spss授課-第五章制作人

制作人：凡第5章SPSS的參數(shù)檢驗主要內(nèi)容：參數(shù)檢驗概述介紹參數(shù)檢驗的基本思想、步驟；單樣本t檢驗是用來檢驗總體均值和檢驗值差異是否明顯；兩獨立樣本t檢驗推斷兩總體的均值是否顯著差異；兩配對樣本t檢驗通過配對樣本來推斷來自兩總體的均值是否顯著差異；5.1

參數(shù)檢驗概述統(tǒng)計推斷與參數(shù)檢驗統(tǒng)計推斷是根據(jù)樣本數(shù)據(jù)推斷總體特征的方法；原因主要是總體未知，或者操作費時費力；在以下兩種情況下進(jìn)行：分布已知，主要估計參數(shù)的取值；分布未知，對分布和特征都進(jìn)行估計；5.1.2

假設(shè)檢驗的基本思想首先對總體的特征提出假設(shè)，然后用樣本的數(shù)據(jù)來驗證假設(shè)是否正確；如果樣本數(shù)據(jù)能夠以一定概率說明假設(shè)不會發(fā)生，則原假設(shè)，相反，如果不能夠說明原假設(shè)不成立，那就接受原假設(shè)；原理是小概率事件原理，即一次試驗中小概率事件是幾乎不可能發(fā)生的。5.1.3

假設(shè)檢驗的基本步驟提出零假設(shè)；選擇檢驗統(tǒng)計量；在零假設(shè)的條件下，計算檢驗統(tǒng)計量觀測值發(fā)生的概率；給定顯著性水平，作出決斷。分別說明……5.2

單樣本t檢驗單樣本t檢驗的目的單樣本的t檢驗是利用來自某總體的樣本數(shù)據(jù)，推斷總體的均值是否與指定值之間存在差異；例如；根據(jù)儲蓄數(shù)據(jù)推斷一次存款額是否為2000元；根據(jù)保險公司數(shù)據(jù)推斷是否受過高等教育的比例不小于0.8，年輕人比例是否為0.5；這里，方法涉及單個總體，采用t檢驗方法，因此稱為單樣本t檢驗。5.2.2

單樣本t檢驗的基本步驟應(yīng)用單樣本t檢驗法的前提是總體服從正態(tài)分布基本步驟與假設(shè)檢驗相同，只是將里面內(nèi)容具體化：提出零假設(shè)，一般表述為

u＝u0，其中u為總體均值，u0為檢驗值，例如…；選擇檢驗統(tǒng)計量：樣本均值的函數(shù)，統(tǒng)計量為t統(tǒng)計量；計算檢驗統(tǒng)計量觀測值和概率p值；給出顯著水平a，將p和a比較，作出決策

p<a

p>a;5.2.3

單樣本t檢驗的基本操作菜單paremeansOne-SamplesTtest如下窗口1.5.2.3

基本操作（續(xù)）OKPasteCancelResetHelpOptions…Test

Variable

(s)Test

Values所有數(shù)據(jù)文件中的變量待檢驗的變量，可以選擇多個，但是最好一個一個檢驗5.2.2

單樣本t檢驗的基本操作（續(xù)）2.在Test

Value

框中輸入檢驗值；單擊Options按鈕定義其他選項：在下圖窗口中，Exclude

cases ysis

byysis表示剔除在計算上有缺失的數(shù)據(jù)；Exclude

cases

listwise表示剔除任何有缺失值的數(shù)據(jù)后在做檢驗；還可以得到置信區(qū)間。5.2.3

單樣本t檢驗的基本操作（續(xù)）CancelHelpContinueConfidence

IntervalysisMissing

ValuesExcludecases ysisbyExcludecaseslistwise95%5.2.4

單樣本t檢驗的應(yīng)用舉例5.2.4.1儲戶一次平均

金額的推斷，檢驗平均

金額是否與2000元有顯著差異；5.2.4.2保險公司

構(gòu)成推斷，檢驗高等教育員工比例是否比0.8大，檢驗?zāi)贻p員工比例是否和0.5有顯著差異。結(jié)果1One-Sample

StatisticsNMeanStd.

DeviationStd.

ErrorMean存(取)款金額3132473.786760.867382.147結(jié)果1（續(xù)）One-Sample

TestTest

Value

=

2000tdfSig.

