SPSS均值比較與檢驗

優(yōu)選SPSS均值比較與檢驗現(xiàn)在是1頁\一共有34頁\編輯于星期一2MEANS過程單一樣本T檢驗(One-SampleTTest）獨立樣本T檢驗(Independent-SampleTTest)配對樣本T檢驗(Paired-SampleTTest)方差分析（One-WayANOVA）SPSS——均值比較與檢驗現(xiàn)在是2頁\一共有34頁\編輯于星期一3算術(shù)平均值：方差：標(biāo)準(zhǔn)差：均值標(biāo)準(zhǔn)誤：有關(guān)公式—(提前說明)現(xiàn)在是3頁\一共有34頁\編輯于星期一4有關(guān)公式峰度：偏度：N≥3，S>0N≥2，S>0

返回現(xiàn)在是4頁\一共有34頁\編輯于星期一5MEANS過程一、Means過程該過程實際上更傾向于對樣本進行描述，可以對需要比較的各組計算描述指標(biāo)，包括均值、標(biāo)準(zhǔn)差、總和、觀測量數(shù)、方差等一系列單變量統(tǒng)計量。二、完全窗口分析按Analyze—CompareMeans—Means順序，打開Means主對話框（如圖3--1）?，F(xiàn)在是5頁\一共有34頁\編輯于星期一6圖3—1Means主對話框該框的變量為因變量，即用于分析的變量。該框的變量為自變量，必須至少有一個變量單擊此按鈕，進入下一層，返回則按Previous按鈕。見圖3—2現(xiàn)在是6頁\一共有34頁\編輯于星期一7Statistics框：供選擇的統(tǒng)計量StatisticsforFirstLayer復(fù)選框：Anovatableandeta:進行分組變量的單因方差分析并計算eta統(tǒng)計量。Testforlinearity:產(chǎn)生第一層最后一個變量的R和R2。

圖3—2Options對話框CellStatistics框:

選入的描述統(tǒng)計量，默認(rèn)為均值、樣本數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差?，F(xiàn)在是7頁\一共有34頁\編輯于星期一8三、例題分析

測得某城市12歲兒童的身高及體重信息，用Means過程對其做基本的描述性統(tǒng)計分析?，F(xiàn)在是8頁\一共有34頁\編輯于星期一91、操作步驟

1）打開數(shù)據(jù)文件“data03-MEANS_01.sav”

。2)按順序AnalyzeCompareMeansMeans打開主對話框。3)單擊Option,打開Options對話框,選擇統(tǒng)計項目。4）單擊OK完成?，F(xiàn)在是9頁\一共有34頁\編輯于星期一10選hsex按Next,進入layer2of2,選age圖3—3在主對話框選送變量圖3—4第二層變量框現(xiàn)在是10頁\一共有34頁\編輯于星期一11選擇統(tǒng)計項目按此按鈕復(fù)選此2項,第一層次分組選擇計算方差分析和線性檢驗圖3—5Options對話框現(xiàn)在是11頁\一共有34頁\編輯于星期一12表3—1觀測量摘要表（性別和年齡均放第一層）2.結(jié)果及分析現(xiàn)在是12頁\一共有34頁\編輯于星期一13分析實例兩個分類變量分別放在兩層中相同年齡的男孩和女孩是否身高有所不同？是否身高隨年齡的增長呈線性關(guān)系？如果解決這樣的問題，只建立一個控制層就不夠了。應(yīng)該考慮，選擇身高h(yuǎn)作為因變量，分類變量age作為第一層控制變量，sex為第二層控制變量。兩個分類變量分別放在兩層中，且使用選擇項。現(xiàn)在是13頁\一共有34頁\編輯于星期一14對第一層變量的方差分析結(jié)果

當(dāng)前表是方差分析表，共6列：第一列方差來源：組間的、組內(nèi)的、總的方差；第二列為平方和；第三列為自由度；第四列為均方；第五列為F值；第六列為F統(tǒng)計量的顯著值?，F(xiàn)在是14頁\一共有34頁\編輯于星期一15關(guān)聯(lián)度測度

