假设检验及SPSS实现

spss分析方法SPSS分析方法。

SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款常用的统计分析软件，广泛应用于社会科学、商业和医学等领域。

本文将介绍SPSS的基本分析方法，包括数据导入、描述统计、假设检验和回归分析等内容，希望能够帮助读者更好地使用SPSS进行数据分析。

首先，我们需要将数据导入SPSS软件中进行分析。

在导入数据之前，我们要确保数据的格式正确，包括缺失值的处理、变量的命名和数据类型的设置等。

在SPSS中，可以通过“文件”-“打开”命令来导入数据文件，选择正确的文件格式并指定变量类型，完成数据的导入工作。

接下来，我们可以进行描述统计分析，了解数据的基本特征。

在SPSS中，可以使用“分析”-“描述统计”命令来进行描述统计分析，包括计算均值、标准差、最大最小值和频数分布等。

通过描述统计分析，我们可以快速了解数据的分布情况，为后续的假设检验和回归分析提供参考。

在进行假设检验时，我们需要选择合适的统计方法来验证研究假设。

在SPSS 中，可以使用“分析”-“比较均值”命令进行t检验或方差分析，也可以使用“分析”-“相关”命令进行相关性分析。

在进行假设检验时，需要注意选择合适的统计方法和显著性水平，并对结果进行解释和推断。

此外，回归分析是SPSS中常用的数据分析方法之一。

通过回归分析，我们可以探索自变量和因变量之间的关系，并预测因变量的取值。

在SPSS中，可以使用“回归”命令进行线性回归分析，也可以进行多元回归分析和逐步回归分析。

在进行回归分析时，需要注意变量的选择和模型的解释，合理地分析结果并进行推断。

综上所述，SPSS是一款强大的统计分析软件，具有丰富的分析方法和功能。

通过本文的介绍，希望读者能够掌握SPSS的基本分析方法，合理地运用SPSS进行数据分析，为研究和决策提供可靠的统计依据。

当然，SPSS作为一款专业的统计软件，还有很多高级的分析方法和技巧，需要读者进一步深入学习和实践。

单样本T检验按规定苗木平均高达1.60m以上可以出圃，今在苗圃中随机抽取10株苗木，测定的苗木高度如下：1.75 1.58 1.71 1.64 1.55 1.72 1.62 1.83 1.63 1.65假设苗高服从正态分布，试问苗木平均高是否达到出圃要求？(要求α=0.05)解：1）根据题意，提出：虚无假设H0：苗木的平均苗高为H0=1.6m;备择假设H1：苗木的平均苗高H1>1.6m；2）定义变量：在spss软件中的“变量视图”中定义苗木苗高, 之后在“数据视图”中输入苗高数据；3)分析过程在spss软件上操作分析，输出如下：表1.1:单个样本统计量N 均值标准差均值的标准误苗高10 1.6680 .08430 .02666表1.2:单个样本检验检验值 = 1.6t df Sig.(双侧) 均值差值差分的 95% 置信区间下限上限苗高 2.551 9 .031 .06800 .0077 .1283 4）输出结果分析由图1.1和表1.1数据分析可知，变量苗木苗高成正态分布，平均值为1.6680m，标准差为0.0843，说明样本的离散程度较小，标准误为0.0267，说明抽样误差较小。

由表1.3数据分析可知，T检验值为2.55，样本自由度为9，t检验的p值为0.031<0.05,说明差异性显著，因此，否定无效假设H0，取备择假设H1。

由以上分析知：在显著水平为0.05的水平上检验，苗木的平均苗高大于1.6m，符合出圃的要求。

独立样本T检验从两个不同抚育措施育苗的苗圃中各以重复抽样的方式抽得样本如下：样本1苗高（CM）：52 58 71 48 57 62 73 68 65 56样本2苗高（CM）：56 75 69 82 74 63 58 64 78 77 66 73设苗高服从正态分布且两个总体苗高方差相等（齐性），试以显著水平α=0.05检验两种抚育措施对苗高生长有无显著性影响。

