呈現(xiàn)的是案例處理摘要表。該表格呈現(xiàn)了在均值結果首先呈現(xiàn)的是案例處理摘要表。該表格呈現(xiàn)了在均值比較中參與統(tǒng)計分析的案例和排除的案例的個數(shù)和所占的

19、百比較中參與統(tǒng)計分析的案例和排除的案例的個數(shù)和所占的百分比。如下表所示,有分比。如下表所示,有152152個數(shù)據個案參與統(tǒng)計處理,占總個數(shù)據個案參與統(tǒng)計處理,占總個案數(shù)的個案數(shù)的100%100%,剔除的個案數(shù)為,剔除的個案數(shù)為0 0。.(2)(2)均值比較結果報表:均值比較結果報表: 均值比較結果報表呈現(xiàn)了不同分組的描述性統(tǒng)計量變量,均值比較結果報表呈現(xiàn)了不同分組的描述性統(tǒng)計量變量,便于直觀比較。如下表所示,分別呈現(xiàn)了女生和男生自尊的平便于直觀比較。如下表所示,分別呈現(xiàn)了女生和男生自尊的平均水平,女生共有均水平,女生共有8585人參與檢驗,平均自尊得分是人參與檢驗,平均自尊得分是158.651

20、58.65,標,標準差為準差為27.23027.230;男生共有;男生共有6767人參與檢驗,平均自尊得分是人參與檢驗,平均自尊得分是173.00173.00,標準差為,標準差為28.41028.410;所有參與比較的被試的總數(shù)為;所有參與比較的被試的總數(shù)為152152,自尊平均值是,自尊平均值是164.97164.97,標準差為,標準差為28.57228.572。.2 2描述不同性別和不同專業(yè)的學生的自尊平均水平描述不同性別和不同專業(yè)的學生的自尊平均水平解:在該案例中,如果要描述不同性別和不同專業(yè)學生的平均解:在該案例中,如果要描述不同性別和不同專業(yè)學生的平均自尊水平,需要有兩層分組,分別以

21、自尊水平,需要有兩層分組,分別以“性別性別”和和“專業(yè)專業(yè)”為為分組變量,可以通過均值比較中添加分組層次的功能來實現(xiàn)分組變量,可以通過均值比較中添加分組層次的功能來實現(xiàn)。 操作過程操作過程(1)(1)打開數(shù)據文件。打開數(shù)據文件。(2)(2)打開主對話框并完成變量選擇:選擇打開主對話框并完成變量選擇:選擇“分析分析”| |“比較均值比較均值”| |“均值均值”命令,打開命令,打開“均值均值”主對話框。將因變量主對話框。將因變量“自自尊尊”選入選入“因變量列表因變量列表”框中,將分組變量框中,將分組變量“性別性別”選入選入“自變量列表自變量列表”框中。單擊框中。單擊“下一張下一張”按鈕,選擇按鈕,

22、選擇“專業(yè)專業(yè)”進進入入“自變量列表自變量列表”框中作為第二層分組變量,如圖所示:框中作為第二層分組變量,如圖所示:.(3)(3)選擇描述性統(tǒng)計量:選擇描述性統(tǒng)計量:單擊選擇描述性統(tǒng)計量:選擇描述性統(tǒng)計量:單擊“選項選項”按按鈕,打開鈕,打開“選項選項”對話框。因為系統(tǒng)已將均值作為默認的描述對話框。因為系統(tǒng)已將均值作為默認的描述統(tǒng)計量,因此可以不做其他選擇。單擊統(tǒng)計量,因此可以不做其他選擇。單擊“繼續(xù)繼續(xù)”按鈕,返回按鈕,返回“均值均值”主對話框。主對話框。(4)(4)單擊單擊“確定確定”按鈕,執(zhí)行操作,輸出結果。按鈕,執(zhí)行操作,輸出結果。. 結果分析結果分析 結果除了呈現(xiàn)案例處理摘要表,還呈

23、現(xiàn)了均值結果報表,結果除了呈現(xiàn)案例處理摘要表,還呈現(xiàn)了均值結果報表,如下表所示。從該統(tǒng)計報表中不僅可以分別看出女生和男生如下表所示。從該統(tǒng)計報表中不僅可以分別看出女生和男生的平均自尊得分,還可以進一步看到不同專業(yè)的女生和男生的平均自尊得分,還可以進一步看到不同專業(yè)的女生和男生的平均自尊得分,以及不同專業(yè)學生總體的平均自尊得分。的平均自尊得分,以及不同專業(yè)學生總體的平均自尊得分。例如哲學專業(yè)女生共有例如哲學專業(yè)女生共有2626人,平均自尊得分為人,平均自尊得分為151.46151.46,標準,標準差為差為20.12020.120;心理學專業(yè)的學生共有;心理學專業(yè)的學生共有111111人,平均自尊

