第5章 spss20參數(shù)估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)

1、SPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社1第五章參數(shù)估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)參數(shù)估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)SPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社2主要內(nèi)容主要內(nèi)容5.1 參數(shù)估計(jì)參數(shù)估計(jì)5.2 假設(shè)檢驗(yàn)假設(shè)檢驗(yàn)5.3 參數(shù)檢驗(yàn)與非參數(shù)檢驗(yàn)參數(shù)檢驗(yàn)與非參數(shù)檢驗(yàn)5.4 單樣本單樣本T檢驗(yàn)檢驗(yàn)5.5 獨(dú)立樣本獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)檢驗(yàn)5.6配對(duì)樣板配對(duì)樣板T檢驗(yàn)檢驗(yàn)5.7單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)SPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社35.1 統(tǒng)計(jì)推斷與假設(shè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)推斷與假設(shè)檢驗(yàn)5.1.1 點(diǎn)估計(jì)簡(jiǎn)介點(diǎn)估計(jì)簡(jiǎn)介1.基本概念基本概念 點(diǎn)估計(jì)用樣本統(tǒng)計(jì)量的值直接作為總體參

2、數(shù)的估計(jì)值。如用樣本均值直接作為總體均值的估計(jì)值，用樣本方差直接作為總體方差的估計(jì)值等。2.2.常用的點(diǎn)估計(jì)方法常用的點(diǎn)估計(jì)方法（1）矩估計(jì)法（2）極大似然估計(jì)法（3）穩(wěn)健估計(jì)法SPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社45.1 統(tǒng)計(jì)推斷與假設(shè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)推斷與假設(shè)檢驗(yàn)5.1.2 區(qū)間估計(jì)簡(jiǎn)介區(qū)間估計(jì)簡(jiǎn)介 因?yàn)辄c(diǎn)估計(jì)直接用樣本估計(jì)值作為總體參數(shù)的估計(jì)值，沒(méi)有提供關(guān)于估計(jì)精度的任何信息，存在抽樣標(biāo)準(zhǔn)誤差，故提出了未知參數(shù)的區(qū)間估計(jì)法。 給出兩個(gè)數(shù)，指出總體參數(shù)以一定概率位于兩數(shù)所確定的區(qū)間內(nèi)，這種估計(jì)叫做參數(shù)的區(qū)間估計(jì)。區(qū)間估計(jì)是在點(diǎn)估計(jì)的基礎(chǔ)上，給出總體參數(shù)估計(jì)的一個(gè)范圍，所以區(qū)間估

3、計(jì)相對(duì)于點(diǎn)估計(jì)更加精確，要優(yōu)于點(diǎn)估計(jì)。SPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社55.1 統(tǒng)計(jì)推斷與假設(shè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)推斷與假設(shè)檢驗(yàn)5.1.3 參數(shù)估計(jì)參數(shù)估計(jì)SPSS實(shí)例分析實(shí)例分析【例例5-15-1】 從一個(gè)正態(tài)總體中隨機(jī)抽取容量為8的樣本，各樣本值分別為10，8，12，15，6，13，5，11；求總體均值在95%的置信區(qū)間。分析：分析：這是一個(gè)求總體均值的區(qū)間估計(jì)問(wèn)題，進(jìn)行總體均值的區(qū)間估計(jì)可以采用探索分析或單樣本T檢驗(yàn)，本例中采用探索分析，具體分析步驟同例4-3。SPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社6主要內(nèi)容主要內(nèi)容5.1 參數(shù)估計(jì)參數(shù)估計(jì)5.2 假設(shè)檢驗(yàn)假

4、設(shè)檢驗(yàn)5.3 參數(shù)檢驗(yàn)與非參數(shù)檢驗(yàn)參數(shù)檢驗(yàn)與非參數(shù)檢驗(yàn)5.4 單樣本單樣本T檢驗(yàn)檢驗(yàn)5.5 獨(dú)立樣本獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)檢驗(yàn)5.6配對(duì)樣板配對(duì)樣板T檢驗(yàn)檢驗(yàn)5.7單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)SPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社75.2 假設(shè)檢驗(yàn)假設(shè)檢驗(yàn)5.2.1 基本概念及統(tǒng)計(jì)原理基本概念及統(tǒng)計(jì)原理1.1.統(tǒng)計(jì)假設(shè)統(tǒng)計(jì)假設(shè)原假設(shè)：原假設(shè)：被檢驗(yàn)的假設(shè)，通過(guò)檢驗(yàn)可能被接受，也可能被否定；在很多情況下，我們給出一個(gè)統(tǒng)計(jì)假設(shè)僅僅是為了拒絕它。例如，如果我們要判斷給定的一枚硬幣是否均勻，則假設(shè)硬幣是均勻的（即p=0.5，其中p是正面出現(xiàn)的概率）；類(lèi)似地，如果我們要判斷一種方法是否

5、優(yōu)于其他的方法，則假設(shè)兩種方法之間沒(méi)有差異。這樣的假設(shè)通常稱(chēng)為零假設(shè)或原假設(shè)，記為 。備擇假設(shè)：備擇假設(shè)：與原假設(shè)對(duì)應(yīng)的假設(shè)，只有在原假設(shè)被否定后才可接受的假設(shè)；例如，如果零假設(shè)是 ，則備擇假設(shè)是 。備擇假設(shè)記為 。拒絕域、臨界點(diǎn)：拒絕域、臨界點(diǎn)：當(dāng)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量取某個(gè)區(qū)域中的值時(shí)，拒絕原假設(shè)，則稱(chēng)該取值區(qū)域?yàn)榫芙^域，稱(chēng)拒絕域的邊界點(diǎn)為臨界點(diǎn)。0.5p 0.5p 1H0HSPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社85.2 假設(shè)檢驗(yàn)假設(shè)檢驗(yàn)5.2.1 基本概念及統(tǒng)計(jì)原理基本概念及統(tǒng)計(jì)原理2.2.顯著性水平與置信水平顯著性水平與置信水平顯著性水平顯著性水平: :在作假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)，我們犯第一

6、類(lèi)錯(cuò)誤的最大概率稱(chēng)為檢驗(yàn)的顯著性水平。這個(gè)概率常記為，通常抽樣前就指定好，這樣得到的結(jié)果才不會(huì)影響我們的選擇。 在實(shí)際問(wèn)題中，顯著性水平可以有多種選擇，但最為普通的是0.05或0.01。例如，如果設(shè)計(jì)一個(gè)決策法則選擇的顯著性水平是0.05（5%），那么在100次中可能有5次機(jī)會(huì)使我們拒絕本該接受的假設(shè)。也就是說(shuō)，我們大約有95%的把握作出正確的決策。此時(shí)，我們說(shuō)拒絕假設(shè)的顯著性水平為0.05，即犯拒絕本應(yīng)接受的假設(shè)這類(lèi)錯(cuò)誤的概率是0.05。置信水平：置信水平：1- 為置信度或置信水平；0H0HSPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社95.2 假設(shè)檢驗(yàn)假設(shè)檢驗(yàn)5.2.1 基本概念

