SPSS均值比較與檢驗(yàn)課件

生物統(tǒng)計(jì)與實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)BiologicalStatisticsAndExperimentalDesigns

1精選2021版課件MEANS過程單一樣本T檢驗(yàn)(One-SampleTTest）獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)(Independent-SampleTTest)配對樣本T檢驗(yàn)(Paired-SampleTTest)方差分析（One-WayANOVA）SPSS——均值比較與檢驗(yàn)2精選2021版課件算術(shù)平均值：方差：標(biāo)準(zhǔn)差：均值標(biāo)準(zhǔn)誤：有關(guān)公式—(提前說明)3精選2021版課件有關(guān)公式峰度：偏度：N≥3，S>0

N≥2，S>0

返回4精選2021版課件MEANS過程一、Means過程該過程實(shí)際上更傾向于對樣本進(jìn)行描述，可以對需要比較的各組計(jì)算描述指標(biāo)，包括均值、標(biāo)準(zhǔn)差、總和、觀測量數(shù)、方差等一系列單變量統(tǒng)計(jì)量。二、完全窗口分析按Analyze—CompareMeans—Means順序，打開Means主對話框（如圖3--1）。5精選2021版課件圖3—1Means主對話框該框的變量為因變量，即用于分析的變量。該框的變量為自變量，必須至少有一個(gè)變量單擊此按鈕，進(jìn)入下一層，返回則按Previous按鈕。見圖3—26精選2021版課件Statistics框：供選擇的統(tǒng)計(jì)量StatisticsforFirstLayer復(fù)選框：Anovatableandeta:進(jìn)行分組變量的單因方差分析并計(jì)算eta統(tǒng)計(jì)量。Testforlinearity:產(chǎn)生第一層最后一個(gè)變量的R和R2。

圖3—2Options對話框CellStatistics框:

選入的描述統(tǒng)計(jì)量，默認(rèn)為均值、樣本數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差。7精選2021版課件三、例題分析

測得某城市12歲兒童的身高及體重信息，用Means過程對其做基本的描述性統(tǒng)計(jì)分析。8精選2021版課件1、操作步驟

1）打開數(shù)據(jù)文件“data03-MEANS_01.sav”

。2)按順序AnalyzeCompareMeansMeans打開主對話框。3)單擊Option,打開Options對話框,選擇統(tǒng)計(jì)項(xiàng)目。4）單擊OK完成。9精選2021版課件選hsex按Next,進(jìn)入layer2of2,選age圖3—3在主對話框選送變量圖3—4第二層變量框10精選2021版課件選擇統(tǒng)計(jì)項(xiàng)目按此按鈕復(fù)選此2項(xiàng),第一層次分組選擇計(jì)算方差分析和線性檢驗(yàn)圖3—5Options對話框11精選2021版課件表3—1觀測量摘要表（性別和年齡均放第一層）2.結(jié)果及分析12精選2021版課件分析實(shí)例兩個(gè)分類變量分別放在兩層中相同年齡的男孩和女孩是否身高有所不同？是否身高隨年齡的增長呈線性關(guān)系？如果解決這樣的問題，只建立一個(gè)控制層就不夠了。應(yīng)該考慮，選擇身高h(yuǎn)作為因變量，分類變量age作為第一層控制變量，sex為第二層控制變量。兩個(gè)分類變量分別放在兩層中，且使用選擇項(xiàng)。13精選2021版課件對第一層變量的方差分析結(jié)果當(dāng)前表是方差分析表，共6列：第一列方差來源：組間的、組內(nèi)的、總的方差；第二列為平方和；第三列為自由度；第四列為均方；第五列為F值；第六列為F統(tǒng)計(jì)量的顯著值。14精選2021版課件關(guān)聯(lián)度測度