表3—6是eta統(tǒng)計量表，η統(tǒng)計量表明因變量和自變量之間聯(lián)系的強度，η2是因變量中不同組間差異所解釋的方差比，是組間平方和與總平方和之比?，F(xiàn)在是15頁\一共有34頁\編輯于星期一16一、簡介用于檢驗單個變量的均值與假設(shè)檢驗值(給定的常數(shù))之間是否存在差異。二、完全窗口分析按Analyze—CompareMeans—One-SampleTTest順序，打開One-SampleTTest主對話框（如圖3--1）一、單一樣本T檢驗T檢驗：現(xiàn)在是16頁\一共有34頁\編輯于星期一17圖3-6One-SampleTTest主對話框圖3-7Options對話框TestVariables框：用于選取需要分析的變量TestValue:輸入已知的總體均值，默認(rèn)0ConfidenceInterval:輸入置信區(qū)間，一般取90、95、99等。MissingValues:在檢驗變量中含有缺失值的觀測將不被計算。在任何一個變量中含有缺失值的觀測都將不被計算現(xiàn)在是17頁\一共有34頁\編輯于星期一18三、例題分析某地區(qū)12歲男孩平均身高為142.5cm。1973年某市測量120名12歲男孩身高資料，數(shù)據(jù)編號data08-02。假設(shè)某市12歲男孩身高與該地區(qū)12歲男孩身高平均值相等。

1、操作步驟

1）按Analyze—CompareMeans—OneSampleTTest順序，打開主對話框。(打開數(shù)據(jù)文件“data03-MEANS_02.sav”。)

2）將變量height選入TestVariable框。

3）在TestValue中輸入142.5，后單擊OK?，F(xiàn)在是18頁\一共有34頁\編輯于星期一192、結(jié)果分析表5-9是12歲男孩的觀測量個數(shù)、均值、標(biāo)準(zhǔn)差和均值的標(biāo)準(zhǔn)誤等統(tǒng)計量。表3-9單個樣本統(tǒng)計量現(xiàn)在是19頁\一共有34頁\編輯于星期一20表3-10單個樣本檢驗

從表3-10可看出，t值為1.032,自由度119,顯著值為0.304>0.05,無效假設(shè)成立。樣本均值與檢驗值的差為0.548,該差值95%的置信區(qū)間是-0.504~1.600。均值差值的95％置信區(qū)間包括0，由此可以得出樣本均值與總體均值無顯著差異現(xiàn)在是20頁\一共有34頁\編輯于星期一21T檢驗：現(xiàn)在是21頁\一共有34頁\編輯于星期一22有關(guān)公式方差不齊使用公式：方差齊時使用公式

：Sc是合并方差

：方差齊性檢驗：現(xiàn)在是22頁\一共有34頁\編輯于星期一23一、簡介

用于檢驗對于兩組來自獨立總體的樣本，其獨立總體的均值或中心位置是否一樣。如果兩組樣本彼此不獨立，應(yīng)使用配對T檢驗（Paired-SampleTTest）。如果分組不止一個，應(yīng)使用One-WayANOVA過程進行單變量方差分析。如果想比較的變量是分類變量，應(yīng)使用Crosstabs功能。獨立樣本T檢驗還要求總體服從正態(tài)分布，如果總體明顯不服從正態(tài)分布，則應(yīng)使用非參數(shù)檢驗過程（Nonparametrictest）二、完全窗口分析

按Analyze—CompareMeans—Independent-SampleTTest順序，打開Independent-SampleTTest主對話框（如圖3--10）二、獨立樣本T檢驗

現(xiàn)在是23頁\一共有34頁\編輯于星期一24圖5—10獨立樣本T檢驗主對話框圖5—11DefineGroups主對話框從源變量框中選取要作檢驗的變量。為分組變量，只能有一個。分別輸入分組變量的取值條件，如1為男，2為女等。輸入分界點值，如體重60公斤等。現(xiàn)在是24頁\一共有34頁\編輯于星期一25在檢驗變量中含有缺失值的觀測將不被計算。在任何一個變量中含有缺失值的觀測都將不被計算輸入置信區(qū)間，一般取90、95、99等。圖5-9Independent-SampleTTest的Options對話框三、例題分析檢驗?zāi)信蛦T現(xiàn)工資是否有顯著性差異。1、操作步驟