解：1）根据题意提出：虚无假设H0：两种抚育措施对苗木生长没有显著的影响；备择假设H1：两种抚育措施对苗高生长影响显著；2）在spss中的“变量视图”中定义变量“苗高1”，“抚育措施”，之后在“数据视图”中输入题中的苗高数据，及抚育措施，其中措施一定义为“1”措施二定义为“2”；3）分析过程在spss软件上操作分析输出分析数据如下;表2.1:组统计量抚育措施N 均值标准差均值的标准误苗高1 1 10 61.00 8.233 2.6032 12 69.58 8.240 2.379表2.2:独立样本检验方差方程的Levene 检验均值方程的 t 检验F Sig. t df Sig.(双侧)均值差值标准误差值差分的 95% 置信区间下限上限苗高1 假设方差相等.005 .946 -2.434 20 .024 -8.583 3.527 -15.940 -1.227 假设方差不相等-2.434 19.296 .025 -8.583 3.527 -15.957 -1.2104)输出结果分析由上述输出表格分析知：在两种抚育措施下的苗木高度的平均值分别为61.00cm；69.58cm。

SPSS检验步骤总结SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，广泛应用于社科、医学、生物、市场调研等领域。

SPSS 提供了众多的统计分析方法和功能，可以用来处理和分析数据，进行假设检验、回归分析等统计操作。

在使用SPSS进行假设检验时，通常有以下几个步骤：1. 数据导入：首先需要将待分析的数据导入SPSS软件。

SPSS支持导入各种格式的数据，包括Excel、CSV、文本文件等。

导入数据后，可以查看数据的基本信息和属性。

2.数据清理：数据清理是数据分析的重要步骤。

在数据清理过程中，需要检查数据的完整性和准确性，删除缺失值、异常值等不符合要求的数据。

SPSS提供了丰富的数据处理和清理工具，可以帮助用户轻松完成数据清理操作。

3.描述性统计分析：在进行假设检验之前，可以先对数据进行描述性统计分析。

描述性统计分析可以提供数据的基本统计信息，包括均值、标准差、频数分布等。

SPSS提供了简单和直观的功能来生成这些统计结果。

4. 建立假设：在进行假设检验之前，需要先建立研究假设。

研究假设通常包括原假设（null hypothesis）和备择假设（alternative hypothesis）。

原假设是指对现象或关系的默认假设，备择假设则是指要证明的假设。

5.选择合适的统计检验方法：根据研究问题的性质和变量类型，选择合适的统计检验方法。

SPSS提供了多种常见的假设检验方法，如t检验、方差分析（ANOVA）、卡方检验等。

不同的检验方法适用于不同类型的数据和研究设计。

6.进行假设检验：一旦选定了合适的统计检验方法，就可以进行假设检验了。

SPSS提供了简便的功能来执行各种假设检验操作。

用户需要输入所需参数和所需样本，之后SPSS将生成检验结果，包括显著性水平（P 值）和置信区间等。

7.结果解释：假设检验完成后，需要对结果进行解释。

如果P值小于设定显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，接受备择假设。

相关分析及假设检验 spss1.概念变量之间相关;但是又不能由一个或几个变量值去完全和唯一确定另一个变量值的这种关系称为相关关系..相关关系是普遍存在的;函数关系仅仅是相关关系的特例..事物之间有相关关系;不一定是因果关系;也可能仅是伴随关系;但是事物之间有因果关系;则两者必然相关..相关分析用于分析两个随机变量的关系;可以检验两个变量之间的相关度或多个变量两两之间的相关程度;也可以检验两组变量之间的相关程度偏相关分析是指在控制了其他变量的效应以后;对两个变量相关程度的分析..、2.