24、得分人,平均自尊得分為為167.06167.06,標準差為,標準差為29.60129.601。.4.3 4.3 單一樣本單一樣本T T檢驗檢驗 4.24.2節(jié)所介紹的均值過程可以呈現(xiàn)分組變量的平均值等描節(jié)所介紹的均值過程可以呈現(xiàn)分組變量的平均值等描述統(tǒng)計量,將不同的組進行一個直觀的比較。在以下的三述統(tǒng)計量,將不同的組進行一個直觀的比較。在以下的三節(jié)中將介紹的檢驗方法有單樣本節(jié)中將介紹的檢驗方法有單樣本T T檢驗、獨立樣本檢驗、獨立樣本T T檢驗、檢驗、配對樣本配對樣本T T檢驗,根據數(shù)據的特征,選擇運用合適的檢驗檢驗,根據數(shù)據的特征,選擇運用合適的檢驗方法。方法。.4.3.1 4.3.1 單一

25、樣本單一樣本T T檢驗的主要功能檢驗的主要功能 單一樣本單一樣本t t檢驗是比較某一樣本的平均數(shù)與某一確定總體檢驗是比較某一樣本的平均數(shù)與某一確定總體均值是否有統(tǒng)計學意義上的差異。用樣本的平均數(shù)來估計均值是否有統(tǒng)計學意義上的差異。用樣本的平均數(shù)來估計樣本所代表的未知總體的平均數(shù),通過檢驗樣本平均數(shù)與樣本所代表的未知總體的平均數(shù),通過檢驗樣本平均數(shù)與確定總體平均數(shù)值是否存在差異來推論未知總體是否和確確定總體平均數(shù)值是否存在差異來推論未知總體是否和確定總體一致。定總體一致。.4.3.2 4.3.2 單一樣本單一樣本T T檢驗的適用條件檢驗的適用條件 當確定均值的總體的條件不同時,如總體是否為正態(tài)分

26、布當確定均值的總體的條件不同時,如總體是否為正態(tài)分布以及總體方差是否已知,所適用的單一樣本平均數(shù)差異檢以及總體方差是否已知,所適用的單一樣本平均數(shù)差異檢驗的方法是不同的。驗的方法是不同的。.4.3.3 4.3.3 單一樣本單一樣本T T檢驗的操作過程檢驗的操作過程 在在SPSSSPSS中進行單一樣本中進行單一樣本t t檢驗的操作過程如下:檢驗的操作過程如下: (1 1)打開或建立數(shù)據文件。)打開或建立數(shù)據文件。 (2 2)打開主對話框:選擇)打開主對話框:選擇“分析分析”|“|“比較均值比較均值”|“|“單單樣本樣本T T檢驗檢驗”命令,打開命令,打開“單樣本單樣本T T檢驗檢驗”主對話框,如

27、圖主對話框,如圖所示。所示。. (3 3)選擇變量:在左邊的源變量列表框中選中要進行單一樣)選擇變量:在左邊的源變量列表框中選中要進行單一樣本本t t檢驗的變量名,單擊中間的箭頭按鈕,使選中的變量進入檢驗的變量名,單擊中間的箭頭按鈕,使選中的變量進入右邊的右邊的“檢驗變量檢驗變量”列表框中。列表框中。 (4 4)輸入檢驗值:在)輸入檢驗值:在“檢驗變量檢驗變量”列表框下方的列表框下方的“檢驗值檢驗值”文本框中填入要進行檢驗的確定的均值。文本框中填入要進行檢驗的確定的均值。. (5 5)設置置信度、選擇缺失值處理方法:單擊)設置置信度、選擇缺失值處理方法:單擊“選項選項”按鈕按鈕,打開,打開“選

28、項選項”對話框,如圖所示。對話框,如圖所示。 (6 6)設置完成后,單擊)設置完成后,單擊“繼續(xù)繼續(xù)”按鈕返回單樣本按鈕返回單樣本t t檢驗主對檢驗主對話框,單擊話框,單擊 “確定確定”按鈕,執(zhí)行操作,輸出結果。按鈕,執(zhí)行操作,輸出結果。.4.3.4 4.3.4 實例分析:全國各地區(qū)城市園林綠地面積實例分析:全國各地區(qū)城市園林綠地面積 20082008年的全國調查顯示中國各地區(qū)平均城市園林綠地面積年的全國調查顯示中國各地區(qū)平均城市園林綠地面積約為約為5630056300公頃。假設公頃。假設20102010又進行一次全國各地區(qū)城市園又進行一次全國各地區(qū)城市園林綠地面積的調查,試檢驗林綠地面積的調

