使用SPSS做t檢驗和方差分析.ppt

1、SPSS學習T檢驗和方差分析,潘世瑞,2,1 單樣本的t檢驗,單樣本的t檢驗，是在只有一個樣本的情況下，對此樣本均數(shù)與已知總體均數(shù)（一般為理論值、標準值或經過過大量觀察得到的穩(wěn)定值）進行比較，或者是將樣本均值與人為制定的檢測值進行比較，比較的目的是推斷樣本所代表的總體均值與已知的總體均值是否有差別。,3,1 單樣本的t檢驗,例：某工廠用自動打包機打包，每包標準質量為100kg。為了保證生產出的正常運行，每天開工后需要先行試機，檢查打包機是否有系統(tǒng)偏差，以便及時調整。某日開工后在試機中共打了9個包，測得9包質量(kg)為:99.3, 98.7, 100.5, 101.2, 98.3, 99.7,

2、 99.5, 102.1,100.5。現(xiàn)在需要做出判斷，今天的打包機是否需要作出調整？ 假設H0：=100; H1: 100,4,1 單樣本的t檢驗,結果：假設H0，樣本總體均數(shù)=100 從左到右依次為t值，自由度(df), P值(Sig.2-tailed), 兩均值誤差(Mean Difference)、差值95%置信區(qū)間 分析：P值為0.957可知，由于P值遠大于檢驗水平0.05，因此不能認為樣本所在總體均數(shù)與假設的總體均數(shù)不同，即可以認為打包機正常工作。,5,2 兩獨立樣本的t檢驗,P（Sig.）值的意義： 通常我們在計算出t的值后，通過查表得t(n-1)，然后比較t和t(n-1) 決定

3、接受H0還是拒絕H0. 這里假設檢驗的判斷采取另外一種形式：即直接計算檢驗統(tǒng)計量樣本實現(xiàn)的臨界概率P值(也稱為檢驗的P值)。 P值的含義：利用樣本實現(xiàn)能夠做出拒絕原假設的最小顯著水平。利用臨界P值下結論：若P，則拒絕H0；若P，則接受H0。P的計算是復雜的，因為這將會設計抽樣分布。現(xiàn)在的統(tǒng)計軟件都有此功能，可以直接比較。,6,2 兩獨立樣本的t檢驗,兩獨立樣本的t檢驗用于檢驗兩個獨立樣本是否來自于具有相同的均值的總體，也就是檢驗兩個獨立正態(tài)分布的均值是否相等。,7,2 兩獨立樣本的t檢驗,例：現(xiàn)測得某克山病區(qū)11例急性克山病患者與13名健康人的血磷值(x, mg%)如下： 患者：2.60，3.

4、24，3.73，3.73，4.32，4.73，5.18，5.58，5.78，6.40，5.63 健康人：1.67, 1.98, 1.98, 2.33, 2.34, 2.50, 3.60, 3.73,4.14, 4.17, 4.57, 4.82, 5.78 問：該地區(qū)急性克山病患者與健康人的血磷值是否不同？ 解：假設H0：12，H1：12,8,2 兩獨立樣本的t檢驗,結果：,9,2 兩獨立樣本的t檢驗,表中Levenes為方差齊性檢驗，得結果F=0.038，Sig.=0.847,顯著水平為0.05,由于P=0.08470.05，可以認為方差是齊性的。 由于兩個總體方差無顯著差異，故推斷結果從假設

5、方差相等行中得到：P=0.0190.05，故拒絕假設，即該地區(qū)克山患者與健康病人的血磷值有顯著差異。,10,3 兩配對樣本的t檢驗,兩配對樣本的t檢驗用于檢驗兩個相關樣本是否來自于具有相同均值的正態(tài)總體，即對于兩個配對樣本，推斷兩個總體的均值是否存在顯著差異。 配對的概念是指兩個樣本的各均值之間存在著對應的關系。如：一組病人治療前后的體重對比，顯然，對于同一個病人對應治療前后兩組不同的體重。,11,3 兩配對樣本的t檢驗,例3：分別從10例乳腺癌患者化療前和化療后的1d尿樣中測得尿白蛋白(alb, mg/l)的數(shù)據如下，試分析化療是否對alb的含量是否有顯著影響？ 解：假設H0：12，H1：1