7、及統(tǒng)計(jì)原理基本概念及統(tǒng)計(jì)原理3.3.假設(shè)檢驗(yàn)的兩類(lèi)錯(cuò)誤假設(shè)檢驗(yàn)的兩類(lèi)錯(cuò)誤第一類(lèi)錯(cuò)誤：第一類(lèi)錯(cuò)誤：在假設(shè)檢驗(yàn)中拒絕了本來(lái)是正確的原假設(shè)。第二類(lèi)錯(cuò)誤：第二類(lèi)錯(cuò)誤：在假設(shè)檢驗(yàn)中沒(méi)有拒絕錯(cuò)誤的原假設(shè)。4 4概率概率P P值值 P值是當(dāng)原假設(shè)正確時(shí)，觀(guān)測(cè)到的樣本信息出現(xiàn)的概率。通常用P值與預(yù)先設(shè)定的顯著性水平值比較，若P值小于顯著性水平，則認(rèn)為該概率值足夠小，應(yīng)拒絕原假設(shè)。5 5單側(cè)檢驗(yàn)與雙側(cè)檢驗(yàn)單側(cè)檢驗(yàn)與雙側(cè)檢驗(yàn)雙側(cè)檢驗(yàn)雙側(cè)檢驗(yàn)：只強(qiáng)調(diào)差異而不強(qiáng)調(diào)方向性的檢驗(yàn)叫雙側(cè)檢驗(yàn)。單側(cè)檢驗(yàn)：?jiǎn)蝹?cè)檢驗(yàn)：強(qiáng)調(diào)某一方向的檢驗(yàn)叫單側(cè)檢驗(yàn)。SPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社105.2 假設(shè)檢驗(yàn)假設(shè)檢

8、驗(yàn)5.2.2 小概率事件原理小概率事件原理 在概率論中我們把發(fā)生概率小到接近于0的事件稱(chēng)為小概率事件（即在大量重復(fù)試驗(yàn)中出現(xiàn)的頻率非常低）。 在統(tǒng)計(jì)學(xué)上，把小概率事件看成在一次特定的抽樣中不可能發(fā)生的事件，稱(chēng)為“小概率事件實(shí)際不可能原理”。這是統(tǒng)計(jì)學(xué)上進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)（顯著性檢驗(yàn)）的基本依據(jù)。根據(jù)這一原理，若某事件在理論上被認(rèn)為在原假設(shè)成立的情況下是個(gè)小概率事件，它不會(huì)出現(xiàn)，而在實(shí)際中出現(xiàn)了，我們就推翻原來(lái)的假設(shè)，認(rèn)為原假設(shè)不成立，從而接受備擇假設(shè)。SPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社115.2 假設(shè)檢驗(yàn)假設(shè)檢驗(yàn)5.2.3 假設(shè)檢驗(yàn)的一般步驟假設(shè)檢驗(yàn)的一般步驟第第1 1步步 給

9、出檢驗(yàn)問(wèn)題的原假設(shè)；給出檢驗(yàn)問(wèn)題的原假設(shè)； 根據(jù)檢驗(yàn)問(wèn)題的要求，將需要檢驗(yàn)的最終結(jié)果作為零假設(shè)。例如，需要檢驗(yàn)?zāi)硨W(xué)校的高考數(shù)學(xué)平均成績(jī)是否同往年的平均成績(jī)一樣，都為75,由此可做出零假設(shè)，第第2 2步步 選擇檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量；選擇檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量； 在統(tǒng)計(jì)推斷中，總是通過(guò)構(gòu)造樣本的統(tǒng)計(jì)量并計(jì)算統(tǒng)計(jì)量的概率值進(jìn)行推斷，一般構(gòu)造的統(tǒng)計(jì)量應(yīng)服從或近似服從常用的已知分布，例如均值檢驗(yàn)中最常用的t分布和F分布等。 第第3 3步步 規(guī)定顯著性水平規(guī)定顯著性水平; ;0H0H0:75HSPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社125.2 假設(shè)檢驗(yàn)假設(shè)檢驗(yàn)5.2.3 5.2.3 假設(shè)檢驗(yàn)的一般步驟假設(shè)檢驗(yàn)的

10、一般步驟第第4 4步步 計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的觀(guān)測(cè)值及其發(fā)生的概率值；計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的觀(guān)測(cè)值及其發(fā)生的概率值； 在給定零假設(shè)前提下，計(jì)算統(tǒng)計(jì)量的觀(guān)測(cè)值和相應(yīng)概率p值。概率p值就是在零假設(shè) 成立時(shí)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的觀(guān)測(cè)值發(fā)生的概率，該概率值間接地給出了樣本值在零假設(shè)成立的前提下的概率，對(duì)此可以依據(jù)一定的標(biāo)準(zhǔn)來(lái)判斷其發(fā)生的概率是否為小概率。0H0HSPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社135.2 假設(shè)檢驗(yàn)假設(shè)檢驗(yàn)5.2.3 5.2.3 假設(shè)檢驗(yàn)的一般步驟假設(shè)檢驗(yàn)的一般步驟第第5 5步步 在給定顯著性水平條件下，做出統(tǒng)計(jì)推斷結(jié)果。在給定顯著性水平條件下，做出統(tǒng)計(jì)推斷結(jié)果。 這里的顯著性水平指的

11、是當(dāng)假設(shè)正確時(shí)被拒絕的概率，即棄真概率，一般取0.01或0.05。當(dāng)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的概率p值小于顯著性水平時(shí)，則認(rèn)為此時(shí)拒絕零假設(shè)而犯棄真錯(cuò)誤的概率小于顯著性水平，即低于預(yù)先給定的水平，也就是說(shuō)犯錯(cuò)誤的概率小到我們能容忍的范圍，這時(shí)可以拒絕零假設(shè)；反之，如果檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的概率p值大于顯著性水平，如果拒絕零假設(shè)，犯棄真錯(cuò)誤的概率大于預(yù)先給定的容忍水平，這時(shí)不應(yīng)該拒絕零假設(shè)。0H0HSPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社14主要內(nèi)容主要內(nèi)容5.1 參數(shù)估計(jì)參數(shù)估計(jì)5.2 假設(shè)檢驗(yàn)假設(shè)檢驗(yàn)5.3 參數(shù)檢驗(yàn)與非參數(shù)檢驗(yàn)參數(shù)檢驗(yàn)與非參數(shù)檢驗(yàn)5.4 單樣本單樣本T檢驗(yàn)檢驗(yàn)5.5 獨(dú)立樣本獨(dú)立樣