皮尔逊积差相关系数pearson product－moment correlation coefficient变量之间的相关程度由相关系数来度量;pearson相关系数是应用最广的一种..它用于检验连续型变量之间的线性相关程度2.1前提假设1正态分布皮尔逊积差相关只适用于双元正态分布的变量;即两个变量都是正态分布; 注意只有pearson要求正态分布如果正态分布的前提不满足;两变量间的关系可能属于非线性相关2样本独立样本必须来自总体的随机样本;而且样本必须相互独立3替换极值变量中的极端值如极值、离群值对相关系数的影响较大;最好加以删除或代之以均值或中数2.2相关分析的前提假设检验一般情况下是对是否满足正态分布进行检验;对于正态分布的检验有好几种方法;总的可分为非参数检验和图形检验法1非参数检验法spss中的1－sample K－S检验;检验样本数据是否服从某种特定的分布;方法有三种a. Asymptotic only 是一种基于渐进分布的显著性水平的检验指标;通常显著性水平小于0.05则认为显著;适用于大样本..如果样本过小或分布不好;该指标的适用性会降低b.Monte Carlo 精确显著性水平的无偏估计;适用于样本过大无法使用渐进方法估计显著性水平的情况;可以不必依赖渐近方法的假设前提c.Exact 精确计算观测结果的概率值;通常小于0.05即被认为显著;表明横变量和列变量之间存在相关;同时允许用户键入每次检验的最长时间显著;可以键入1到9999999999之间的数字;但只要一次检验超过指定时间的30分钟;就应该用monte carlo假设是服从某种分布所以如果计算出的值比如Asymp. Sig 小于0.05;那么拒绝原假设;说明样本为非正态分布;否则值越大越服从某种分布单样本K－S首先计算每一阶段实际值与观察值的差异值;再计算每一阶段差异值的绝对值Z;即K－S的Z值;Z值越大;样本服从理论分布的可能性越小还有一个是2 －sample Kolmogorov—Smirnov用于检验2个样本的分布是相同的假设2图形法spss中grapha.Q－Q正态检验图图中横坐标为实际观测值;纵坐标为正态分布下的期望值;如果实际观测值取自正态分布的整体;那么图中所示的落点应该分布在趋势线的附近;并且应该表现出一定的集中趋势;即平均数附近应该聚集较多的落点;越靠近两个极端落点越少..此外还输出一种无趋势正态检验图;横坐标为观测值;纵坐标为观测值于期望值的差值..在符合正态分布的情况下;图中的落点应该分布在中央横线的附近;甚至完全落到这条横线上;而且也应表现出集中在平均数周围的趋势..如果需要正态分布;应该考虑对数据进行必要的变换b.P－P图判断方式和qq图相同c.直方图根据直方图的形状来判断是否为正态分布d.箱式图boxplot箱式图可用于表现观测数据的中位数、四分位数和两头极端值方框中的粗黑横线为中位数;方框之外的上下两条细横线成为须线;是除了离群值和极值之外的最大值和最小值..符合正态分布的情况下;箱式图应该是以中位线为轴上下对称的;并且上下须线之间的距离应该是盒距方框上下边缘的三倍左右;Binomial test 二项分布检验该过程用于检验的假设是一个来自二项分布的总体的变量具有指定事件发生的概率;该变量只能有两个值例如检验组装生产线上一种工件的废品率为1/10 即P=0.1可以抽取300 个工件;查看并记录每个工件是否是废品;使用本过程检验这个概率3.spss中相关分析过程analyze－correlate－bivariate相关分析的检验：检验的假设是总体中两个变量之间的相关系数为0.一般情况下我们给出假设成立概率p的阈值为0.05;当概率p小于0.05时;认为原假设不成立;否则接受原假设;认为两个变量之间的相关系数为0spss中进行相关分析有三种方法a.pearson 积差相关计算相关系数并作显著性检验;适用于两列变量都为正态分布的连续变量或等间距测度的变量b.kendall tau－b等级相关计算相关系数并作显著性检验;对数据分布没有严格要求;适用于检验等级变量之间的关联程度秩相关c.spearman 等级相关计算相关系数并做显著性检验;对数据分布没有严格要求;适用于等级变量或者等级变量不满足正态分布的情况..