6、2步驟略,12,3 兩配對樣本的t檢驗,結果 結果分析：由上表見P=0.026，在置信水平為95%時，顯著性水平為0.05，而P0.05，所以拒絕假設，認為化療對患者尿白蛋白含量有顯著影響,13,4 單因素方差分析,因變量的單因素方差分析主要解決多于兩個總體樣本或變量間均值的比較問題。是一種對多個（大于兩個）總體樣本的均值是否存在顯著差異的檢驗方法。其目的也是對不同的總體的數(shù)據的均值之間的差異是否顯著進行檢驗。單因素方差分析的應用范圍很廣，涉及到工業(yè)、農業(yè)、商業(yè)、醫(yī)學、社會學等多個方面。 單因素方差分析的應用條件：在不同的水平（因素變量取不同值）下，各總體應當服從方差相等的正態(tài)分布。,14,4

7、 單因素方差分析,例：例4，某企業(yè)需要一種零件，現(xiàn)有三個不同的地區(qū)的企業(yè)生產的同種零件可供選擇，為了比較這三個零件的強度是否相同，每個地區(qū)的企業(yè)抽出6件產品進行強度測試，其值如表2.6所示。假設每個企業(yè)零件的強度值服從正態(tài)分布，試檢驗這三個地區(qū)企業(yè)的零件強度是否存在顯著差異。,15,4單因素方差分析,解：首先建立假設H0：三個地區(qū)的零件強度無顯著差異； H1：三個地區(qū)的零件強度有顯著差異。 1、單擊Analyze - Compare Means - One-Way ANOVA，打開 One-Way ANOVA對話框。 2、從左框中選擇因變量”零件強度”進入Dependent list框內，選擇

8、因素變量”地區(qū)”進入Factor框內，得結果：,16,4 單因素方差分析,由于F統(tǒng)計量值的P值明顯小于顯著性水平0.05，故拒絕假設H0，認為這三個地區(qū)的零件強度有顯著差異。 如果需要對各地區(qū)間的零件強度進行進一步的比較和分析，可以通過按紐Option選項，contrast對照比較，Post Hoc多重比較去實現(xiàn)。,17,4 單因素方差分析,單擊Option按紐，打開Option對話框如圖2.8所示：在Option選項中選擇輸出項。主要有不同水平下樣本方差的齊性檢驗，缺失值的處理方式及均值的圖形。,18,4 單因素方差分析,結果： 從基本統(tǒng)計分析表2.8（a）可以得到均值、標準差等數(shù)據相應的統(tǒng)

9、計特征值。從表2.8（b）中的統(tǒng)計檢驗可以得出，因素變量的各水平間的方差是沒有顯著差異的。,19,4 單因素方差分析,如果需要將水平間兩兩比較，可以單擊Post Hoc 按紐，打開多重比較對話框。如圖所示： 在該對話框中列出了二十種多重比較檢驗，涉及到許多的數(shù)理統(tǒng)計方法，在實際中只選用其中常用的方法即可。 對話框下部的Significance level表示顯著性水平，默認值是0.05，也可以根據需要重新輸入其它值。 表中Levenes為方差齊性檢驗，得結果F=0.038，Sig.=0.847,顯著水平為0.05,由于P=0.08470.05，可以認為方差是齊性的。 由于兩個總體方差無顯著差異，故推斷結果從假設方差相等行中得到：P=0.0190.05，故拒絕假設，即該地區(qū)克山患者與健康病人的血磷值有顯著差異。,20,4 單因素方差分析,從表中可以看出，地區(qū)2與地區(qū)3之間的差異是非常顯著的，它們均值差的檢驗的尾概率為0.005，