12、本T檢驗(yàn)檢驗(yàn)5.6配對(duì)樣板配對(duì)樣板T檢驗(yàn)檢驗(yàn)5.7單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)SPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社15 5.3 參數(shù)檢驗(yàn)及非參數(shù)檢驗(yàn)參數(shù)檢驗(yàn)及非參數(shù)檢驗(yàn)5.3.1 參數(shù)檢驗(yàn)簡(jiǎn)介參數(shù)檢驗(yàn)簡(jiǎn)介 參數(shù)檢驗(yàn)的總體分布形式是已知的或假定的，只是一些參數(shù)的取值或范圍未知，分析的主要目的是估計(jì)參數(shù)的取值范圍，或?qū)ζ溥M(jìn)行某種統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。如正態(tài)總體的均值是否與某個(gè)值存在顯著差異，兩個(gè)總體的均值是否有顯著差異等。主要包括: 單樣本T檢驗(yàn)：檢驗(yàn)單個(gè)變量的均值與假設(shè)檢驗(yàn)值之間是否存在差異； 獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)：檢驗(yàn)兩組來(lái)自獨(dú)立總體的樣本，其獨(dú)立總體的均值或中心位置是否一樣； 配對(duì)

13、樣本T檢驗(yàn)：檢驗(yàn)兩個(gè)相關(guān)的樣本是否來(lái)自具有相同均值的總體。 SPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社16 5.3 參數(shù)檢驗(yàn)及非參數(shù)檢驗(yàn)參數(shù)檢驗(yàn)及非參數(shù)檢驗(yàn)5.3.2 非參數(shù)檢驗(yàn)簡(jiǎn)介非參數(shù)檢驗(yàn)簡(jiǎn)介 非參數(shù)檢驗(yàn)是在總體分布未知的情況下，利用樣本數(shù)據(jù)對(duì)總體分布形態(tài)等進(jìn)行推斷的方法，在推斷過(guò)程中不涉及有關(guān)總體分布的參數(shù)，而是檢驗(yàn)總體某些有關(guān)的性質(zhì)，如總體的分布位置、分布形狀之間的比較等。 與參數(shù)檢驗(yàn)的原理相同，非參數(shù)檢驗(yàn)過(guò)程也是先根據(jù)問(wèn)題提出原假設(shè)，然后利用統(tǒng)計(jì)學(xué)原理構(gòu)造出適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)量，最后利用樣本數(shù)據(jù)計(jì)算統(tǒng)計(jì)量的概率P值，與顯著性水平進(jìn)行比較，得出拒絕或者接受原假設(shè)的結(jié)論。 非參數(shù)檢

14、驗(yàn)包括單樣本（O）、獨(dú)立樣本（I）、相關(guān)樣本（R）的非參數(shù)檢驗(yàn)。 SPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社17 5.3 參數(shù)檢驗(yàn)及非參數(shù)檢驗(yàn)參數(shù)檢驗(yàn)及非參數(shù)檢驗(yàn)5.3.3 參數(shù)檢驗(yàn)及非參數(shù)檢驗(yàn)比較參數(shù)檢驗(yàn)及非參數(shù)檢驗(yàn)比較 1參數(shù)檢驗(yàn)和非參數(shù)檢驗(yàn)的區(qū)別 參數(shù)檢驗(yàn)和非參數(shù)檢驗(yàn)最本質(zhì)的區(qū)別是：參數(shù)檢驗(yàn)需要事先確定或假定總體的分布，非參數(shù)檢驗(yàn)則不需要假定總體的分布，而是直接用樣本來(lái)推斷總體的分布。 除此之外，二者之間還可以從很多方面來(lái)區(qū)分。研究的對(duì)象和目標(biāo)不同。 研究的統(tǒng)計(jì)量有所不同。 SPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社18主要內(nèi)容主要內(nèi)容5.1 參數(shù)估計(jì)參數(shù)估計(jì)

15、5.2 假設(shè)檢驗(yàn)假設(shè)檢驗(yàn)5.3 參數(shù)檢驗(yàn)與非參數(shù)檢驗(yàn)參數(shù)檢驗(yàn)與非參數(shù)檢驗(yàn)5.4 單樣本單樣本T檢驗(yàn)檢驗(yàn)5.5 獨(dú)立樣本獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)檢驗(yàn)5.6配對(duì)樣板配對(duì)樣板T檢驗(yàn)檢驗(yàn)5.7單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)SPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社19 5.4 單樣本單樣本T檢驗(yàn)檢驗(yàn)5.4.1 基本概念及統(tǒng)計(jì)原理基本概念及統(tǒng)計(jì)原理1.單樣本單樣本T檢驗(yàn)的概念檢驗(yàn)的概念 單樣本T檢驗(yàn)利用來(lái)自某總體的樣本數(shù)據(jù)，推斷該總體的均值與指定的檢驗(yàn)值之間是否存在顯著性差異，它是對(duì)總體均值的假設(shè)檢驗(yàn)。 為此，給出檢驗(yàn)均值 ，原假設(shè)： = ，其中 為總體均值，即認(rèn)為總體均值與檢驗(yàn)值 之間無(wú)顯著

16、性差異。 。 例如，從新生的入學(xué)成績(jī)的抽樣數(shù)據(jù)推斷平均成績(jī)是否為75分；在人口普查中，某地區(qū)職工今年的平均收入是否和往年的平均收入有顯著差異。00H0H00SPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社205.4 單樣本單樣本T檢驗(yàn)檢驗(yàn)5.4.1 基本概念及統(tǒng)計(jì)原理基本概念及統(tǒng)計(jì)原理2.單樣本單樣本T檢驗(yàn)的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 單樣本T檢驗(yàn)的前提是總體服從正態(tài)分布 ，其中 為總體均值， 為總體方差。如果樣本容量為n,樣本均值為 ，則 仍服從正態(tài)分布，即： 。 在零假設(shè)成立的條件下，均值檢驗(yàn)使用t統(tǒng)計(jì)量，構(gòu)造的t統(tǒng)計(jì)量為： 其中， 用 代入，t統(tǒng)計(jì)量服從自由度為n-1的t分布，S

17、為樣本標(biāo)準(zhǔn)差。 在給定原假設(shè)的前提下，SPSS將檢驗(yàn)值代入t統(tǒng)計(jì)量，得到檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量觀(guān)測(cè)值，以及根據(jù)T分布的分布函數(shù)計(jì)算出的概率P值。 0H0H2( ,)N 2XX2( ,)XNn/XtSn0SPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社215.4 單樣本單樣本T檢驗(yàn)檢驗(yàn)5.4.1 基本概念及統(tǒng)計(jì)原理基本概念及統(tǒng)計(jì)原理3.單樣本單樣本T檢驗(yàn)的步驟檢驗(yàn)的步驟 在給定樣本來(lái)自正態(tài)總體的假設(shè)下，單樣本T檢驗(yàn)作為假設(shè)檢驗(yàn)的一種方法，其基本步驟與假設(shè)檢驗(yàn)的步驟是一樣的。 0H0H2( ,)N SPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社22 5.4 單樣本單樣本T檢驗(yàn)檢驗(yàn)5.4.2