表3—6是eta統(tǒng)計(jì)量表，η統(tǒng)計(jì)量表明因變量和自變量之間聯(lián)系的強(qiáng)度，η2是因變量中不同組間差異所解釋的方差比，是組間平方和與總平方和之比。15精選2021版課件一、簡介用于檢驗(yàn)單個(gè)變量的均值與假設(shè)檢驗(yàn)值(給定的常數(shù))之間是否存在差異。二、完全窗口分析按Analyze—CompareMeans—One-SampleTTest順序，打開One-SampleTTest主對話框（如圖3--1）一、單一樣本T檢驗(yàn)T檢驗(yàn)：16精選2021版課件圖3-6One-SampleTTest主對話框圖3-7Options對話框TestVariables框：用于選取需要分析的變量TestValue:輸入已知的總體均值，默認(rèn)0ConfidenceInterval:輸入置信區(qū)間，一般取90、95、99等。MissingValues:在檢驗(yàn)變量中含有缺失值的觀測將不被計(jì)算。在任何一個(gè)變量中含有缺失值的觀測都將不被計(jì)算17精選2021版課件三、例題分析某地區(qū)12歲男孩平均身高為142.5cm。1973年某市測量120名12歲男孩身高資料，數(shù)據(jù)編號data08-02。假設(shè)某市12歲男孩身高與該地區(qū)12歲男孩身高平均值相等。

1、操作步驟

1）按Analyze—CompareMeans—OneSampleTTest順序，打開主對話框。(打開數(shù)據(jù)文件“data03-MEANS_02.sav”。)

2）將變量height選入TestVariable框。

3）在TestValue中輸入142.5，后單擊OK。18精選2021版課件2、結(jié)果分析表5-9是12歲男孩的觀測量個(gè)數(shù)、均值、標(biāo)準(zhǔn)差和均值的標(biāo)準(zhǔn)誤等統(tǒng)計(jì)量。表3-9單個(gè)樣本統(tǒng)計(jì)量19精選2021版課件表3-10單個(gè)樣本檢驗(yàn)

從表3-10可看出，t值為1.032,自由度119,顯著值為0.304>0.05,無效假設(shè)成立。樣本均值與檢驗(yàn)值的差為0.548,該差值95%的置信區(qū)間是-0.504~1.600。均值差值的95％置信區(qū)間包括0，由此可以得出樣本均值與總體均值無顯著差異20精選2021版課件T檢驗(yàn)：21精選2021版課件有關(guān)公式方差不齊使用公式：方差齊時(shí)使用公式

：Sc是合并方差

：方差齊性檢驗(yàn)：22精選2021版課件一、簡介

用于檢驗(yàn)對于兩組來自獨(dú)立總體的樣本，其獨(dú)立總體的均值或中心位置是否一樣。如果兩組樣本彼此不獨(dú)立，應(yīng)使用配對T檢驗(yàn)（Paired-SampleTTest）。如果分組不止一個(gè)，應(yīng)使用One-WayANOVA過程進(jìn)行單變量方差分析。如果想比較的變量是分類變量，應(yīng)使用Crosstabs功能。獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)還要求總體服從正態(tài)分布，如果總體明顯不服從正態(tài)分布，則應(yīng)使用非參數(shù)檢驗(yàn)過程（Nonparametrictest）二、完全窗口分析

按Analyze—CompareMeans—Independent-SampleTTest順序，打開Independent-SampleTTest主對話框（如圖3--10）二、獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)

23精選2021版課件圖5—10獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)主對話框圖5—11DefineGroups主對話框從源變量框中選取要作檢驗(yàn)的變量。為分組變量，只能有一個(gè)。分別輸入分組變量的取值條件，如1為男，2為女等。輸入分界點(diǎn)值，如體重60公斤等。24精選2021版課件在檢驗(yàn)變量中含有缺失值的觀測將不被計(jì)算。在任何一個(gè)變量中含有缺失值的觀測都將不被計(jì)算輸入置信區(qū)間，一般取90、95、99等。圖5-9Independent-SampleTTest的Options對話框三、例題分析檢驗(yàn)?zāi)信蛦T現(xiàn)工資是否有顯著性差異。1、操作步驟

1）按Analyze—CompareMeans—Independent-SampleTTest順序，打開主對話框。打開數(shù)據(jù)文件“data03-MEANS_03.sav”。

