(优选)均值比较与检验
- 格式:ppt
- 大小:696.00 KB
- 文档页数:27
均值比较与检验SPSS提供的均值比较(compare means)模块可用于解决means过程,单样本T检验过程、独立样本T检验过程、配对样本T检验过程和一元方差分析过程(one-way anova)。
一、参数检验和非参数检验的区别总体的特征成为参数,样本的特征成为统计量。
参数检验:当总体分布已知的情况下,对总体包含的参数进行推断。
如,当已知总体服从正态分布的时候,需要对正态分布的均值和方差进行推断,在一定的置信条件下估计参数的取值范围,或者在一定的显著性水平下,对给定的参数的取值进行检验。
这种情况下,称为参数检验问题。
参数检验不仅可以对一个总体的检验,也可以正对两个或多个总体的比较问题。
非参数检验:当总体分布未知时,需要根据样本推断总体的分布类型和参数值的大小,这类总体分为未知的统计推断过程成为非参数检验。
二、参数检验的基本步骤对正态总体参数的检验过程一般包括参数的假设检验和参数估计。
假设检验是对给定的总体参数值,利用样本数据对其推断,并给出接受或拒绝的过程。
假设检验的基本原则是一句统计推断原理,即小概率事件在一次特定的抽样中一般是不会发生的,如果发生了,我们有理由怀疑假设的正确性,从而拒绝原假设。
在具体操作中,首先应该定义所谓的小概率,一般取.01或.05,即显著性水平。
步骤:给出检验问题的零假设;选择检验统计量,如是t检验还是F检验;计算检验统计量的观察值及其发生的概率值;在给定显著性水平条件下,做出统计推断结果。
注意:在spss的检验问题中,都是利用概率p值和显著性水平进行比较,做出拒绝或者接受零假设的结论,spss中系统自动计算概率p值,但显著性水平应该由用户事先设定。
三、单样本的T检验单样本T检验用于检验正态总体的均值与给定的检验值之间存在显著性差异。
四、两独立样本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均值的总体,也就是检验两个独立正态总体的均值是否相等。
五、两配对样本T检验两配对样本的T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性差异。
均值比较检验和方差分析详解演示文稿一、均值比较检验1.两个样本的均值比较:用于比较两个样本的均值是否存在显著差异。
常用的假设检验方法有t检验和z检验。
2.多个样本的均值比较:用于比较两个以上样本的均值是否存在显著差异。
常用的假设检验方法有方差分析。
针对不同的研究问题和样本特征,我们可以选择不同的假设检验方法进行均值比较。
二、方差分析方差分析是一种统计学中常用的分析方法,用于检验两个以上样本均值之间是否存在显著差异。
方差分析基于方差的分解原理,将总体方差分解为组内变异和组间变异,并通过统计检验来确定组间变异是否显著。
方差分析包括单因素方差分析和多因素方差分析两种形式。
1.单因素方差分析:适用于只有一个自变量(因素)的情况,用于比较不同水平的因素是否对观测变量有显著影响。
单因素方差分析有一元方差分析和重复测量方差分析两种形式。
2.多因素方差分析:适用于有两个或两个以上自变量(因素)的情况,用于比较多个自变量的主效应及其交互效应对观测变量的影响。
常用的多因素方差分析方法有二元方差分析和三元方差分析。
方差分析的基本思想是通过比较组间方差和组内方差的大小关系来判断样本均值之间是否有显著差异。
在进行方差分析前,需要先对数据的正态性、方差齐性进行检验,以确定方差分析是否适用。
三、均值比较检验和方差分析的步骤进行均值比较检验和方差分析的步骤如下:1.确定研究问题和样本特征:明确需要比较的样本均值或不同因素对样本均值的影响。
2.数据收集和整理:收集相应的样本数据,并进行数据清洗和整理。
3.正态性检验:对样本数据进行正态性检验,以确定是否满足方差分析的正态性假设。
4.方差齐性检验:对样本数据进行方差齐性检验,以确定是否满足方差分析的方差齐性假设。
5.假设检验:根据样本特征和研究问题,选择适当的假设检验方法进行分析。
对于均值比较检验,常用的方法有t检验和z检验;对于方差分析,常用的方法有一元方差分析和多元方差分析。
6.结果解释和报告:根据显著性检验结果,给出结论并解释研究结果。