两独立样本和配对样本T检验

两独立样本和配对样本T检验
两独立样本和配对样本T检验

两独立样本T检验

目的:利用来自两个总体的独立样本,推断两个总体的均值是否存在显著差异。

检验前提:

样本来自的总体应服从或近似服从正态分布;

两样本相互独立,样本数可以不等。

两独立样本T检验的基本步骤:

提出假设

原假设H_0:μ_1-μ_2=0

备择假设H_1:μ_1-μ_2≠0

建立检验统计量

如果两样本来自的总体分别服从N(μ_1,σ_1^2 )和N(μ_2,σ_2^2 ),则两样本均值差(x_1 ) ?-x ?_2应服从均值为μ_1-μ_2、方差为σ_12^2的正态分布。

第一种情况:当两总体方差未知且相等时,采用合并的方差作为两个总体方差的估计,为:s^2=((n_1-1) s_1^2+(n_2-1) s_2^2)/(n_1+n_2-2)

则两样本均值差的估计方差为:

σ_12^2=s^2 (1/n_1 +1/n_2 )

构建的两独立样本T检验的统计量为:

t= ((x_1 ) ?-x ?_2)/√(s^2 (1/n_1 +1/n_2 ) )

此时,T统计量服从自由度为n_1+n_2-2个自由度的t分布。

第二种情况:当两总体方差未知且不相等时,两样本均值差的估计方差为:

σ_12^2=(s_1^2)/n_1 +(s_2^2)/n_2

构建的两独立样本T检验的统计量为:

t= ((x_1 ) ?-x ?_2)/√((s_1^2)/n_1 +(s_2^2)/n_2 )

此时,T统计量服从修正自由度的t分布,自由度为:

f= ((s_1^2)/n_1 +(s_2^2)/n_2 )^2/(((s_1^2)/n_1 )^2/n_1 +((s_2^2)/n_2 )^2/n_2 ) 可见,两总体方差是否相等是决定t统计量的关键。所以在进行T检验之前,要先检验两总体方差是否相等。SPSS中使用方差齐性检验(Levene F检验)判断两样本方差是否相等近而间接推断两总体方差是否有显著差异。

三、计算检验统计量的观测值和p值

将样本数据代入,计算出t统计量的观测值和对应的概率p值。

四、在给定显著性水平上,做出决策

首先,利用F统计量判断两总体方差是否相等,Levene F检验的原假设为两独立总体方差相等。概率p<0.05时,有充分理由拒绝原假设,说明方差不齐;否则,两样本方差无显著性差异。

其次,将设定的显著性水平α与检验统计量的p值比较,如果t统计量的p值小于α,落入拒绝域内,则我们有充分理由拒绝原假设,认为两总体均值有显著差异。

SPSS实现过程:

菜单:Analyze -> Compare Means-> Independent Samples T test

Test Variable(s):待检验的变量(一般是定距或定序变量)

Grouping Variable :分组变量(只能比较两个样本)

结果中比较有用的值:方差齐次性检验F统计量对应的P值和方差相等或不相等T统计量对应的P值。

例:利用pkustedu.sav数据,检验不同性别学生的平均月生活费是否存在差异。

扩展案例:

独立样本T检验只能比较两个总体的均值是否相等,这要求自量恰好分成两组,但更多时候,自变量的分类超过两类,或是自变量是连续时,这时我们要对自变量进行处理后,才能进行T检验。

如,要分析不同身高儿童的体重是否有显著差异,此时做为分组变量的身高就是连续变量。SPSS中使用cut point功能重新处理自变量。

例:现有一组儿童身高、体重的调查资料,数据见data08-01.sav,试分析身高高于1.55m的儿童与身高不足155cm的儿童体重是否有显著差异。

SPSS实现过程:在cut point单选框中,输入1.55即可。

配对样本T检验

配对样本与独立样本的区别,

独立样本中两个样本来自两个独立的总体,而配对样本实际上来自一个总体,是对同一个体前后不同观测的分析,如同一组喝某品牌减肥茶的人群,比较他们喝茶前与喝茶后的体重是否有显著差异。

SPSS实现过程:

菜单:Analyze -> Compare Means-> Paired Samples T test

例:利用st2004.sav,检验1995年人均国民生产总值与2004年人均国民生产总值是否存在显著差异?