2）將變量Salary選入TestVariable框。

3）在Gender選入GroupingVariable框中作為檢驗(yàn)變量。

4）打開DefineGroups對話框，在Group1輸入f，Group2輸入m，單擊Continue，再單擊OK。25精選2021版課件2、結(jié)果分析表3-11是男女職員當(dāng)前薪水的觀測量個(gè)數(shù)、均值、標(biāo)準(zhǔn)差和均值的標(biāo)準(zhǔn)誤等統(tǒng)計(jì)量。表3-11分組統(tǒng)計(jì)量26精選2021版課件表3-12獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)結(jié)果從表3-12可看出，Equalvariancesassumed行是假設(shè)方差相等進(jìn)行的檢驗(yàn)，當(dāng)方差相等時(shí)考察這一行的結(jié)果；Equalvariancesnotassumed行是假設(shè)方差不等進(jìn)行的檢驗(yàn)，當(dāng)方差不等時(shí)考察這一行的結(jié)果。在Levene’sTestforEqualityofVariance列中，顯著值為0.000<0.05，可認(rèn)為方差是不等的，所以應(yīng)考察第二行的結(jié)果?？煽闯?，顯著值為0.000<0.05，所以認(rèn)為均值是不等的。27精選2021版課件均值差值的95％置信區(qū)間在-18003.0~-12816.7之間，不包括0，由此可以得出樣本均值與總體均值有顯著差異結(jié)論：從t檢驗(yàn)得p值為0.000<0.05和均值之差值的95％置信區(qū)間不包括0都能得出，女雇員現(xiàn)工資明顯低于男雇員，差異有統(tǒng)計(jì)意義。值得注意的是在實(shí)際應(yīng)用中由于存在其他條件，如職務(wù)等級、工作經(jīng)驗(yàn)等，不能得出現(xiàn)平均工資差異是由性別差異造成的結(jié)論。根據(jù)分析結(jié)果得出結(jié)論要謹(jǐn)慎!28精選2021版課件

一、簡介用于檢驗(yàn)兩個(gè)相關(guān)的樣本是否來自具有相同均值的總體。二、完全窗口分析1、主對話框按Analyze—CompareMeans—Paired-SampleTTest順序，打開Paired-SampleTTest主對話框（如圖3--1）三、配對樣本T檢驗(yàn)29精選2021版課件從源變量框中選取成對變量移入所選變量同圖3－9圖3－10Paired-SampleTTest對話框30精選2021版課件三、例題分析

某單位研究飼料中缺乏維生素E與肝中維生素A含量的關(guān)系，將大白鼠按性別、體重等配為8對，每對中兩只大白鼠分別喂給正常飼料和維生素E缺乏飼料，一段時(shí)期后測定其肝中維生素A含量（μmol/L）如下，現(xiàn)在想知道飼料中缺乏維生素E對鼠肝中維生素A含量有無影響。大白鼠配對編號肝中維生素A含量（μmol/L）正常飼料組維生素E缺乏組137.225.7220.925.1331.418.8441.433.5539.834.0639.328.3736.126.2831.918.3表3-12配對樣本T檢驗(yàn)數(shù)據(jù)31精選2021版課件1、操作步驟

1）輸入數(shù)據(jù)并定義變量名：正常飼料組測定值為x1，維生素E缺乏飼料組測定值為x2(數(shù)據(jù)文件“data03-MEANS_04.sav”。)2）按Analyze—CompareMeans—Paired-SampleTTest順序，打開主對話框。

3）單擊變量x1，再單擊x2，將x1，x2送入Variables框。左下方CurrentSelections框中出現(xiàn)Variable1、Variable24）單擊OK。2、輸出結(jié)果及分析32精選2021版課件表3-13配對樣本T檢驗(yàn)描述統(tǒng)計(jì)量表3-13可看出，變量x1的均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、標(biāo)準(zhǔn)誤分別為34.750、6.649、2.351，變量x2的均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、標(biāo)準(zhǔn)誤分別為26.238、5.821、2.058。表3-14配對樣本T檢驗(yàn)相關(guān)性表3-14可看出，本例共有8對觀測值，相關(guān)系數(shù)為