对于非等间距测度的连续变量;因为分布不明可以使用等级相关分析;也可以使用Pearson 相关分析;对于完全等级的离散变量;必须使用等级相关分析相关性当资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知;或原始数据是用等级表示时;宜用Spearman 或Kendall相关一般情况下我们都某人数据服从正态分布;采用pearson相关系数等级相关系数等级相关系数;又称顺序相关系数;它也是描述两要素之间相关程度的一种统计指标..等级相关系数是将两要素的样本值按照数值的大小顺序排列为此;以各要素样本值的位次代替实际数据而求得的一种统计量..例如x y有n对样本值;记R1代表x的位次序号;R2代表y的序号位次代表x y同一组样本的位次差的平方和;他们的等级相关系数为显著性检验类型two－tailed 双尾检验选项当事先不知道相关方向正相关还是负相关时选择此项One tailed 单尾检验选项如果事先知道相关方向可以选择此项Flag significant Correlations 复选项如果选中此项输出结果中在相关系数数值右上方使用* 表示显著水平为0.05 用** 表示其显著水平为0.01计算相关系数是;为了方便起见;通常采用如下公式：在spss中进行相关分析时;自动会输出一个显著性sig的值;值越大越显著a0.05 0.01n—2125 0.174 0.228150 0.159 0.208200 0.138 0.181300 0.113 0.148400 0.098 0.1281000 0.062 0.081表中f表示自由度为n－2;a代表不同的置信水平公式p=｛｜r｜＞ra｝=a 的意思是当所计算的相关系数r 的绝对值大于在a 水平下的临界值ra 时;两要素不相关即ρ=0的可能性只有a此外还有一个t双侧检验的相关系数阈值也可以用t 统计量检验t值大于查表的t时;说明相关系数显著附录3 t分布临界值tg表P{|t|≥ta}=a自由度A=0.05 A=0.05 A=0.10 自由度A=0.01 A=0.05 A=0.101 2 3 4 5 6 7 8 91011121314151617 63·6579·9255·8414·6044·0323·7073·4993·3553·2503·1693·1063·0553·0122·9772·9472·9212·89812·7064·3033·1822·7762·5012·4472·3652·3062·2622·2282·2012·1792·1002·1452·1312·1202·1106·3142·9202·3532·1322·0151·9431·8951·8601·8331·8121·7961·7821·7711·7611·7531·7461·740181920212223242526272829304060120002·8782·8612·8452·8315·8192·0872·7972·782·7792·7712·7632·7562·7502·7042·6602·6172·5762·1012·0932·0862·0802·0742·0692·0642·0602·0562·0522·0482·0452·0422·0212·0001·9801·9601·7341·7291·7251·7211·7171·7141·7111·7081·7061·7081·7011·6991·6971·6841·6711·6581·645进行t检验时用上面两个表都可以;第一个表直接比较r和表中的阈值即可;而第二个表需要进行计算t值;然后比较t和表中的t如果计算的值大于表中的值;则说明相关系数是显著的在以上几个表中;相关系数检验的自由度都是n－2等级相关的系数检验的临界值r越大越好spss中会自动对等级相关的显著性进行检验sig。