18、單樣本單樣本T檢驗(yàn)檢驗(yàn)SPSS實(shí)例分析實(shí)例分析 【例5-2】 某生產(chǎn)食鹽的生產(chǎn)線(xiàn)，其生產(chǎn)的袋裝食鹽的標(biāo)準(zhǔn)質(zhì)量為500 g，現(xiàn)隨機(jī)抽取10袋，其質(zhì)量分別為495 g，502 g，510 g，497 g，506 g，498 g，503 g，492 g，504 g，501 g。假設(shè)數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布，請(qǐng)檢驗(yàn)生產(chǎn)線(xiàn)的工作情況。分析分析: :這是一個(gè)典型的比較樣本均值和總體均值的T檢驗(yàn)問(wèn)題 ;第1步 數(shù)據(jù)組織：數(shù)據(jù)組織：首先建立SPSS數(shù)據(jù)文件，只需建立一個(gè)變量“Weight”，錄入相應(yīng)的數(shù)據(jù)即可，建立的數(shù)據(jù)文件存入文件data5-1.sav中。SPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社23

19、5.4 單樣本單樣本T檢驗(yàn)檢驗(yàn)5.4.2 單樣本單樣本T檢驗(yàn)檢驗(yàn)SPSS實(shí)例分析實(shí)例分析 第第2步步 單樣本單樣本T檢驗(yàn)分析設(shè)置檢驗(yàn)分析設(shè)置選擇菜單“分析比較均值單樣本T檢驗(yàn)（S）”，打開(kāi) “單樣本T檢驗(yàn)” 對(duì)話(huà)框，將變量“weight”移入”檢驗(yàn)變量”列表框,并輸入檢驗(yàn)值500;打開(kāi)“單樣本T檢驗(yàn)：選項(xiàng)”對(duì)話(huà)框 ,設(shè)置置信區(qū)間為95%(缺省為95%);SPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社24 5.4 單樣本單樣本T檢驗(yàn)檢驗(yàn)5.4.2 單樣本單樣本T檢驗(yàn)檢驗(yàn)SPSS實(shí)例分析實(shí)例分析 第第3步步 主要結(jié)果及分析主要結(jié)果及分析:單樣本統(tǒng)計(jì)量表 單樣本T檢驗(yàn)結(jié)果表 N均值標(biāo)準(zhǔn)差均

20、值的標(biāo)準(zhǔn)誤weight10500.80005.391351.70489檢驗(yàn)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0.05，從上表中可以看出，雙尾檢測(cè)概率P值為0.650，大于0.05，故原假設(shè)成立，也就是說(shuō)，抽樣袋裝食鹽的質(zhì)量與500克無(wú)顯著性差異，有理由相信生產(chǎn)線(xiàn)工作狀態(tài)正常 下表給出了單樣本T檢驗(yàn)的描述性統(tǒng)計(jì)量，包括樣本數(shù)（N）、均值、標(biāo)準(zhǔn)差、均值的標(biāo)準(zhǔn)誤。 SPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社25主要內(nèi)容主要內(nèi)容5.1 參數(shù)估計(jì)參數(shù)估

21、計(jì)5.2 假設(shè)檢驗(yàn)假設(shè)檢驗(yàn)5.3 參數(shù)檢驗(yàn)與非參數(shù)檢驗(yàn)參數(shù)檢驗(yàn)與非參數(shù)檢驗(yàn)5.4 單樣本單樣本T檢驗(yàn)檢驗(yàn)5.5 獨(dú)立樣本獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)檢驗(yàn)5.6配對(duì)樣板配對(duì)樣板T檢驗(yàn)檢驗(yàn)5.7單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)SPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社265.5 獨(dú)立樣本獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)檢驗(yàn)5.5.1 基本概念及統(tǒng)計(jì)原理基本概念及統(tǒng)計(jì)原理1. 獨(dú)立樣本獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)的概念檢驗(yàn)的概念 單樣本T檢驗(yàn)是檢驗(yàn)樣本均值和總體均值是否有顯著性差異，而兩獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)的目的是利用來(lái)自某兩個(gè)總體的獨(dú)立樣本，推斷兩個(gè)總體的均值是否存在顯著差異。其原假設(shè)H0為 ，即假設(shè)兩總體均值相等，備擇假設(shè)為 ，

22、即假設(shè)兩總體均值不等。 例如，為比較兩種牧草對(duì)奶牛的飼養(yǎng)效果，隨機(jī)從奶牛群中選取喂養(yǎng)不同牧草的奶牛各10頭記錄每日平均產(chǎn)奶的量，根據(jù)記錄的數(shù)據(jù)推斷兩種牧草對(duì)奶牛飼養(yǎng)的效果有無(wú)顯著性差異。120H0H12SPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社275.5 獨(dú)立樣本獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)檢驗(yàn)5.5.1 基本概念及統(tǒng)計(jì)原理基本概念及統(tǒng)計(jì)原理2獨(dú)立樣本獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)的前提是兩個(gè)獨(dú)立的總體分別服從 和 和 。在零假設(shè)成立的條件下，獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)使用t統(tǒng)計(jì)量。構(gòu)造獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)的t統(tǒng)計(jì)量分為兩種情況。1）當(dāng)樣本方差相等時(shí)，t統(tǒng)計(jì)量定義為：其中 和 分別為

23、兩樣本容量， , 和 分別為兩樣本標(biāo)準(zhǔn)差。該統(tǒng)計(jì)量服從自由度為 的t分布。 2(,)xxN2(,)yyN 121212()11XXtSnn1n2n1S2S122nn222112212(1)(1)2nSnSSnnSPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社285.5 獨(dú)立樣本獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)檢驗(yàn)5.5.1 基本概念及統(tǒng)計(jì)原理基本概念及統(tǒng)計(jì)原理2獨(dú)立樣本獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 2）當(dāng)樣本方差不等時(shí)，t統(tǒng)計(jì)量定義為： 可見(jiàn)，獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)的結(jié)論在很大程度上取決于兩個(gè)總體的方差是否相等。這就要求在檢驗(yàn)兩總體均值是否相等之前，首先應(yīng)對(duì)兩總體方差是否相等進(jìn)行檢驗(yàn)，也稱(chēng)之為方差

24、齊性檢驗(yàn)。 0H0H1212221212()XXtSSnnSPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社295.5 獨(dú)立樣本獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)檢驗(yàn)5.5.1 基本概念及統(tǒng)計(jì)原理基本概念及統(tǒng)計(jì)原理3.方差齊性檢驗(yàn)方法方差齊性檢驗(yàn)方法 利用Levene F方差齊性檢驗(yàn)方法檢驗(yàn)兩總體方差是否存在顯著差異；首先提出原假設(shè)；執(zhí)行檢驗(yàn)過(guò)程中，若概率p 值小于給定的顯著性水平（一般為0.05），則拒絕原假設(shè)，認(rèn)為兩個(gè)總體的方差不等；否則認(rèn)為兩個(gè)總體的方差無(wú)顯著性差異。4. 獨(dú)立樣本獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)的一般步驟檢驗(yàn)的一般步驟 在兩樣本來(lái)自正態(tài)總體且相互獨(dú)立的假設(shè)下，獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)作為假設(shè)檢驗(yàn)的一種方法，其基