29、查,試檢驗20102010年各地區(qū)城市園林綠地面年各地區(qū)城市園林綠地面積與積與20082008年全國平均城市園林綠地面積是否有差異。年全國平均城市園林綠地面積是否有差異。解:在本案例中,要檢驗解:在本案例中,要檢驗20102010年各地區(qū)城市園林綠地面積與年各地區(qū)城市園林綠地面積與20082008年全國平均城市園林綠地面積(已知值:年全國平均城市園林綠地面積(已知值:5630056300公頃公頃)是否有差異,即某一樣本數(shù)據與某一確定均值進行比較)是否有差異,即某一樣本數(shù)據與某一確定均值進行比較。雖然不知道總體分布是否是正態(tài),但樣本較大(。雖然不知道總體分布是否是正態(tài),但樣本較大(N=30N=3

30、0),狂熱以運用單樣本,狂熱以運用單樣本T T檢驗。檢驗。.1 1操作過程操作過程(1)(1)建立數(shù)據文件建立數(shù)據文件: :將調查獲得數(shù)據輸入數(shù)據文件中,如下表所將調查獲得數(shù)據輸入數(shù)據文件中,如下表所示,單位(公頃)。示,單位(公頃)。.(2)(2)打開主對話框:選擇打開主對話框:選擇“分析分析”|“|“比較均值比較均值”|“|“單樣本單樣本T T檢驗檢驗”命令,打開命令,打開“單樣本單樣本T T檢驗檢驗”主對話框。主對話框。(3)(3)選擇變量:將變量列表框中選擇變量:將變量列表框中“綠化面積綠化面積”變量移入右邊的變量移入右邊的“檢驗變量檢驗變量”列表框中。列表框中。(4)(4)輸入檢驗值

31、:在輸入檢驗值:在“檢驗變量檢驗變量”列表框下方的列表框下方的“檢驗值檢驗值”文文本框中填入檢驗均值本框中填入檢驗均值5630056300,如圖所示:,如圖所示:(5)(5)單擊單擊 “確定確定”按鈕,執(zhí)行操作,輸出結果。按鈕,執(zhí)行操作,輸出結果。.2 2結果分析結果分析(1)(1)描述性統(tǒng)計量表:該表格呈現(xiàn)了單個樣本的描述性統(tǒng)計量描述性統(tǒng)計量表:該表格呈現(xiàn)了單個樣本的描述性統(tǒng)計量的值,包括參與統(tǒng)計的單個樣本的個案數(shù)(的值,包括參與統(tǒng)計的單個樣本的個案數(shù)(N N)、均值、標準)、均值、標準差和均值的標準誤。如下表所示,共調查了中國差和均值的標準誤。如下表所示,共調查了中國3030個地區(qū),平個地

32、區(qū),平均城市園林綠地面積為均城市園林綠地面積為58030.6358030.63公頃,標準差為公頃,標準差為69705.95769705.957,標準誤為標準誤為12726.50812726.508。.(2)(2)單樣本單樣本T T檢驗結果報表:該樣本呈現(xiàn)了單樣本檢驗結果報表:該樣本呈現(xiàn)了單樣本T T檢驗的結果檢驗的結果,包括,包括T T值、自由度(值、自由度(dfdf)、檢驗的概率()、檢驗的概率( Sig. Sig.)、均值差)、均值差值,以及差分的值,以及差分的95%95%置信區(qū)間。如下表所示,本案例置信區(qū)間。如下表所示,本案例T T檢驗的檢驗的T T值為值為0.1360.136,自由度,

33、自由度df=29df=29,雙側,雙側T T檢驗的概率檢驗的概率Sig.(Sig.(雙側雙側)=0.893.)=0.893.由于顯著性水平為由于顯著性水平為0.050.05,而,而0.8930.050.8930.05,因此接受,因此接受虛無假設,即虛無假設,即20102010年調查所得各地區(qū)平均城市園林綠地面積,年調查所得各地區(qū)平均城市園林綠地面積,與與20082008年調查所得的全國平均城市園林綠地面積年調查所得的全國平均城市園林綠地面積5630056300公頃無公頃無顯著差異。顯著差異。.T T檢驗對應的置信區(qū)間的公式為:檢驗對應的置信區(qū)間的公式為: 則則20102010年全國平均城市園林

34、綠地面積年全國平均城市園林綠地面積95%95%的置信區(qū)間的置信區(qū)間= =均值(均值(58030.6358030.63)1.961.96標準誤(標準誤(12726.50812726.508),),即即33086.6743233086.6743282974.5856882974.58568,這個置信區(qū)間與給定均值之差為,這個置信區(qū)間與給定均值之差為33086.67432-5630033086.67432-5630082974.58568-5630082974.58568-56300,即,即-23213.32568-23213.3256826674.5856826674.58568。這和下限和上限中