(2-tailed)MeanDifference95%

ConfidenceInterval

of

theDifferenceLowerUpper存(取)款金額1.240312.216473.78-278.131225.69結(jié)果分析數(shù)據(jù)的基本描述：存款金額的均值為2473.78元，標(biāo)準(zhǔn)差為6760.867元，均值的標(biāo)準(zhǔn)差為

382.147元，T檢驗統(tǒng)計量的值為1.24，

度為312，p值為0.216，置信區(qū)間為(1721.87

,

3225.69);可以看到p>a，故認(rèn)為存款均值與2000元差異不明顯，而且有95％的度認(rèn)為均值落入?yún)^(qū)間(1721.87,3225.69)，也驗證了這一點One-Sample

Statis

ticsNMeanStd.

DeviationStd.

ErrorMeanY119.7448.16734.03839One-Sample

TestTest

Value

=

0.8tdfSig.

(2-tailed)MeanDifference95%

ConfidenceInterval

of

theDifferenceLowerUpperY1-1.43718.168-.0552-.1358.0255關(guān)于高教育員工比例的檢驗結(jié)果關(guān)于年輕員工比例的檢驗結(jié)果One-Sample

StatisticsNMeanStd.

DeviationStd.

ErrorMeanY226.7139.15068.02955One-Sample

TestTest

Value

=

0.5tdfSig.

(2-tailed)MeanDifference95%

ConfidenceInterval

of

theDifferenceLowerUpperY27.23725.000.2139.1530.2747結(jié)果分析具有高等教育水平的員工比例平均值為0.7448，標(biāo)準(zhǔn)差0.167，p值為0.168，置信區(qū)間為(0.66420.8255)；年輕人比例平均值為0.7139，標(biāo)準(zhǔn)差為0.151，p值接近0，置信區(qū)間為(0.6530

0.7747)關(guān)于單樣本t檢驗的一些結(jié)論如果sig.框中的概率小于的檢驗水平a，那么認(rèn)為結(jié)果與檢驗值顯著差異，假設(shè)不成立，反之，假設(shè)成立；如果檢驗是顯著差異的，那么檢驗值不會進(jìn)入

置信區(qū)間，即置信區(qū)間兩個值符號相同，反之，如果不是顯著差異，那么檢驗值進(jìn)入置信區(qū)間，即兩個值符號相反，前負(fù)后正。5.3

兩獨立樣本t檢驗兩獨立樣本t檢驗的目的單樣本的t檢驗是利用來自兩個獨立總體的樣本數(shù)據(jù)，推斷總體的兩個均值是否顯著差異；例如；根據(jù)儲蓄數(shù)據(jù)城鄉(xiāng)一次存款額是否顯著差異；根據(jù)保險公司數(shù)據(jù)推斷

性保險公司和

、合資保險公司

構(gòu)成是否顯著差異；這里，方法涉及兩總體，采用t檢驗方法，同時要求兩總體獨立，因此獨立兩樣本t檢驗。5.3.2

單樣本t檢驗的基本步驟應(yīng)用此檢驗法的前提是兩個總體服從正態(tài)分布基本步驟與假設(shè)檢驗相同，只是將里面內(nèi)容具體化：提出零假設(shè)，一般表述為

u1＝u2，其中u1為第一個總體均值，u2為第二個總體均值，例如…；選擇檢驗統(tǒng)計量：樣本均值的函數(shù)，統(tǒng)計量為t統(tǒng)計量；計算檢驗統(tǒng)計量觀測值和概率p值；給出顯著水平a，將p和a比較，作出決策

p<a

p>a;5.3.3

兩獨立樣本t檢驗的基本操作菜單paremeansIndependent-SamplesTtest如下窗口1.5.3.2

基本操作（續(xù)）OKPasteCancelResetHelpOptions…Test

Variable

(s)GrouValues所有數(shù)據(jù)文件中的變量待檢驗的變量，可以選擇多個，但是最好一個一個檢驗Define

Groups…5.3.2

兩獨立樣本t檢驗的基本操作（續(xù)）2.在操作前要首先確定一個分別總體的標(biāo)志變量，選到Grou

Values框中；在Test

Variable

(s)

框中選擇檢驗變量；單擊Definegroups按鈕定義兩總體的標(biāo)志值，如下窗口：Option

的定義與前面相同；5.3.3

單樣本t檢驗的基本操作（續(xù)）CancelHelpContinueUse

specified

valuesGroup1Group2Cut

point說明Grou

Values表示用哪兩個值來區(qū)分兩個總體Cut

point

表示大于某個值成為一個總體，小于某個值成為一個總體5.3.4

單樣本t檢驗的應(yīng)用舉例5.3.4.1城鎮(zhèn)儲戶與農(nóng)村儲戶一次金額的均值比較，檢驗平均金額是否顯著差異；5.3.4.2

性保險公司和、合資公司保險公司構(gòu)成推斷，檢驗高等教育員工比例的均值是否顯著差異差異。結(jié)果1Group

Statistics戶口NMeanStd.

