03-第1章-SPSS+ORGIN样本平均数的假设检验-第一章

SPSS统计分析平均数差异检验统计分析是研究中常常使用的一种方法，它通过对数据进行整理、描述和分析，从而得出结论。

而SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）则是一款广泛应用于统计学领域的软件，它提供了丰富的统计分析工具和功能，方便研究者进行数据处理和统计分析。

其中一个常用的统计分析方法是平均数差异检验。

平均数差异检验可以用来比较两组或多组样本之间的平均数是否存在显著差异。

这个方法在实际研究中非常重要，因为它可以帮助我们确定不同群体或条件下的差异是否真实存在，从而为决策提供依据。

SPSS作为一款专业的统计软件，提供了多种平均数差异检验方法，能够帮助研究者快速准确地完成数据分析。

下面将介绍SPSS中两种常用的平均数差异检验方法：独立样本t检验和配对样本t检验。

1. 独立样本t检验独立样本t检验用于比较两个独立样本之间的平均数差异是否显著。

它适用于两个样本之间没有联系的情况，比如男性和女性之间的差异、两个地区之间的差异等。

在SPSS中进行独立样本t检验，依次选择"Analyze"、"Compare Means"、"Independent Samples T Test"，然后将要比较的两个变量分别添加到"Test Variable(s)"和"Grouping Variable"中，最后点击"OK"即可得出结果。

2. 配对样本t检验配对样本t检验用于比较同一组样本在不同条件下的平均数差异是否显著。

它适用于实验前后的比较或者相同个体在两个不同时间点的比较等情况。

在SPSS中进行配对样本t检验，依次选择"Analyze"、"Compare Means"、"Paired-samples T Test"，然后将要比较的变量添加到"Paired Variables"中，最后点击"OK"即可得出结果。

SPSS中各类假设检验的函数介绍
Student's t-test
Understand how to use the t-test function in SPSS for comparing two means.
Chi-Square Test
Learn how to perform a chi-square test in SPSS for analyzing categorical data.
假设检验的结果与解读
1
Statistical Significance
Understand how to interpret the
Effect Size
2
p-value and determine the statistical significance of your
Learn about effect size measures
ANOVA
Explore the ANOVA function in SPSS for comparing means across more than two groups.
Correlation Analysis
Discover the correlation analysis function in SPSS for examining relationships between variables.
hypothesis testing.
testing methods
commonly used in
statistical analysis.
S PS S 软件中假设检验的操作步骤

1
数据导入
Learn how to import data into SPSS for hypothesis testing.

例：
二、连续变量的统计推断：t-检验

例： 以张文彤《SPSS统计分析基础教程》261页 案例数据做配对检验。（文件：配对样本t检 验（治疗前后舒张压拘束比较：张文彤261页 案例）.sps）
二、连续变量的统计推断：t-检验

结果解读： 输出结果中”均值“”标准差“”标准误“和” 可信区间“等都是针对配对差值的统计量。由 结果可见，差值均值为10，相应的 P=0.027>0.025，故可以认为该药物对血压治 疗有影响。由于治疗前-治疗后的差值均值为 正，故可推断是使得病人血压下降。

例5：在轿车拥有率案例中，控制城市影响条 件下，更准确研究收入与轿车拥有率的关系。
三、无序分类变量的统计推断：卡方检验

五）分层卡方检验 （控制某些分类因素） 操作： “分析”—“描述统计”—“交叉表” （“层”框中选入城市变量S0） （“统计量”选中“风险”、 “Cochran‟s…”）
三、无序分类变量的统计推断：卡方检验



功能：比较两个总体样本的均值是否相等。实际功 能可以理解为判断是一个总体的样本还是两个总体 的样本，又称为成组设计两样本均数比较。（通常 数据中有一个变量显示分组情况） 也有前面说的两种情况，SPSS只做一种。 操作：“分析”—“比较均值”—“独立样本 t 检验”

例：
比较“均值比较”数据中男女生“自信心”的均值 是否有差异。（即，是同属于一个总体还是分属两 个不同总体）
用p-p图检验CCSS的年龄S3是否符合正态分布。
“分析”—“描述统计”—“p-p图”
一、分布类型检验

三）用p-p图直观数据分布形状 例3：
用茎叶图比较index和S3分布形状。

＝ 1 ＝ 2 ＝0.4，n1 12, n2 8
2 2 2
x x
1 2
0.4 12

0.4 8
0.2887
U
1.2 1.4 0.2887
0.69
|U|=0.69<1.96, 故P>0.05 推断：接受H0，即A、B两种方法所得的每平方米产量无 显著差异。
X1(30)：800 840 870 920 850
X2(35)：900 880 890 890 840 试测验两种密度亩产量的差异显著性。 分析：总体方差未知且为小样本，故用 t 测验。 假设：H0：μ1＝ μ2；HA： μ1≠ μ2 显著水平：α＝0.05
x1 856, x2 880
SS1 7720, SS2 2200
显著水平：α＝0.01。
d [( 15) 1 ... (12)] / 7 8.3
SS d (15) 1 ... (12) (58) / 7 167.43
2 2 2 2
Sd
167.43 76
1.997
t
8.3 1.997
4.16
x
SS
2
( x ) / 8 18.83
2
n 1 S n

18.83 7
1.64( g )
1.64 8
0.58( g )
35.2 34 0.58
2.069
计算结果 t =2.069
查附表4，得t 0.05，7＝2.365。
|t|=2.069< t 0.05，7 ，说明两个平均数差数小于P0.05值。 推断：接受H0： μ＝ μ0＝34g，即新引进品种千粒重 与当地良种千粒重没有显著差异。