25、本步驟與假設(shè)檢驗(yàn)的步驟是一樣的。 0H0HSPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社305.5 獨(dú)立樣本獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)檢驗(yàn)5.5.2 獨(dú)立樣本獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)檢驗(yàn)SPSS實(shí)例分析實(shí)例分析 【例5-3】為比較兩種不同品種的玉米的產(chǎn)量，分別統(tǒng)計(jì)了8個(gè)地區(qū)的單位面積產(chǎn)量，具體數(shù)據(jù)見(jiàn)表5.8。假定樣本服從正態(tài)分布，且兩組樣本相互獨(dú)立，試比較在置信度為95%的情況下，兩種玉米產(chǎn)量是否有顯著性差異。 0H0HSPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社315.5 獨(dú)立樣本獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)檢驗(yàn)5.5.2 獨(dú)立樣本獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)檢驗(yàn)SPSS實(shí)例分析實(shí)例分析 第第1步步 數(shù)據(jù)組織數(shù)據(jù)組織:

26、 在SPSS數(shù)據(jù)文件中建立兩個(gè)變量，分別為“品種”、“產(chǎn)量”，度量標(biāo)準(zhǔn)分別為“名義”、“度量”，變量“品種”的值標(biāo)簽為：a品種A，b品種B，錄入數(shù)據(jù)后，保存名為data5-2.sav的SPSS數(shù)據(jù)文件;第第2步步 獨(dú)立樣本獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)設(shè)置檢驗(yàn)設(shè)置:選擇菜單 “選擇比較均值獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)”，打開(kāi)“獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)”對(duì)話(huà)框，將“產(chǎn)量” 作為要進(jìn)行T檢驗(yàn)的變量，將“品種”字段作為分組變量，定義分組變量的兩個(gè)分組分別為“a”和“b”。 打開(kāi)“獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)：選項(xiàng)”對(duì)話(huà)框，具體選項(xiàng)內(nèi)容及設(shè)置與單樣本T檢驗(yàn)相同。 0H0HSPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社325.5 獨(dú)立樣本獨(dú)立樣本

27、T檢驗(yàn)檢驗(yàn)5.5.2 基本概念及統(tǒng)計(jì)原理基本概念及統(tǒng)計(jì)原理第第3步步 運(yùn)行結(jié)果及分析：運(yùn)行結(jié)果及分析：獨(dú)立樣本獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)的基本描述統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)的基本描述統(tǒng)計(jì)量 玉米品種N均值標(biāo)準(zhǔn)差均值的標(biāo)準(zhǔn)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(dú)立樣本T檢驗(yàn)的基本描述統(tǒng)計(jì)量，包括兩個(gè)樣本的均值、標(biāo)準(zhǔn)差和均值的標(biāo)準(zhǔn)誤。 SPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社335.5 獨(dú)立樣本獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)檢驗(yàn)5.5. 基本概念及統(tǒng)計(jì)原理基本概念及統(tǒng)計(jì)原理獨(dú)立樣本獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)結(jié)果表檢驗(yàn)結(jié)果表 0H0H獨(dú)

28、立樣本檢驗(yàn)獨(dú)立樣本檢驗(yàn)方差方程方差方程的的 Levene Levene 檢驗(yàn)檢驗(yàn)均值方程的均值方程的 t t 檢驗(yàn)檢驗(yàn)F FSigSig. .t tdfdfSig.Sig.( (雙雙側(cè)側(cè)) )均值均值差值差值標(biāo)準(zhǔn)誤標(biāo)準(zhǔn)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(shè)方差相假設(shè)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(shè)方差不假設(shè)方差不相等相等1.001.004 413.

29、6413.642 2.333.3335.5005.50000005.475605.47560- -6.27296.27297 717.27217.2729797 根據(jù)上表“方差方程的 Levene 檢驗(yàn)”中的sig.為0.752，遠(yuǎn)大于設(shè)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(dú)立樣本T檢驗(yàn)的結(jié)果應(yīng)該看上表中的“假設(shè)方差相等”一行，第5列為相應(yīng)的雙尾檢測(cè)概率（Sig.（雙側(cè)）為0.332，在顯著性水平為0.05的情況下，T統(tǒng)計(jì)量的概率p值大于0.05，故不應(yīng)拒絕零假設(shè),，即認(rèn)為兩樣本的均值是相等的，在本例中，不能認(rèn)為兩種玉米品種的產(chǎn)量有顯著性差異。 SPSS 19(

30、中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社34主要內(nèi)容主要內(nèi)容5.1 參數(shù)估計(jì)參數(shù)估計(jì)5.2 假設(shè)檢驗(yàn)假設(shè)檢驗(yàn)5.3 參數(shù)檢驗(yàn)與非參數(shù)檢驗(yàn)參數(shù)檢驗(yàn)與非參數(shù)檢驗(yàn)5.4 單樣本單樣本T檢驗(yàn)檢驗(yàn)5.5 獨(dú)立樣本獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)檢驗(yàn)5.6配對(duì)樣板配對(duì)樣板T檢驗(yàn)檢驗(yàn)5.7單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)SPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社355. 配對(duì)樣本配對(duì)樣本T檢驗(yàn)檢驗(yàn)5.6.1 基本概念及統(tǒng)計(jì)原理基本概念及統(tǒng)計(jì)原理1配對(duì)樣本T檢驗(yàn)的概念 配對(duì)樣本T檢驗(yàn)用于檢驗(yàn)兩個(gè)相關(guān)樣本是否來(lái)自相同均值的正態(tài)總體，即推斷兩個(gè)總體的均值是否存在顯著差異。其零假設(shè)為 ，其中 和 分別為第一個(gè)總體和

31、第二個(gè)總體的均值。 配對(duì)的概念是指兩個(gè)樣本的各樣本值之間存在著對(duì)應(yīng)關(guān)系，配對(duì)樣本的兩個(gè)樣本值之間的配對(duì)是一一對(duì)應(yīng)的，并且兩個(gè)樣本的容量相同。配對(duì)樣本T檢驗(yàn)與獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)的差別之一是要求樣本是配對(duì)的。所謂配對(duì)樣本可以是個(gè)案在“前”、“后”兩種狀態(tài)下某屬性的兩種狀態(tài)，也可以是對(duì)某事物兩個(gè)不同側(cè)面或方面的描述。其差別在于抽樣不是相互獨(dú)立的，而是互相關(guān)聯(lián)的。0H0H012:0H12SPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社365. 配對(duì)樣本配對(duì)樣本T檢驗(yàn)檢驗(yàn)5.6.1 基本概念及統(tǒng)計(jì)原理基本概念及統(tǒng)計(jì)原理2配對(duì)樣本T檢驗(yàn)的數(shù)學(xué)思想配對(duì)樣本T檢驗(yàn)須求出每對(duì)觀(guān)測(cè)值之差，所有樣本值的觀(guān)測(cè)值之