35、的數(shù)據相對應,有些。這和下限和上限中的數(shù)據相對應,有些微的誤差。微的誤差。.4.4 4.4 兩獨立樣本兩獨立樣本t t檢驗檢驗 4.3節(jié)已經介紹了單樣本節(jié)已經介紹了單樣本T檢驗一般用來檢驗單樣本均值檢驗一般用來檢驗單樣本均值與確定的總體均值是否存在顯著差異,即檢驗某一樣本是與確定的總體均值是否存在顯著差異,即檢驗某一樣本是否來自已知總體。那么如何檢驗兩個樣本的均值是否有顯否來自已知總體。那么如何檢驗兩個樣本的均值是否有顯著性差異呢?對于兩個樣本均值的差異檢驗,推斷統(tǒng)計的著性差異呢?對于兩個樣本均值的差異檢驗,推斷統(tǒng)計的邏輯是由兩個樣本的平均數(shù)差異來推斷它們所代表的兩個邏輯是由兩個樣本的平均數(shù)差

36、異來推斷它們所代表的兩個總體的平均數(shù)之間是否存在顯著差異。兩個樣本平均數(shù)差總體的平均數(shù)之間是否存在顯著差異。兩個樣本平均數(shù)差異檢驗所要考慮的檢驗條件要比單樣本異檢驗所要考慮的檢驗條件要比單樣本T檢驗復雜,不但檢驗復雜,不但要考慮兩個樣本所代表的總體是否正態(tài)分布,總體方差是要考慮兩個樣本所代表的總體是否正態(tài)分布,總體方差是否已知,還要考慮兩個總體的方差是否齊性,兩個樣本是否已知,還要考慮兩個總體的方差是否齊性,兩個樣本是獨立樣本還是相關樣本,兩個樣本的容量是否相同等問題獨立樣本還是相關樣本,兩個樣本的容量是否相同等問題。當數(shù)據的條件不同時,所適用的檢驗方法也是不同的。當數(shù)據的條件不同時,所適用的

37、檢驗方法也是不同的。 本節(jié)主要介紹在本節(jié)主要介紹在SPSS 18.0中如何進行獨立樣本中如何進行獨立樣本T檢驗檢驗的操作。的操作。.4.4.1 4.4.1 兩獨立樣本兩獨立樣本t t檢驗的主要功能檢驗的主要功能 在兩個樣本平均數(shù)差異檢驗中,根據兩個樣本是否相關,在兩個樣本平均數(shù)差異檢驗中,根據兩個樣本是否相關,分為獨立樣本和配對樣本。獨立樣本是指兩個樣本的數(shù)據分為獨立樣本和配對樣本。獨立樣本是指兩個樣本的數(shù)據之間沒有關聯(lián)性,即兩個樣本中的任一數(shù)據的獲取不會受之間沒有關聯(lián)性,即兩個樣本中的任一數(shù)據的獲取不會受到兩個樣本中其他任何數(shù)據的影響,是獨立的。兩獨立樣到兩個樣本中其他任何數(shù)據的影響,是獨立

38、的。兩獨立樣本本t t檢驗就是用來檢驗兩個獨立樣本的均值之間是否顯著檢驗就是用來檢驗兩個獨立樣本的均值之間是否顯著差異,即檢驗兩樣本所代表的總體的均值是否相同。差異,即檢驗兩樣本所代表的總體的均值是否相同。.4.4.2 4.4.2 兩獨立樣本兩獨立樣本t t檢驗的適用條件檢驗的適用條件 進行兩獨立樣本平均數(shù)差異檢驗時要先檢驗兩個樣本所代進行兩獨立樣本平均數(shù)差異檢驗時要先檢驗兩個樣本所代表的總體方差是否已知,以及方差是否齊性。當兩個總體表的總體方差是否已知,以及方差是否齊性。當兩個總體的方差未知時,需要用樣本的方差來作為總體方差的無偏的方差未知時,需要用樣本的方差來作為總體方差的無偏估計量,需要

39、用估計量,需要用t t檢驗。當兩個總體的方差未知且不齊性檢驗。當兩個總體的方差未知且不齊性時,需要運用時,需要運用Cochran-Cox-testCochran-Cox-test來進行檢驗。具體統(tǒng)計學來進行檢驗。具體統(tǒng)計學知識在此不做贅述。知識在此不做贅述。.4.4.3 4.4.3 兩獨立樣本兩獨立樣本t t檢驗的操作過程檢驗的操作過程 在在SPSSSPSS中進行兩獨立樣本中進行兩獨立樣本t t檢驗的操作過程如下:檢驗的操作過程如下: (1 1)打開或創(chuàng)建)打開或創(chuàng)建SPSSSPSS數(shù)據文件。數(shù)據文件。 (2 2)打開主對話框:選擇)打開主對話框:選擇“分析分析”|“|“比較均值比較均值”|“