练习:

通过st2004.sav数据,检验东部地区和西部地区人均国民生产总值是否存在差异。

通过jobsat1.sav数据,分析收入(income1)低于3000元和收入高于3000元的职工的工作快乐感是否有显著差异。

问卷调查分析:

影响学习成绩的因素分析:

学习成绩的综合评价:高考成绩、四六级成绩、是否有其他考试证书;

影响因素分析:

个人因素:学习时间安排、学习效率、学习动力

外部因素:

家庭因素:父母文化程度,家庭和睦,学生生活来源,

学校因素:社团活动、辅导班。

两独立样本和配对样本T检验

两独立样本T检验 目的:利用来自两个总体的独立样本,推断两个总体的均值是否存在显著差异。 检验前提: 样本来自的总体应服从或近似服从正态分布; 两样本相互独立,样本数可以不等。 两独立样本T检验的基本步骤: 提出假设 原假设H_0:μ_1-μ_2=0 备择假设H_1:μ_1-μ_2≠0 建立检验统计量 如果两样本来自的总体分别服从N(μ_1,σ_1^2 )和N(μ_2,σ_2^2 ),则两样本均值差(x_1 ) ?-x ?_2应服从均值为μ_1-μ_2、方差为σ_12^2的正态分布。 第一种情况:当两总体方差未知且相等时,采用合并的方差作为两个总体方差的估计,为:s^2=((n_1-1) s_1^2+(n_2-1) s_2^2)/(n_1+n_2-2) 则两样本均值差的估计方差为: σ_12^2=s^2 (1/n_1 +1/n_2 ) 构建的两独立样本T检验的统计量为: t= ((x_1 ) ?-x ?_2)/√(s^2 (1/n_1 +1/n_2 ) ) 此时,T统计量服从自由度为n_1+n_2-2个自由度的t分布。 第二种情况:当两总体方差未知且不相等时,两样本均值差的估计方差为: σ_12^2=(s_1^2)/n_1 +(s_2^2)/n_2 构建的两独立样本T检验的统计量为: t= ((x_1 ) ?-x ?_2)/√((s_1^2)/n_1 +(s_2^2)/n_2 ) 此时,T统计量服从修正自由度的t分布,自由度为: f= ((s_1^2)/n_1 +(s_2^2)/n_2 )^2/(((s_1^2)/n_1 )^2/n_1 +((s_2^2)/n_2 )^2/n_2 ) 可见,两总体方差是否相等是决定t统计量的关键。所以在进行T检验之前,要先检验两总体方差是否相等。SPSS中使用方差齐性检验(Levene F检验)判断两样本方差是否相等近而间接推断两总体方差是否有显著差异。 三、计算检验统计量的观测值和p值 将样本数据代入,计算出t统计量的观测值和对应的概率p值。 四、在给定显著性水平上,做出决策 首先,利用F统计量判断两总体方差是否相等,Levene F检验的原假设为两独立总体方差相等。概率p<0.05时,有充分理由拒绝原假设,说明方差不齐;否则,两样本方差无显著性差异。 其次,将设定的显著性水平α与检验统计量的p值比较,如果t统计量的p值小于α,落入拒绝域内,则我们有充分理由拒绝原假设,认为两总体均值有显著差异。 SPSS实现过程: 菜单:Analyze -> Compare Means-> Independent Samples T test Test Variable(s):待检验的变量(一般是定距或定序变量) Grouping Variable :分组变量(只能比较两个样本)

统计学两个独立样本T检验

《统计学》实验分析报告 实验完成者 罗雪清 班级 2014级1班 学号 201406240122 实验时间 2016 年5月12 日 一、实验名称 假设检验——两个独立样本T检验 二、实验目的 1、能够熟练使用SPSS进行两个彼此独立的来自正态分布总体的样本的T检验; 2、掌握利用来自两个总体的独立样本,推断两个总体的均值是否存在显著差异的方法; 3、运用SPSS分析检验。 三、实验步骤 1、打开SPSS,选择输入变量; 2、定义变量,输入数据。①点击“变量视图”定义变量工作表,用“name”命令定义变量“汽油价格”;②变量“月份”,1月份赋值为“1”,2月份赋值为“2”;③点击“数据视图”,按顺序将汽油价格输入,同时在月份中输入对应的月份; 3、设置分析变量。数据输入完后,点菜单栏:“分析”→“比较均值”→“独立样本T检验(T)”,将“汽油价格”移到检验变量列表中进行分析,将“月份”移到分组变量列表中进行分析,定义组:1月份为“1”,2月份为“2”;置信区间为95%,点击确定。