1）按Analyze—CompareMeans—Independent-SampleTTest順序，打開主對話框。打開數(shù)據(jù)文件“data03-MEANS_03.sav”。

2）將變量Salary選入TestVariable框。

3）在Gender選入GroupingVariable框中作為檢驗變量。

4）打開DefineGroups對話框，在Group1輸入f，Group2輸入m，單擊Continue，再單擊OK?，F(xiàn)在是25頁\一共有34頁\編輯于星期一262、結(jié)果分析表3-11是男女職員當(dāng)前薪水的觀測量個數(shù)、均值、標(biāo)準(zhǔn)差和均值的標(biāo)準(zhǔn)誤等統(tǒng)計量。表3-11分組統(tǒng)計量現(xiàn)在是26頁\一共有34頁\編輯于星期一27表3-12獨立樣本T檢驗結(jié)果從表3-12可看出，Equalvariancesassumed行是假設(shè)方差相等進行的檢驗，當(dāng)方差相等時考察這一行的結(jié)果；Equalvariancesnotassumed行是假設(shè)方差不等進行的檢驗，當(dāng)方差不等時考察這一行的結(jié)果。在Levene’sTestforEqualityofVariance列中，顯著值為0.000<0.05，可認(rèn)為方差是不等的，所以應(yīng)考察第二行的結(jié)果。可看出，顯著值為0.000<0.05，所以認(rèn)為均值是不等的?，F(xiàn)在是27頁\一共有34頁\編輯于星期一28均值差值的95％置信區(qū)間在-18003.0~-12816.7之間，不包括0，由此可以得出樣本均值與總體均值有顯著差異結(jié)論：從t檢驗得p值為0.000<0.05和均值之差值的95％置信區(qū)間不包括0都能得出，女雇員現(xiàn)工資明顯低于男雇員，差異有統(tǒng)計意義。值得注意的是在實際應(yīng)用中由于存在其他條件，如職務(wù)等級、工作經(jīng)驗等，不能得出現(xiàn)平均工資差異是由性別差異造成的結(jié)論。根據(jù)分析結(jié)果得出結(jié)論要謹(jǐn)慎!現(xiàn)在是28頁\一共有34頁\編輯于星期一29

一、簡介用于檢驗兩個相關(guān)的樣本是否來自具有相同均值的總體。二、完全窗口分析1、主對話框按Analyze—CompareMeans—Paired-SampleTTest順序，打開Paired-SampleTTest主對話框（如圖3--1）三、配對樣本T檢驗現(xiàn)在是29頁\一共有34頁\編輯于星期一30從源變量框中選取成對變量移入所選變量同圖3－9圖3－10Paired-SampleTTest對話框現(xiàn)在是30頁\一共有34頁\編輯于星期一31三、例題分析

某單位研究飼料中缺乏維生素E與肝中維生素A含量的關(guān)系，將大白鼠按性別、體重等配為8對，每對中兩只大白鼠分別喂給正常飼料和維生素E缺乏飼料，一段時期后測定其肝中維生素A含量（μmol/L）如下，現(xiàn)在想知道飼料中缺乏維生素E對鼠肝中維生素A含量有無影響。大白鼠配對編號肝中維生素A含量（μmol/L）正常飼料組維生素E缺乏組137.225.7220.925.1331.418.8441.433.5539.834.0639.328.3736.126.2831.918.3表3-12配對樣本T檢驗數(shù)據(jù)現(xiàn)在是31頁\一共有34頁\編輯于星期一321、操作步驟

1）輸入數(shù)據(jù)并定義變量名：正常飼料組測定值為x1，維生素E缺乏飼料組測定值為x2(數(shù)據(jù)文件“data03-MEANS_04.sav”。)2）按Analyze—CompareMeans—Paired-SampleTTest順序，打開主對話框。

3）單擊變量x1，再單擊x2，將