40、|“獨獨立樣本立樣本T T檢驗檢驗”命令,打開命令,打開“獨立樣本獨立樣本T T檢驗檢驗”主對話框。主對話框。如圖所示。如圖所示。. (3 3)選擇變量:從左邊的源變量框中選中需要檢驗的一個或)選擇變量:從左邊的源變量框中選中需要檢驗的一個或多個變量,單擊中間上面一個箭頭按鈕,使檢驗變量進入多個變量,單擊中間上面一個箭頭按鈕,使檢驗變量進入“檢驗變量檢驗變量”列表框中。從左邊的源變量框中選中分組變量,列表框中。從左邊的源變量框中選中分組變量,單擊下面一個箭頭按鈕,使之進入單擊下面一個箭頭按鈕,使之進入“分組變量分組變量”列表框中。列表框中。 (4 4)定義分組變量:單擊)定義分組變量:單擊“定

41、義組定義組”按鈕,打開按鈕,打開“定義組定義組”對話框,有兩個復選框,對應兩種定義分組變量的情況,如對話框,有兩個復選框,對應兩種定義分組變量的情況,如圖所示。圖所示。. 使用指定值使用指定值單選按鈕:這是默認的定義方法,當分組變量單選按鈕:這是默認的定義方法,當分組變量有兩個水平時,一般選用這種方法,如性別:男、女。在組有兩個水平時,一般選用這種方法,如性別:男、女。在組1和組和組2后面的文本框中填入分組變量的值。若在數(shù)據中分別用后面的文本框中填入分組變量的值。若在數(shù)據中分別用1代表女、用代表女、用2代表男,則在代表男,則在組組1文本框中填文本框中填1,在,在組組2文本框中填文本框中填2。

42、割點割點單選按鈕:當分組變量有單選按鈕:當分組變量有3個及以上水平時,一般選個及以上水平時,一般選用該定義方法。在用該定義方法。在割點割點文本框中輸入一個數(shù)值,系統(tǒng)將全文本框中輸入一個數(shù)值,系統(tǒng)將全部數(shù)據分為分組變量數(shù)值小于割點值和大于等于割點值兩組部數(shù)據分為分組變量數(shù)值小于割點值和大于等于割點值兩組,再對這兩組進行兩獨立樣本,再對這兩組進行兩獨立樣本T檢驗。若分組變量有檢驗。若分組變量有3個水平個水平,在,在割點割點文本框中輸入文本框中輸入2,則將分組變量的數(shù)值等于,則將分組變量的數(shù)值等于1的分的分為一組,將分組變量的數(shù)值等于為一組,將分組變量的數(shù)值等于2和和3的分為一組。的分為一組。. (

43、5 5)設置置信度、選擇缺失值處理方法:定義好分組變量后)設置置信度、選擇缺失值處理方法:定義好分組變量后,單擊,單擊“繼續(xù)繼續(xù)”按鈕,返回按鈕,返回“獨立樣本獨立樣本T T檢驗檢驗”主對話框。單主對話框。單擊擊“選項選項”按鈕,進入按鈕,進入“選項選項”對話框。其中,對話框。其中,“置信區(qū)間置信區(qū)間百分比百分比”文本框是用來設定設定檢驗的置信度的,默認的為文本框是用來設定設定檢驗的置信度的,默認的為95%95%,“缺失值缺失值”復選框是用來選擇用哪種方式處理包含有缺復選框是用來選擇用哪種方式處理包含有缺失值的變量的。失值的變量的。 (6 6)設置完成后,單擊)設置完成后,單擊“繼續(xù)繼續(xù)”按鈕

44、返回獨立樣本按鈕返回獨立樣本t t檢驗主檢驗主對話框,單擊對話框,單擊“確定確定”按鈕,執(zhí)行操作,輸出結果。按鈕,執(zhí)行操作,輸出結果。.4.4.4 4.4.4 實例分析:某大學超市會員卡消費情況實例分析:某大學超市會員卡消費情況 假設某大學超市要調查該校學生一年在該超市用超市會員假設某大學超市要調查該校學生一年在該超市用超市會員卡消費情況,隨機抽取卡消費情況,隨機抽取255255名學生的消費情況,試檢驗該名學生的消費情況,試檢驗該大學學生一年在該超市使用超市會員卡的消費金額是否存大學學生一年在該超市使用超市會員卡的消費金額是否存在性別差異。在性別差異。解:在該案例中,需要將男生消費情況與女生消