四、实验结果及分析 附件一:组统计量表,给出了各个样本的均值,标准差和均值的标准误;附件二:单个样本检验表,给出了各个样本的F值(F)t值(t)、自由度(df)、P值(Sig.双尾)、均值差值、差值的95%可信区间等。 通过F检验,得出概率p=0.100大于0.05,所以不能拒绝原假设,即认为两总体方差相等;再经T检验,得出概率0.283大于0.05,所以不能拒绝原假设,即认为方差相等,故:假说:“该地区1月份和2月份的汽油价格存在较大的变动”成立。 五、自评及问题 1、掌握了两个独立样本T检验的基本原理和运用SPSS分析检验; 2、熟悉SPSS软件操作和方法; 3、通过检验得出结论的真否,能够更快更简单的检验数据; 4、对数据的检验,让我很快的了解该数据的代表性。 六、成绩 七、指导教师 附件一、 附件二、

使用SPSS进行两组独立样本的t检验、F检验、显著性差异、计算p值

使用SPSS 进行两组独立样本的t检验、F检验、显著性差异、计算p值 SPSS版本为SPSS 20. 如有以下两组独立的数据,名称分别为“111”,“222”。 111组:4、5、6、6、4 222组:1、2、3、7、7 首先打开SPSS,输入数据,命名分组,体重和组名要对应,111组的就不要输入到222组了。数据视图如下: 变量视图如下,名称可以改成“分组嗷嗷嗷”“体重喵喵喵”等

点击“分析”-“比较均值”-“独立样本T检验” 来到这里,分组变量为“分组嗷嗷嗷”,检验变量为“体重喵喵喵”。

【关键的一步】点击分组嗷嗷嗷,进行“定义组”

【关键的一步】输入对应的两组数据的组名:“ 111”和“222” 点击确定,可见数据与组名对应上了。

点击“确定”,生成T检验的报告,即将大功告成!

第一个表都知道什么回事就不缩了,excel都能实现的。 第二个表才是重点,不然用SPSS干嘛。 F检验:在两样本t检验中要用到F检验,F检验又叫方差齐性检验,用于判断两总体方差是否相等,即方差齐性。 如图:F旁边的 Sig的值为.007 即0.007, <0.01, 即两组数据的方差显著性差异! 看到“假设方差相等”和“假设方差不相等”了么? 此时由于F检验得出Sig <0.01,即认为假设方差不相等!因此只关注红框中的数据即可。 如图,红框内,Sig(双侧),为.490即0.490,也就是你们要求的P值啦, Sig ( 也就是P值 ) >0.05,所以两组数据无显著性差异。 PS:同理,如果F检验的Sig >.05(即>0.05),则认为两个样本的假设方差相等。 所以相应的t检验的结果就看上面那行。

两独立样本T检验---SPSS操作详解

两独立样本T检验-SPSS操作详解 为了解某一新药降血压的效果,将28名高血压患者随机分为实验组和对照组,实验组采用新药,对照组采用常规药,测得治疗前后的血压变化,问新药是否优于常规药? 编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 新药前102 100 92 98 118 100 100 92 126 117 109 后90 90 85 90 114 95 86 88 102 92 98 编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 常规 前98 110 109 94 110 92 95 90 108 90 110 药 后100 103 105 98 109 95 94 88 104 85 110 变量1设置:name-group , decimals-0 , label-分组, value-(1=新药,2=常规药) 变量2设置:name-value , decimals-0 , label-血压下降值 2 输入数据---血压差=用药前血压-用药后血压 3 单击菜单栏analyze/compare means/independent-samples t test 4 将血压下降值调入test variables下矩形框 5 将分组(group)调入grouping variable 下矩形框 6单击define groups…定义分组group1为1 定义group2为2 单击continue 7 options选项默认 8 bootstrap选项默认 9 单击OK 输出结果 10 结果界面 11 结果解释 表1表示两独立样本t检验基本统计量-group statistics 表2表示两独立样本t检验结果,方差方程的levene检验(Levene’s Test for