32、差形成一個(gè)新的單樣本，顯然，如果兩個(gè)樣本的均值沒(méi)有顯著差異，則樣本值之差的均值應(yīng)該接近零，這實(shí)際上轉(zhuǎn)換成了一個(gè)單樣本的T檢驗(yàn)。所以，配對(duì)樣本T檢驗(yàn)就是檢驗(yàn)差值所來(lái)自的總體其均值是否為零，這就要求差值來(lái)自的總體服從正態(tài)分布。 0H0HSPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社375.5 配對(duì)樣本配對(duì)樣本T檢驗(yàn)檢驗(yàn)5.6.1 基本概念及統(tǒng)計(jì)原理基本概念及統(tǒng)計(jì)原理3配對(duì)樣本T檢驗(yàn)的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 在配對(duì)樣本T檢驗(yàn)中，設(shè) 、 分別為配對(duì)樣本。其樣本差值 ，此時(shí)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為：其中 為 的均值，S為 的標(biāo)準(zhǔn)差，n為樣本數(shù)，當(dāng) 時(shí)，t統(tǒng)計(jì)量服從自由度為n-1的t分布。 0H0H1ix2(1)ix

33、in 12iiidxx12()/dtSndidid120SPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社385. 配對(duì)樣本配對(duì)樣本T檢驗(yàn)檢驗(yàn)5.6.2 5.6.2 配對(duì)樣本配對(duì)樣本T T檢驗(yàn)檢驗(yàn)SPSSSPSS實(shí)例分析實(shí)例分析【例5-4】以下是某大學(xué)跆拳道選手15人的平衡訓(xùn)練的數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)前、后平衡訓(xùn)練成績(jī)是否有差異。訓(xùn)練前：86，77，59，79，90，68，85，94，66，72，75，72，69，85，88訓(xùn)練后：78，81，76，92，88，76，93，87，62，84，87，95，88，87，80第第1步步 數(shù)據(jù)組織：數(shù)據(jù)組織：首先建立SPSS數(shù)據(jù)文件，建立兩個(gè)變量：“訓(xùn)練

34、前”、“訓(xùn)練后”，錄入相應(yīng)數(shù)據(jù)。第第2步步 配對(duì)樣本配對(duì)樣本T檢驗(yàn)設(shè)置：檢驗(yàn)設(shè)置： 選擇菜單“分析比較均值配對(duì)樣本T檢驗(yàn)”，彈出“配對(duì)樣本T檢驗(yàn)”對(duì)話(huà)框，同時(shí)選中“訓(xùn)練前”及“訓(xùn)練后”字段，將其加入“成對(duì)變量“列表框；打開(kāi)“選項(xiàng)”對(duì)話(huà)框，指定置信水平和缺失值的處理方法；具體方法在前面已有講述，可以參考前文0H0HSPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社395. 配對(duì)樣本配對(duì)樣本T檢驗(yàn)檢驗(yàn)5.6.2 5.6.2 配對(duì)樣本配對(duì)樣本T T檢驗(yàn)檢驗(yàn)SPSSSPSS實(shí)例分析實(shí)例分析第第3步步 運(yùn)行結(jié)果及分析：運(yùn)行結(jié)果及分析：配對(duì)樣本T檢驗(yàn)的基本描述統(tǒng)計(jì)量配對(duì)樣本相關(guān)性檢驗(yàn)成對(duì)樣本統(tǒng)計(jì)量成

35、對(duì)樣本統(tǒng)計(jì)量均值均值N N標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)差均值的標(biāo)準(zhǔn)誤均值的標(biāo)準(zhǔn)誤對(duì)對(duì) 1 1訓(xùn)練前訓(xùn)練前77.6777.67151510.10410.1042.6092.609訓(xùn)練后訓(xùn)練后83.6083.6015158.4338.4332.1772.177成對(duì)樣本相關(guān)系數(shù)成對(duì)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(duì)對(duì) 1 1訓(xùn)練前訓(xùn)練前 & & 訓(xùn)練后訓(xùn)練后1515.407.407.132.1320H0H 左表是配對(duì)樣本T檢驗(yàn)的簡(jiǎn)單相關(guān)關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果。表中顯示訓(xùn)練前和訓(xùn)練后兩樣本的相關(guān)系數(shù)為0.407，相關(guān)系數(shù)的檢驗(yàn)P值為0.132顯著性水平，接受原假設(shè)，可以認(rèn)為訓(xùn)練前后的成績(jī)沒(méi)有明顯的線(xiàn)性關(guān)系。SP

36、SS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社405. 配對(duì)樣本配對(duì)樣本T檢驗(yàn)檢驗(yàn)5.6.2 5.6.2 配對(duì)樣本配對(duì)樣本T T檢驗(yàn)檢驗(yàn)SPSSSPSS實(shí)例分析實(shí)例分析第第3步步 運(yùn)行結(jié)果及分析：運(yùn)行結(jié)果及分析：配對(duì)樣本T檢驗(yàn)結(jié)果0H0H 上表是配對(duì)樣本T檢驗(yàn)的最終結(jié)果。sig.(雙側(cè))為雙尾檢驗(yàn)概率p值在置信水平為95%時(shí)，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(shè)，可以認(rèn)為訓(xùn)練前后對(duì)成績(jī)有顯著效果。成對(duì)樣本檢驗(yàn)成對(duì)樣本檢驗(yàn)成對(duì)差分成對(duì)差分t tdfdfSig.(Sig.(雙側(cè)雙側(cè)) )均值均值標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)準(zhǔn)差差均值的標(biāo)準(zhǔn)均值的標(biāo)準(zhǔn)誤誤差分的差分的 95% 95

37、% 置信置信區(qū)間區(qū)間下限下限上限上限對(duì)對(duì) 1 1訓(xùn)練前訓(xùn)練前 - - 訓(xùn)練訓(xùn)練后后- -5.935.933 310.1810.187 72.6302.630- -11.57511.575-.292-.292- -2.2562.2561414.041.041SPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社41主要內(nèi)容主要內(nèi)容5.1 參數(shù)估計(jì)參數(shù)估計(jì)5.2 假設(shè)檢驗(yàn)假設(shè)檢驗(yàn)5.3 參數(shù)檢驗(yàn)與非參數(shù)檢驗(yàn)參數(shù)檢驗(yàn)與非參數(shù)檢驗(yàn)5.4 單樣本單樣本T檢驗(yàn)檢驗(yàn)5.5 獨(dú)立樣本獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)檢驗(yàn)5.6 配對(duì)樣板配對(duì)樣板T檢驗(yàn)檢驗(yàn)5.7 單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)SPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分

38、析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社42 5.7 單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)5.7.1 5.7.1 基本概念及統(tǒng)計(jì)原理基本概念及統(tǒng)計(jì)原理 單樣本非參數(shù)檢驗(yàn)使用一個(gè)或多個(gè)非參數(shù)檢驗(yàn)方法來(lái)識(shí)別單個(gè)總體的分布情況，不需要待檢驗(yàn)的數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布。 SPSS的單樣本非參數(shù)檢驗(yàn)方法包括卡方檢驗(yàn)、二項(xiàng)分布檢驗(yàn)、游程檢驗(yàn)、K-S檢驗(yàn)及Wilcoxon符號(hào)檢驗(yàn)五種。 在SPSS 19中，所有單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)有一些共同的設(shè)置。單樣本非參數(shù)檢驗(yàn)的對(duì)話(huà)框有三個(gè)選項(xiàng)卡，分別為“目標(biāo)”、“字段”和“設(shè)置”，具體設(shè)置如下：0H0HSPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社43 5.7 單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)單樣