45、費情況進行解:在該案例中,需要將男生消費情況與女生消費情況進行比較,檢驗差異是否顯著。男生的消費數(shù)據和女生的消費比較,檢驗差異是否顯著。男生的消費數(shù)據和女生的消費數(shù)據是兩個相互獨立的樣本,且樣本容量較大,可以認為數(shù)據是兩個相互獨立的樣本,且樣本容量較大,可以認為兩總體分布近似正態(tài),因此選用兩獨立樣本兩總體分布近似正態(tài),因此選用兩獨立樣本T檢驗來檢驗檢驗來檢驗二者是否存在顯著差異。在創(chuàng)建的文件中需要兩個變量,二者是否存在顯著差異。在創(chuàng)建的文件中需要兩個變量,一個是自變量,即本案例中的一個是自變量,即本案例中的性別性別;另一個是因變量,;另一個是因變量,即本案例中的即本案例中的消費金額消費金額。.

46、1 1操作過程操作過程(1)創(chuàng)建數(shù)據文件:將調查獲得數(shù)據輸入數(shù)據文件中,部分)創(chuàng)建數(shù)據文件:將調查獲得數(shù)據輸入數(shù)據文件中,部分數(shù)據如下所示,單位(元)。數(shù)據如下所示,單位(元)。 注:注:性別性別一欄中一欄中1代表女生,代表女生,2代表男生。代表男生。.(2)打開主對話框:選擇)打開主對話框:選擇分析分析|比較均值比較均值|獨立樣本獨立樣本T檢驗檢驗命令,打開命令,打開獨立樣本獨立樣本T檢驗檢驗主對話框。主對話框。(3)選擇變量:從左邊的變量列表框中選擇)選擇變量:從左邊的變量列表框中選擇“消費消費”作為檢驗作為檢驗變量,單擊上方箭頭按鈕變量,單擊上方箭頭按鈕 ,將其移入,將其移入“檢驗變量檢

47、驗變量”列表框中。列表框中。從變量列表框中選擇從變量列表框中選擇“性別性別”作為分組變量,單擊下方箭頭按作為分組變量,單擊下方箭頭按鈕鈕 ,將其移入,將其移入“分組變量分組變量”列表框中,如下圖所示。列表框中,如下圖所示。.(4)定義分組變量:單擊)定義分組變量:單擊“定義組定義組”按鈕,彈出按鈕,彈出“定義組定義組”對對話框,在默認的話框,在默認的“使用指定值使用指定值”單選按鈕下,在單選按鈕下,在“組組1”文本框文本框中填中填1(代表女生),在(代表女生),在“組組2”文本框中填文本框中填2(代表男生),(代表男生),如下圖所示。如下圖所示。(5)設置完成后,單擊)設置完成后,單擊繼續(xù)繼續(xù)

48、按鈕返回按鈕返回獨立樣本獨立樣本T檢驗檢驗主主對話框,單擊對話框,單擊確定確定按鈕,執(zhí)行操作,輸出結果。按鈕,執(zhí)行操作,輸出結果。.2 2、結果分析、結果分析(1)描述性統(tǒng)計量表:該表格分別呈現(xiàn)了分組變量的簡單描)描述性統(tǒng)計量表:該表格分別呈現(xiàn)了分組變量的簡單描述性統(tǒng)計量,包括參與檢驗數(shù)據的個案數(shù)(述性統(tǒng)計量,包括參與檢驗數(shù)據的個案數(shù)(N)、均值、標準)、均值、標準差和均值的標準誤。如下表所示,是對分析變量差和均值的標準誤。如下表所示,是對分析變量性別性別的簡的簡單描述統(tǒng)計。從表中可以看出隨機抽取的女生樣本容量為單描述統(tǒng)計。從表中可以看出隨機抽取的女生樣本容量為1 3 1 , 平 均 消 費

49、金 額 是, 平 均 消 費 金 額 是 1 8 1 7 . 2 2 1 4 , 標 準 差 是, 標 準 差 是338.69831,標準誤是,標準誤是29.59221。讀者同樣也可以看出。讀者同樣也可以看出男生樣本相關描述性統(tǒng)計量。男生樣本相關描述性統(tǒng)計量。.(2)獨立樣本)獨立樣本T檢驗結果報表:該表呈現(xiàn)的是對兩獨立樣本檢驗結果報表:該表呈現(xiàn)的是對兩獨立樣本進行進行T檢驗的結果,包括方差齊性檢驗的檢驗的結果,包括方差齊性檢驗的F值和概率,值和概率,T檢驗的檢驗的t值、自由度(值、自由度(df)和檢驗的概率,均值的差值,標準誤差值)和檢驗的概率,均值的差值,標準誤差值和差分的和差分的95%置