两配对样本T检验整理

1、两配对样本T检验 2、单因素方差分析 3、多因素方差分析 一、两配对样本T检验 定义:两配对样本T检验就是根据样本数据对样本来自得两配对总体得均值就是否有显著性差异进行推断。 一般用于同一研究对象(或两配对对象)分别给予两种不同处理得效果比较,以及同一研究对象(或两配对对象)处理前后得效果比较。两配对样本T检验得前提要求如下: 两个样本应就是配对得。在应用领域中,主要得配对资料包括:具有年龄、性别、体重、病况等非处理因素相同或相似者。首先两个样本得观察数目相同,其次两样本得观察值顺序不能随意改变。 样本来自得两个总体应服从正态分布 二、配对样本t检验得基本实现思路 设总体服从正太分布,总体服从正太分布,分别从这两个总体中抽取样与,且两样本相互配对。要求检验就是否有显著差异。 第一步,引进一个新得随机变量对应得样本值为 ,其中, 这样,检验得问题就转化为单样本t检验问题。即转化为检验Y 得均值就是否与0有显著差异。 第二步,建立零假设

第三步,构造t统计量 第四步,SPSS自动计算t值与对应得P值 第五步,作出推断: 若P值<显著水平,则拒绝零假设 即认为两总体均值存在显著差异 若P值>显著水平,则不能拒绝零假设, 即认为两总体均值不存在显著差异 三、SPSS配对样本t检验得操作步骤 例题:研究一个班同学在参加了暑期数学、化学培训班后,学习成绩就是否有显著变化。数据如表3所示。 1、操作步骤: 首先打开SPSS软件 1、1输入数据 点击: 文件-----打开文本数据(D)-----选择需要编辑得数据-----打开

图1 (这个就是已经导入数据得截图) 在这里首先需要确定导入得数据就是符合两配对样本T检验得前提得。 1、2找到配对样本T检验得位置 点击:菜单栏得分析按钮----选择比较均值-----配对样本T检验(如图2 )

两独立样本和配对样本T检验

两独立样本T 检验 目的:利用来自两个总体的独立样本,推断两个总体的均值是否存在显著差异。 检验前提: 样本来自的总体应服从或近似服从正态分布; 两样本相互独立,样本数可以不等。 两独立样本T 检验的基本步骤: 提出假设 原假设H_0:「1-「2=0 备择假设H_1:叮-卩_2工0 建立检验统计量 如果两样本来自的总体分别服从N(^_1,c_1A2)和N(「2, q_2A2),则两样本均值差(x_1 ) ?-x ?_2应服从均值为Q-匸2、方差为c_12A2的正态分布。 第一种情况:当两总体方差未知且相等时,采用合并的方差作为两个总体方差的估计,为: sA2=((n_1-1) s_1A2+(n_2-1) s_2A2)/(n_1+n_2-2) 则两样本均值差的估计方差为: c_12A2=sA2 (1/n_1 +1/n_2 ) 构建的两独立样本T检验的统计量为: t= ((x_1 ) ?-x ?_2/ V (sA2 (1/n_1 +1/n_2 )) 此时,T统计量服从自由度为n_1+n_2-2个自由度的t分布。 第二种情况:当两总体方差未知且不相等时,两样本均值差的估计方差 为: (T _12A2=(s_1A2)/n_1 +(s_2八2)/n_2

构建的两独立样本T 检验的统计量为: t= ((x_1 ) ?x ?_2)/ V ((s_1A2)/n_1 +(s_2A2)/n_2 ) 此时,T 统计量服从修正自由度的t 分布,自由度为: f= ((s_1A2)/n_1 +(s_2A2)/n_2 )A2/(((s_1A2)/n_1 )A2/n_1 +((s_2A2)/n_2 )A2/n_2 ) 可见,两总体方差是否相等是决定t 统计量的关键。所以在进行T 检验之前,要先检验两总体方差是否相等。SPS芽使用方差齐性检验(Levene F检 验)判断两样本方差是否相等近而间接推断两总体方差是否有显著差异。 三、计算检验统计量的观测值和p 值 将样本数据代入,计算出t 统计量的观测值和对应的概率p 值。 四、在给定显著性水平上,做出决策 首先,利用F统计量判断两总体方差是否相等,Levene F检验的原假设为两独立总体方差相等。概率p<0.05 时,有充分理由拒绝原假设,说明方差不齐;否则,两样本方差无显著性差异。 其次,将设定的显著性水平a与检验统计量的p值比较,如果t统计量的p 值小于a,落入拒绝域内,则我们有充分理由拒绝原假设,认为两总体均值有显著差异。 SPSS实现过程: 菜单:Analyze -> Compare Means-> Independent Samples T test Test Variable(s):待检验的变量(一般是定距或定序变量) Grouping Variable :分组变量(只能比较两个样本) 结果中比较有用的值:方差齐次性检验F统计量对应的P值和方差相等或 不相等T统计量对应的P值。 例:利用pkustedu.sav 数据,检验不同性别学生的平均月生活费是否存在差异。 扩展案例:

独立样本的T检验

独立样本的T检验 对于相互独立的两个来自正态总体的样本,利用独立样本的T检验来检验这两个样本的均值和方差是否来源于同一总体。在SPSS中,独立样本的T检验由“Independent-Sample T Test”过程来完成。 实例 在有小麦丛矮病的麦田里,调查了13株病株和11株健株的植株高度,分析健株高度是否高于病株。其调查数据如下: 健株 26.0 32.4 37.3 37.3 43.2 47.3 51.8 55.8 57.8 64.0 65.3 病株 16.7 19.8 19.8 23.3 23.4 25.0 36.0 37.3 41.4 41.7 45.7 48.2 57.8 该数据保存在“DATA4-3.SA V”文件中,变量格式如图4-6,状态变量中:1表示病株,2表示健株。 图4-6 1)准备分析数据 在数据编辑窗口输入分析的数据,如图4-6所示。或者打开需要分析的数据文件“DATA4-3.SA V”。 2)启动分析过程 在主菜单选中“Analyze”中的“Compare Means”,在下拉菜单中选中“Independent -Sample T Test”命令。出现图4-7设置对话框。。 图4-7 独立样本T检验窗口 3)设置分析变量

从“Test Variable(s):”从左边的变量列表中选中变量后,点击右拉按钮后,这个变量就进入到检验分析“Test Variable(s):”框里,用户可以从左边变量列表里选择一个或多个。本例选择“小麦丛矮病[株高]”。 “Grouping Variable(s):”栏是分组变量栏。从左边的变量列表中选中分组变量后,按 右拉按钮,这个变量就进入到“Grouping Variable(s):”框里。本例选择“状态”变量。 “Define Groups”按钮是定义分组变量的分组值。当该按钮可用时,出现图4-8对话框。 图4-8 定义分组值对话框 如果分组变量是离散型数值变量应选择“Use specified values”项,该项下面的“Group 1”和“Group 2”栏用于输入分组 变量值;字符型数据输入相应分组字符。若分组变量是连续型变量,应选择“Cut point”项,分组变量会按该项输入值分为大于和小于两组。 本例选择“Use specified values”项,在“Group 1”栏输入1;在“Group 2”栏输入2。按“Continue”按钮退回上一级对话框。 4)设置其他参数 点击“Options”按钮,打开设置检验的置信度和缺失值对话框。在“Confidence Interval:”框输入置信度水平,系统默认为95%;“Missing Values”框里的“Exclude cases analysis by analysis”栏,是只排除分析变量为缺失值的选择项,“Exclude cases listwise”是排除任何含有缺失值的选择项。 5)提交执行 输入完成后,在过程主窗口中单击“OK”按钮,SPSS输出分析结果如表4-5和表4-6。 6)结果与分析 结果 表4-5 分组统计量列表 Group Statistics 表4-6 独立样本的检验结果 Independent Samples Test

三种常用的T检验

独立样本的T检验 (independent-samples T Test) 对于相互独立的两个来自正态总体的样本,利用独立样本的T 检验来检验这两个样本的均值和方差是否来源于同一总体。在SPSS 中,独立样本的T检验由“Independent-Sample T Test”过程来完成。 例:双语教师的英语水平有高低之分,他们(她们)所教的学生对双语教学的态度是否有显著差异? 例题分析: ——研究目的:寻找差异 ——自变量:双语教师的英语水平(ordinal data等级变量),有两个水平:;level1低水平,level2 高水平 ——因变量:学生的双语教学态度(interval data等距变量) SPSS操作步骤 ·Analyze→Compare Means→Independent Samples T Test ·Click the 双语教学态度to the column of “Test Variable(s)” and the 教师英语水平分组to the column of “Grouping variable” ·Click the button of “Define Groups…” and put the group numbers “1” and “3” into Group 1 and Group 2, and “Continue” back, then “OK”.