SPSS假设检验实验⽬的：：实验⽬的1、学会使⽤SPSS的简单操作。

2、掌握假设检验。

：实验内容：实验内容1.⼀个总体均值的检验（⼩样本）；2.两个总体均值之差的检验；3.绘制正态概率图；4.S—W检验。

实验步骤： 1.⼀个总体均值的检验（⼩样本）：单总体的Z检验和t检验。

设是取⾃正态总体的⼀个样本，要检验。

其中为已知的常数。

为了说明如何构造检验统计量和拒绝域，先看⼀个简单的情形。

设总体⽅差是已知的，记为，设为样本均值，则。

设为真，即，对作标准化，得到上述的Z就是要构造的检验统计量。

设定显著性⽔平为0.05，因为，的概率为0.05，所以检验的拒绝域是。

如果由样本计算得到，与⼩概率原理⽭盾，从⽽拒绝原假设。

在实际应⽤中，总体的⽅差是未知的。

因⽽需要样本⽅差代替总体⽅差，相应地，检验统计量编程了t统计量。

设与分别为样本的均值和样本⽅差，当为真时，可知统计量对于给定的显著性⽔平，检验的拒绝域是。

其中临界值满⾜条件。

它就是⾃由度为(N-1)的t分布的双侧分为点。

如果由样本观测值代⼊，计算得到的t值满⾜，则拒绝原假设。

SPSS检验结果不给出临界值，⽽是在给出t值的同时给出它的显著性概率（也成为p值或相伴概率，记为p或Sig）。

计算⼀个双侧检验问题，SPSS操作如下：“分析”→“⽐较均值”→“单样本T检验”，在打开的对话框中填好“检验变量”列表框和“检验值”⽂本框。

单击“确定”。

输出结果中的Sig.(双侧)就是p值。

⽐较p值与检验⽔准。

1 T-TEST2 /TESTVAL=803 /MISSING=ANALYSIS4 /VARIABLES=score5 /CRITERIA=CI(.95).⼀个总体的均值检验 差齐性检验：Sig=0.397>0.05,⽅差不显著，可以认为两个独⽴样本的⽅差⼀致。

均值之差t检验：在⽅差相等的条件下，Sig=0.004<0.05，均值之差显著，可以认为两个独⽴样本均值有显著差异。

§2.4 估计与检验的SPSS 实现 一、 正态总体参数的区间估计和假设检验1.数学模型正态总体参数的区间估计 （见概率统计教材） 正态总体参数的假设检验2．正态总体参数的区间估计和假设检验的SPSS 实现 （1）单总体),(2σμN 中μ的区间估计 （2）单总体),(2σμN 中μ的假设检验设总体X ～ N (μ,σ2)，当σ2未知时，检验H 0：μμ=0 ；H 1：μμ≠0（μμ>0或μμ<0）在SPSS 中完成上述工作，是利用单样本T 检验对话框，输入检验值μ0和置信度1-α即可。

例2.4.1检验我国上市公司的平均资产负债率是否为0.5(数据存放在数据集“上市公司财务数据.sav ”中)操作：① 选择 菜单 分析（Analyze ）=>比较均值（Compare means ） =>单样本T 检验（One Sample T Test ）,打开单样本T 检验（One Sample T Test ）对话框 单样本T 检验（One Sample T Test ）对话框：将lev 移入 Test Variables 列表框中；在Test Value 输入框中输入原假设的检验值，此处为0.5。

单总体),(2σμN 中σ2的假设检验 两正态总体的均值差与方差比的假设检验单总体),(2σμN 中μ的假设检验②单击选项（Options）按钮，打开选项（Options）子对话框在置信区间（Confidence Interval）框输入置信度，默认为95%。

在缺失值（Missing Values）单选框组定义分析中对缺失值的处理方法，按分析顺序排除个案（Excludes cases analysis by analysis）:是具体分析用到的变量有缺失值才去除该观测；按列表排除个案（Excludes cases listwise）：只要相关变量有缺失值，则在所有分析中均将该记录去除。

直线相关假设检验SPSS步骤直线相关假设检验是统计学中常用的一种假设检验方法，用于确定两个变量之间是否存在线性相关关系。

SPSS是一种常用的统计分析软件，可以方便地进行直线相关假设检验。

本文将介绍直线相关假设检验的步骤，并以实例说明如何在SPSS中进行相关性分析。

进行直线相关假设检验前，我们需要明确两个变量之间的关系是线性的。

线性关系是指两个变量之间的关系可以用一条直线来描述。

为了验证这个假设，我们可以绘制散点图来观察变量之间的关系。

如果散点图呈现出明显的直线趋势，那么我们可以认为变量之间存在线性关系。

接下来，我们需要进行直线相关系数的计算。

直线相关系数是衡量两个变量之间线性关系强度的指标，常用的直线相关系数有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。

