SPSS數(shù)據(jù)分析第三四講

1、第三講 假設(shè)檢驗(yàn)與均值比較假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想n假設(shè)檢驗(yàn)的思想q反證法及小概率原理。所謂反證法及小概率原理即首先在原假設(shè)正確的條件下計(jì)算出現(xiàn)該樣本或者樣本統(tǒng)計(jì)量的概率，如果這種事件發(fā)生的概率很小，譬如小于5%，那么就拒絕原來(lái)的假設(shè)，而接受備擇假設(shè)。兩類(lèi)錯(cuò)誤n“小概率事件在一次試驗(yàn)中幾乎不會(huì)發(fā)生” ，但是小概率事件并非是不可能發(fā)生，只是其發(fā)生的概率很小，并不能完全排斥其發(fā)生的可能性。n因而假設(shè)檢驗(yàn)有可能犯兩類(lèi)錯(cuò)誤：q第一類(lèi)錯(cuò)誤：原假設(shè)正確，而錯(cuò)誤地拒絕了它，即“拒真”的錯(cuò)誤，其發(fā)生的概率為犯第一類(lèi)錯(cuò)誤的概率。q第二類(lèi)錯(cuò)誤：原假設(shè)不正確，而錯(cuò)誤地沒(méi)有拒絕它，即“受偽”錯(cuò)誤，其發(fā)生的概率為犯第二類(lèi)錯(cuò)誤

2、的概率。顯著性值n假設(shè)檢驗(yàn)一般先對(duì)總體的比例、均值或分布做出某種假設(shè)，稱為原假設(shè)；然后計(jì)算在該假設(shè)成立條件下出現(xiàn)該事件的概率，稱為p值，或顯著性值。n如果小概率事件發(fā)生了，即 p ,則表明樣本不支持原來(lái)的假設(shè)，應(yīng)拒絕原假設(shè)而接受備擇假設(shè)；如果該事件發(fā)生的概率（或可能性）較大，即 p ，則不拒絕原假設(shè)。我們用 來(lái)控制犯第一類(lèi)錯(cuò)誤的概率，即犯該類(lèi)錯(cuò)誤的概率最大為 。假設(shè)檢驗(yàn)的步驟1. 確定恰當(dāng)?shù)脑僭O(shè)和備擇假設(shè)；2. 選擇檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量；3. 計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量觀測(cè)值發(fā)生的概率，即p 值；4. 給定顯著性水平，并作出決策。如果p MSE ），F(xiàn)F0.05(dfA,dfE), p=0.05，拒絕零假設(shè)， 說(shuō)

3、明樣本來(lái)自不同的正態(tài)總體，說(shuō)明處理造成均值的差異有統(tǒng)計(jì)意義；否則, F0.05不能拒絕零假設(shè)，說(shuō)明樣本來(lái)自相同的正態(tài)總體，處理間無(wú)差異。F 分布曲線分布曲線10,10215, 1215, 52122121122/22/12121121)(222)(FFFfF 分布曲線下面積與概率分布曲線下面積與概率單因素的方差分析n用于研究一個(gè)影響因素對(duì)試驗(yàn)結(jié)果的影響，它用于比較兩個(gè)或者兩個(gè)以上的總體之間是否有顯著的差異 nSPSS的單因素方差分析提供下列分析結(jié)果：q試驗(yàn)結(jié)果在不同組別的統(tǒng)計(jì)q檢驗(yàn)各個(gè)組別方差是否相等q各個(gè)組別的概略圖（均值圖）q配對(duì)多重比較q不同組別組合的對(duì)比檢驗(yàn)q同類(lèi)子集單因素方差分析舉例

4、n銷(xiāo)售經(jīng)理想了解新員工培訓(xùn)的最佳方式。目前有三種新員工培訓(xùn)方式：為期一天的培訓(xùn)、為期二天的培訓(xùn)和為期三天培訓(xùn)?，F(xiàn)在需要比較用這三種方式培訓(xùn)員工的效果，分析這三種培訓(xùn)方式培訓(xùn)員工的效果是否有顯著的差異，如果有差異，哪種培訓(xùn)方式最佳。n打開(kāi)數(shù)據(jù)文件salesperformance.sav，它包含兩個(gè)變量，“組”變量記錄了培訓(xùn)方式；“得分”是對(duì)員工培訓(xùn)效果的評(píng)價(jià)。SPSS實(shí)現(xiàn)n選擇【分析】【比較均值】【單因素ANOVA】 選擇兩兩比較方法選擇進(jìn)行方差齊性檢驗(yàn)和統(tǒng)計(jì)量、圖形點(diǎn)擊【選項(xiàng)】，在統(tǒng)計(jì)量部分勾選“描述性”和“方差同質(zhì)性檢驗(yàn)”兩項(xiàng)，同時(shí)勾選“均值圖(M)”。 結(jié)果解釋兩兩比較結(jié)果及解釋由于Lev