50、信區(qū)間。如下表所示,是對男生組和女生組置信區(qū)間。如下表所示,是對男生組和女生組的消費金額進行獨立樣本的消費金額進行獨立樣本T檢驗的結果。檢驗的結果。.方差齊性檢驗:前面已介紹了兩獨立樣本方差齊性檢驗:前面已介紹了兩獨立樣本T檢驗要對兩樣本代表的總體進檢驗要對兩樣本代表的總體進行方差齊性檢驗,在方差齊性和方差不齊性兩種情況下所運用的檢驗方法行方差齊性檢驗,在方差齊性和方差不齊性兩種情況下所運用的檢驗方法是不同的。在是不同的。在SPSS獨立樣本獨立樣本T檢驗輸出的統(tǒng)計報表中,會分別呈現(xiàn)在方檢驗輸出的統(tǒng)計報表中,會分別呈現(xiàn)在方差無顯著性差異和方差有顯著性差異下的檢驗值。如表差無顯著性差異和方差有顯著

51、性差異下的檢驗值。如表4-10所示,所示,假設假設方差相等方差相等所對應的一行數(shù)據是在方差無顯著性差異條件下的各統(tǒng)計量的所對應的一行數(shù)據是在方差無顯著性差異條件下的各統(tǒng)計量的值,值,假設方差不相等假設方差不相等所對應的下面一行數(shù)據是在方差有顯著性差異條件所對應的下面一行數(shù)據是在方差有顯著性差異條件下的各統(tǒng)計量的值。表格中下的各統(tǒng)計量的值。表格中方差方程的方差方程的Levene檢驗檢驗下呈現(xiàn)的是檢驗方下呈現(xiàn)的是檢驗方差齊性的差齊性的F值(值(0.105)和顯著性概率)和顯著性概率p(0.747)。因為)。因為P0.05,接,接受受F檢驗的虛無假設檢驗的虛無假設H0,即兩總體的方差無顯著性差異。所

52、以以下皆參照,即兩總體的方差無顯著性差異。所以以下皆參照假設方差相等假設方差相等所對應的一行數(shù)據。所對應的一行數(shù)據。兩獨立樣本兩獨立樣本T檢驗的值為檢驗的值為t=0.086,自由度,自由度df=253,雙側檢驗顯著性概,雙側檢驗顯著性概率率P=0.9310.05,因此接受兩獨立樣本,因此接受兩獨立樣本T檢驗的虛無假設,即兩個樣檢驗的虛無假設,即兩個樣本所代表的總體的平均數(shù)相同,男生和女生在該學校超市使用會員卡消費本所代表的總體的平均數(shù)相同,男生和女生在該學校超市使用會員卡消費的金額沒有顯著性差異。的金額沒有顯著性差異。均值差值均值差值=3.72944為兩個組的平均數(shù)之差,說明樣本中女生的消費金

53、為兩個組的平均數(shù)之差,說明樣本中女生的消費金額比男生高額比男生高3.72944元,但這種差異是不顯著的。標準誤差值元,但這種差異是不顯著的。標準誤差值=43.19812。其中差值的。其中差值的95%置信區(qū)間的置信區(qū)間的上限上限和和下限下限中的數(shù)據的中的數(shù)據的意義,可以參閱意義,可以參閱4.3.4節(jié)的實例分析。節(jié)的實例分析。.4.5 4.5 兩配對樣本兩配對樣本t t檢驗檢驗 兩樣本平均數(shù)差異檢驗,根據兩個樣本數(shù)據之間是夠有關兩樣本平均數(shù)差異檢驗,根據兩個樣本數(shù)據之間是夠有關聯(lián)性,分為獨立樣本和配對樣本。獨立樣本是指兩個樣本聯(lián)性,分為獨立樣本和配對樣本。獨立樣本是指兩個樣本的數(shù)據之間沒有關聯(lián)性,

54、而配對樣本,也稱相關樣本,是的數(shù)據之間沒有關聯(lián)性,而配對樣本,也稱相關樣本,是指兩個樣本的數(shù)據之間存在一一對應的關系。兩個樣本中指兩個樣本的數(shù)據之間存在一一對應的關系。兩個樣本中的一對數(shù)據是有某種關聯(lián)性的。例如在配對組實驗中或在的一對數(shù)據是有某種關聯(lián)性的。例如在配對組實驗中或在對同一樣本前測后測實驗中獲得的數(shù)據。本節(jié)將對配對樣對同一樣本前測后測實驗中獲得的數(shù)據。本節(jié)將對配對樣本本t t檢驗的一些統(tǒng)計原理和在檢驗的一些統(tǒng)計原理和在SPSS18.0SPSS18.0中的操作進行介紹。中的操作進行介紹。.4.5.1 4.5.1 兩配對樣本兩配對樣本t t檢驗的主要功能檢驗的主要功能 兩配對樣本兩配對樣