结果在论文中的呈现方式 独立样本T检验结果显示,双语教师的英语水平不同,其所教学生对双语教学的态度有显著差异(t=-3,249, df=72, p<0.05)。双语教师英语水平较低所教的学生,他们对双语教学态度的得分也显著低于英语水平较高的双语教师所教的学生(MD=-0.65)。这可能是因为…… 练习:文科生和理科生对双语教学的态度是否有显著差异? 配对样本T检验(Paired-samples T Test) 配对样本T检验,用于检验两个相关的样本(配对资料)是否来自具有相同均值的总体。 例:本次调查中,学生对自己英语能力水平和英语知识水平的评价之间是否有显著差异? 例题分析: ——研究目的:寻找差异 ——自变量:学生的评价对象(norminal data定类数据),有两个水平:level1对自身英语能力水平的评价,level2对自身英语知识水平的评价。 ——因变量:学生自身英语能力和知识的评价分数

独立样本T检验的步骤-2

独立样本T检验的步骤  步骤1:生成变量  1.打开SPSS。  2.点击变量视图标签。  在SPSS中生成四个变量,一个是不同微课形式的组别,将变量命名为微课形式,另外三个分别是记忆测验、匹配测验和迁移测验的分数,变量各自命名为记忆测验、匹配测验和迁移测验。  3.  在数据视图窗口的前四行分别输入四个变量的名称。   4.为变量微课形式建立变量标签,1=“实验组”,2=“对照组”。  

步骤2:输入数据  1.点击数据视图标签。变量微课形式、记忆测验、匹配测验和迁移测验出现在数据视图窗口的前四列。(微课形式一列中的1代表实验组,对照组的分数粘贴于实验组的下方,第一列数值为2)   2.输入每个参与者四个变量的数据。如第一行为组别和学生的三组测试成绩,数值为1、0.72、0.86、0.67。依次输入78位参与者的数据。如已做好Excel 表格,则可直接复制粘贴,注意粘贴顺序。  步骤3:分析数据  1.从菜单栏中选择分析——比较均值——独立样本T检验。  

打开独立样本T检验对话框,变量微课形式、记忆测验、匹配测验和迁移测验出现在对话框的左边。  2.选择因变量记忆测验分数、匹配测验分数和迁移测验分数,点击向右箭头按钮,把变量移到“检验变量”框。   3.选择自变量微课形式,点击向右箭头按钮,把变量移到“分组变量”框中。  在分组变量框中,变量右侧括号内出现两个问号,它们分别表示样本的实验组和对照组(也就是1,2),这些数字需要通过点击“定义组”来输入。 

 4.点击“定义组”。  5.定义组对话框打开,在组1(表示实验组)的右边输入1,组2(表示对照组)输入2。   6.点击“继续”。  7.点击“确定”。 

42配对样本t检验例题

【案例1】有12名接种卡介苗的儿童,八周后用两批不同的结核菌素,一批是标准结核菌素,一批是新制结核菌素,分别注射在儿童的前臂,两种结核菌素的皮肤浸润平均直径(mm)如表5-1所示。某医生计算标准品与新制品的差值,均数3.25cm,故认为新制结核菌素的皮肤浸润直径比标准结核菌素的小。 【问题】 (1)该医生的结论是否正确?为什么? (2)问两种结核菌素的反应性有无差别? 表112名儿童分别接种结核菌素的皮肤浸润结果(m m) 编号标准品新制品差值d 112.010.02.0 214.510.04.5 315.512.53.0 412.013.0-1.0 513.010.03.0 612.05.56.5 710.58.52.0 87.56.51.0 99.05.53.5 1015.08.07.0 1113.06.56.5 1210.59.51.0 【案例2】为比较两种方法对乳酸饮料中脂肪含量测定结果是否不同,随机抽取了10份乳酸饮料制品,分别用脂肪酸水解法和哥特里-罗紫法测定其结果如表3-5第(1)~(3)栏。问两法测定结果是否不同? 表2 两种方法对乳酸饮料中脂肪含量的测定结果(%) 编号(1) 哥特里-罗紫法 (2) 脂肪酸水解法 (3) 差值d (4)=(2) (3) 1 0.840 0.580 0.260 2 0.591 0.509 0.082 3 0.67 4 0.500 0.174 4 0.632 0.316 0.316 5 0.687 0.337 0.350 6 0.978 0.51 7 0.461 7 0.750 0.454 0.296 8 0.730 0.512 0.218 9 1.200 0.997 0.203 10 0.870 0.506 0.364 2.724 【案例3】某研究者为比较耳垂血和手指血的白细胞数,调查12名成年人,同时采取耳垂血和手指血见下表,试比较两者的白细胞数有无不同。 表成人耳垂血和手指血白细胞数(10g/L) 编号耳垂血手指血