皮尔逊相关系数适用于连续变量之间的线性关系检验，而斯皮尔曼相关系数适用于有序变量之间的线性关系检验。

在SPSS中进行直线相关假设检验，我们需要进行以下步骤：第一步，导入数据。

打开SPSS软件，选择“文件”菜单下的“导入”选项，选择需要进行直线相关假设检验的数据文件进行导入。

第二步，选择变量。

在导入数据后，我们需要选择需要进行直线相关假设检验的两个变量。

在SPSS的数据视图中，可以通过选中变量名称来选择变量。

第三步，进行相关性分析。

选择“分析”菜单下的“相关”选项，然后在弹出的对话框中选择需要进行直线相关假设检验的两个变量，并点击“确定”按钮。

SPSS会自动计算出皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数，并给出显著性水平。

第四步，解读结果。

在进行直线相关假设检验后，SPSS会给出相关系数的大小和显著性水平。

相关系数的取值范围在-1到1之间，绝对值越接近1表示相关性越强。

显著性水平则用来判断相关系数是否具有统计学意义，通常取0.05作为显著性水平的标准。

如果相关系数的显著性水平小于0.05，则可以认为变量之间存在线性相关关系。

以一个具体的例子来说明。

假设我们有一组数据，包括两个变量X 和Y，我们想要检验X和Y之间是否存在线性相关关系。

如何在SPSS数据分析报告中进行假设检验？关键信息项：1、假设检验的类型独立样本 t 检验配对样本 t 检验单因素方差分析多因素方差分析卡方检验2、数据准备要求数据的完整性数据的准确性数据的正态性异常值处理3、假设的设定原假设和备择假设的明确表述假设的合理性和基于的理论或经验基础4、检验步骤选择合适的检验方法在 SPSS 中输入数据和执行检验操作解读检验结果5、结果报告内容检验统计量的值自由度p 值效应量（如适用）6、结果的解释和结论根据 p 值做出决策对效应大小的解释结果在研究背景下的意义11 假设检验的类型在 SPSS 数据分析报告中，常见的假设检验类型包括但不限于以下几种：111 独立样本 t 检验用于比较两个独立样本的均值是否存在显著差异。

例如，比较两组不同治疗方法下患者的康复时间。

112 配对样本 t 检验适用于配对数据，即同一组对象在不同条件下或不同时间点的测量值。

比如，比较同一批患者治疗前后的体重变化。

113 单因素方差分析用于检验一个因素的不同水平对因变量的均值是否有显著影响。

例如，研究不同教育程度对收入的影响。

114 多因素方差分析当存在多个因素同时影响因变量时，使用多因素方差分析。

比如，研究教育程度和工作经验对收入的共同影响。

115 卡方检验主要用于检验两个分类变量之间是否存在关联。

例如，分析性别与某种疾病的患病率是否有关。

12 数据准备要求在进行假设检验之前，确保数据满足以下要求：121 数据的完整性数据应包含所需的所有变量和观测值，不允许有缺失值。

若存在缺失值，需要采取适当的方法进行处理，如删除含缺失值的观测、均值插补或多重插补等。

122 数据的准确性对数据进行仔细检查，确保其没有录入错误或异常值。

异常值可能会对假设检验的结果产生较大影响，需要谨慎处理。

123 数据的正态性对于一些基于正态分布假设的检验方法（如 t 检验和方差分析），需要检查数据是否近似服从正态分布。

可以通过绘制直方图、正态概率图或进行正态性检验（如 ShapiroWilk 检验）来判断。

非参数假设检验SPSS辅助案例六、非参数假设检验：正态分布假设检验
SPSS求解过程：
注：K-S方法的主要思想是通过抽样建立来自总体的经验分布，把经验分布与假设的理论分布相比较，以误差最大建立统计量，求实际最大误差出现时的
P-Value，如果是小概率事件，拒绝
H，否则接受0H。

