null均值差异性的假设检验均值差异性的假设检验统计推断统计推断与统计描述不同,统计推断是一种不确定性的研究,研究的结果最终总是以概率的形式产生,根据概率的大小与研究者制定的判断标准的比较来决定研究结论。
均值差异性假设检验是研究不同
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之间统计参数的差异性,主要用于比较群体间的某种属性(如平均值)的差异。一、基本概念一、基本概念资料和变量( data and variable):
在确定总体后,研究者则应对每个观察单位的某项特征进行测量测量和观察,这种特征称为变量。
对变量的测得值称为变量值或观测(查)值,亦称为资料。
变量的观测值可以是定量的,也可以是定性的。资料的分类资料的分类资料定量资料分类资料无序分类二项分类有序分类多项分类(定性资料)资料的分类资料的分类定量资料
亦称为数值变量。
其变量值是定量的,表现为数值大小。一般有度量单位。
如:身高、体重,血压等。资料的分类资料的分类分类资料
分类变量、或定性资料。
其观测值是定性的,表现为互不相容的类别或属性。有两种情况:
无序分类:
有序分类:资料的分类资料的分类二项分类
如阳性、阴性;性别的男、女。
两类间互相对立。
多项分类
如血型:A型、B型、O型、AB型
为互不相容的多个类别。
亦称为计数资料。
资料的分类资料的分类有序分类
各类间有程度的差别,给人以半定量的概念。
亦称为等级资料。
如测定某人群的血清反应,结果可分为-、±二、 ±三 级。提示:提示:不同类型的资料采用相应的统计分析
方法
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。
定量资料一般按均数分析。分类资料一般按卡方。
各类资料之间可相互转化。内容内容正态分布的检验方法
Compare means 菜单详解二、正态性检验二、正态性检验对于服从正态分布及非正态分布的资料,其统计方法是不一样的。
对于非正态分布首先考虑它能否经变换,转化成正态分布资料,若能则可在变换后再用平均数与标准差计算其正常值范围。
正态性检验的方法较多,本次只介绍“kolmogorov – Smirnov”方法。菜单菜单1.对话框1.对话框正态分布
均匀分布
柏松分布
指数分布null三种确切概率的计算方法例题例题 某地测量了120名正常成年男性红细胞(万/立方毫米)的数据,试检验其正态性。
2.1.1操作步骤2.1.1操作步骤打开数据文件
选择统计分析过程
Analyze ----nonparametric tests
选项
统计选项
输出结果
结果分析及保存结果与分析结果与分析差异列表:
绝对值
正值
负值Z统计量
P值null统计学结果:
P=0.94,差异无统计学意义(无差异)。
专业知识
结论:该数据是正态分布null某班级对学生进行了一次生活常识测验,测验结果分数如表所示:nullsig=0.973>0.05,说明测验成绩呈正态分布。null例2: 146例粪链球菌食物中毒病人,其潜伏期的测量值的频数表。三、均数分析三、均数分析One-sample T Test 主要用于总体均数与样本均数比较的分析
Paired-sample T Test 过程主要用于配对资料的分析。
Independent-sample T Test 过程主要用于两样本资料分析。1、单样本T检验(One-sample T Test)1、单样本T检验(One-sample T Test)单样本T检验是将被测样本的平均值与某标准值进行比较,比较其差异的显著程度。
对数据要求:变量观测值的取值的分布应当满足正态分布。
要求单变量为定量变量(数值型变量)
Analyze->compare means->one-sample T Test(1)One-sample T Test 对话框(1)One-sample T Test 对话框对话框的含义对话框的含义Test variable:
检验变量栏。要求变量服从正态布。
Test value:
检验值栏。
Option…:选择按钮。null可信区间只删除与分析有关的数据删除所有带缺失值的数据例子:例子:已知某地区的12岁男孩平均身高为143.3cm。1973年某市测量120名12岁男孩身高资料。
操作步骤:
建立数据集——analyze——compare means —— one-sample T test——分析结果——结论.nullnull结论:结论:样本均数虽略低于总体均数,但无统计学意义(无显著差异)。
误差来源可能是抽样误差,也可能来自测量误差。
结论是该市12岁男孩平均身高与该地区平均身高无显著性差异。2、 两独立样本均值差异性检验(Independent-sample T Test) 2、 两独立样本均值差异性检验(Independent-sample T Test) 两独立样本均值差异性检验与单样本T检验的区别就在于不是用指定的检验值与被测样本进行差异性检验,而是将两组样本的平均值进行差异性检验。
检验条件
两组不相关样本呈正态分布
一个或多个因变量,一个自变量。Independent-sample T TestIndependent-sample T Test对话框的含义对话框的含义Test variable: 检验变量栏.
至少有一个数值型检验变量,并要求变量服从正态分布。
Group variables: 分组变量栏。
此变量可以是数值变量,也可以是短字符串变量。
Define group….:定义分组变量栏
Option….
一般情况下,使用系统默认选择项即可得到较满意的结果,无须使用此按钮。null使用指定值。分割点。此值把数据分为两部分。Option…对话框Option…对话框例:例:现以某年龄男女身高体重为例。检验男女生在身与体重方面是否有显著性差异。(见文件。独立例子)
SPSS操作步骤:
?????
结果输出结果输出nullSig=0.200>0.05,方差齐性。从而在T检验中应当查看equal variances assumed 项,表中该项sig=0.458>0.05,表明均值无差异。分析结果及解释分析结果及解释表1中显示分组统计。
均数、标准差、标准误
在表2中给出Levene方差齐次性检验结果,以及t检验和校正t检验两种方法分别计算出的检验结果。
方差齐性时、方差不齐时;
结论:差别无统计学意义。(差异不显著)Why??3、配对样本的均值差异性检验(Paired-sample T Test)3、配对样本的均值差异性检验(Paired-sample T Test)样本特点
同一样本中两个变量值有对应关系。3、配对样本的均值差异性检验(Paired-sample T Test)3、配对样本的均值差异性检验(Paired-sample T Test)
执行该过程,SPSS将显示:
每个变量的均数、标准差、标准误和样本含量
每对变量的相关系数
每对变量差值的均数、标准差和可信区间
检验每对变量差值的均数是否来自总体均数为0的T检验结果。Paired-sample T Test对话框Paired-sample T Test对话框配对变量栏。当前选择栏选择项按钮对话框说明对话框说明Paired variables: 配对变量栏。其差值服从正态分布。
Current selections: 当前选择栏。放置所选的配对变量。
Variable 1:放置所选择的一个变量
Variable 2:放置所选择的一个变量
Options… 选择项按钮。
一般情况下使用系统默认选择项即可得到较满意的结果。无须使用此按钮。Options…对话框Options…对话框例:例:现以体育疗法治疗高血压的数据为例。10个高血压患者在施以体育疗法前后测定舒张压。要求判断体育疗法对降低血压是否有疗效。
SPSS运行步骤
How????运行结果:运行结果:nullnull结果分析结果分析表1:单变量的描述统计量
表2:治疗前后舒张压之间的相关系数。
表3:配对变量差值之间的T检验结果。
结论:
体育疗法对降低舒张压有明显疗法。例例某班的学生用两种不同的学习方法记忆英语单词,两种方法记忆的单词数量在数据表中给出。试分析两种学习方法记忆英语单词量的的均值差异。6.5 方差分析的基本概念6.5 方差分析的基本概念