DeviationStd.

ErrorMean存(取)款金額

城鎮(zhèn)戶口農(nóng)村戶口223902687.201944.975737.5668816.366384.216929.327結(jié)果1（續(xù)）Independent

Samples

TestLevene's

Equality

ofTest

forVariancest-test

for

Equality

of

MeansFSig.tdfSig.

(2-tailed)Mean

DifferenceStd.

Error

Difference95%

Confidence

Intervalof

the

DifferenceLowerUpper存(取)款金額

Equal

variances

assumed.627.429.879311.380742.24844.616-919.6502404.120Equal

variances

not

assumed.738120.613.462742.241005.619-1248.7182733.188結(jié)果分析分兩步完成，首先觀察方差是否顯著差異，此處方差的F檢驗值表明方差沒有顯著差異；第二步，T檢驗統(tǒng)計量的值，由于方差不顯著差異，應(yīng)該看第一行結(jié)果，p值0.38可以看到p>a，故認(rèn)為存款均值差異不顯著，而且有95％的置信區(qū)間跨過0，也驗證了這一點關(guān)于高教育員工比例的檢驗結(jié)果Group

Statis

tics810.6657.8257.16957.13178.05995.04167公司類別性公司和中外合資Y1NMeanStd.

DeviationStd.

ErrorMeanIndependent

Samples

TestLevene'sEquality

ofTest

forVariancest-test

for

Equality

ofMeansFSig.tdfSig.

(2-tailed)MeanDifferenceStd.

ErrorDifference95%

ConfidenceInterval

of

theDifferenceLowerUpperY1

Equal

variances

assumed.912.354-2.25616.038-.1600.07091-.31033-.00968Equal

variances

notassumed-2.19113.032.047-.1600.07301-.31770-.00231結(jié)果分析分兩步完成，首先觀察方差是否顯著差異，此處方差的F檢驗值表明方差沒有顯著差異；第二步，T檢驗統(tǒng)計量的值，由于方差不顯著差異，應(yīng)該看第一行結(jié)果，p值0.038可以看到p<a，故認(rèn)為保險公司比例均值差異顯著，而且有95％的置信區(qū)間跨過0，也驗證了這一點5.3.4.3工作認(rèn)可度和工作狀態(tài)的分析預(yù)處理部分：重新記分，反向記分法，可通過Record命令實現(xiàn)；計算綜合得分，求和，可以用compute菜單實現(xiàn)；排序，制定分組，通過sort菜單，然后建立標(biāo)記變量分析部分如下關(guān)于工作認(rèn)可度和工作狀態(tài)的檢驗結(jié)果Group

Statis

ticsBJNMeanStd.

DeviationStd.

ErrorMean對工作感到有挫折感

低分組高分組25252.40003.1600.86603.62450.17321.12490覺得自己不被了解

低分組高分組25252.24003.0000.72342.64550.14468.12910工作讓我情緒疲憊

低分組高分組25252.40003.1600.91287.68799.18257.13760我覺得我過度工作

低分組252.6800.94516.18903高分組253.0400.61101.12220面對工作時有力不從心

低分組的感覺

高分組25252.20002.7200.81650.79162.16330.15832工作時感到心灰意冷

低分組251.7600.83066.16613高分組253.0400.73485.14697覺得自己推行工作的方

低分組式不適當(dāng)

高分組25252.00002.6000.70711.70711.14142.14142想暫時休息一陣子或另

低分組調(diào)其他職務(wù)

高分組25251.88003.1200.78102.88129.15620.17626Independent

Samples

Testevene's

Equality

ofTes

f

rVar

ancest-test

foEquality

of

MeansSig.tdfSig.

(2-tailed)MeanD

fferenceStd.