SPSS两独立样本T检验结果解析

定量分析之两独立样本T检验 (2007-04-01 22:26:38) 由输出结果可以看出: 样本中区域编号为1(即苏南地区)的城市有5个。其地区生产总值的平均值为1928.3540亿元,标准差为1059.98148,均值标准误差为474.03813。人均GDP的平均值为40953.40元,标准差为13391.301,均值标准误差为5988.772。 样本中区域编号为2(即苏中地区)的城市有3个。其地区生产总值的平均值为906.4633 亿元,标准差为279.86759,均值标准误差为161.58163。人均GDP的平均值为15726.33元,标准差为1673.922,均值标准误差为966.440。 由输出结果可以看到: 对于地区生产总值来说,F值为2.574,相伴概率为0.160,大于显著性水平0.05,不能拒绝方差相等的假设,可以认为苏南和苏中的地区生产总值方差无显著差异;然后看方差相等

时T检验的结果,T统计量的相伴概率为0.167,大于显著性水平0.05,不能拒绝T检验的零假设,也就是说,苏南和苏中两个地区城市生产总值平均值不存在显著差异。另外从样本的均值差的95%置信区间看,区间跨0,这也说明两个地区生城市生产总值的平均值无显著差异。 对于人均GDP来说,F值为24.266,相伴概率为0.003,小于显著性水平0.05,拒绝方差相等的假设,可以认为苏南和苏中地区城市人均GDP方差存在显著差异;然后看方差不相等时T检验的结果,T统计量的相伴概率为0.013小于显著性水平0.05,拒绝T检验的零假设,也就是说,苏南和苏中两个地区城市人均GDP平均值存在显著差异。另外从样本的均值差的95%置信区间看,区间没有跨0,这也说明两个地区城市人均GDP平均值存在显著差异。

SPSS两独立样本t检验

两个独立样本t检验分析步骤: 1.如图,进入两个样本t检验的分析。 2.将检验变量选到对应的框内。如图。 3.定义两个总体的标识值。如图。

Group Statistics 282521.725812.17539.22907168 26.7165 18.96748 1.46337 户口状况本市户口外地户口 人均面积 N Mean Std. Deviation Std. E rror Mean Independent Samples Test 65.469 .000 -4.9682991.000-4.99069 1.00466-6.96057-3.02080-3.369 175.278 .001 -4.99069 1.48119 -7.91396 -2.06742 Equal variances assumed Equal variances not assumed 人均面积 F Sig.Levene's Test for Equality of Variances t df Sig. (2-tailed) Mean Difference Std. Error Difference Low er Upper 95% Confidence Interval of the Difference t-test for Equality of Means 分析: 上表即是分析结果的呈现。 从上表可以看出, 1. 总体方差的检验F 对应的概率P-为0.00小于显著性水平a=0.05。所以,两总体方差有显著性差异。 2. 、由于从上一步得出,两总体方差有显著差异。所以,在 栏目中要看第二行。 在第二行中,t 统计量对应的双尾概率p-值为0.001小于显著性差异a=0.05。因此,两总体的均值有显著差异,即

独立样本t检验

独立样本T检验 要求被比较的两个样本彼此独立,既没有配对关系,要求两个样本均来自正态分布,要求均值是对于检验有意义的描述统计量。 例如:男性和女性的工资均值比较 分析——比较均值——独立样本T检验。 分析身高大于等于155厘米与身高小于155的两组男生的体重和肺活量均值之间是否有显着性差异。

基本信息的描述 方差齐次性检验(详见下面第二个例题)和T检验的计算结果。从sig(双侧)栏数据可以看出,无论两组体重还是肺活量,方差均是齐的,均选择假设方差相等一行数据进行分析得出结论。 体重T检验结果,sig(双侧)=0.000,小于0.01,拒绝原假设。两组均值之差的99%上、下限均为正值,也说明两组体重均值之差与0的差异显着。由此可以得出结论,按身高155.0分组的两组体重均值差异,在统计学上高度显着。 肺活量T检验的结果,sig(双侧)=0.018,大于0.01,。两组均值之差的上下限为一个正值,一个负值,也说明差值的99%上下限与0的差异不显着。由此可以得出结论,按身高155.0分组烦人两组肺活量均值差异在99%水平上不显着,均值差异是由抽样误差引起的。 以性别作为分组变量,比较当前工资salary变量的均值 方差齐性检验(levene检验)结果,F值为119.669,显着性概率为p<0.001,因此结论是两组方差差异显着,及方差不齐。在下面的T 检验结果中应该选择假设方差不相等一行的