39、本的非參數(shù)檢驗(yàn)5.7.1 5.7.1 基本概念及統(tǒng)計(jì)原理基本概念及統(tǒng)計(jì)原理（1）“目標(biāo)”選項(xiàng)卡：用于設(shè)置非參數(shù)檢驗(yàn)的目標(biāo)，每個(gè)不同的選項(xiàng)對(duì)應(yīng)于“設(shè)置”選項(xiàng)卡上不同的默認(rèn)配置，如下圖所示。0H0HSPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社44 5.7 單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)5.7.1 5.7.1 基本概念及統(tǒng)計(jì)原理基本概念及統(tǒng)計(jì)原理（2）“字段”選項(xiàng)卡：用于設(shè)定待檢驗(yàn)變量。0H0HSPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社45 5.7 單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)5.7.1 5.7.1 基本概念及統(tǒng)計(jì)原理基本概念及統(tǒng)計(jì)原理（3）“設(shè)置”選項(xiàng)卡：用

40、于設(shè)定檢驗(yàn)方法及對(duì)應(yīng)的選項(xiàng)，如下圖所示。0H0HSPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社465.7 單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)5.7.2 5.7.2 卡方檢驗(yàn)卡方檢驗(yàn)1卡方檢驗(yàn)的概念 也稱(chēng)卡方擬合優(yōu)度檢驗(yàn)，它是K.Pearson給出的一種最常用的非參數(shù)檢驗(yàn)方法，用于檢驗(yàn)觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)是否與某種概率分布的理論數(shù)值相符合，進(jìn)而推斷觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)是否是來(lái)自于該分布的樣本的問(wèn)題。 SPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社475.7 單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)5.7.2 5.7.2 卡方檢驗(yàn)卡方檢驗(yàn)1卡方檢驗(yàn)的概念 也稱(chēng)卡方擬合優(yōu)度檢驗(yàn)，它是K.Pearson給出

41、的一種最常用的非參數(shù)檢驗(yàn)方法，用于檢驗(yàn)觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)是否與某種概率分布的理論數(shù)值相符合，進(jìn)而推斷觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)是否是來(lái)自于該分布的樣本的問(wèn)題。2統(tǒng)計(jì)原理 為檢驗(yàn)實(shí)際分布是否與理論分布（期望分布一致），可采用卡方統(tǒng)計(jì)量，典型的卡方統(tǒng)計(jì)量是Pearson卡方統(tǒng)計(jì)量，其公式為： 221()kiiiinnpnpSPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社48 5.7 單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)0H0H5.7.2 5.7.2 卡方檢驗(yàn)卡方檢驗(yàn)3.分析步驟第第1 1 步步 提出零假設(shè)：提出零假設(shè)：卡方檢驗(yàn)的零假設(shè)H0是“總體服從某種理論分布”，其對(duì)立假設(shè)H1是“總體不服從某種理論分布”。第第2

42、2步步 選擇檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量：選擇檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量：卡方分布選擇的是Pearson卡方統(tǒng)計(jì)量。已證明，當(dāng)n充分大時(shí)，它近似地服從自由度為k-1的卡方分布。第第3 3步步 計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的觀(guān)測(cè)值和概率計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的觀(guān)測(cè)值和概率p p值。值。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。 SPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社495.7 單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)5.7.2 5.7.2 卡方檢驗(yàn)卡方檢驗(yàn)4卡方檢驗(yàn)SPSS實(shí)例分析【例5-5】 某公司質(zhì)檢負(fù)責(zé)人欲了解企業(yè)一年內(nèi)出現(xiàn)的次品數(shù)是否均勻分布在一周的五個(gè)工作日中，隨機(jī)抽取了90件次品的原始記錄，其結(jié)果如

43、下表，問(wèn)該企業(yè)一周內(nèi)出現(xiàn)的次品數(shù)是否均勻分布在一周的五個(gè)工作日中？（ ） 0.05工作日12345次品數(shù)251581626SPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社505.7 單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)5.7.2 5.7.2 卡方檢驗(yàn)卡方檢驗(yàn)第第1 1步步 分析：分析：由于考慮的是次品是否服從均勻分布的問(wèn)題，故用卡方檢驗(yàn)。第第2 2步步 數(shù)據(jù)組織數(shù)據(jù)組織：建立SPSS數(shù)據(jù)文件，建立兩個(gè)變量：“工作日”、“次品數(shù)”，錄入相應(yīng)數(shù)據(jù)，保存為文件data5-4.sav。第第3 3步步 “ “次品數(shù)次品數(shù)”字段加權(quán)處理：字段加權(quán)處理：通過(guò)分析“工作日”及“次品數(shù)”兩個(gè)字段的含義及

44、度量標(biāo)準(zhǔn)，確定“工作日”為被分析字段，而“次品數(shù)”表示各工作日出現(xiàn)的頻數(shù)，所以應(yīng)該對(duì)“次品數(shù)”進(jìn)行加權(quán)處理。執(zhí)行“數(shù)據(jù)”“加權(quán)個(gè)案”，打開(kāi)“加權(quán)個(gè)案”對(duì)話(huà)框，按圖5-10所示進(jìn)行設(shè)置。 SPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社515.7 單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)5.7.2 5.7.2 卡方檢驗(yàn)卡方檢驗(yàn)第第4 4步步 單因素的非參數(shù)檢驗(yàn)設(shè)置：?jiǎn)我蛩氐姆菂?shù)檢驗(yàn)設(shè)置：選擇菜單“分析非參數(shù)檢驗(yàn)單樣本”，在“目標(biāo)”選項(xiàng)卡選擇“自定義分析”；在“字段”選項(xiàng)卡中選擇“使用定制字段分配”，并將“工作日”字段選入“檢驗(yàn)字段”；“設(shè)置”選項(xiàng)卡中選擇“自定義檢驗(yàn)”，并選中“比較觀(guān)察可能

45、性和假設(shè)可能性（卡方檢驗(yàn)）”，“檢驗(yàn)選項(xiàng)”及“用戶(hù)缺失值”保持默認(rèn)選項(xiàng)。第第5 5步步 卡方檢驗(yàn)的選項(xiàng)設(shè)置：卡方檢驗(yàn)的選項(xiàng)設(shè)置：打開(kāi)“卡方檢驗(yàn)選項(xiàng)”對(duì)話(huà)框，選擇” 所有類(lèi)別概率相等（V）“選項(xiàng)。 SPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社525.7 單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)5.7.2 5.7.2 卡方檢驗(yàn)卡方檢驗(yàn)第第6 6步步 運(yùn)行結(jié)果及分析運(yùn)行結(jié)果及分析：卡方檢驗(yàn)的假設(shè)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)摘要 給出了卡方檢驗(yàn)給出了卡方檢驗(yàn)的原假設(shè)為的原假設(shè)為“工作日的工作日的類(lèi)別以相同的概率發(fā)類(lèi)別以相同的概率發(fā)生生”，其，其相伴概率值相伴概率值Sig. = 0.014 0.05，說(shuō)明應(yīng)說(shuō)明應(yīng)拒