ErrorDifference95%

Confi

en

eInterval

of

theDif

ere

ceowerUpper對工作感到有挫折感Equal

vaiances

assumd5.108.028-3.55948.001-.7600.21354-1.18935-.33065Equal

vaassum

diances

not-3.55943.647.001-.7600.21354-1.19046-.32954覺得自己不被了解Equal

vaiances

assumd1.576.215-3.91948.000-.7600.19391-1.14988-.37012Equal

vaassum

diances

not-3.91947.390.000-.7600.19391-1.15001-.36999工作讓我情緒疲憊Equal

vaiances

assumd3.392.072-3.32448.002-.7600.22862-1.21967-.30033Equal

vaassum

diances

not-3.32444.614.002-.7600.22862-1.22057-.29943我覺得我過度工作Equal

vaiances

assumd8.460.005-1.59948.116-.3600.22509-.81258.09258Equal

vaassum

diances

not-1.59941.077.117-.3600.22509-.81456.09456面對工作時有力不從心的感覺Equal

vaEqual

vaassum

diances

assumiances

notd.175.677-2.286-2.2864847.954.027.027-.5200-.5200.22745.22745-.97732-.97733-.06268-.06267工作時感到心灰意冷Equal

vaiances

assumd.929.340-5.77148.000-1.2800.22181-1.72598-.83402Equal

vaassum

diances

not-5.77147.297.000-1.2800.22181-1.72615-.83385覺得自己推行工作的方式不適當(dāng)Equal

vaEqual

vaassum

diances

assumiances

notd2.413.127-3.000-3.0004848.000.004.004-.6000-.6000.20000.20000-1.00213-1.00213-.19787-.19787想暫時休息一陣子或另調(diào)其他職務(wù)Equal

vaEqual

vaiances

assumiances

notd.0001.000-5.265-5.2654847.316.000.000-1.2400-1.2400.23551.23551-1.71353-1.71371-.76647-.766

9結(jié)果分析分兩步完成，首先觀察方差是否顯著差異，除了兩個變量，其他方差沒有顯著差異；第二步，T檢驗統(tǒng)計量的值，對應(yīng)看第一行或第二行的結(jié)果，p值如上表顯示可以看到對于p<a，認(rèn)為均值差異顯著，反之，認(rèn)為均值差異不顯著，這也表明了高分組和低分組對于工作認(rèn)可不同，工作態(tài)度也不同，對工作認(rèn)可的人工作不懈怠，另一種則相反。關(guān)于兩總體獨立樣本t檢驗的一些結(jié)論首先要進(jìn)行方差是否差異檢驗，決定看哪一行的數(shù)據(jù)；如果sig.框中的概率小于的檢驗水平a，那么認(rèn)為結(jié)果與檢驗值顯著差異，假設(shè)不成立，反之，假設(shè)成立；如果檢驗是顯著差異的，那么檢驗值不會進(jìn)入

置信區(qū)間，即置信區(qū)間兩個值符號相同，反之，如果不是顯著差異，那么檢驗值進(jìn)入置信區(qū)間，即兩個值符號相反，前負(fù)后正。5.4

兩配對樣本t檢驗兩配對樣本t檢驗的目的兩配對樣本的t檢驗是利用來自兩個總體的配對樣本，推斷總體的兩個均值是否顯著差異；和兩獨立樣本的差別；描述配對樣本的，即兩個相關(guān)聯(lián)的狀態(tài)；差別在于抽樣不是獨立的，而是關(guān)聯(lián)的；特征是樣本數(shù)相同，前后觀察值一一對應(yīng)，不能隨便更改。5.4.2

兩配對樣本t檢驗的基本步驟基本步驟與假設(shè)檢驗相同，只是將里面內(nèi)容具體化：提出零假設(shè)，一般表述為

u1＝u2，其中u1為第一個總體均值，u2為第二個總體均值，例如…；選擇檢驗統(tǒng)計量：樣本均值的函數(shù)，統(tǒng)計量為t統(tǒng)計量；計算檢驗統(tǒng)計量觀測值和概率p值；給出顯著水平a，將p和a比較，作出決策

p<a

p>a;5.4.3

兩配對樣本t檢驗的基本操作菜單paremeansPaired-SamplesT

test如下窗口1.5.4.2

基本操作（續(xù)）OKPasteCancelResetHelpOptions…Paired

Variable

(s)所有數(shù)據(jù)文件中的變量待檢驗的變量，配好對的Current

SelectionsVariable

1Variable

25.4.2

兩配對樣本t檢驗的基本操作（續(xù)）2.把一對或者若干對配對好的變量選入Paired

Variable

(s)

框中作為檢驗變量；Option

的定義與前面相同；5.4.4

單樣本t檢驗的應(yīng)用舉例5.4.4.1減肥茶效果，喝茶前后體重均值的比較，檢驗平均

金額是否顯著差異；5.4.4.2高等院校人文社會科學(xué)研究經(jīng)費投入的分析比較結(jié)果1Paire

d

Sample

s

StatisticsMeanNStd.DeviationStd.ErrorMeanPair

1

喝茶前體重喝后體重89.257170.028635355.337675.66457.90223.95749Paired

Samples

CorrelationsNCorrelationSig.Pair

1

喝茶前體重&

喝后體重35-.052.768結(jié)果1（續(xù)）Paired

Samples

TestPaired

DifferencestdfSig.