判别：由于显著性概率sig.(2-tailed)=0.333=P-V alue>0.05,所以接受
H
和用已知分布计算书本题解：计算在各小区间的观察值个数（即实际频数）i
np：
的理论频数i
np计算检验统计量的值，判断总体分布是否为正态分布：由i 、i
在已知观察值出现的频数时，可以用2
分布检验，过程如下：
需要设置频数为权重以识别。

判别：由于显著性概率sig. =0.999=P-V alue>0.05,所以接受
H
七、均匀分布假设检验
判别：由于显著性概率sig.(2-tailed)=1=P-V alue>0.05,所以接受
H
独立性假设检验：
如果应用2 （chi-Square）检验两个总体的独立性，可采用列联表形式，过程如下：
仍需要对频数进行设置为权重以识别。

判别：由于皮尔逊2 检验的显著性概率
sig.(2-tailed)=0.530=P-V alue>0.05, 所以接受
H。

书本题解过程：
应是n。

假设检验的S P S S实现一、实验目的与要求1.掌握单样本t检验的基本原理和spss实现方法。

2.掌握两样本t检验的基本原理和spss实现方法。

3.熟悉配对样本t检验的基本原理和spss实现方法。

二、实验内容提要1.从一批木头里抽取5根，测得直径如下（单位：cm），是否能认为这批木头的平均直径是12.3cm12.3 12.8 12.4 12.1 12.72.比较两批电子器材的电阻，随机抽取的样本测量电阻如题表2所示，试比较两批电子器材的电阻是否相同（需考虑方差齐性的问题）A批0.140 0.138 0.143 0.142 0.144 0.148 0.137B批0.135 0.140 0.142 0.136 0.138 0.140 0.1413. 配对t检验的实质就是对差值进行单样本t检验，要求按此思路对例课本13.4进行重新分析，比较其结果和配对t检验的结果有什么异同。

4．一家汽车厂设计出3种型号的手刹，现欲比较它们与传统手刹的寿命。

分别在传统手刹，型号I、II、和型号III中随机选取了5只样品，在相同的试验条件下，测量其使用寿命（单位：月），结果如下：传统手刹： 21.2 13.4 17.0 15.2 12.0型号 I ： 21.4 12.0 15.0 18.9 24.5型号 II ： 15.2 19.1 14.2 16.5 24.5型号 III ： 38.7 35.8 39.3 32.2 29.6（1）各种型号间寿命有无差别?（2）厂家的研究人员在研究设计阶段，便关心型号III与传统手刹寿命的比较结果。

此时应当考虑什么样的分析方法？如何使用SPSS实现？三、实验步骤为完成实验提要1.可进行如下步骤1.在变量视图中新建一个数据，在数据视图中录入数据，在分析中选择比较均值，单样本t检验，将直径添加到检验变量，点击确定。

单个样本统计量N 均值标准差均值的标准误zhijing5 12.460 .2881 .1288单个样本检验检验值 = 0t df Sig.(双侧) 均值差值差分的 95% 置信区间下限上限zhijing96.708 4 .000 12.4600 12.102 12.818为完成实验提要2.可进行如下步骤2.1 新建一个数据，在变量视图中输入dianzu和pici，然后再数据视图中录入数据，选择分析，描述统计，探索，在勾选带检验的正态图，以及未转换，点击确定方差齐性检验Levene 统计量df1 df2 Sig.dianzu 基于均值.653 1 12 .435 基于中值.607 1 12 .451 基于中值和带有调整后的 df.607 1 11.786 .451 基于修整均值.691 1 12 .422为完成内容提要3.需进行如下步骤：3.1.打开pairedt.sav，在变量视图中添加差值，选择转换的计算变量，在目标变量智能光添加chazhi，数字表达式为after – before，点击确定。