5、ene檢驗(yàn)沒(méi)有證據(jù)說(shuō)明三種培訓(xùn)方式的方差相等，參照兩種不同的兩兩比較的結(jié)果是必要的。Bonferroni和Tamhane多重比較的結(jié)果是一致的。即培訓(xùn)2天和培訓(xùn)3天沒(méi)有顯著的區(qū)別，而培訓(xùn)1天與另外兩種培訓(xùn)都有顯著區(qū)別。 同質(zhì)子集Tukey B兩兩比較輸出的結(jié)果，它把在5%的顯著性水平下沒(méi)有區(qū)別的總體放在同一列，作為同類(lèi)子集。這里，培訓(xùn)2天和培訓(xùn)3天沒(méi)有顯著區(qū)別，它們作為一類(lèi)。而培訓(xùn)1天單獨(dú)作為1類(lèi)。 輪廓圖輪廓圖為各個(gè)總體的均值的折線圖，從中可以直觀的看出各個(gè)總體均值的趨勢(shì)。多因素方差分析n如果影響試驗(yàn)結(jié)果的因素有兩個(gè)或者兩個(gè)以上，是否不同的處理對(duì)試驗(yàn)結(jié)果有顯著性影響，不同的因素是否有交互作用

6、？可以應(yīng)用SPSS的一般線性模型（GLM）來(lái)完成多因素的方差分析。 SPSS GLM過(guò)程假設(shè)條件n誤差之間相互獨(dú)立，并且也獨(dú)立于模型中的其他變量。一般好的試驗(yàn)設(shè)計(jì)都可以避免違反該條件。n不同處理的誤差為常數(shù)。 n誤差服從均值為0的正態(tài)分布。 舉例n一家連鎖零售商店對(duì)它們客戶的購(gòu)買(mǎi)習(xí)慣進(jìn)行了一項(xiàng)調(diào)查，它記錄了客戶性別，購(gòu)買(mǎi)模式、上一個(gè)月的購(gòu)買(mǎi)金額等信息。該商店需要了解在控制客戶性別的條件下，是否客戶購(gòu)買(mǎi)的頻率和花費(fèi)的金額有關(guān)系，以此來(lái)決定是否采取相應(yīng)的促銷(xiāo)活動(dòng)。n打開(kāi)數(shù)據(jù)文件grocery_1month.sav。n選擇【分析】【一般線性模型】【單變量】 繪制選項(xiàng)把style選入水平軸，gende

7、r選入單圖，然后點(diǎn)擊“添加”。再把style和gender互相交換，選入不同的框中，單擊“添加”。 結(jié)果及其解釋（1）結(jié)果及其解釋（2）結(jié)果及其解釋（3）男性和女性在每周購(gòu)物和兩周一次購(gòu)物的均值線是平行的，都是男高女低；而在經(jīng)常購(gòu)物上，二者差距不大，經(jīng)常購(gòu)物均值線和另外兩條線有交叉，表明二個(gè)因素有交互效應(yīng)。效應(yīng)是否顯著在“主體間效應(yīng)的檢驗(yàn)”表中標(biāo)識(shí)。結(jié)果及其解釋（4）男性的所有消費(fèi)方式的消費(fèi)金額均大于女性，男性和女性消費(fèi)方式的曲線是不平行的，表明二者有交互效應(yīng)。女性在經(jīng)常性購(gòu)物中花費(fèi)金額最多；而男性則在每周購(gòu)物方式中花費(fèi)最多。 動(dòng)手練習(xí) 得克薩斯州的一所大學(xué)提出了三種GMAT輔導(dǎo)課程：即3小時(shí)復(fù)習(xí)、1天課程和10周強(qiáng)化班，他們需要了解這三種輔導(dǎo)方式如何影響GMAT成績(jī)。另外，通?？忌鷣?lái)自三類(lèi)院校，即商學(xué)院、工學(xué)院、藝術(shù)與科學(xué)院。因此，了解不同類(lèi)型學(xué)校畢業(yè)的考生GMAT成績(jī)是否有差異也是一個(gè)讓人感興趣的話題。他們?cè)谌?lèi)學(xué)校中每一個(gè)隨機(jī)抽取6個(gè)學(xué)生，隨機(jī)指派兩名到一門(mén)輔導(dǎo)課程中，最后他們的GMAT成績(jī)結(jié)果記錄于數(shù)據(jù)文件GmatSc