(2-tailed)MeanStd.

DeviationStd.

ErrorMean95%

ConfidenceIntervalof

theDifferenceLowerUpperPair

1

喝茶前體重-喝后體重19.22867.981911.3491916.486721.970514.25234.000結(jié)果分析第一列是配對樣本前后差異，圖中是19.2kg；第二列是差值樣本標(biāo)準(zhǔn)差；第三列是差值樣本均值抽樣分布的標(biāo)準(zhǔn)差；第四第五列是置信區(qū)間的下限和上限；第六列是t檢驗量的測量值；第七列是對應(yīng)的p值；將p值和a做比較，可以得出相應(yīng)的結(jié)論。關(guān)于高教育員工比例的檢驗結(jié)果Group

Statis

tics810.6657.8257.16957.13178.05995.04167公司類別性公司和中外合資Y1NMeanStd.

DeviationStd.

ErrorMeanIndependent

Samples

TestLevene'sEquality

ofTest

forVariancest-test

for

Equality

ofMeansFSig.tdfSig.

(2-tailed)MeanDifferenceStd.

ErrorDifference95%

ConfidenceInterval

of

theDifferenceLowerUpperY1

Equal

variances

assumed.912.354-2.25616.038-.1600.07091-.31033-.00968Equal

variances

notassumed-2.19113.032.047-.1600.07301-.31770-.00231結(jié)果分析分兩步完成，首先觀察方差是否顯著差異，此處方差的F檢驗值表明方差沒有顯著差異；第二步，T檢驗統(tǒng)計量的值，由于方差不顯著差異，應(yīng)該看第一行結(jié)果，p值0.038可以看到p<a，故認(rèn)為保險公司比例均值差異顯著，而且有95％的置信區(qū)間跨過0，也驗證了這一點5.3.4.3工作認(rèn)可度和工作狀態(tài)的分析預(yù)處理部分：重新記分，反向記分法，可通過Record命令實現(xiàn)；計算綜合得分，求和，可以用compute菜單實現(xiàn)；排序，制定分組，通過sort菜單，然后建立標(biāo)記變量分析部分如下關(guān)于工作認(rèn)可度和工作狀態(tài)的檢驗結(jié)果Group

Statis

ticsBJNMeanStd.

DeviationStd.

ErrorMean對工作感到有挫折感

低分組高分組25252.40003.1600.86603.62450.17321.12490覺得自己不被了解

低分組高分組25252.24003.0000.72342.64550.14468.12910工作讓我情緒疲憊

低分組高分組25252.40003.1600.91287.68799.18257.13760我覺得我過度工作

低分組252.6800.94516.18903高分組253.0400.61101.12220面對工作時有力不從心

低分組的感覺

高分組25252.20002.7200.81650.79162.16330.15832工作時感到心灰意冷

低分組251.7600.83066.16613高分組253.0400.73485.14697覺得自己推行工作的方

低分組式不適當(dāng)

高分組25252.00002.6000.70711.70711.14142.14142想暫時休息一陣子或另

低分組調(diào)其他職務(wù)

高分組25251.88003.1200.78102.88129.15620.17626Independent

Samples

Testevene's

Equality

ofTes

f

rVar

ancest-test

foEquality

of

MeansSig.tdfSig.

(2-tailed)MeanD

fferenceStd.

ErrorDifference95%

Confi

en

eInterval

of

theDif

ere

ceowerUpper對工作感到有挫折感Equal

vaiances

assumd5.108.028-3.55948.001-.7600.21354-1.18935-.33065Equal

vaassum

diances

not-3.55943.647.001-.7600.21354-1.19046-.32954覺得自己不被了解Equal

vaiances

assumd1.576.215-3.91948.000-.7600.19391-1.14988-.37012Equal

vaassum

diances

not-3.91947.390.000-.7600.19391-1.15001-.36999工作讓我情緒疲憊Equal

vaiances

assumd3.392.072-3.32448.002-.7600.22862-1.21967-.30033Equal

v