46、絕原假設(shè)拒絕原假設(shè)，因此圖，因此圖5-12的的“決策者決策者”給出給出“拒絕原假設(shè)拒絕原假設(shè)”的決策，的決策，認(rèn)為工作日的類(lèi)別是以認(rèn)為工作日的類(lèi)別是以不同概率發(fā)生的，即認(rèn)不同概率發(fā)生的，即認(rèn)為為該企業(yè)一周內(nèi)出現(xiàn)的該企業(yè)一周內(nèi)出現(xiàn)的次品數(shù)次品數(shù)不不是均勻分布在是均勻分布在一周的五個(gè)工作日中一周的五個(gè)工作日中。 SPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社535.7.3 5.7.3 二項(xiàng)分布檢驗(yàn)二項(xiàng)分布檢驗(yàn)1基本概念基本概念二項(xiàng)分布檢驗(yàn)正是要通過(guò)樣本數(shù)據(jù)檢驗(yàn)樣本來(lái)自的總體是否服從指定的概率為p的二項(xiàng)分布，其零假設(shè)H0是：樣本來(lái)自的總體與指定的二項(xiàng)分布無(wú)顯著性差異。2統(tǒng)計(jì)原理二項(xiàng)分布檢驗(yàn)

47、在樣本小于等于30時(shí)，按下式計(jì)算概率值： 1xiin iniP XxC p q5.7 單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)SPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社545.7 單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)5.7.3 5.7.3 二項(xiàng)分布檢驗(yàn)二項(xiàng)分布檢驗(yàn)在大樣本的情況下，計(jì)算的是Z統(tǒng)計(jì)量，認(rèn)為在零假設(shè)下，Z統(tǒng)計(jì)量服從正態(tài)分布，其計(jì)算公式如下： 0.5(1)xnpZnpp 當(dāng)x小于n/2時(shí)，取加號(hào)；反之取減號(hào)，p為檢驗(yàn)概率，n為樣本總數(shù)。SPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社555.7 單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)5.7.3 5.7.3 二項(xiàng)分布檢驗(yàn)

48、二項(xiàng)分布檢驗(yàn)3分析步驟分析步驟 二項(xiàng)分布檢驗(yàn)亦是假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題，檢驗(yàn)步驟同前。SPSS會(huì)自動(dòng)計(jì)算上述精確概率和近似概率值。如果概率值小于顯著性水平，則拒絕零假設(shè)，認(rèn)為樣本來(lái)自的總體與指定的二項(xiàng)分布有顯著差異，反之樣本來(lái)自的總體與指定的二項(xiàng)分布無(wú)顯著差異。 SPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社565.7 單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)5.7.3 5.7.3 二項(xiàng)分布檢驗(yàn)二項(xiàng)分布檢驗(yàn)SPSSSPSS實(shí)例分析實(shí)例分析【例5-7】有20名學(xué)生經(jīng)過(guò)新型教學(xué)法后測(cè)試成績(jī)?nèi)缦卤?，?0分及以上為優(yōu)秀，請(qǐng)檢驗(yàn)這20名同學(xué)的優(yōu)秀率是否達(dá)到了10%。 成績(jī) 78 75 84 76 89 9

49、3 94 88 95 87 88 73 84 82 80 84 87 91 95 83第第1步步 分析：分析：由于成績(jī)分為優(yōu)秀與非優(yōu)秀兩種狀態(tài)，故應(yīng)用二項(xiàng)分布檢驗(yàn)。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(jī)”，輸入數(shù)據(jù)并保存。SPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社575.7 單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)5.7.3 5.7.3 二項(xiàng)分布檢驗(yàn)二項(xiàng)分布檢驗(yàn)SPSSSPSS實(shí)例分析實(shí)例分析 第第3步步 單因素的非參數(shù)檢驗(yàn)設(shè)置：?jiǎn)我蛩氐姆菂?shù)檢驗(yàn)設(shè)置：選擇菜單“分析非參數(shù)檢驗(yàn)單樣本”：將“目標(biāo)”選項(xiàng)卡選擇“自定義分析”；在“字段”選項(xiàng)卡中選擇“使用定制字

50、段分配”，并將“成績(jī)”字段選入“檢驗(yàn)字段”；在“設(shè)置”選項(xiàng)卡中選擇“自定義檢驗(yàn)”，并選中“比較觀(guān)察二分類(lèi)可能性和假設(shè)可能性（二項(xiàng)式檢驗(yàn)）（O）”，“檢驗(yàn)選項(xiàng)”及“用戶(hù)缺失值”保持默認(rèn)選項(xiàng)；第第4步步 進(jìn)行二項(xiàng)分布檢驗(yàn)選項(xiàng)設(shè)置：進(jìn)行二項(xiàng)分布檢驗(yàn)選項(xiàng)設(shè)置：打開(kāi)“二項(xiàng)式選項(xiàng)”對(duì)話(huà)框，設(shè)置“假設(shè)比例”為0.9，選擇“定義連續(xù)字段的成功值”中的“定制割點(diǎn)”選項(xiàng)，并設(shè)置割點(diǎn)為99。SPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社585.7 單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn) 5.7.3 5.7.3 二項(xiàng)分布檢驗(yàn)二項(xiàng)分布檢驗(yàn)SPSSSPSS實(shí)例分析實(shí)例分析第第5步步 主要結(jié)果及分析：主要結(jié)果及分析

51、：二項(xiàng)式假設(shè)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)摘要 單尾檢測(cè)的相伴概率Sig.=0.0430.05，因此應(yīng)拒絕零假設(shè)，即小于90分的學(xué)生所占的比例與總體分布存在顯著差異，即小于90分的學(xué)生所占比例比90%小。這說(shuō)明優(yōu)秀學(xué)生所占的比重是大于10%的。SPSS 19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社595.7 單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)單樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)5.7.4 5.7.4 游程檢驗(yàn)游程檢驗(yàn) 1基本概念 一 個(gè)游程（Run）就是某序列中位于一種符號(hào)之前或之后的另一種符號(hào)持續(xù)的最大主序列，或者說(shuō)，一個(gè)游程是指某序列中同類(lèi)元素的一個(gè)持續(xù)的最大主集。 主要用于檢驗(yàn)一個(gè)變量?jī)蓚€(gè)值的分布是否呈隨機(jī)分布，即檢驗(yàn)前一個(gè)個(gè)案是否影響下一個(gè)個(gè)案的值，如果沒(méi)有影響，這一組個(gè)案便是隨機(jī)的。 例如，30次擲硬幣出現(xiàn)正反面的序列為000