55、本t t檢驗是對兩個配對樣本的平均數(shù)之間進行差檢驗是對兩個配對樣本的平均數(shù)之間進行差異檢驗。配對樣本一般來自配對組或是同對一個樣本的兩異檢驗。配對樣本一般來自配對組或是同對一個樣本的兩次施測,而配對組是可以認為是兩個同質的組,因此來自次施測,而配對組是可以認為是兩個同質的組,因此來自配對組的兩個數(shù)據也是有關聯(lián)的。配對組的兩個數(shù)據也是有關聯(lián)的。.4.5.2 4.5.2 兩配對樣本兩配對樣本t t檢驗的適用條件檢驗的適用條件 對兩配對樣本進行平均數(shù)差異檢驗,需要考慮數(shù)據的各種對兩配對樣本進行平均數(shù)差異檢驗,需要考慮數(shù)據的各種條件,如兩總體是否正態(tài)分布,兩總體方差是否已知以及條件,如兩總體是否正態(tài)分

56、布,兩總體方差是否已知以及相關系數(shù)是否已知,從而選擇合適的檢驗的方法。與兩獨相關系數(shù)是否已知,從而選擇合適的檢驗的方法。與兩獨立樣本差異檢驗不同,兩配對樣本差異檢驗不用事先進行立樣本差異檢驗不同,兩配對樣本差異檢驗不用事先進行方差齊性檢驗,因為配對樣本的數(shù)據是成對數(shù)據,可以認方差齊性檢驗,因為配對樣本的數(shù)據是成對數(shù)據,可以認為方差一致。為方差一致。 .4.5.3 4.5.3 兩配對樣本兩配對樣本t t檢驗的操作過程檢驗的操作過程 在在SPSSSPSS中進行兩配對樣本中進行兩配對樣本t t檢驗的操作過程如下:檢驗的操作過程如下:(1 1)打開或創(chuàng)建)打開或創(chuàng)建SPSSSPSS數(shù)據文件。數(shù)據文件。

57、(2 2)打開主對話框:選擇)打開主對話框:選擇“分析分析”| “| “比較均值比較均值”| “| “配配對樣本對樣本T T檢驗檢驗”命令,打開命令,打開“配對樣本配對樣本T T檢驗檢驗”主對話框,主對話框,如圖所示。如圖所示。.(3 3)選擇變量:對話框左邊是源變量框,右邊是)選擇變量:對話框左邊是源變量框,右邊是“成對變量成對變量”列表框,該列表框中,列表框,該列表框中,“對對”下顯示的是配對組的序號,下顯示的是配對組的序號,Variable 1Variable 1和和Variable 2Variable 2下將分別顯示選中的配對的兩個變下將分別顯示選中的配對的兩個變量名。在左邊的源變量框

58、中單擊選中參與配對的一個變量名量名。在左邊的源變量框中單擊選中參與配對的一個變量名,單擊中間的箭頭按鈕,使變量進入,單擊中間的箭頭按鈕,使變量進入“成對變量成對變量”列表框中列表框中。該變量名將出現(xiàn)在。該變量名將出現(xiàn)在“成對變量成對變量”列表框中的第一組配對組列表框中的第一組配對組的的Variable 1Variable 1下。再從左邊的源變量框中選中另一個參與配下。再從左邊的源變量框中選中另一個參與配對的變量名,單擊箭頭按鈕,該變量名將出現(xiàn)在對的變量名,單擊箭頭按鈕,該變量名將出現(xiàn)在“成對變量成對變量”列表框中的第一組配對組的列表框中的第一組配對組的Variable 2Variable 2下

59、。下。 當?shù)谝唤M變量配對完成后,當?shù)谝唤M變量配對完成后,成對變量成對變量列表框中的列表框中的對對下自動下自動跳出第二組的序號??梢愿鶕枰勒丈鲜龇椒ㄖ付ǘ嘟M配跳出第二組的序號。可以根據需要依照上述方法指定多組配對變量。對變量。.(4 4)設置置信度、選擇缺失值處理方法:單擊)設置置信度、選擇缺失值處理方法:單擊“選項選項”按鈕,彈按鈕,彈出出“選項選項”對話框。如圖所示。對話框。如圖所示。(5 5)執(zhí)行操作:設置完成后,單擊)執(zhí)行操作:設置完成后,單擊“繼續(xù)繼續(xù)”按鈕返回獨立樣本按鈕返回獨立樣本t t檢驗主對話框,單擊檢驗主對話框,單擊“確定確定”按鈕,執(zhí)行操作,輸出結果。按鈕,執(zhí)行操作,輸出結果。.4.5.4

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