数据作为本例的T检验的结果数据,另一航是假设方差相等的T检验的据算数据,不取这个结果。 T的值 sig 两组均值差异为15409.9.平均现工资女的低于男的15409.9. 差值的标准误为1318.40 差分的95%的置信区间在-18003~-12816之间,不包括0,也说明两组均值之差与0有显着差异。 结论:从T 检验的P的值为0.000<0.01,和均值之差值的95%置信区间不包括0都能得出,女雇员现工资明显低于男雇员,茶差异有统计学意义。

两组独立样本T检验

两独立样本T检验-SPSS步骤详解 1)首先确认是否为相互独立,没有任何关系的两组数据(如何确认)。 2)确定样本量: (1)样本量N≥30,默认为大样本(有的要求为N≥50)进行方差齐性分析,方差齐采用两独立样本T检验,方差不齐采用秩和检验。 (2)如样本量N<30,为小样本,首先应进行各组资料正态性分布分析,如为正态分布,进行方差分析,方差齐,进行独立样本T检验,方差不齐,采用秩和检验; 如为非正态分布,采用秩和检验。 3)如确定应采用两独立样本T检验,则按照以下步骤进行分析,以两组患者收缩压水平为例,首先在SPSS“变量视图”(variable view)中对变量进行命名,可修改变量类型,定义变量宽度(即数字长度)等 随后调整到“数据视图(data view)”,录入数据

随后在上方菜单栏“分析(Analyze)”找到“比较均值(Compare Means)”,找到“独立

样本T检验(Independent Sample T Test)”,得到以下对话框: 将变量收缩压选入“检验变量”,分组情况选入“分组变量”,点击“定义组”,得到以下对话框: 定义组1为“1”,定义组2为“2”,点击继续,并点击“独立样本T检验”对话框(即上一对话框)中的“确定”,得到以下数据:

1组均值±标准差为126.25±12.45,2组均值±标准差为168.75±16.25 一般不确定数据方向,应检测双尾P值(Sig-two tail)=0.000,P<0.05,组间差异有统计学意义。 当确定2组数据一定大于1组时(即数据方向一定),可选用单尾P值,否则选用双尾P 值。

独立样本T检验

独立样本T检验 要求被比较得两个样本彼此独立,既没有配对关系,要求两个样本均来自正态分布,要求均值就是对于检验有意义得描述统计量. 例如:男性与女性得工资均值比较 分析-—比较均值—-独立样本T检验。 分析身高大于等于155厘米与身高小于155得两组男生得体重与肺活量均值之间就是否有显著性差异。

组统计量 身高N 均值标准差均值得标准误 体重>=155、 00 1340、838 5、1169 1、4192 < 155、00 16 34、113 3、8163 、9541 肺活量>= 155、0013 2、403 8 、40232 、11158 〈 155、0016 2、0156、42297 、10574 基本信息得描述 方差齐次性检验(详见下面第二个例题)与T检验得计算结果。从sig(双侧)栏数据可以瞧出,无论两组体重还就是肺活量,方差均就是齐得,均选择假设方差相等一行数据进行分析得出结论。 体重T检验结果,sig(双侧)=0、000,小于0、01,拒绝原假设。两组均值之差得99%上、下限均为正值,也说明两组体重均值之差与0得差异显著.由此可以得出结论,按身高155、0分组得两组体重均值差异,在统计学上高度显著。肺活量T检验得结果,sig(双侧)=0、018,大于0、01,。两组均值之差得上下

限为一个正值,一个负值,也说明差值得99%上下限与0得差异不显著。由此可以得出结论,按身高155、0分组烦人两组肺活量均值差异在99%水平上不显著,均值差异就是由抽样误差引起得。 以性别作为分组变量,比较当前工资salary变量得均值 组统计量 性别N 均值标准差均值得标准误 当前工资女216 $26,031、 92 $7,558、0 21 $514、258 男258 $41,441、 78 $19,499、21 4 $1,213、968

相关文档
最新文档