直线相关假设检验SPSS步骤一、引言在统计学中，相关分析是用来研究两个或多个变量之间关系的重要方法之一。

直线相关假设检验是判断两个变量之间是否存在线性关系的统计检验方法。

SPSS （Statistical Package for the Social Sciences）是一个常用的统计分析软件，拥有强大的数据处理和分析功能。

本文将详细介绍直线相关假设检验的步骤，以及如何在SPSS中进行相关分析。

二、直线相关假设检验的基本原理直线相关假设检验是基于样本数据对总体相关系数进行推断的方法。

在进行直线相关假设检验时，需要先提出原假设和备择假设。

原假设（H0）通常假定两个变量之间不存在线性关系，备择假设（H1）则假定两个变量之间存在线性关系。

直线相关假设检验的基本原理是通过计算样本数据的相关系数，然后根据统计学原理对总体相关系数进行推断。

常用的相关系数有皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）和斯皮尔曼相关系数（Spearman correlation coefficient）。

皮尔逊相关系数适用于两个变量都是连续变量的情况，而斯皮尔曼相关系数适用于至少一个变量是有序变量的情况。

三、直线相关假设检验的步骤进行直线相关假设检验的步骤可以分为以下几个部分：1. 数据准备在进行直线相关假设检验之前，需要先收集相关的数据并进行整理。

确保数据没有缺失值或异常值，并将数据导入SPSS软件中。

2. 建立假设在进行直线相关假设检验之前，需要明确原假设和备择假设。

原假设通常假定两个变量之间不存在线性关系，备择假设则假定两个变量之间存在线性关系。

3. 进行相关分析在SPSS软件中，可以通过选择“分析”菜单下的“相关”选项来进行相关分析。

在相关分析对话框中，选择需要进行相关分析的变量，并选择相关系数类型（如皮尔逊相关系数或斯皮尔曼相关系数）。

4. 查看相关系数及显著性水平相关分析完成后，SPSS会输出相关系数矩阵和显著性水平。

熟练使用SPSS 进行假设检验[例] 某克山病区测得11例克山病患者与13名健康人的血磷值mmol/L如下,问该地急性克山病患者与健康人的血磷值是否不同。

表1 克山病区调查数据结果患者健康人1.录入数据。

将组别设为g，可将患者组设为1，健康人设为2，血磷值设为x，如患者组中第一个测量到的血磷值为，则g为1，x为，其他数据均仿此录入，如下图所示。

图1 数据输入界面2.统计分析。

依次选择“Analyze”、“ Compare means”、“ Independent Samples T Test”。

图2 选择分析工具3.弹出对话框如下图所示，将x选入Test Variables、g选入Grouping Variable，并单击下方的Define Groups按钮，弹出定义组对话框，默认选项为Use Specified Value，在Group1和Group2框中分别填入1和2，即要对组别变量值为1和2的两个组做t检验，另外Options对话框中可选择置信度和处理缺失值的方法。

图3 选择变量进入右侧的分析列表SPSS输出的结果和结果说明:图4 输出结果表2 统计量描述列表组统计量g N均值标准差均值的标准误x111.42179.12718 213.42215.11708表3 假设检验结果表独立样本检验方差方程的Levene 检验均值方程的 t 检验差分的 95% 置信区间FSig.dfSig.(双侧)均值差值标准误差值下限上限假设方差相等.032.86022.019.43629.17288.07777.79482假设方差不相等.020.43629.17286.07716.79542第一个表格是统计描述,给出了两个组的样本数N、均值Mean、标准偏差、标准误差Std. Error Mean。

第二个表格分两部分(1)方差齐次检验（Levene 检验）。

F＝、 P（ Sig）＝。

(2)t 检验。

因方差齐次与不齐方法不同，（Equal variances assumed 方差齐次和Equal variances not assumed 方差不齐），结果分两行给出。