1、SPSS学习T检验和方差分析潘世瑞潘世瑞1 单样本的t检验单样本的t检验，是在只有一个样本的情况下，对此样本均数与已知总体均数（一般为理论值、标准值或经过过大量观察得到的稳定值）进行比较，或者是将样本均值与人为制定的检测值进行比较，比较的目的是推断样本所代表的总体均值与已知的总体均值是否有差别。21 单样本的t检验例：某工厂用自动打包机打包，每包标准质量为100kg。为了保证生产出的正常运行，每天开工后需要先行试机，检查打包机是否有系统偏差，以便及时调整。某日开工后在试机中共打了9个包，测得9包质量(kg)为:99.3,98.7,100.5,101.2,98.3,99.7,99.5,102.1
2、,100.5。现在需要做出判断，今天的打包机是否需要作出调整？假设H0：=100;H1:10031 单样本的t检验结果：假设H0，样本总体均数=100从左到右依次为t值，自由度(df),P值(Sig.2-tailed),两均值误差(Mean Difference)、差值95%置信区间分析：P值为0.957可知，由于P值远大于检验水平0.05，因此不能认为样本所在总体均数与假设的总体均数不同，即可以认为打包机正常工作。One-Sample StatisticsOne-Sample Statistics999.9781.2122.4041打包的质量NMeanStd.DeviationStd.Err
3、orMean42 两独立样本的t检验P（Sig.）值的意义：通常我们在计算出t的值后，通过查表得t(n-1)，然后比较t和t(n-1)决定接受H0还是拒绝H0.这里假设检验的判断采取另外一种形式：即直接计算检验统计量样本实现的临界概率P值(也称为检验的P值)。P值的含义：利用样本实现能够做出拒绝原假设的最小显著水平。利用临界P值下结论：若P，则拒绝H0；若P，则接受H0。P的计算是复杂的，因为这将会设计抽样分布。现在的统计软件都有此功能，可以直接比较。52 两独立样本的t检验两独立样本的t检验用于检验两个独立样本是否来自于具有相同的均值的总体，也就是检验两个独立正态分布的均值是否相等。62 两
4、独立样本的t检验例：现测得某克山病区11例急性克山病患者与13名健康人的血磷值(x,mg%)如下：患者：2.60，3.24，3.73，3.73，4.32，4.73，5.18，5.58，5.78，6.40，5.63健康人：1.67,1.98,1.98,2.33,2.34,2.50,3.60,3.73,4.14,4.17,4.57,4.82,5.78问：该地区急性克山病患者与健康人的血磷值是否不同？解：假设H0：12，H1：1272 两独立样本的t检验结果：Group StatisticsGroup Statistics114.71091.30298.39286133.35461.30437.36
5、1771-患者;2-健康人12血磷值NMeanStd.DeviationStd.ErrorMean82 两独立样本的t检验表中Levenes为方差齐性检验，得结果F=0.038，Sig.=0.847,显著水平为0.05,由于P=0.08470.05，可以认为方差是齐性的。由于两个总体方差无显著差异，故推断结果从假设方差相等行中得到：P=0.0190.05，故拒绝假设，即该地区克山患者与健康病人的血磷值有显著差异。I In nd de ep pe en nd de en nt t S Sa am mp pl le es s T Te es st t.038.8472.53922.0191.356
6、29.53411.248632.463962.54021.354.0191.35629.53406.246782.46580Equal variancesassumedEqual variancesnot assumed血磷值FSig.Levenes Test forEquality of VariancestdfSig.(2-tailed)MeanDifferenceStd.ErrorDifferenceLowerUpper95%ConfidenceInterval of theDifferencet-test for Equality of Means93 两配对样本的t检验两配对样本的t
7、检验用于检验两个相关样本是否来自于具有相同均值的正态总体，即对于两个配对样本，推断两个总体的均值是否存在显著差异。配对的概念是指两个样本的各均值之间存在着对应的关系。如：一组病人治疗前后的体重对比，显然，对于同一个病人对应治疗前后两组不同的体重。103 两配对样本的t检验例3：分别从10例乳腺癌患者化疗前和化疗后的1d尿样中测得尿白蛋白(alb,mg/l)的数据如下，试分析化疗是否对alb的含量是否有显著影响？解：假设H0：12，H1：12步骤略113 两配对样本的t检验结果结果分析：由上表见P=0.026，在置信水平为95%时，显著性水平为0.05，而P Compare Means-One-
8、Way ANOVA，打开 One-Way ANOVA对话框。2、从左框中选择因变量”零件强度”进入Dependent list框内，选择因素变量”地区”进入Factor框内，得结果：154 单因素方差分析 由于F统计量值的P值明显小于显著性水平0.05，故拒绝假设H0，认为这三个地区的零件强度有显著差异。如果需要对各地区间的零件强度进行进一步的比较和分析，可以通过按纽Option选项，contrast对照比较，Post Hoc多重比较去实现。164 单因素方差分析单击Option按纽，打开Option对话框如图2.8所示：在Option选项中选择输出项。主要有不同水平下样本方差的齐性检验，缺失
9、值的处理方式及均值的图形。174 单因素方差分析结果：从基本统计分析表2.8（a）可以得到均值、标准差等数据相应的统计特征值。从表2.8（b）中的统计检验可以得出，因素变量的各水平间的方差是没有显著差异的。184 单因素方差分析如果需要将水平间两两比较，可以单击Post Hoc 按纽，打开多重比较对话框。如图所示：在该对话框中列出了二十种多重比较检验，涉及到许多的数理统计方法，在实际中只选用其中常用的方法即可。对话框下部的Significance level表示显著性水平，默认值是0.05，也可以根据需要重新输入其它值。表中Levenes为方差齐性检验，得结果F=0.038，Sig.=0.84
10、7,显著水平为0.05,由于P=0.08470.05，可以认为方差是齐性的。由于两个总体方差无显著差异，故推断结果从假设方差相等行中得到：P=0.0190.05，故拒绝假设，即该地区克山患者与健康病人的血磷值有显著差异。194 单因素方差分析从表中可以看出，地区2与地区3之间的差异是非常显著的，它们均值差的检验的尾概率为0.005，明显小于显著性水平0.05。204.练习T检验：P228 例7.25(1)，P232 例7.29，P239 例1P243 第3、4、9题方差分析：P245 例8.1P323 习题6，7，8，921Thank you针对针对多多类别类别分分类类任任务务的的ECOC分分类类器的器的实现与实现与研研究究2009.12
